Pflanzenerkennung: KI-Roboter ADA erkennt Trockenstress früh
Veröffentlicht am: 14.09.2026 um 14:22 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In der modernen Agrarforschung gewinnen technologische Lösungen zur Bewältigung klimatischer Herausforderungen zunehmend an Bedeutung. Ein zentrales Vorhaben in diesem Bereich ist das Projekt HybrInt, das von der Universität Osnabrück und dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) vorangetrieben wird.
Die Initiative untersucht den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz, um die Effizienz von Wasserressourcen in der Pflanzenproduktion zu steigern und gleichzeitig die Qualität von Nahrungsmitteln für die menschliche Ernährung zu sichern.
Förderung und interdisziplinäre Zusammenarbeit
Das Projekt HybrInt basiert auf einer engen Kooperation zwischen mehreren wissenschaftlichen Institutionen. Neben der Universität Osnabrück und dem DFKI Osnabrück ist auch die Universität Hannover an den Forschungsarbeiten beteiligt. Diese interdisziplinäre Zusammenarbeit wird maßgeblich durch öffentliche Mittel unterstützt.
Berichten vom September 2026 zufolge fördert das Niedersächsische Ministerium für Wissenschaft und Kultur das Vorhaben mit einer Summe von rund 3 Mio. Euro.
Die Bündelung der Expertisen aus den Bereichen Informatik, Agrarwissenschaften und KI-Entwicklung soll es ermöglichen, komplexe biologische Prozesse durch digitale Modelle besser zu verstehen und steuerbar zu machen. Im Fokus steht dabei die Balance zwischen ökologischer Nachhaltigkeit durch Ressourcenschonung und der notwendigen Ertragssicherheit für die Lebensmittelversorgung.
Wer sich mit dem Einsatz innovativer Technologien befasst, muss auch die rechtlichen Rahmenbedingungen kennen. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden bietet einen kompakten Überblick über alle Anforderungen, Pflichten und Fristen der EU-KI-Verordnung für Unternehmen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen
Hochpräzise Datenerfassung durch Robotertechnologie
Ein technologisches Kernelement des Projekts ist der Agrar-Roboter ADA, der bereits im Jahr 2025 entwickelt wurde. ADA dient als mobile Sensoreinheit und kommt unter realen Bedingungen zum Einsatz, beispielsweise in einem Folientunnel auf dem Gut Arenshorst in Bohmte. Die Aufgabe des Systems besteht darin, kontinuierlich hochauflösende Daten über den Zustand der dort kultivierten Pflanzen zu sammeln.
Die technische Ausstattung des Roboters erlaubt eine umfassende Dokumentation des Pflanzenwachstums. ADA nimmt pro Stunde Tausende Bilder auf, wobei verschiedene Sensortypen kombiniert werden. Zum Einsatz kommen unter anderem:
- RGB-Kameras für visuelle Analysen,
- Hyperspektralkameras zur Erfassung chemischer Merkmale,
- Tiefensensoren zur Vermessung der räumlichen Struktur,
- Wärmebildkameras zur Überwachung der Pflanzentemperatur.
Durch diese Vielfalt an Messverfahren entstehen pro Versuchslauf Datenmengen im Terabyte-Bereich. Diese enorme Informationsdichte ist notwendig, um subtile Veränderungen im Stoffwechsel der Pflanzen zu detektieren, die für das menschliche Auge in frühen Stadien unsichtbar bleiben.
Mit der Entwicklung neuer KI-Systeme gehen oft Unklarheiten bezüglich der Einstufung als Hochrisiko-Anwendung einher. Dieser kostenlose Report klärt auf, welche Regeln die EU-KI-Verordnung aufstellt und was Verantwortliche jetzt konkret tun müssen. Umsetzungsleitfaden zum EU AI Act kostenlos herunterladen
Frühzeitige Erkennung von Trockenstress
Das primäre wissenschaftliche Ziel der Untersuchungen mit ADA ist die frühzeitige Identifikation von Trockenstress bei Pflanzen. Wenn Pflanzen unter Wassermangel leiden, reagieren sie mit physiologischen Anpassungen, die durch die Wärmebild- und Hyperspektralsensorik des Roboters erfasst werden können. Eine frühzeitige Diagnose ermöglicht es, Bewässerungssysteme präziser zu steuern und Wasser nur dort einzusetzen, wo es tatsächlich benötigt wird.
Dieser ansatz der Präzisionslandwirtschaft soll nicht nur den Wasserverbrauch reduzieren, sondern auch sicherstellen, dass die Pflanzen unter optimalen Bedingungen wachsen. Dies sei eine Grundvoraussetzung für die Produktion hochwertiger und gesunder Lebensmittel.
Transparenz durch offene Datenstrukturen
Ein wesentlicher Aspekt von HybrInt ist die Offenlegung der gewonnenen Erkenntnisse für die Fachwelt. Die im Rahmen der Versuche erhobenen Daten werden nicht exklusiv genutzt, sondern über die Plattform OsnaData allgemein zugänglich gemacht.
Diese Open-Data-Strategie soll es anderen Forschungseinrichtungen und Entwicklern ermöglichen, auf den Ergebnissen aufzubauen und die Entwicklung KI-basierter Systeme für eine nachhaltige Landwirtschaft zu beschleunigen. Durch die Bereitstellung der Terabyte-großen Datensätze leistet das Projekt einen Beitrag zur Standardisierung und Qualitätssicherung in der digitalen Agrarforschung.
