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Pflanzen reden nicht.
Unsere Sensoren schon.

Botanical Bytes macht Wachstum messbar

Double-Opt-in, kein Spam. Mit dem Absenden stimmst du der Speicherung zu – Datenschutzerklärung

Ausgezeichnet von & bekannt aus

  • DASDING
  • Südwest Presse
  • TFLIT

KI, die das
Gewächshaus versteht

Nahaufnahme junger Kressepflanzen im Gegenlicht

Botanical Bytes misst …

Messreihe #8.182 wird geschrieben21,8 °C

Botanical Bytes misst rund um die Uhr

Temperatur, Luftfeuchte, CO₂, Licht und Bodenfeuchte – alle 60 Sekunden, auf SD-Karte und in die Cloud.

Microgreens am dritten Tag des Zyklus

Zyklus 12 läuft

Tag 3 von 6 · nächste Messung60 s

Hält dich im Bild

Verfolge jeden Zyklus live und greif nur dort ein, wo eine Messreihe aus dem Rahmen fällt.

Ausgewachsene Kresse in der Anzuchtschale
Frag den Datensatz

Und beantwortet deine Fragen

Wie lief Zyklus 12 im Vergleich? Wie viel Wasser war optimal? Der Datensatz liegt offen – frag ihn.

25 %

mehr Ertrag durch die
optimale Wassermenge

Je mehr Zyklen wir messen,
desto weniger müssen wir raten.

Offen für alle.
Überall nachbaubar.

Platinendesign, Firmware, das neuronale Netz und ein kompletter Beispieldatensatz liegen auf GitHub.

Tillmann und Finn im Fotostudio mit Anzuchtschale und Platine
Juniorpreis beim Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz.
Tillmann & Finn2023
Der Messestand beim BWKI-Finale mit Anzuchtschalen und Sensorik
Mit dem Plant Growth Optimizer im Finale in Tübingen.
Tillmann & Finn2024
Tillmann und Finn am Stand beim Landeswettbewerb Jugend forscht
Zwei Sonderpreise beim Landeswettbewerb Jugend forscht.
Tillmann & Finn2024

Wie Botanical Bytes arbeitet

Data Collector v3.0

BME68021,8 °C

Sensoren verbunden

  • Luftfeuchte64 %
  • Bodenfeuchte38 %
  • CO₂812 ppm

Misst jede Minute

Die Data-Collector-Platine sitzt unter der Anzuchtschale und erfasst sieben Größen – von Temperatur bis Bodenfeuchte.

Aussaat Zyklus 12

Kressesamen10,0 g

Zyklus vergleichbar

  • Messreihen8.182
  • Dauer5,7 Tage
  • Epoche940 / 1000

Lernt aus jedem Zyklus

Standardisierte Aussaaten – immer exakt 10 Gramm Samen – machen Zyklen vergleichbar. Das neuronale Netz lernt die Zusammenhänge.

Experiment 12

Wassermengeoptimiert

Ertrag gewogen

  • Ertrag+25 %
  • ReferenzZyklus 8
  • Nächster Zyklusgeplant

Findet die richtige Wassermenge

Aus den Daten wird die optimale Wassermenge. Das Ergebnis: bis zu 25 % mehr Ertrag – und ein System, das mit jedem Zyklus klüger wird.

Jeder Samen zählt. Wörtlich.

Mit OpenCV-Kantenerkennung analysieren wir, wie die Samen zueinander liegen – der Abstand beeinflusst die Keimung. Die Auswertung läuft noch von Hand.

Vier Nester Kressesamen auf Watte, unbearbeitet
OriginalWie die Kamera es sieht
Dieselben vier Nester nach Canny-Kantenerkennung: helle Umrisse auf Schwarz
CannyHarte Kante, klarer Umriss
Dieselben vier Nester nach Sobel-Kantenerkennung: weiche Verläufe auf Grau
SobelWeicher Verlauf, Richtung der Kante

Die Hardware im Detail

Platinendesign, Firmware, Netz und Datensatz – alles offen auf GitHub.

Data Collector v3.0
Drehbares 3D-Modell der Data-Collector-Platine v3.0 mit ESP32-S3-Modul, microSD-Steckplatz, USB-C-Buchse und Sensoranschlüssen

Selbst entworfen. Dreimal verbessert.

Unsere Data-Collector-Platine auf ESP32-S3-Basis misst Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchte, Gaswerte, CO₂, Bodenfeuchte und Helligkeit. Die nächste Generation soll zusätzlich pH-Wert und Nährstoffdichte messen – entworfen ist sie schon, angekommen war sie zur Abgabe 2024 noch nicht.

TemperaturBME680
LuftdruckBME680
LuftfeuchteBME680
GaswerteBME680
CO₂Kanal A3
BodenfeuchteXH-4AK
HelligkeitTEMT6000
pH-Wert · NährstoffdichteGeplant

3D-Modell aus dem Platinenentwurf · 59,3 × 36,7 mm

FAQ

Was ist Botanical Bytes?

Ein Schülerforschungsprojekt, gestartet 2023 für den Bundeswettbewerb Künstliche Intelligenz (BWKI). Wir machen Pflanzenwachstum messbar – mit selbst entwickelten Sensorplatinen, standardisierten Aussaaten und einem neuronalen Netz.

Steuert die KI schon die Bewässerung?

Nein – noch nicht. Unser aktuelles Netz sagt die Luftfeuchte aus den übrigen Sensordaten voraus. Die Echtzeit-Steuerung der Bewässerung ist unser erklärtes Ziel und steht auf der Roadmap.

Woher kommen die 25 % mehr Ertrag?

Aus Experimenten mit der Wassermenge: Wir haben verschiedene Mengen getestet, die Ernte auf einer Küchenwaage gewogen und die optimale Menge ermittelt. Das war klassische Versuchsarbeit – nicht das neuronale Netz.

Warum ausgerechnet Kresse?

Weil sie schnell wächst. Ein protokollierter Zyklus dauert rund 5,7 Tage und liefert bei Messungen im Minutentakt 8.182 Messreihen über sechs aufgezeichnete Sensorkanäle. Außerdem testen wir Radieschen-Microgreens.

Was misst die Platine genau?

Temperatur, Luftdruck, Luftfeuchte und Gaswerte (BME680), dazu CO₂, Bodenfeuchte und Helligkeit. Alle 60 Sekunden auf SD-Karte und in die Cloud. Die nächste Platinengeneration soll zusätzlich pH-Wert und Nährstoffdichte erfassen.

Ist das Projekt Open Source?

Ja. Platinendesign, Firmware, das neuronale Netz und ein kompletter Beispieldatensatz liegen offen auf GitHub.

Nahaufnahme junger Kressepflanzen im Gegenlicht

Neues aus dem
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