KI-basierte Analyse von Elektrophysiologischen Pflanzendaten

Hauptziele des Projekts sind die Vernetzung und Sondierung, insbesondere die Identifizierung und Etablierung von Kooperationen mit der Universidad de La Sabana in Kolumbien und weiteren Forschungseinrichtungen und Unternehmen, in Bezug auf mögliche zukünftige Forschungsprojekte zur Anwendung von KI-Methoden zur Biodiversitätsforschung in Kolumbien, sowie die Integration von Phytosensing-Methoden insbesondere Elektrophysiologie. Die Pflanzenelektrophysiologie befasst sich mit der Untersuchung elektrischer Signale in Pflanzen, die eine Rolle in Wachstum, Stressreaktionen und Umweltinteraktionen spielen. Phytosensorik nutzt diese Signale als Mittel zur Umweltüberwachung, indem Pflanzen als natürliche Biosensoren fungieren. Kombiniert mit maschinellem Lernen, ermöglicht dieses bio-hybride System die Interpretation komplexer Pflanzensignale und deren Umsetzung in aussagekräftige Umweltdaten. Mittels zweier Workshops möchten wir ein Netzwerk zwischen deutschen und kolumbianischen Partnern aufbauen, um gemeinsam an der Modellierung von ökologischen, klimatischen und sozialen Faktoren im Kontext der Biodiversität mit KI-Methoden zu arbeiten. Die Forschung konzentriert sich auf Bogotá und die umliegende Andenhochebene, ein einzigartiges Ökosystem mit zentraler Bedeutung für die Artenvielfalt. Der Einsatz von Pflanzen als Sensoren durch Phytosensing-Methoden in einem Sensornetzwerk ist eine innovative Idee, die wir umsetzen möchten, um detaillierte Daten (z. B. Pflanzenelektrophysiologie) zur Biodiversität zu erheben und per maschinellem Lernen zu analysieren. Wir streben die Entwicklung von nachhaltigen, nicht-invasiven und ökologisch sensiblen ingenieurtechnischen Werkzeugen (Software, Hardware, KI) zur Erforschung und Bewahrung der Biodiversität an.