Wasser ist unsere wertvollste Ressource, die es zu schützen gilt, vor allem unter zunehmendem Wasserbedarf in Zeiten der Klimaerhitzung. Wir müssen verantwortungsbewusst mit dieser Ressource umgehen.
– Dr. Laura von Vittorelli, Gewässerexpertin BUND, März 2020
Den Baumschulbetrieben ist der Inhalt dieser Aussage nicht erst seit den vergangenen Dürreperioden in Deutschland bekannt. Die Verfügbarkeit von Wasser ist für sie unumgänglich, um Pflanzen von hoher Qualität zu produzieren und den Wert ihres Bestandes zu optimieren. Die Steuerung der Bewässerungselemente und die Erfassung der Düngungssituation erfolgt jedoch in den meisten Betrieben von Hand und basiert auf der teils jahrelangen Erfahrung ihrer Mitarbeiter. Doch trotz dieser Erfahrung ist es schwierig, den genauen Einfluss der vielen Wachstumsparameter wie der Substratfeuchte, dem Salzgehalt, der Substrattemperatur sowie der Schattierung und Lüftung bei Pflanzen im Gewächshaus oder den Wetterbedingungen abzuschätzen oder sie wurden bisher schlichtweg nicht zur Bewertung der Situation herangezogen. Als Folge wird häufig zur Sicherheit mehr Wasser eingesetzt, als für eine gute Wasserversorgung notwendig wäre. Diese Herangehensweise ist aus praktischer Sicht sinnvoll, jedoch aus ökologischer Perspektive problematisch und bei Wassermangel in Zukunft nicht umsetzbar. Dabei bietet die Verfügbarkeit geeigneter Sensoren mittlerweile die Möglichkeit, diese flächendeckend zur Überwachung der Pflanzenparameter einzusetzen, es fehlt bislang lediglich eine Methodik, um viele erfasste Parameter wie Substratfeuchte, Salzgehalt, Temperatur, Wettervorhersage sowie Einstrahlungswerte gleichzeitig bei der Steuerung der Bewässerung zu berücksichtigen.
Zusammen mit unseren Projektpartnern entwickeln wir mit der „Predictive Plant Production“ (PPP) eine Methode, um den Wasserbedarf von Baumschulbetrieben zu optimieren und gleichzeitig die gewohnt hohe Pflanzenqualität zu gewährleisten. Durch die ausgebrachte Sensorik werden in Modellpflanzen die Feuchtigkeit, Temperatur und Leitfähigkeit (Salzgehalt) repräsentativ für den Bestand bestimmt. Zusätzlich erfolgt eine Erfassung der lokalen Wetterdaten und das Erlernen der individuellen lokalen Gegebenheiten jedes Einsatzortes. Darauf aufbauend sollen KI-basierte Vorhersagemodelle trainiert werden, die die Baumschulbetriebe bei ihren Entscheidungen über Bewässerung und Düngung unterstützen können.
Wir erwarten durch die Entwicklung der „Predictive Plant Production“-Methode in der Praxis viele ökonomische sowie ökologische Vorteile, die heute noch ungenutzt sind. Zum einen kann eine automatisierte Bewässerungssteuerung die Ressource Wasser optimal und somit sparsamer nutzen und ermöglicht eine mittel- und langfristige Planung des Pflanzenwachstums. Andererseits können auch erhebliche finanzielle Einsparungen in vor- und nachgelagerten Prozessschritten erreicht werden, wie etwa durch die gezielte Planung des Personaleinsatzes zu „Erntezeiten“. Ein weiterer Vorteil ist, dass die bisher auf Erfahrung basierende Kulturführung technisiert wird, sodass bei einem Generationswechsel im Unternehmen mehr Wissen erhalten bleibt und die Nachhaltigkeit des Betriebes gesichert wird.
Welchen Vorteil bietet nun aber der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Produktion in Baumschulbetrieben?
Ein wichtiger, aber unkontrollierbarer Faktor im Projekt ist das kommende Wetter. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz lassen sich die erstellten Modelle für verschiedene Wetterlagen auswerten, wodurch wir statistische Aussagen über die Güte von Pflegemaßnahmen treffen können. Zudem können bei der „Predictive Plant Production“ verschiedene Ziele wie die Optimierung des Wachstums, der Nachhaltigkeit oder die gezielte Produktionsplanung für einen gegebenen Liefertermin definiert und beliebig miteinander kombiniert werden.
