Ausgewählte Projekte: Circular Bio Economy / Controlled Environment Agriculture

CUBES Circle: Agrarsysteme der Zukunft: Ein geschlossenes symbiotisches Kreislaufsystem modularer Einheiten mit dem Ziel einer ressourceneffizienten Produktion von Lebensmitteln (2019-2028)
Im Projekt CUBES Circle (closed urban modular energy- and resource-efficient agricultural systems) werden drei agrarische Produktionssysteme – die Aquakultur, die Produktion von Insekten und die gärtnerische Pflanzenproduktion – als Kreislaufsystem miteinander vernetzt. Die Organismen verwerten dabei die Reststoffe aus den jeweiligen anderen Produktionsprozessen. So werden die Reststoffe aus dem einen Produktionsschritt im nächsten wieder zu Wertstoffen. Um das Kreislaufsystem zu kontrollieren und zu optimieren, sind die CUBES-Produktionssysteme digital miteinander vernetzt.

MORE-KIBA: Menschenverständliches, optimales Ressourcen- & Energie­management für komplexe, netzintegrierte, biogene Produktionsanlagen (2025-2028)
Ziel dieser Studie ist es, künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um die algorithmischen Entscheidungen, die zu einem nachhaltigen Betrieb führen, nachvollziehbar zu machen. Dies soll anhand einer Bioraffinerie und eines Energiesimulators als Anwendungsbeispiele erfolgen. Gerade in Zeiten begrenzter Ressourcen ist das optimale Funktionieren von Produktionsanlagen von entscheidender Bedeutung. Es ist offensichtlich, dass Vorschläge zur Verbesserung technischer Prozesse häufig den Einsatz mathematischer Algorithmen beinhalten. Diese Algorithmen sind für Bediener jedoch oft schwer zu verstehen, was vor allem auf die Komplexität der Industrieanlagen und die Komplexität der verwendeten algorithmischen Darstellungen zurückzuführen ist. Infolgedessen wird das Potenzial für einen nachhaltigen Betrieb häufig nicht ausgeschöpft, oder Technologien werden sogar verworfen - obwohl ihr optimierter Betrieb zu erheblichen kurzfristigen Einsparungen führen könnte. Ziel dieser Nachwuchsforschungsgruppe ist es, mithilfe von KI die Transparenz und Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungen für die Betreiber technisch komplexer Produktionssysteme zu verbessern. Der Ansatz wird am Beispiel einer biochemischen Produktionsanlage demonstriert, die mit einem Energiesimulationsnetz gekoppelt ist. Das Projekt wird aus Steuermitteln finanziert, die auf Grundlage des vom Sächsischen Landtag beschlossenen Haushalts bereitgestellt werden, sowie von der Europäischen Union kofinanziert.

Apfel4NULL: Einsatz von Sensoren für eine nachhaltige Produktion und Lagerung von Apfel (2020-2023)

Die Lagerung von Obst, insbesondere die Langzeitlagerung, ist heute für eine preisstabile Vermarktung, aber auch zur saisonübergreifenden Versorgung der Verbraucher in Europa von grundlegender Bedeutung. Robuste Vorhersagemethoden für Krankheiten von Äpfeln gibt es im Allgemeinen nicht. Methoden der Datenauswertung und des maschinellen Lernens zeigen ein großes Potenzial um solche komplexen Vorgänge zu klassifizieren. Basierend auf Spektralmessungen Wetterdaten und Lagermessungen wird so eine Klassifikation der Äpfel nach Fruchtqualität durchgeführt. Weitere Informationen finden sich auf dieser Internetseite.

FlexApp: Fütterungsmanagement für flexible Biogasanlagen im Praxisbetrieb (2023-2025)

Im Hinblick auf den weiteren Ausbau erneuerbarer Energieträger (wie Wind- und Solarenergie) leistet die bedarfsgerechte Strombereitstellung durch Biogasanlagen einen wichtigen Beitrag für die Flexibilität und Stabilität der zukünftigen Energieversorgung. Das Forschungsvorhaben zum Fütterungsmanagement für flexible Biogasanlagen im Praxisbetrieb befasst sich mit der Weiterentwicklung und großtechnischen Demonstration verfügbarer Regelungsverfahren zur bedarfsgerechten Biogasproduktion an landwirtschaftlichen Biogasanlagen. Durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit in den Fachgebieten der Bioverfahrenstechnik, Regelungstechnik und Betriebsökonomie wird eine aussagekräftige und belastbare Anwendung geeigneter Verfahren zur modellbasierten Anlagensimulation, Strompreisprognose und Prozessregelung ermöglicht. So sollen erstmals verfügbare Methoden zur automatisierten Prozesssimulation und -regelung gezielt im regulären Praxisbetrieb an einer großtechnischen Biogasanlage implementiert, evaluiert und optimiert werden.

SensCEA: Sensorgestützte Effizienzsteigerung in Controlled Environment Agriculture (2023-2026)

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines digitalen Zwillings zur Optimierung und Automatisierung von Kultivierungsprozessen für die Landwirtschaft in kontrollierter Umgebung (Gewächshäuser, vertikale Farmen). Kern des digitalen Zwillings ist eine Wachstumsmodellierung, die das Pflanzenwachstum in Abhängigkeit von den Stoff - und Energieströmen beschreibt, die unter anderem von der energieintensive Klima- und Lichtsteuerung beeinflusst werden. Durch die Modellierung soll das Prozessverständnis für das biotechnische System Gewächshaus vertieft werden, sodass der Energiebedarf reduziert werden kann. Dies soll etwa durch eine Verkürzung der Beleuchtungszeit mit künstlichem Licht (LED-Beleuchtung) durch erhöhte CO2-Düngung erreicht werden. Außerdem soll insbesondere das Potential optimaler Reglungsalgorithmen auf Grundlage der Modellvorhersagen genutzt werden (prädikative Regelung). Zur Modellbildung werden Daten in Experimente an GreenResearcher-Systemen von greenhub erhoben, der Datentransfer sowie die Entwicklung eine grafischen Userinterfaces erfolgt durch mewedo.

OptiFood: Entwicklung nachhaltiger und wettbewerbsfähiger Insektenlebensmittel (2024-2027)

Das Projekt zielt darauf ab, innovative Lebensmittel mit Insektenprotein zu entwickeln, die im Vergleich zu anderen konkurrierenden Produkten eine deutlich höhere Qualität, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit aufweisen, indem sie die Produktionskosten senken. Darüber hinaus sollen diese Lebensmittel auch als alternative Proteinquelle dienen. Um dieses Ziel zu erreichen, sollen im Rahmen des Projekts die technologischen Grundlagen für die Entwicklung solcher Insektennahrungsmittel auf nachhaltige Art und Weise entwickelt und umgesetzt werden. Zum einen konzentriert sich das Projekt auf die Verarbeitung von Insektenprotein zu einem verzehrbaren Produkt. Zweitens konzentriert sich das Projekt auf die Senkung der Produktionskosten und die Erhöhung der Nachhaltigkeit der Produktionskosten durch die Auswahl der landwirtschaftlichen Nebenströme für Insektenfutter. Drittens muss ein geeignetes Proteinprodukt auf Insektenbasis auf der Grundlage des ausgewählten Futters entwickelt werden, indem der Wachstumsprozess der Insekten automatisiert wird. Die Förderung des Vorhabens erfolgt aus Mitteln des Bundesministeriums für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages. Die Projektträgerschaft erfolgt über die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen des Programms zur Innovationsförderung Unsere Aufgabe in diesem Projekt ist es, den Aufzuchtprozess in Abhängigkeit vom Futtereinsatz zu modellieren, um später anhand des Modells Entscheidungen zur Optimierung des Prozesses zu treffen, so dass qualitativ hochwertige (proteinreiche) Insekten produziert werden. Weitere Einzelheiten über das Projekt und seine Kooperationspartner finden Sie auf der Internetseite.