Smart Home und Smart Agriculture sind derzeit vielgenutzte Begriffe. Sie stehen für Ansätze zur Digitalisierung, Automatisierung sowie zu einer weitreichenden Vernetzung von technischen Objekten und Systemen. Die damit verbundenen Ansätze bilden auch die Grundlage für das Projekt IPIS an der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt. IPIS steht für: IoT Plant Irrigation System. Der Projekt-Titel bezeichnet eine automatisierte Bewässerungsanlage für Pflanzen, Gemüsegärten oder auch Felder.
Durch Sensoren, die an den Pflanzen angebracht sind, überwacht die Anlage sehr spezifisch – und auf die individuellen Bedürfnisse verschiedener Pflanzen abgestimmt – wie feucht die Erde ist. Die erfassten Werte werden anschließend an einen „Micro-Controller“ (Typ Raspberry Pi 3 B+) übermittelt. Sobald zuvor festgelegte Schwellenwerte über- oder unterschritten werden, wird der Stromfluss und damit auch die Wasserzufuhr mittels Pumpen automatisiert und ohne menschliches Eingreifen geregelt.
Entwickelt wurde das System von Miriam Kobold, Masterabsolventin am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der KU-Eichstätt-Ingolstadt, im Rahmen ihrer Masterarbeit. Der Unterschied gegenüber einer käuflich erwerbbaren Bewässerungsanlage liege darin, so die Absolventin, dass es sich um ein ereignisgesteuertes System handele. Dadurch sei es möglich, die laufenden Prozesse auf Basis von Daten, die durch die Sensoren erfasst und auf einem Webserver gesammelt würden, zu steuern und zu verbessern. Dabei lösen einerseits die Pflanzen selbst Ereignisse wie Wasserzufuhr über die bei ihnen ermittelten Werte aus. Andererseits können Nutzerinnen und Nutzer der Anlage die Intervalle der Wasserzufuhr – unterstützt durch eine ereignisgesteuerte Systemanalyse – anpassen.
Prof. Dr. Thomas Setzer, Betreuer der Masterarbeit, betonte zudem, dass es das System ermögliche, durch die Veränderung bestimmter Bedingungen Erkenntnisse darüber zu erlangen, welche Maßnahmen erfolgreich seien und wie es um die Pflanzen stehe. In der Informatik wird ein solcher Lernprozess als „Reinforcement Learning“ (bestärkendes Lernen) bezeichnet. Dabei lässt sich die Bewässerung prinzipiell auch per App entsprechend anpassen und konfigurieren.
Christoph Dukat, Clustermanager im Bereich Digitale Transformation im Verbundprojekt „Mensch in Bewegung“, hob das Produkt der Masterarbeit bei der Projektvorstellung als ein eindrückliches Beispiel für gelebten Wissenstransfer hervor. Zudem sei das Projekt auch für andere Studierende ermutigend, sich ebenfalls auf ein solches Vorhaben einzulassen.
