Verbundprojekt: KI-verbessertes NPK-Management für optimierte hydroponische Kultivierung; Teilvorhaben: Nährstoffanalyse mittels Spektroskopie und KI-gestützter Auswertung im hydroponischen Anbausystem

Das Vorhaben HydroNPK-AI zielt auf die Entwicklung eines fortschrittlichen KI-gesteuerten Systems zur präzisen Schätzung und Verwaltung des NPK-Gehalts in hydroponischen Anbausystemen ab. Unter Verwendung von KI-Methoden wird das System ein kalibrierungsfreies Spektroskopie-System einsetzen, um NPK-Konzentrationen genau zu messen. Diese Makronährstoffe werden dann in einen Entscheidungsbaum-Algorithmus verwendet, der die NPK- und pH-Werte anhand der verfügbaren Düngersalze präzise anpasst und so das Pflanzenwachstum und die Pflanzengesundheit in hydroponischen Umgebungen optimiert. Im Rahmen des Projekts werden Anbauversuche mit verschiedenen Kulturen durchgeführt, um die Wirksamkeit verschiedener Düngungssysteme zu bewerten. Bei diesen Versuchen werden die Nährstoffparameter der Lösung und die Pflanzenanalysen bewertet, wobei der Schwerpunkt auf der Biomasseproduktion und Pflanzenqualität (Antioxidantien) liegt. Darüber hinaus werden die photosynthetische Aktivität der Pflanzen unter verschiedenen Düngungsstrategien und LED-Spektren sowie das Mikrobiom der Wurzelzone und die mikrobiellen Aktivitäten in Anzuchtexperimenten bewertet. Das System wird in einer hydroponischen Anlage getestet, um seine Wirksamkeit in verschiedenen landwirtschaftlichen Umgebungen sicherzustellen. Die HydroNPK-AI-Ansatz wird wertvolle Erkenntnisse über das optimale Management der Pflanzenernährung im hydroponischen Anbau liefern und zu nachhaltigen landwirtschaftlichen Verfahren in der EU und Japan beitragen. Das Teilvorhaben von Hahn-Schickard umfasst die Entwicklung des Sensorsystems und der KI-gestützten Analyse. Dazu gehören ein fluidisches Probennahmesystem mit Inline-Spektralaufnahme sowie Deep- Learning-Modelle, die spektrale Daten zur Nährstoffbestimmung analysieren. Ein Entscheidungsbaum- Algorithmus steuert die Düngemittelzufuhr in Echtzeit.