KI optimiert die großskalige Mikroalgenzucht

Künstliche Intelligenz gewinnt zunehmend an Bedeutung bei der industriellen Skalierung der Mikroalgenproduktion. Die mikroskopischen Organismen bieten ein breites Anwendungsspektrum von Biodiesel über tierische Futtermittel bis hin zu industriellen Pigmenten. Deren gezielte Zucht in Photobioreaktoren oder Freilandsystemen ist jedoch technisch anspruchsvoll, da sich Kulturbedingungen wie Licht, Temperatur, pH-Wert und Gasgehalte wechselseitig beeinflussen. Ungleichgewichte können die Photosyntheseleistung drastisch mindern oder zu Photoinhibition führen. Um diese Prozessketten zu optimieren, setzen Forschende zunehmend auf Machine-Learning-Modelle, die Echtzeit-Sensordaten und bildbasierte Monitoring-Verfahren auswerten. Die KI erfasst Wachstumsdichten und Biomasseverschiebungen, prognostiziert die Kulturentwicklung und erkennt physiologischen Stress frühzeitig, noch bevor manuelle Probenahmen klare Befunde liefern. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen direkt in die automatisierte Regelung von Belüftung, CO2-Zudosierung und Lichtverteilung ein. Ein konkretes Praxisbeispiel liefert eine Studie aus dem Jahr 2026 in Almería an der südspanischen Küste. Dort wurde ein achtzig Quadratmeter großer offener Rennkanal durch ein Verstärkungslernen-System gesteuert. Die KI verknüpfte kontinuierliche Messwerte zu Temperatur, Sonneneinstrahlung und gelöstem Sauerstoff mit einer adaptiven CO2-Düngung, um den pH-Wert stabil zu halten. Über acht Tage bewies das System unter wechselnden Außenbedingungen eine robuste Regelgüte und validierte damit die Tauglichkeit autonomer Steuerungslösungen im Freiland. Trotz der vielversprechenden Ergebnisse bleibt die kommerzielle Einführung mit praktischen Hürden verbunden. KI-Modelle sind stark von der Qualität und Stabilität der Messtechnik abhängig, die unter Produktionsbedingungen schnell verschmutzt oder verkalkt. Zudem verhalten sich verschiedene Mikroalgenstämme unterschiedlich auf Kulturbedingungen, sodass trainierte Algorithmen nicht ohne Weiteres auf andere Anlagen übertragbar sind. Expert:innen betonen daher, dass KI kein Ersatz für die klassische Verfahrenstechnik ist, sondern ein ergänzendes Analyse- und Entscheidungstool. Der aktuelle Forschungsschwerpunkt verschiebt sich gezielt hin zur Überwindung dieser Skalierungslücken. Ziel ist es, die Validität der Algorithmen unter realen Bedingungen zu sichern, die Robustheit der Sensornetzwerke zu erhöhen und biologische sowie ingenieurtechnische Anforderungen systematisch zu integrieren. Damit soll der Weg für eine wirtschaftlich tragfähige, energieeffiziente und zuverlässige Massenproduktion von Mikroalgen geebnet werden.