Die japanische Firma Spread ist einer der führenden Anbieter im Bereich Indoor Farming. Dabei werden Pflanzen in riesigen Gebäuden unter künstlichem Licht gezüchtet. Dies bietet zahlreiche Vorteile: So kann der Wasserverbrauch minimiert und ein Großteil des Wassers wiederverwendet werden. Auch der Einsatz von Pestiziden ist nicht notwendig, da sich die natürlichen Feinde der Pflanzen außerhalb des Gebäudes befinden. Die zur Beleuchtung benötigte Energie wird inzwischen weitgehend durch den Einsatz erneuerbarer Energien gewonnen. Auf diese Weise produziert das Unternehmen inzwischen 7,7 Millionen Salatköpfe jährlich. Diese erzielen im Verkauf dann denselben Preis wie herkömmlich angebauter Salat.


Eine Indoor-Farm. Bild:Spread Via: Popsci
Eine Indoor-Farm. Bild:Spread Via: Popsci

Verzicht auf Mitarbeiter spart 50 Prozent der Kosten

Der Einsatz von Computern ist dabei eine absolute Notwendigkeit. So berechnen Computer die benötigte Wasserzufuhr und regulieren Feuchtigkeit, Wärme, Licht und CO2-Gehalt in den Gebäuden. Nun aber möchte die japanische Firma noch einen Schritt weitergehen. Sie plant eine Indoor-Farm für Salatköpfe, die vollständig ohne menschliche Mitarbeiter auskommt. Der gesamte Prozess von der Anpflanzung bis zur Ernte soll also automatisch mit Hilfe von Robotern und Computern ablaufen. Dadurch hoffen die Manager die Produktionskosten um rund 50 Prozent senken zu können. Diese Ersparnis würde dann zumindest teilweise an den Verbraucher weitergegeben.

Erkennungssoftware muss noch verbessert werden

Der Zeitplan dafür ist ambitioniert: Schon nächstes Jahr soll der Bau der Indoor-Farm beginnen, ein Jahr später dann die Produktion starten. Bis dahin muss die Robotertechnik allerdings ebenfalls noch ein wenig weiter entwickelt werden. So arbeitet das Unternehmen bereits an einem Roboter, der das Einpflanzen der Samen in die Erde übernehmen soll. Dann allerdings ist bisher noch das menschliche Auge nötig, um zu erkennen, ob ein eingepflanzter Samen auch gekeimt und aus der Erde gewachsen ist. Das Unternehmen ist aber zuversichtlich, auch hier bis 2017 eine entsprechende Erkennungssoftware entwickeln zu können.


Via: Popsci

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