CeBIT 2017

Innovation Award geht nach Hannover

Für Plantix, eine Smartphone-App, die Pflanzenschäden schnell erkennen und in Entwicklungsländern Ernteerträge verbessern soll, erhielt das Team um Simone Strey und Pierre Munzel des hannoverschen Unternehmens PEAT den CeBIT Innovationspreis 2017.

Pierre Munzel, Public Relations, PEAT GmbH, Simone Strey, CEO PEAT GmbH und Dr. Johanna Wanka, Bundesministerin für Bildung und Forschung

Zum fünften Mal haben das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) und die Deutsche Messe AG den mit insgesamt 100.000 Euro dotierten CeBIT Innovation Award verliehen. Die Auszeichnung wurde an besonders herausragende Innovationen auf dem Feld innovativer und anwendungsorientierter IT-Entwicklungen verliehen.

Hauptpreis für App aus Hannover

Den mit 50.000 Euro dotierten Hauptpreis erhalten Simone Strey und Pierre Munzel aus Hannover für ihre Entwicklung "Plantix". Das Entwicklerteam der PEAT GmbH arbeitet daran, die Erkennung von Pflanzenschäden mit Hilfe einer Smartphone-App zu automatisieren und somit langfristig Wachstum und Ernteerträge in der Landwirtschaft zu optimieren. Das Team von PEAT nahm den Preis bereits im Rahmen der CeBIT Welcome Night aus den Händen von Bundesforschungsministerin Prof. Dr. Johanna Wanka entgegen. Hinter PEAT stehen neben Simone Strey und Pierre Munzel fünf weitere Gründer, ein interdisziplinäres Team, in dem Natur- und Sozialwissenschaftler genauso wie Software-
Entwickler zusammenarbeiten. Das Unternehmen wurde von hannoverimpuls gefördert, die Gründungsstory ist hier nachzulesen.

So funktioniert "Plantix"

"Plantix" in Anwendung.

Pflanzenschäden und ihre Ursachen festzustellen, richtig einzuordnen und zu behandeln war bislang weitestgehend eine Expertendomäne. In der App "Plantix" helfen spezielle Algorithmen den Nutzerinnen und Nutzern dabei, befallene Pflanzen zu erkennen. Möglich wird das durch Rückgriff auf eine kontinuierlich wachsende Bilddatenbank, die es erlaubt, Bildmuster zu vergleichen. Durch die Möglichkeit, die GPS-Daten infizierter Bestände zentral zu sammeln, wird zusätzlich eine Kartierung befallener Pflanzen erstellt und die Ausbreitung von Schädlingen und Pflanzenkrankheiten sichtbar gemacht.

Die algorithmengetriebene Klassifizierung von Pflanzenschäden oder Nährstoffmangel auf der Grundlage von Bildmaterial soll in Zukunft auf mobilen Endgeräten verschiedensten Nutzergruppen, vom Kleinbauern bis hin zu Agrarrobotern für Großlandwirte, einen ökologischen und ökonomischen Mehrwert bieten. Nicht nur das frühzeitige Erkennen und Markieren von befallenen Pflanzen läuft per App ab, sondern es wird ebenso eine ständig wachsende Datenbank mit Hinweisen zur korrekten Pflege der Pflanzen bereitgehalten. Hierzu nutzt das niedersächsische Entwicklerteam die Fortschritte in der Bilderkennungstechnik durch sogenannte "Deep Neural Networks" (DNN) als technische Grundlage für die Funktion der App "Plantix", um flexible optische Muster erkennen zu können.