In ein paar Monaten wird sich zeigen, welches Team die Autonomous Greenhouse Challenge gewinnt und damit den besten KI-Algorithmus für einen autonom gesteuerten Anbau von Zwerg-Tomaten entwickelt hat. Parallel zu den Teilnehmern hat auch ein Team von Wageningen University & Research (WUR)-Experten ein Gewächshaus für den autonom gesteuerten Anbau aufgebaut, so WUR.
Forscher Pinglin Zhang erklärt den Nutzen dieses Referenzgewächshauses und warum die von den Teams zusätzlich eingesetzten Sensoren und Kameras auch für die WUR wertvolle Erkenntnisse liefern können.
In Bleiswijk wachsen derzeit Zwerg-Tomaten in fünf Gewächshausabteilen, die von KI-Algorithmen gesteuert werden, die von den Teams entwickelt wurden, die an der Autonomous Greenhouse Challenge teilnehmen. In einem sechsten Abteil wachsen ebenfalls Zwerg-Tomaten, die jedoch von einem Team von WUR-Experten gesteuert werden. Einer von ihnen ist der Forscher Pinglin Zhang. ”Unser Abteil nennen wir auch das Referenzgewächshaus. Auch hier wird der Anbau autonom gesteuert, allerdings ohne KI-Algorithmen. Wir richten das Gewächshaus so ein, wie ein normaler Gärtner sein Gewächshaus steuern würde. Mit dieser Referenz können wir einen guten Vergleich zwischen den Ergebnissen von Gewächshäusern, die mit KI-Algorithmen gesteuert werden, und einem Gewächshaus, das auf herkömmliche autonome Weise gesteuert wird, anstellen”, heißt es.
Zusätzliche Sensoren und Kameras
Ein weiterer Unterschied sei, dass die Teilnehmer im Gegensatz zum WUR-Team seit diesem Jahr zusätzliche Sensoren und Kameras verwenden dürfen, sagt Zhang. In allen sechs Abteilen - also auch bei WUR - gibt es grundlegende Sensoren, z.B. zur Messung der Temperatur und der relativen Luftfeuchtigkeit im Gewächshaus und der Echtzeit-Wetterbedingungen draußen. Darüber hinaus haben einige Teams ihre eigenen Sensoren und Kameras installiert. Denken Sie an einen Sensor, der das Gewicht eines Topfes misst. Oder eine Wärmebildkamera, die die Temperatur um Blätter und Früchte herum misst. Die Teams haben also mehr Input, den sie zur Steuerung verwenden können, als wir in unserem Referenzgewächshaus haben.
Die Teams haben ihren Algorithmus so entwickelt, dass die von den Sensoren und Kameras erfassten Daten direkt verarbeitet werden, um eine optimale Entscheidung zu treffen. Zhang: „Ein niedriges Gewicht kann auf zu wenig Wasser hinweisen, so dass die Pflanze zusätzlich bewässert werden kann. Man kann die Informationen über das Gewicht auch nutzen, um den Erntezeitpunkt zu bestimmen. Genauso wie die Rötung der Früchte, die die Kameras aufzeichnen. Auf der Grundlage der Strategie der Teams errechnet der Algorithmus das Erntedatum. Ob dies letztlich auch zur produktivsten Ernte mit der besten Fruchtqualität führt, wird sich am Ende des Wettbewerbs zeigen.”
Als Forscher befasst sich Zhang mit Gewächshaustechnologie für einen effizienteren und nachhaltigeren Anbau von Nutzpflanzen. Die Daten der Sensoren können den Landwirten helfen, den Energieverbrauch für Beleuchtung, Heizung und Belüftung zu optimieren. ”Neben der Gewächshausebene befasse ich mich auch mit Sensoren in kleinerem Maßstab. In einem Projekt arbeite ich z.B. an der Messung des Mikroklimas: Temperatur und Luftfeuchtigkeit um eine Pflanze herum. Indem man Sensoren in der Nähe der Pflanze anbringt, sammelt man Daten über die örtlichen Bedingungen. Dies kann z.B. Hinweise auf das Vorhandensein von Bakterien geben, die Krankheiten verursachen können. Wenn man das im Blick hat, kann man frühzeitig eingreifen.”
Bei der Autonomous Greenhouse Challenge sieht Zhang auch einen zunehmenden Schwerpunkt auf der Überwachung der Pflanze mit intelligenten Sensoren und Kameras. In der Vergangenheit lag der Fokus fast ausschließlich auf dem Gewächshausklima. Das liefere wertvolle Daten für die Steuerung des Gewächshauses, aber weniger Informationen darüber, wie die Pflanze selbst wächst. Dabei sei das letztlich das Wichtigste für eine gute Produktion. Einige Teams in der Challenge arbeiten wirklich mit modernster Technik. Auch für uns als WUR ist es sehr interessant und wertvoll, die neuesten Entwicklungen bei Sensoren und Kameras zu sehen.
Und wie stellt sich Zhang die Zukunft des autonomen Anbaus vor? ”Das hängt davon ab, wie man es betrachtet. Es gibt verschiedene Stufen der autonomen Kontrolle eines Gewächshauses. Die autonome Klimaregulierung ist z.B. in den Niederlanden und anderen westlichen Ländern bereits fest in die Gewächshäuser integriert. Wenn es um die autonome Festlegung von Anbaustrategien oder die Anwendung von Robotertechniken bei der Pflanzenbewirtschaftung geht, steckt man noch ziemlich in den Kinderschuhen. Das ist eines der Dinge, die wir im Rahmen der Challenge weiter erforschen wollen. Wie weit wir genau sind und ob ein völlig autonomer Anbau überhaupt möglich ist, wissen wir noch nicht. Das wiederum macht das Ganze sehr interessant.”
