Vier junge Forscher entwickeln System für die Analyse von großflächigen Gebieten
Es vergeht kein Jahr ohne die teils dramatischen Nachrichten: Waldbrände, die außer Kontrolle geraten, Lebensraum zerstören und durch den hohen Kohlenstoffmonoxid- und -dioxid-Ausstoß eine Gefahr für Menschen, Tiere und Umwelt darstellen. Ein vierköpfiges Team aus jungen Forschern hat sich mit dem Projekt „Smart Cubes“ ein ambitioniertes Ziel gesetzt: Sie wollen ein Früherkennungssystem entwickeln, das die großflächige Ausbreitung von Waldbränden zukünftig verhindert. Und als IoT-Projekt geht es inzwischen sogar über die eigentliche Waldbranddiagnostik weit hinaus und bietet Komponenten für zukünftige Smart Cities.
David Kern, Annely Felicitas Böbel, Valentin Paulweber und Akhil Hoque aus Reutlingen arbeiten ambitioniert an ihrem Ziel. Seit über einem Jahr forschen sie im Schülerforschungszentrum im baden-württembergischen Eningen, haben am Wettbewerb „Jugend forscht” teilgenommen, waren beim Artur Fischer Erfinderpreis dabei und auf der Erfindermesse iENA in Nürnberg vertreten.
Das derzeit erfolgreichste Früherkennungssystem für Waldbrände basiert auf der optischen Raucherkennung. Sein wesentlicher Nachteil: Es meldet jegliche Art von rauchähnlichen Strukturen, wie Schornsteinrauch oder Staub bei der Feldernte, und bietet damit kein sicheres Signal für einen Waldbrand. Gleichzeitig taugt es nicht für das Erkennen unterirdischer Waldbrände. Das Reutlinger Forscherteam dagegen analysiert andere Faktoren. Ein mesh-artiges Netzwerk aus WiFi-Chips, sogenannten Cubes, übermittelt aktuelle Daten zu Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit, Temperatur und Konzentration unterschiedlicher Gase. Damit ist das System unabhängig vom Kriterium Rauch und kann einen Waldbrand nicht nur identifizieren, sondern sogar in bestimmtem Umfang vorhersagen. Um im Akku-Betrieb zu bestehen, entwickeln David Kern und seine Mitstreiter aktuell einen Algorithmus, bei dem die WiFi-Knotenpunkte die Informationen lediglich in abgestimmten Intervallen übermitteln. Dieser Algorithmus sorgt für ein regeneratives als auch energetisch effizientes Netzwerk. In Kombination mit verschiedener Sensorik werden so großflächige Gebiete benutzerfreundlich analysierbar. Daneben ist das Team am Bau einer Platine und des Gehäuses für die spezifischen Umgebungsbedingungen.
Damit das innovative Produkt finanziell interessant bleibt, verwenden die Swarm Cubes den ESP8266EX Chip, einen 32-Bit-Prozessorkern-Mikrocontroller mit einer SPI- und WLAN-Schnittstelle. Um Akku und Solarzelle so klein wie möglich zu halten, bauen die vier Forscher das Netzwerk ohne eine Tabellenerstellung auf und versetzen es nach abgestimmten Intervallen für eine variable Zeit in einen Deep Sleep. In diesem Modus befindet sich der Stromverbrauch im Mikroampere-Bereich, so dass der durchschnittliche Energiebedarf erheblich sinkt. Damit es nicht zu Selbstzündungen kommt, wird die Stromversorgung außerdem mit Sicherheitsvorkehrungen versehen und in einem speziellen Gehäuse sicher gelagert.
Mit seinen IoT-Vernetzungen bietet das Projekt schon jetzt spannende Ansätze für Smart Cities. Die „Smart Cubes“, autonome Kleinstgeräte, bilden ein auf Radiofrequenzen basierendes Netzwerk und leiten Informationen weiter: Das findet seinen Einsatz von der Mülltonnenfüllstandüberwachung zur Planung effizienter Entsorgungsrouten über die intelligente Pflanzenbewässerung von städtischen Grünanlagen, Feinstaubgehaltmessung bis hin zur Temperaturmessung selektierter Plätze. Damit erhalten Städte die Möglichkeit optimierter, effizienter und energetisch sinnvoller zu handeln.
Die Unterstützung des Projekts durch öffentliche Einrichtungen, Hochschulen und die Wirtschaft ist groß, doch ein Projekt in diesem Umfang braucht auch einiges an Ressourcen: Aktuell ist das Forscherteam auf der Suche nach weiterer finanzieller Unterstützung für Materialien und Werkzeuge, wie Platinen, elektrische Bauteile, Akkus und 3D-Drucker. Bei den Ambitionen der vier jungen Forscher mit Sicherheit ein Engagement, das sich lohnt!
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Kontakt
David Kern (Autor)
Friedrich-List-Gymnasium (Reutlingen)
Valentin Paulweber
Friedrich-List-Gymnasium (Reutlingen)
Annely Felicitas Böbel
Friedrich-List-Gymnasium (Reutlingen)
Akhil Hoque
Friedrich-List-Gymnasium (Reutlingen)