LightSaverAI - Verbundprojekt: Entwicklung eines AI-basierten, energieoptimierten Belichtungssystems für die urbane Indoorkultivierung von Pflanzen (LightSaverAI); Teilprojekt B

Abstract

Ziel des Teilprojekts B der Hochschule Osnabrück (HSO) war es, in pflanzenbaulichen Versuchen verschiedene Belichtungsstrategien über die gesamte Kulturzeit von Kopfsalaten zu un-tersuchen. Hierdurch sollte insbesondere das nötige pflanzenphysiologische Verständnis aufgebaut werden, dass die Generierung von Vorhersagemodellen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) im Rahmen des maschinellen Lernens ermöglicht. Die Datensätze sollten a) Informationen über die Pflanzenmorphologie und -qualität, erfasst durch die HSO und b) Messparameter eines PAM Fluorometers, erfasst durch Fraunhofer UMSICHT, beinhalten. Ebenso sollten Umweltparameter (Temperatur, relative Luftfeuchtigkeit, CO2-Gehalt, etc.) und der Energieverbrauch der jeweiligen Belichtungsszenarien in die KI einfließen, um insgesamt einen Proof of Concept (TRL 3) für die „LightSaverAI“ zu erbringen. Mit der Fertigstellung eines funktionalen Labordemonstrators (TRL 4) durch die anderen Teilprojekte des Verbundvorhabens, war dessen Funktionalität durch die HSO in pflanzenbaulichen Versuchen zu validieren.