ALAIVE · PFLANZENINTELLIGENZ

Die Mechanismen
des Lebens
entschlüsseln.

KI-gestützte physiologische Modelle, die biologische Komplexität in nutzbare Vorhersagen verwandeln.

DER PLANTAR-ANSATZBiologie für fundierte Produktionsentscheidungen.
KlimaUmweltbedingungen
BewässerungBewässerungsgaben
NährstoffeN · P · K
PflanzendatenGezielte Beobachtungen
DER MECHANISTISCHE KERN

Physiologisches Modell + KI

Pflanzenphysiologie gekoppelt mit Bodenwasser- und Nährstoffdynamik.

Digitaler Pflanzenzwilling

Standortspezifische Pflanzensimulation

  • Zitrone
  • Orange
  • Tomate
  • Paprika
Kulturspezifische Verfügbarkeit und Validierung bitte bestätigen lassen.
Vorhersage
Simulation
Optimierung

DIGITALE FLORA

Fortschrittliche Pflanzenmodelle für eine Welt im Wandel.

Wir entwickeln KI-gestützte fortschrittliche Pflanzenmodelle—digitale Zwillinge, die die physiologische Komplexität verschiedener landwirtschaftlicher Pflanzenarten abbilden.

Unsere physiologischen Modelle bilden ab, wie Pflanzen wachsen und auf ihre Umwelt reagieren. Diese biologische Struktur ermöglicht eine schnelle Anpassung der Modellparameter mit deutlich weniger Daten, als rein datengetriebene KI-Systeme üblicherweise benötigen.

Diese Modelle ermöglichen Ertragsprognosen und die Optimierung von Bewirtschaftungsmaßnahmen, um die Produktivität zu steigern und zugleich Betriebskosten und Umweltbelastungen zu reduzieren.

Pflanzenmodelle ansehen →

DAS KOMMERZIELLE PRODUKT

PLANTAR

Der physiologische digitale Zwilling für Ihre Kultur.

Die Pflanze modellieren, den Boden verstehen und den nächsten Schritt planen. PLANTAR verbindet Pflanzensimulation, betriebsspezifische Konfiguration, Fertigationsplanung und Berichte in einer App.

01 · PHYSIOLOGISCHE PFLANZENMODELLE

Ihre Kultur. Ihr Boden. Ihre Parzellen.

Verschiedene Pflanzenarten mit physiologischen Modellen abbilden und Pflanzenparameter sowie Bodeneigenschaften für jede Parzelle anpassen. Animierte Pflanzenentwicklung und Produktionsdiagramme verfolgen, die sich während der Simulation in der App aktualisieren.

App-Screenshots zur Darstellung von Simulation und Diagrammen. Dies sind statische Vorschauen; auf dieser Webseite laufen weder Animationen noch Live-Simulationen.

02 · FERTIGATION & UMWELT

Die Pläne Ihres Betriebs an einem Ort.

Fertigationspläne erstellen, bearbeiten, organisieren, importieren und exportieren. Bewässerung und Nährstoffgaben gemeinsam mit den Umweltbedingungen Ihrer Simulationen abbilden, abgestimmt auf die Bewirtschaftung Ihres Betriebs.

PLANTAR-Behandlungsverwaltung mit Funktionen zum Erstellen, Bearbeiten, Importieren, Exportieren und Speichern
Fertigationspläne verwaltenIn voller Größe ansehen ↗

Von Anwendungen zu Szenarien

  • Behandlungspläne für Ihr Produktionssystem organisieren.
  • Bewässerung und Nährstoffgaben über die Zeit festlegen.
  • Umweltbedingungen in das Szenario einbeziehen.
  • Alternative Pläne für Vergleiche bereithalten.
Anforderungen Ihres Betriebs besprechen →

03 · SIMULATIONSBERICHTE

Das Gesamtbild erkennen.

Produktion, Bodenwasser- und Nährstoffdynamik sowie Fertigationsgaben gemeinsam auswerten. Jede Berichtsvorschau lässt sich öffnen, um das Diagramm in voller Größe zu betrachten.

Bereitgestellte App-Berichte: Die gezeigten Werte und Einheiten sind unabhängig von den hypothetischen Optimierungsbeispielen unten.

PLANTAR für Ihre Kultur und Ihr Produktionssystem entdecken.

Simulation für Ihren Betrieb anfragen →

App-Screenshot

SO FUNKTIONIERT PLANTAR · DIE TECHNOLOGIE

Pflanzenphysiologie im Mittelpunkt.

Aus wissenschaftlicher Forschung entstanden: PLANTAR verbindet physiologische Pflanzenmodelle, physikalisch basierte Bodendynamik und KI, um die Produktion vorherzusagen und die landwirtschaftliche Bewirtschaftung zu optimieren.

Biologisches Verständnis bildet den Ausgangspunkt: Modellparameter lassen sich schnell mit deutlich weniger Daten anpassen, als rein datengetriebene KI-Systeme üblicherweise benötigen.

Kultur, Boden & Umweltbedingungen

Pflanzenart und Sorte, Bodeneigenschaften sowie anfängliche Bodenwasser- und Nährstoffbedingungen, zusammen mit dem Wetter im Freiland oder den Klimabedingungen im Gewächshaus.

Bewirtschaftungsvorgaben

Bewässerungs- und NPK-Düngepläne, abgestimmt auf die Bewirtschaftung des Betriebs, mit getrennten Budgets für Wasser, N, P und K.

Physiologie- und physikbasierter digitaler Zwilling

Pflanzenphysiologie

Pflanzenentwicklung, Nährstoffaufnahme, Wachstum und Fruchtproduktion

Physikalisch basierte Bodendynamik

Physikalisch basierte Wasserbewegung und N/P/K-Verfügbarkeit im Wurzelraum

Bodenwasser und Nährstoffe beeinflussen die Pflanzenentwicklung; die Aufnahme durch die Pflanze verändert Wasser- und Nährstoffverfügbarkeit im Boden.

KI-gestützte Parameteranpassung passt die Modelle mithilfe gezielter Beobachtungen an jede Pflanzenart und den jeweiligen Standort im Freiland oder Gewächshaus an.

KI-gestützte Bewirtschaftungsoptimierung

Bewässerungs- und Düngestrategien unter lokalen Umweltbedingungen, Produktionszielen und Ressourcenbeschränkungen untersuchen.

  1. Pläne vorschlagen
  2. Pflanzen–Boden-Reaktion simulieren
  3. Produktion & Grenzen bewerten
  4. Varianten überarbeiten

Überarbeitete Pläne werden für die nächste Simulation an den digitalen Zwilling zurückgeführt.

Höhere Produktion. Ressourcen effizienter nutzen.

Strategien erkennen, die die vorhergesagte Produktion verbessern und den Wasser- und Düngereinsatz reduzieren, wo dies möglich ist.

  • Gezieltere Bewässerung
  • Effizientere Nährstoffgaben
  • Mehr Produktionspotenzial

Mögliche Verbesserungen hängen von Kultur und Feldbedingungen ab.

Die vollständige Plattform nutzt kalibrierte mechanistische Pflanzen–Boden-Modelle und KI-Optimierung. Die folgenden Beispiele zeigen ausschließlich feste, hypothetische Pläne und Ergebnisse.

AUSGEWÄHLTE OPTIMIERUNGSBEISPIELE

Verschiedene Kulturen. Gezieltere Verteilung.

Gleiches Wasser. Gleiche Nährstoffe. Gezieltere Verteilung. Höheres Produktionspotenzial.

Illustrative Szenarien zu Demonstrationszwecken. Bewirtschaftungspläne und Produktionswerte sind hypothetisch und stellen weder gemessene Feldergebnisse noch validierte PLANTAR-Simulationsergebnisse dar. Tatsächliche Ergebnisse hängen von Kultur, Boden, Klima und Bewirtschaftung ab.

Zitrone — Zitrusanbau im Freiland

12-monatiger Produktionszyklus. Relative Anbaumonate gelten für beide Hemisphären.

Konventionell40
PLANTAR-optimiert · illustrativ44
+10%Hypothetische Produktionssteigerung

t/ha/Jahr

Bewässerungsstrategien im Vergleich

Produktion im Vergleich

NPK-Düngestrategien im Vergleich

Saisonale Ressourcenmengen & monatliche Beispieldaten

Elementares N, P und K; keine P₂O₅/K₂O-Äquivalente. Beide Profile erhalten jede Ressourcenmenge unabhängig. Monatswerte sind auf eine Dezimalstelle gerundet; interne Summen werden mit 1 × 10⁻⁹ × max(1, Summe) geprüft.

Erhaltene Ressourcenmengen für das ausgewählte Beispiel
RessourceKonventionellOptimiertDifferenz
Feste hypothetische monatliche Anwendungen

FELDSPEZIFISCHE OPTIMIERUNG

Jedes Feld ist anders. Jede Strategie sollte es auch sein.

PLANTAR verbindet physiologisch realistische Pflanzenmodelle, physikalisch basierte Bodendynamik, Umweltbedingungen und KI-Optimierung. Feldspezifische Simulationen unterstützen Produktionsprognosen und die Untersuchung von Bewässerungs- und Nährstoffstrategien.

  • Pflanzenart und physiologische Eigenschaften
  • Bodeneigenschaften und Nährstoffverfügbarkeit
  • Lokale Wetter- und Umweltbedingungen
  • Bewässerungsinfrastruktur und Ressourcenbeschränkungen
  • Feldspezifische Produktionsziele
Simulation für Ihren Betrieb anfragen →

WAS LÄSST SICH MODELLIEREN?

Wachstum Kronen- und vegetative Entwicklung
Wasser Bedarf und Wasserreaktion der Pflanze
Frucht Entwicklung und Senkendynamik
Stress Reaktion auf Umweltbelastungen
Biomasse Biomassedynamik von Pflanze und Frucht
Szenarien Alternative Anbaubedingungen

PLANTAR-ANWENDUNGEN

Von der Pflanzenmodellierung zur intelligenteren landwirtschaftlichen Produktion.

Eine wissenschaftlich fundierte Plattform für Pflanzensimulation und KI-Optimierung in der landwirtschaftlichen Produktion.

PLANTAR verbindet physiologische Pflanzenmodelle, Bodendynamik und KI-Optimierung, um Produktionsprognosen und Ressourcenmanagement in unterschiedlichen landwirtschaftlichen Systemen zu unterstützen. Vom Zitrusanbau bis zum Gemüsebau im Gewächshaus ermöglicht die Plattform standortspezifische Simulationen und die Optimierung von Bewässerungs- und Düngestrategien.

Reihen von Zitrusbäumen in einer landwirtschaftlichen Plantage
Zitrusanbau in der Plantage

FREILANDPRODUKTION

Zitrusanbau

Beispielkultur
Zitrone
Weitere Kultur
Orange

Simulation der Zitrusproduktion mithilfe physiologischer Pflanzenmodelle und der Bodenwasser- und Nährstoffdynamik. PLANTAR unterstützt die Bewertung von Bewässerungs- und Düngestrategien, abgestimmt auf den saisonalen Pflanzenbedarf und die lokalen Umweltbedingungen.

Zitrussimulation entdecken →
Tomatenpflanzen in Reihen in einem kommerziellen Gewächshaus
Tomatenproduktion im Gewächshaus

PRODUKTION UNTER KONTROLLIERTEN UMWELTBEDINGUNGEN

Gemüsebau im Gewächshaus

Beispielkultur
Tomate
Weitere Kultur
Paprika

Simulation der Pflanzenproduktion im Gewächshaus mit physiologischen Modellen, die Pflanzenentwicklung, Umweltbedingungen sowie Wasser- und Nährstoffverfügbarkeit berücksichtigen. PLANTAR unterstützt die Bewertung von Fertigationsstrategien über den gesamten Anbauzyklus.

Gewächshausmodelle entdecken →

Orange und Paprika sind weitere Anwendungsbereiche. Kulturspezifische Anpassung, Modellverfügbarkeit und Validierung für Ihr Produktionssystem sollten mit dem ALAIVE-Team geklärt werden.

  • Physiologisch realistische Pflanzensimulation
  • Physikalisch basierte Modellierung von Bodenwasser und Nährstoffen
  • Standortspezifische Umweltbedingungen
  • Produktionsprognosen
  • Optimierung von Bewässerung und NPK-Düngung
  • Verschiedene Kulturen und Produktionssysteme

Entdecken Sie PLANTAR für Ihre Kultur, Standortbedingungen und Produktionsziele.

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PILOTPROJEKT STARTEN

Welche Kultur möchten Sie modellieren?

Beschreiben Sie, was Sie anbauen und was Sie vorhersagen, verstehen oder optimieren möchten.