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Forschung und aktuelle Projekte
InnoHLig - Innovative Huminstoffkonzentrate aus Lignin | Nachhaltige Alternativen für die Bodenverbesserung
Laufzeit: 2024–2027 | Gefördert durch EFRE/JTF NRW | Partner: Ruhr-Universität Bochum, RWE Power AG
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InnoHLig entwickelt ein Verfahren zur Herstellung hochwertiger Huminstoffkonzentrate aus erneuerbaren, ligninhaltigen Reststoffen. Ziel ist es, fossile Braunkohleprodukte zu ersetzen und gleichzeitig die Fruchtbarkeit von Böden langfristig zu verbessern. Die daraus entstehenden Huminstoffe sollen Humusaufbau, Bodenregeneration und eine Reduktion des Düngemitteleinsatzes ermöglichen. Mehr Erfahren.
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Unser Beitrag: Wir prüfen die Wirksamkeit der entwickelten Substanzen unter kontrollierten Laborbedingungen und bewerten ihren Einfluss auf Pflanzenwachstum und Bodenfruchtbarkeit. So klären wir, ob die neuen Ligninprodukte bestehende Lösungen ersetzen oder übertreffen können.
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WATER - Unterflurbewässerung, Nanodüngung und Stresstest-Kit für Medizinalcannabis | Integriertes, ressourcenschonendes Anbausystem
Laufzeit: 2023–2026 | Gefördert durch ZIM | Partner: Universität Hohenheim, B+H Solutions, Ecotube Germany
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WATER entwickelt ein standardisiertes Komplettsystem für den professionellen Cannabis-Anbau im Gewächshaus und im Outdoortunnel. Das System kombiniert Unterflurbewässerung, Nanodüngung, optimierte Genetik und ein neuartiges Stresskontroll-Kit, um konstante Erträge und stabile Cannabinoidprofile zu ermöglichen.
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Unser Beitrag: Wir entwickeln ein Stresstest-Kit in Form eines einfach handhabbaren Antigen-Schnelltests. Dieser misst den Stresszustand der Pflanzen direkt vor Ort und hilft dabei, die Anwendung von Stress gezielt zu steuern, um Qualität und Inhaltsstoffe zu optimieren.
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Abgeschlossene Projekte
Algen Fingerprint - KI-basierter Schnelltest für algenbasierte Biostimu-lantien | Qualitätskontrolle und Wirksamkeitsvorhersage mit künstlicher Intelligenz
Laufzeit: 2022–2023 | Gefördert durch React-EU / EFRE.NRW | Partner: Universität Münster
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Algen Fingerprint hatte das Ziel, die Wirkung algenbasierter Biostimulanzien besser zu verstehen und mithilfe eines KI-Modells eine zuverlässige Vorhersage ihrer Wirksamkeit zu ermöglichen. Da Algenprodukte in ihrer Zusammensetzung stark schwanken können, braucht es schnelle und fundierte Methoden, um ihre Qualität zu sichern.
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Unser Beitrag: Wir haben die algenbasierten Präparate umfassend analysiert und charakterisiert. Unsere Daten bildeten die Grundlage für die Entwicklung eines KI-Systems, das künftig schnelle und präzise Qualitätsbewertungen ermöglicht und so den Einsatz wirksamer Biostimulanzien in der nachhaltigen Landwirtschaft stärkt.
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