Hier mal ein paar Promo-Bilder zum “Digital Market Gardening”-Projekt (DMG), die ich mit Hilfe eines KI-Tools erstellt habe.
1. Ansicht eines idealisierten OpenEcoLabs:
Es ist eine völlig autarke Einheit, die sich CO2-neutral komplett selbst versorgt (Subsistenzwirtschaft) und Energie-autonom ist. Geheizt wird soweit möglich mit Wärmepumpen und Solarstrom, aber zur Überbrückung der Dunkelflaute ist auch eine Beheizung mit Holz oder Pellets möglich. Um Wärmeverluste zu minimieren verfügt das Haus über ein dicke Wärmeedämmschicht in Form eines Strohdachs und Stroh-Lehm-Fachwerk.
Dieses erfüllt jedoch ausserdem auch einen ästhetischen Zweck. Die ganze Szenerie vermittelt eine angenehm ruhige und warme Atmosphäre, welche wichtig ist für das Wohlbefinden der Bewohner und eine Kultur wiederspiegelt, die seit Jahrtausenden von Menschen gepflegt wird und sich bewährt hat (z.B. Fachwerkbau).
Dabei gibt es aber auch ein paar Hinweise darauf, dass das ganze Areal technisch- bzw. DMG-optimiert ist, wie zB. die Solarpanels und der Folientunnel, sowas gab es im Mittelalter noch nicht. Es entspricht einer Intention des OpenEcoLab-Konzeptes, Altes und Neues zu verbinden, indem man sich das Beste aus beiden Welten raussucht, nach dem Motto “Hightech allein wird uns den Arsch nicht retten!”. (Disclaimer: Es entspricht jedoch nicht meiner Intention, dass sich die Schweininchen im Gemüsebeet aufhalten).
2. Gleichwohl ist es wichtig, den Arbeitsaufwand da wo es geht zu minimieren (wichtige Grundregel für Selbstversorger).
Und hier kommt DMG ins Spiel. Automatisierung im Agrarbereich setzt als erstes eine umfassende Sensorik voraus, über welche der Betreiber in direkte Kommunikation mit dem Ökosystem treten kann, etwa wenn ihm eine Pflanze signalisiert “Hilfe, ich bin grad am vertrocknen”.
Er kann ihr antworten durch Aktivierung von Aktoren, wie zB. einem Bewässerungs-System. Dabei ist der Grad der Automatisierung skalierbar (d.h., im Laufe der Zeit erweiterbar und optimierbar). Es fängt an mit der Bewässerung, aber auch ein Farmbot der automatisch Beikräuter jätet könnte mit Hilfe der OpenHardware-Community realisiert werden. In der Anfangsphase kann man sich damit trösten, dass noch genug manuelle oder semi-automatische Tätigkeiten übrigbleiben, die dafür sorgen, dass der Betreiber nicht den ganzen Tag vorm Laptop sitzt und hoffnungslos verfettet.
3. Irgendwann sind die Grund-Anforderungen hinsichtlich Bewässerung, Nährstoffversorgung und Beikraut-Entfernung bedient und die Pflanzen danken es einem durch reichhaltige und gesunde Erträge.
4. Hier ein als UniProKit-Set definiertes Einsteiger-Kit für das DGM “OpenEco-Emulation”-Modul, das zB. für Schüler- u. Einsteiger-workshops entwickelt wurde. Es beinhaltet das nötige Zubehör und eine ausführliche Bauanleitung, um ein kleines Ökosystem in einer ca. 60x80cm großen Kiste od. Wanne aufzubauen und damit digital zu kommunizieren. Dabei wird ein verkleinertes Areal angelegt, welches ausser der Humussphäre ein Hydroponik-Becken mit Algen und verschiedene Landbereiche enthält, die zum Teil als SIPs ( = “Sub Irrigation Planter” ==> Self Watering Garden / Roof-Top-Garden) aufgebaut sind.
Um gleich out-of-the-box durchstarten zu können werden eine Algen-Starterkultur sowie chinesische Hauswurz-Pflanzen (Sukkulenten, in getrockneter Form, können in Wasser aufquellen und dann wieder grün werden) mitgeliefert, es ist jedoch das Ziel auch weitere Arten aus der Natur dort einzusetzen und anzuziehen, um das eigene Umfeld (Garten) oder Teile davon nachzubilden. Diese können durch RFID-chips (links oben) getagged werden und sind damit auch gleichzeitig an die Sensorik angedockt und in der Emulation als Individuen identifizierbar. Desweiteren ist eine Mikro-Zählkammer (links mitte) enthalten um unter einem Binokular die Zellzahlen der Algen bestimmen zu können. Darunter (links, das vierte Teil von unten) sieht man einen Adapter, in welchen Proben von Pflanzensäften injiziert werden können, um diese mittels einer Smartphone-App spektroskopisch zu messen. Darunter befinden sich ein paar digitale Messstreifen zur PH-Wert-Bestimmung.
Ganz rechts befinden sich oben eine Rolle mit Docht-Material für die SIPs und ein Kabel für die Sensoranbindung innerhalb der Humussphäre. Darunter ist das Monitoring-Interface zu sehen welches direkt am Behälter des Ökosystems angebracht wird sowie ein Breadboard, mit dem man auch eigene Sensoriken aufbauen kann.
Unten id. Mitte sieht man ein Tablet mit der Hauptsteuerung sowie diverse Mess-Sonden, Sensoren und Werkzeuge welche in das Ökosystem intergiert permanent Monitoring-Daten für die Emulation liefern und/oder für Monitoring-Zwecke live-Samples von einzelnen Pflanzen liefern (keine Sorge, die Sukkulenten haben recht dickfleischige Blätter und werden durch den Anschluss einer Mikro-Elektrode nicht in ihrem Wachstum behindert).
Ganz unten links auf dem Tablet ist ein integrierter Messbereich, in dem man durch Pipettierung uL-Tropfen von Flüssigkeiten in die dafür vorgesehenen Aussparungen träufelt und damit ihren Nährstoffgehalt als EMC-Wert oder etwa den Zuckergehalt von Pflanzensäften bestimmt.
5. Das “Professional Kit” richtet sich zB. an Unis und Forschungseinrichtungen die einen Experimental-Gartenbau betreiben, aber auch an OpenEcoLabs oder private Selbstversorger, die ihren Market-Garden digitalisieren, optimieren und damit in Kommunikation treten wollen.
Es beinhaltet als zentrales Herzstück die Emulations-Matrix der jeweiligen Ökosphäre, welche als zentraler Daten-Sammelpunkt und Datenbank-Server (für Monitoring) aber gleichzeitig auch als Zentralsteuerung für externe Aktoren dient.
Diese beinhaltet an der Oberfläche eine berührungsempfindliche Sensor-Matrix (aka “Touchscreen”) im Din A3-Format, welches ausreichend dimensioniert ist um ein etwa 3000qm großes Areal zu emulieren (größere Areale sind ebenfalls möglich durch Verkettung mehrerer Sensor-Matrix-Module).
Darauf kann nun ein beliebiges Areal (ein fiktives oder der eigene Anbau-Bereich) modelliert werden. Dazu gibt man in einer mitgelieferten App zunächst die Eckwerte (also etwa die Dimensionierung oder Unterscheidung in Boden- u. Wasserflächen) ein und beginnt dann Stück für Stück die Bepflanzung, also das anlegen einzelner Bereiche wie Beete oder auch Büsche / Obstbäume (als Einzelpflanze). Dazu werden sowohl Sensoren als auch externe Aktoren angelegt (die einem physischen Element des Systems, also einem autonomen Bot oder auch Teilen der Backbone-Anlage entsprechen).
Aus diesen Daten wird zunächst eine .stl-Datei erzeugt, mit der man sich auf einem 3D-Drucker die benötigten Grundplatten ausdrucken kann. Diese verfügen an den vorgesehenen Stellen über Löcher, in welche nun die entsprechenden Mikro-Rigs (also Sensoren und Aktor-Steuerungen, siehe zB. die langen, schmalen Bauteile (“Antennen) am rechten Rand unten und am linken Bildrand) verankert werden und durch einen mit einem Rubber-Pad versehenen Fuss einen Berührungs- bzw. Bewegungs-empfindlichen Kontakt zur Sensormatrix haben.
Auf Wunsch können denen noch sog. “Skins” übergestülpt werden. Das sind stilisierte Nachbildungen von Bäumen u. anderen Pflanzen (oder ganzen Pflanz-Bereichen, wie etwa einem Beet) aus Silikon, welche zugleich eine LED als lokalen Feedback-Geber beinhalten. Diese kann man nun durch Berührung aktivieren u. bedienen, d.h., vor allem den Monitoring-Focus (auf dem Hauptbildschirm; ==> die Sensordaten können auf einem beliebigen HDMI-Monitor, welcher an die Sensor-Matrix angeschlossen wird, interaktiv visualisiert werden) triggern und auf die jeweilige Pflanze oder Pflanzengruppe lenken.
Ausser den “Antennen” gibt es noch diverse andere Klein-Bauteile, welche externe Aktoren symbolisieren. Darüber kann man zB. eine Lüftungsklappe im Gewächshaus betätigen und/oder deren aktuellen Zustand ablesen, sowie weitere, welche DMG-technisches Equipment beinhalten, das reicht von Wassertanks zur Bewässerung bis hin zum Solarspeicher für die Erzeugung des Betriebs-Stroms. Besonders heben sich dabei die 3 kleinen rechteckigen Knubbel im unteren Drittel rechts (nahe, aber nicht ganz nahe dem Bildrand) hervor. Dabei handelt es sich um Mikro-Rigs zur Bedienung von Farmbots. Das sind autonom auf dem Geleände herumfahrende Bots, welche zur Bewässerung, Beikraut-jäten, Ernte und zur allgemeinen Kommunikation mit einer individuellen Pflanze dienen. Sie sind, wie auch alle anderen Sensoren u. Aktoren, durch WiFi und LoRaWan direkt an die Sensor-Matrix angebunden (IoT) und können entweder individuell gesteuert werden oder gehen automatisch ihren Routine-Aufgaben nach. Gleich rechts neben dem Karton sieht man zwei Mikro-Rigs zur Steuerung der Anzucht-Räume od. -Zellen, in welchen unter Kunstlicht die Jungpflanzenanzucht oder auch Indoor-Hydroponik Zuchten betrieben werden.
In dem dem Karton unmittelbar vorgelagerten Bereich befinden sich noch diverse Individual-Steuerungen, zB. für die Energie-Versorgung, die Gewächshaus-Technik, die automatische Bewässerung und die redundante Farmbot-workforce-Steuerung. Dabei handelt es sich um mobile Einheiten, die man mit sich führen kann wenn man den Garten inspiziert und mit denen man alles Notwendige direkt vor Ort veranlassen kann ohne zur zentralen Sensor-Matrix-Steuerung zurücklaufen zu müssen.
Abschliessend wäre noch anzumerken, dass die Sensor-Matrix nicht nur zum Monitoring (also als Datenbank-Server) und zur interaktiven Steuerung dient, sondern sie beinhaltet auch ein multiples neuronales DeepLearning-Netzwerk (KI) zur autonomen Steuerung des Systems, dessen Modell ganz spezifisch auf Muster-Erkennungs-Tasks (zB., “Cluster-Recognition”, etwa, Erkennung von Wasser- od. Nährstoffmangel od. Schädlingsbefall) und Optimierungs-Tasks (z.B. “Principal-Plane Analyse” u. intelligente Aussteurung des Gesamt-Systems zwecks Ertrags-Optimierung) sowie auf Prognosen (zB. “möglicher Ertrag” od. “zu erwartender Ernteausfall wg. Schädlings-Befall”) hin trainiert wurde.
Diese ganzen Bauteile dienen also zur direkten haptischen Interaktion und “greifbaren” Modellierung des Öko-Systems. Es handelt sich hierbei also gewissermaßen um eine Art Multi-Joystick, mit mehreren Steuerknüppeln. Sie sind allerdings nicht zwingend notwendig. Die Sensormatrix kann auch standalone im reinen “Touchscreen-Modus” betrieben und auf dem Hauptmonitor angezeigt werden, ihre dreidimensionalen Aufbauten dienen lediglich ergonomischen Zwecken und unterstützen die modellhafte Identfizierung des Betreibers mit “seinem” Ökosystem, ähnlich wie bei Architektur-Modellen oder auch Dungeon%Dragon-Spielen.
