Wasserkraftanlagen in Flüssen sind nützliche Helfer beim Klimaschutz. Aber sie stören die Wanderbewegungen der Fische und können unter Umständen deren Bestand beeinträchtigen. Das Zählen und Identifizieren von Fischen an solchen Anlagen und den dazugehörigen Staustufen soll den Bestand kontrollieren, ist aber aufwändig. Ein neues, automatisiertes Unterwasser-Monitoring-System des Fraunhofer IFF kann Abhilfe schaffen. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Fische auch im trüben Wasser zu erkennen und zu zählen. Autor: Stefan Parsch
Hyperspektrale Soft-Sensorik für das Monitoring im Weinbau – Maschinelles Lernen für die Praxis
Der Weinanbau ist ein Wirtschaftszweig von globaler Bedeutung mit hohen Ansprüchen an die Erzeugerqualität. Mittels eines durchgehenden digitalen und durch Sensoren unterstützten Monitorings soll frühzeitig auf Risiken reagiert werden. Die Anforderungen an solch ein Monitoringsystem unterscheiden sich erheblich je nach Anbauregion. Notwendig sind hier Machine-Learning-Technologien, die sich schnell und effektiv an konkrete Aufgabenstellungen anpassen lassen.
Echtzeit-Analysen für die Getreideernte
Welche Qualität hat das Getreide? Wieviel Proteine und Öl enthält das Korn? Das Fraunhofer IFF entwickelt Messverfahren, mit denen sich zukünftig Gerste oder Weizen in Echtzeit analysieren lassen. Landwirte können damit in Zukunft schon während der Ernte standortspezifisch die Qualität ihrer Ware dokumentieren. Lebensmittelerzeuger wiederum können damit ihre Prozesse für eine Produktion auf gleichbleibend hohem Niveau steuern.
Spektroskopie für den Consumer-Bereich
Moderne Smartphones sind de facto in aller Hände. Für viele Nutzerinnen und Nutzer ist der Gebrauch des Smartphones über die reinen Kommunikationsanwendungen hinaus selbstverständlich. Mit der Technologie »HawkSpex® Mobile«, mit...
Barley Biodiversity: Innovationen für die Landwirtschaft von morgen
Mit Spektraltechnologien misst das Fraunhofer IFF in Kooperation mit der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg direkt auf dem Feld die Inhaltsstoffe von Getreidepflanzen und macht Prognosen bezüglich des Wachstums und der Leistung möglich – für Nutzpflanzen, die aus ökologischer und ökonomischer Sicht Vorteile bergen.