Das Forschungsprojekt FLY4FOOD entwickelt eine KI-gestützte, digitale Plattform zur Optimierung der Zucht der Schwarzen Soldatenfliege als nachhaltige Protein- und Biomassequelle. Mithilfe von Sensorik, IoT, digitalen Zwillingen und prädiktiven Modellen werden Zuchtbedingungen und Futterverwertung präzise gesteuert. Ziel ist eine ressourceneffiziente, skalierbare Insektenproduktion, die organische Reststoffe in hochwertige Proteine und biobasierte Rohstoffe umwandelt und damit einen Beitrag zu nachhaltiger Ernährung und Bioökonomie leistet.
Der globale Bedarf an nachhaltigen Proteinquellen wächst rasant, während zugleich enorme Mengen organischer Abfälle ungenutzt bleiben. Das Forschungsprojekt FLY4FOOD nimmt sich genau dieser Herausforderung an: Mit einer digitalen, KI-gestützten Lösung zur Optimierung der Zucht der Schwarzen Soldatenfliege (Black Soldier Fly, BSF) wollen Forscherinnen und Forscher eine ressourceneffiziente, skalierbare und klimafreundliche Proteinproduktion der Zukunft etablieren.
August-Wilhelm Scheer Institut
Im Zentrum von FLY4FOOD steht die Integration modernster Technologien – Sensorik, Internet of Things (IoT), Digital Twin-Modelle und künstliche Intelligenz –, um Umweltbedingungen, Futtermischungen und Produktionsprozesse präzise zu steuern und damit die Zucht der BSF-Larven zu stabilisieren und zu optimieren. Die Larven der BSF können organische Abfälle in hochwertige Proteine, Fette und biobasierte Rohstoffe umwandeln, die sowohl für Lebensmittel, Futtermittel als auch industrielle Anwendungen nutzbar sind.
August-Wilhelm Scheer Institut
Das August‑Wilhelm Scheer Institut übernimmt dabei die zentrale Rolle der Digitalisierung und KI-Optimierung im Projekt: Aufbau einer skalierbaren Systemarchitektur, Entwicklung und Integration prädiktiver KI-Modelle, Echtzeit-Überwachung mittels IoT-Sensoren sowie die Implementierung eines digitalen Zwillings zur Simulation und Steuerung von Zuchtbedingungen. Diese technologischen Bausteine bilden die Grundlage für eine precision farming-orientierte, datengetriebene Insektenproduktion, die weltweit skalierbar ist.
Begleitend zur technologischen Entwicklung erstellen die Forschenden umfangreiche Datensätze zur BSF-Biologie und Zuchtdynamik, entwickeln nicht-invasive Analysemethoden zur Qualitätsvorhersage und evaluieren Systemkomponenten in realen Pilotumgebungen. Eine ökologische Lebenszyklusanalyse (LCA) bewertet darüber hinaus die Nachhaltigkeitswirkungen des optimierten Produktionsprozesses.