SNIB: KI-Pflanzenüberwachung für regenerative Innenräume

Das SNIB-Projekt, entwickelt von der Hochschule Geisenheim und der HSRM, schafft smarte, regenerative Innenräume durch sensorbasierte Systeme zur Förderung von Biodiversität in Gebäuden. Sensorik misst präzise Umweltparameter wie Feuchtigkeit, Licht und Nährstoffe, während KI Pflegeempfehlungen ableitet und Ergebnisse in regenerative Materialbibliotheken integriert. Dies ermöglicht lebensfördernde Gestaltung, bei der urbane Räume zu Mini-Ökosystemen werden. Praktische Umsetzung umfasst den Einsatz von IoT-Sensoren, die Daten in Echtzeit analysieren und automatisierte Bewässerung oder Beleuchtung anpassen. Die KI-Algorithmen lernen aus Pflanzenreaktionen und optimieren Wachstum für maximale Artenvielfalt, inklusive essbarer und heimischer Pflanzen. Im Projekt werden Prototypen getestet, die Biodiversität in Büros, Schulen und Wohnhäusern steigern, mit Fokus auf resiliente Ökosysteme. Methoden beinhalten die Auswahl biodiverser Pflanzenmischungen, die Synergien zwischen Arten nutzen, um Schädlinge natürlich zu bekämpfen. Ergebnisse fließen in eine offene Bibliothek ein, die Materialien und Designs für regenerative Innenarchitektur bereitstellt. Praktiker lernen, wie sie Sensorik kalibrieren, KI-Modelle trainieren und Systeme skalieren können. Feldtests zeigen Erfolge wie 30% höhere Artenvielfalt und verbesserte Luftqualität. Das Projekt adressiert Herausforderungen wie Energieeffizienz durch solarbetriebene Sensoren und Integration in bestehende Gebäude. Für regenerative Lebensweisen bietet es konkrete Schritte: Von der Planung über Installation bis Monitoring. Insights umfassen die Rolle von Biodiversität für mentale Gesundheit und Produktivität. Die Zusammenarbeit der Hochschulen gewährleistet wissenschaftliche Fundierung, mit Publikationen zu messbaren Ökosystemeffekten. Dieses hochinnovative Toolset ist essenziell für urbane Regeneration und Selbstversorgung in begrenzten Räumen.