Statistische Daten als Schlüssel
Ein digitaler Zwilling (digital twin) ist ein virtuelles Modell, das die physischen Eigenschaften und Verhaltensweisen eines realen Objekts oder Systems nachbildet und zur Simulation und Optimierung der Leistung oder Ergebnisse dieses Systems verwendet werden kann.
Im Falle einer Pflanze stellt sich die Erstellung eines digital twins etwas komplexer dar, um die physischen, biochemischen und biologischen Eigenschaften der Pflanze nachzubilden. Gerade die Informationen aus dem genetischen Code, der biochemischen Synthesewege, und morphologischen Daten, wie Größe, Form und Blattstruktur, gilt es nachzubilden. Doch das genügt für einen lebenden Organismus, wie eine Pflanze, nicht aus, da neben der Beschaffenheit der Pflanze, ihre Wachstumsmuster und ihre Reaktionen auf verschiedene Umweltfaktoren wie Licht, Wasser und Nährstoffe ebenfalls abgebildet werden müssen.
Sobald der digitale Zwilling erstellt ist, kann er verwendet werden, um zu simulieren, wie die Pflanze auf verschiedene Einflussfaktoren reagieren würde. Mit dem digital twin könnte beispielsweise getestet werden, wie sich Änderungen der Lichtintensität, des Nährstoffgehalts oder der Beschneidungshäufigkeit auf das Wachstum und die Entwicklung der Pflanze auswirken. Die Ergebnisse dieser Simulationen könnten dann genutzt werden, um das Wachstum der Pflanze in der realen Welt zu optimieren.
Digital twins von Pflanzen sind noch ein relativ neues Konzept, und es gibt viele Herausforderungen bei der Erstellung genauer und zuverlässiger Modelle. Mit dem weiteren Fortschreiten der Technologie könnten digital twins jedoch zu einem immer nützlicheren Instrument für die Optimierung des Pflanzenwachstums und die Steigerung der landwirtschaftlichen Produktivität werden. Genau da greift CAPSERO an und transferiert das Morgen schon jetzt in das Heute .
Design of Experiment
Mit statistischen Werkzeugen werden die Daten zum Verhalten einer Pflanze erstellt.
Digital Twin
Mittels statistischer Daten werden Verhaltensmuster erstellt, die den Digital Twin darstellen.
Optimierung
Optimierungen können simuliert werden für höhere Biomasse, mehr Inhaltstoffen oder andere Parameter.
Digitaler Zwilling und Prognosen
Die Erstellung eines digitalen Zwillings (digital twin) einer Pflanze erfordert den Einsatz verschiedener Technologien, je nach Detailgrad und Komplexität des Modells. Mittels Prognosen und Simulationen können Aussagen zu folgenden Punkten gemacht werden:
Optimale Nährstoffe
Durch den Digital Twin können Nährstoffe optimiert werden und durch Simulation verschiedene Szenarien von Nährstoffzugabe beleuchtete werden.
Der optimale Einsatz von Nährstoffen und die Reduktion von Schutzmitteln kann ermittelt werden.
Inhaltsstoff-Targeting
Der Digital Twin kann zur Berechnung der optimalen Inhaltsstoff-Zusammensetzung herangezogen werden.
Durch Simulation und statistischer Daten lässt sich ein Bereich für eine Inhaltsstoffmischung targetieren.
Anpassung an Bedingungen
Pflanzen passen sich an die Umweltbedingungen an aber wie das genau passiert ist oft schwer herauszufinden. Durch Simulation können diese Umweltbedingungen und deren Einfluss auf eine Pflanze aufgezeigt werden.
Eine Kultivation auf dem Feld kann somit vorgängig simuliert werden.
Knock-out
Reduktion von sekundären Metaboliten kann simuliert werden und durch Kenntnisse der biochemischen Synthesewege sogar minimiert oder komplett umgangen werden.
Solche phänotypischen knock-outs sind nun ohne Eingriff in den DNS-Code möglich.
Wachstumszeit verkürzen
Die Verkürzung der Wachstumsphase kann simuliert und die optimalen Parameter ausgelesen werden.
So lassen sich die Wachstumszyklen einer Pflanze signifikant verkürzen.
Biomarker Erkennung
Durch Experimente und statistischer Plausibilität lassen sich Biomarker oder digitale Biomarker erkennen und diese in das Modell inkludieren.
Informationen zu Biomarkern lassen eine phänotypische Optimierung leichter, schneller und präziser Simulieren.
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