Ingenieure am Massachusetts Institute of Technology haben einen künstlich intelligenten "Lebensmittelcomputer" entwickelt, der automatisch Bedingungen wie Feuchtigkeit und Licht optimiert, um die gewünschten Eigenschaften in Pflanzen zu erzielen. Im Gegensatz zu anderen ähnlichen Entwicklungen ist das System Open Source, und die Ingenieure haben Anweisungen zum Zusammenbau und zur Konfiguration selbst veröffentlicht. Eine detaillierte Beschreibung und Dokumentation finden Sie auf der MIT Media Lab-Website, und Fast Company schreibt auch darüber.
Um die Effizienz des Pflanzenanbaus durch Reduzierung des dafür erforderlichen Platzes zu steigern, werden verschiedene Konzepte entwickelt, z. B. vertikale Farmen und das Wachsen in einer kontrollierten Umgebung. Im Gegensatz zur konventionellen Landwirtschaft werden die Pflanzen nicht durch Sonnenlicht, sondern durch LEDs beleuchtet. Einige versuchen, sie für den Masseneinsatz und die Selbstorganisation anzupassen.
Die MIT-Ingenieure stellten bereits 2015 einen Prototyp ihres Systems vor und nannten ihn OpenAg. Der Prototyp bestand aus einem Metallbehälter, in dem sich Sensoren, LEDs, Pumpen zur Wasser- und Düngemittelversorgung und andere Komponenten befanden, die eine Änderung des Klimas im Behälter ermöglichten. Sie präsentierten auch eine massivere Version, die in einem Standard-Frachtcontainer untergebracht war und aus mehreren Zellen bestand, in denen jeweils separate Bedingungen eingehalten wurden. Zunächst analysierten die Wissenschaftler die Daten unabhängig voneinander und wählten ihrer Meinung nach die besten Bedingungen aus.
Mitte 2016 begann das Forschungsteam eine Partnerschaft mit einem Unternehmen für künstliche Intelligenz. Ziel der Partnerschaft war es, die Auswahl der notwendigen Bedingungen zu beschleunigen und zu automatisieren. Die Forscher wählten Basilikum als Modellpflanze. Das System analysierte kontinuierlich den Zustand der Pflanzen aus den parallel arbeitenden Zellen und nahm Anpassungen an den Bedingungen für den Anbau der nächsten Ernte vor.
Anordnung mehrerer isolierter Zellen mit unterschiedlichen Bedingungen / Open Agriculture Initiative, MIT Media Lab (openag.mit.edu | CC-BY-SA 4.0)
Die Forscher konnten den Algorithmus optimieren, um die Synthese spezifischer Moleküle in der Pflanze zu multiplizieren, die für den Geschmack verantwortlich sind. In Zukunft planen sie, das System so zu trainieren, dass die Bedingungen für viele verschiedene Eigenschaften wie Geschmack, Größe oder Kosten optimiert werden. Die Forscher betonen, dass ihr System im Gegensatz zu anderen bekannten Entwicklungen auf diesem Gebiet völlig offen ist und zur Selbstkonstruktion oder Modifikation zur Verfügung steht.
