Pro Quadratmeter Anbaufläche kann pro Jahr für mehrere tausend Euro medizinisches Cannabis erzeugt werden.
Da wird es schnell teuer, wenn eine Ernte wegen Pflegefehlern gering ausfällt oder wenn unnötig viel Strom für Beleuchtung und Heizung verbraucht wird.
Darüber hinaus soll die Qualität der Ernte, also z.B. der Gehalt an Wirkstoffen, mgl. gleichbleibend und mgl. hoch sein.
Bislang wird versucht, durch die Optimierung und ständige Kontrolle von diversen Parametern (z.B. Licht, Bodenfeuchtigkeit, Temperatur, CO2, Belüftung, Nährstoffgehalt im Substrat) den Ernteertrag und die Qualität zu maximieren.
Diese indirekte Arbeitsweise birgt erhebliche Risiken, weil die Pflanzen u.U. erst dann, wenn es zu spät ist, für den Menschen sichtbar anzeigen, dass die Bedingungen für eine optimale Ernte nicht erfüllt sind.
Wir haben uns darüber Gedanken gemacht, wie man sehr viel effizienter und früher Stress der Hanfpflanzen erkennen kann mit der Möglichkeit gegenzusteuern, bevor es zu spät ist.
Und wir sind fündig geworden:
mit Hilfe von preiswerten, optischen Systemen und künstlicher Intelligenz lassen sich alle wichtigen Informationen hinsichtlich des Wohlbefindens der Pflanzen in Echtzeit ermitteln.
Ein Beispiel:
die Hanfpflanzen bewegen sich sehr viel stärker bei Lichtmangel, weil sie versuchen, durch diese Bewegung den Lichtmangel zu minimieren.
Schafft man es, einzelne Pflanzen optisch zu erkennen, so kann man deren Bewegung digital messen und bei außergewöhnlichen Bewegungen die Verantwortlichen informieren bzw. je nach Situation ggf. automatisch die Beleuchtungsintensität herauf- oder herunterregeln.
Und genau das können wir.
Dabei können die unterschiedlichen Phasen im Lebenszyklus der Pflanzen berücksichtigt werden.