Das Projekt GreenSight
GreenSight ist ein hochmodernes Forschungsprojekt, das sich darauf konzentriert, das Potenzial von Mikroalgen zu nutzen, um zukünftige globale Herausforderungen in den Bereichen erneuerbare Energien, nachhaltige Lebensmittelproduktion und Umweltschutz zu bewältigen. Durch die Kombination fortschrittlicher Sensortechnologien mit KI-gestützter Datenanalyse entwickelt GreenSight innovative Tools zur kontinuierlichen Überwachung der Wasserqualität, der Algenphysiologie und der Wachstumsdynamik in Echtzeit.
Auf technischer Ebene entwickeln wir verteilte Sensorsysteme, die über LoRaWAN-Netzwerke miteinander verbunden sind. Diese Sensoren zeichnen kontinuierlich Umweltparameter wie Temperatur, CO₂, Sauerstoff, pH-Wert, Nährstoffe (NPK) und Lichtabsorption auf. Durch die Integration dieser Daten in Cloud-Plattformen wenden wir Methoden des maschinellen Lernens an, um Zusammenhänge zwischen Umweltbedingungen und der Physiologie von Algen aufzudecken. Dies ermöglicht es uns, die Wachstumsdynamik zu charakterisieren, Stressfaktoren zu identifizieren und eine automatisierte Steuerung der Kultivierungssysteme anzustreben.
Unsere langfristige Vision ist es, kompakte, mehrkanalige optische Sensoren – wie RGB- und Hyperspektralchips – als zentrale Werkzeuge für die Klassifizierung von Algenkulturen anhand ihrer spektralen Fingerabdrücke zu etablieren. Die Verknüpfung optischer Signale mit physiologischen Modellen ebnet den Weg für die Echtzeit-Metabolismusprofilierung und autonome, KI-gesteuerte Photobioreaktoren. Über die Algenbiotechnologie hinaus können diese Methoden die Umweltüberwachung und nachhaltige Landwirtschaft unterstützen und so zur Entwicklung intelligenter und adaptiver biotechnologischer Systeme beitragen.
Um diese Ziele zu erreichen, arbeitet Greensight an der Schnittstelle von Biologie, Ingenieurwesen und Datenwissenschaft. Wir arbeiten mit Universitäten, Forschungsinstituten und Industriepartnern zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Methoden vom Labor auf großtechnische Anwendungen übertragen werden können. Dieser interdisziplinäre Ansatz stärkt die wissenschaftliche Grundlage unserer Arbeit und richtet unsere Innovationen gleichzeitig auf praktische Herausforderungen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Klimaresilienz und Ressourcenmanagement aus.
Unsere langfristige Vision ist es, kompakte, mehrkanalige optische Sensoren – wie RGB- und Hyperspektralchips – als zentrale Werkzeuge für die Klassifizierung von Algenkulturen anhand ihrer spektralen Fingerabdrücke zu etablieren. Die Verknüpfung optischer Signale mit physiologischen Modellen ebnet den Weg für die Echtzeit-Metabolismusprofilierung und autonome, KI-gesteuerte Photobioreaktoren. Über die Algenbiotechnologie hinaus können diese Methoden die Umweltüberwachung und nachhaltige Landwirtschaft unterstützen und so zur Entwicklung intelligenter und adaptiver biotechnologischer Systeme beitragen.
Um diese Ziele zu erreichen, arbeitet Greensight an der Schnittstelle von Biologie, Ingenieurwesen und Datenwissenschaft. Wir arbeiten mit Universitäten, Forschungsinstituten und Industriepartnern zusammen, um sicherzustellen, dass unsere Methoden vom Labor auf großtechnische Anwendungen übertragen werden können. Dieser interdisziplinäre Ansatz stärkt die wissenschaftliche Grundlage unserer Arbeit und richtet unsere Innovationen gleichzeitig auf praktische Herausforderungen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Klimaresilienz und Ressourcenmanagement aus.
Mit Blick auf die Zukunft stellen wir uns intelligente Sensornetzwerke vor, die kontinuierlich aus ihrer Umgebung lernen und digitale Zwillinge von Algensystemen bilden. Diese virtuellen Modelle werden prädiktive Simulationen ermöglichen und den Betreibern dabei helfen, ihre Anbaustrategien in Echtzeit zu optimieren. Durch die Kombination von Sensorfusion, erklärbarer KI und offenen Datenplattformen möchte Greensight einen Entwurf für die nächste Generation biotechnologischer Infrastrukturen liefern – skalierbar, autonom und tief in zukünftige Umwelt- und Agrarsysteme integriert.