RFID-basierte Sensoren Mini-Sensoren helfen im Kampf gegen das Bienensterben

Mit RFID-basierten Sensoren wollen Forscher im Projekt „Sens4Bee“ herausfinden, welche Umweltfaktoren sich auf die Bienen auswirken. Die Sensoren an den Bienen messen Temperatur, Helligkeit und Flugbewegung.

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Micro-Epsilon Messtechnik GmbH & Co. KG

ACTRON AG

IBR Leiterplatten GmbH & Co. KG

Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM

Sowohl die domestizierte Honigbiene als auch Wildbienen leisten große Arbeit für die Artenvielfalt in der Natur: Durch die Bestäubung von zahlreichen Kräutern, Sträuchern und Bäumen leisten sie einen unersetzlichen Beitrag – und auch ihre Honigproduktion ist für uns Menschen wichtig. Umso besorgniserregender ist das seit einigen Jahren beobachtete Bienensterben – die Ursachen sind bisher jedoch weitestgehend unerforscht.

Das will das Projekt „Sens4Bee“ ändern: Mithilfe von verschiedenen RFID-basierten Sensoren wollen Wissenschaftler zusammen mit Micro-Sensys untersuchen, welche Umweltfaktoren für die Gesundheit von Bienenvölkern entscheidend sind.

Sensoren messen Daten im Stock und an Bienen

Das Sensorsystem erfasst Temperatur, Feuchtigkeit, Vibration und akustischen Signalen im Bienenstock. Das Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung – UFZ verarbeitet die gesammelten Daten und analysiert ihre Bedeutung für den Gesundheitszustand der Bienenvölker. Zudem entwickelt das Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM zusammen mit den Sensoren von Micro-Sensys, die eine Mikrobatterie-Technik und Micro Energy Harvesting in einem System verbinden.

Diese Sensoren können an Bienen angebracht werden und bestimmen Temperatur, Helligkeit und Flugbewegung. Die gesammelten Daten werden anschließend in der Cloud zusammen mit Analysetools bearbeitet und dargestellt. Um die gewonnenen Daten für praktische Managementoptionen in der Imkerei zur Verfügung zu stellen, liegt ein weiterer Schwerpunkt des Projektes auf einer smarten Verarbeitung, welche die Imker mit konkreten Handlungsempfehlungen versorgt.

Für die angewandte Forschung werden die individuell erfassten Einzeltier- und Bienenstockdaten mit Umweltereignissen verknüpft, um beispielsweise die Bewertung von Umweltchemikalien zu verbessern.

Analytics und Machine Learning im Kampf gegen das Bienensterben

Kleiner Sensor-Rucksack für Bienen

Des Weiteren entwickelt das Fraunhofer IZM mittels Silizium-Technologie eine extrem kleine Lithiumbatterie und ein Solarmodul. Diese werden von Firma Micro-Sensys mit kleinen Sensor-Transpondern und Sensor-Datenloggern mit RFID-Schnittstelle in ein kleines und leichtes Modul integriert, das die Bienen auf dem Rücken tragen können.

Das Gesamtgewicht liegt zwischen zwei und zehn Milligramm und wird mittels eines biokompatiblen Klebers direkt in der ersten Entwicklungsphase der Bienen auf tierfreundliche Weise angebracht. Die Erfahrungen mit den bisher verwendeten passiven RFID-Chips haben gezeigt, dass Elektronikbauteile dieser Größenordnung das Verhalten der Bienen nicht beeinträchtigen oder verändern.

Batterien laden während des Flugs

Mit der Silizium-Wafer-Level-Technik können Hunderte von kleinsten Batterien gleichzeitig auf einem Substrat hergestellt werden. Im Gegensatz zu bisher üblichen Knopfzellen mit Metallgehäusen wird das sehr viel leichtere Silizium als Gehäusematerial verwendet. Das Ziel der Forscher ist dabei, das System über die Flugdauer der Biene mit der Energie der Batterie zu versorgen. Die Aufladung erfolgt während der Flugphase durch Tageslicht. Im Bienenstock wird die Batterie mittels Infrarotlicht aufgeladen.

Landwirtschaft 4.0: Wenn sich der Mähdrescher um den Fahrer sorgt

Seit dem Projektstart vor wenigen Monaten konzentriert sich das Team auf die technische Entwicklung einer integrativen Anwendung für Bienenstöcke, einer individuellen Sensorik sowie auf der automatisierten Auswertung, welche dem Imker ein leicht zu bedienendes Werkzeug bereit stellt.

Das Projekt wird mit einer Laufzeit von drei Jahren vom Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) mit einem Volumen von 1,1 Mio. Euro gefördert.

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