Vereinfachter schematischer Aufbau des ProQWasser-Messsystems (Bild: FTZ Leipzig)

Das Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines automatisierten mit MLMethoden unterstützten Analyseverfahrens von Wasser, um sowohl die Tränkwassserqualität zu überwachen als auch die Entwicklung verschiedener Keimarten zu prognostizieren und schädigende Kontaminationen möglichst frühzeitig verhindern zu können. Der kombinierte Ansatz besteht aus einer prototypischen Geräteentwicklung für die automatisierte Messung ausgewählter Parameter von Wasserproben vor Ort im Landwirtschaftsbetrieb, einer KI-basierten Auswertung der Daten mit Vorhersage der Wahrscheinlichkeit einer mikrobiellen Kontamination der Probe mit Schadstoffen und die anschließende Übermittlung der Ergebnisse an die entsprechenden Partner zur gezielten Auswertung.

Für den erfolgreichen Praxiseinsatz ist eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit entscheidend. Deshalb werden im Projekt, insbesondere für die Erkennung von auffälligen Mustern in den Befunden gezogener Wasserproben, Algorithmen der KI und des maschinellen Lernens (ML) eingesetzt.