Wettbewerb: Autonomous Greenhouse Challenge 2020

Bei der zweiten Ausgabe des Autonomen Gewächshauswettbewerbs an der Wageningen University & Research (WUR) in Bleiswijk, Niederlande, gewinnen alle Teams die künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt haben, vor den Referenzgärtnern.

Der Gewinner der 2. Challenge ist das Team "Automatoes", ein Team bestehend aus Mitarbeitern, Forschern und Studenten von Van der Hoeven Horticultural Projects, Hoogendoorn Growth Management, Keygene und der TU Delft. Bild: WUR.

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Der Gewinner der 2. Challenge ist das Team "Automatoes", ein Team bestehend aus Mitarbeitern, Forschern und Studenten von Van der Hoeven Horticultural Projects, Hoogendoorn Growth Management, Keygene und der TU Delft. Dies wurde während eines von Greentech organisierten öffentlichen Webinars mit rund 560 Teilnehmern aus aller Welt bekannt gegeben. Das gesamte Webinar kann ab nächster Woche auf der Greentech-Website angesehen werden.

Autonomer Anbau

In den letzten sechs Monaten haben fünf internationale Teams Kirschtomaten 'Axiany' aus der Ferne mit Hilfe selbst entwickelter KI-Algorithmen angebaut. In der Chelenge traten sie hauptsächlich gegeneinander an. In einem Referenzgewächshaus wurde die Pflanze von einer Gruppe niederländischer Gärtner angebaut. Die Gärtner durften ihr Gewächshausabteil betreten, zumindest bis zum Ausbruch von COVID-19. Danach fand eine rege Kommunikation mit einem der für das Gewächshausabteil verantwortlichen WUR-Gärtner statt.

Am 16. Dezember 2019 wurden die jungen Tomatenpflanzen im Gewächshaus gepflanzt. Einige Tage später wurde die Kontrolle über das Gewächshaus und die Ernte von den Teams aus ihren eigenen Ländern übernommen. Am 29. Mai wurden die letzten Tomaten geerntet und alle Daten analysiert.

Jedes Team verfügte über einen eigenen Hightech-Gewächshausbereich von 96 qm. Jedes Gewächshausabteil wurde mit den gleichen Installationen (Lüftungsfenster, zwei Schirme, zwei Heizungsnetze, CO2-Dosierung, eine Mischung aus SON-T und voll steuerbaren LED-Lampen, Substratkultivierung) und mit Standardsensoren ausgestattet, wie sie bei jedem Anbauer üblich sind (Messbox für Temperatur, Feuchtigkeit und CO2). Es wurden auch Informationen über PAR-Licht, Bewässerung, Drain, EC, Substrattemperatur und Feuchtigkeit ausgetauscht. Darüber hinaus konnten die Teams vor dem Wettbewerb ihre eigenen Sensoren installieren. Jedes Team hat das getan. Die Auswahl war vielfältig, wie z.B. RGB-Kameras, Wärmebildkameras, andere Substratsensoren, PAR-Sensoren in verschiedenen Höhen, Netto-Strahlungsmesser, Sensoren für Stängeldicke, Saftfluss oder Gewicht der Ernte.

Die Bewertung

Das Hauptkriterium für die Beurteilung der Teams war der "Nettoertrag" der Ernte während sechs Monaten (50% der Punkte). Eine hohe Produktion mit hoher Qualität führte zu höheren Einnahmen. Hier war es wichtig, einen guten Kompromiss zwischen mehr Erntegewicht und besserer Qualität (Brix) zu finden, was zu höheren Preisen führte. Darüber hinaus führte der sparsame Umgang mit Rohstoffen (Wärme, Strom, CO2, Wasser, Nährstoffe) nicht nur zu niedrigeren Kosten. Aber auch für das Kriterium "Nachhaltigkeit" (20% aller Punkte) konnten zusätzliche Punkte erzielt werden. Die letzten 30% der Punkte könnten durch die eigene KI-Strategie erreicht werden. Eine internationale Jury beurteilte sie als wirklich autonom, innovativ, robust und skalierbar. (WUR)

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