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IOT-WERKSTATT IM NATIONALPARK: INTERNATIONAL SUMMER-SCHOOL BAUT MINI-ÖKOSYSTEM

Gemeinsam mit der Universität Hasselt in Belgien, haben sich die Teilnehmer dabei die praktische Aufgabe gestellt, die am Center of Ecellence in Belgien installierte Großforschungsinfrastruktur ECOTRON in kleinem Maßstab nachzubauen. Nach nur drei Tagen intensiver Projektarbeit ist mit der "künstlichen Erde" des DIY-ECOTRONs ein kleines Ökosystem entstanden, dessen Umweltparameter sich messen und über die IoT-Cloud Plattform Thingspeak kontrollieren lassen.

Grundlage bildet das bewährte Octopus-Kit der IoT-Werkstatt, die zusammen mit der grafischen Programmieroberfläche und den IoT-Superblöcken auch Nichtinformatikern die IoT-Welt erschließt. Mit der integrierten Temperatur-, Luftdruck-, Feuchte- und Gassensorik bietet das System ideale Voraussetzungen für ein Rapid-Prototyping im Umweltbereich. Zusätzlich runden ein low-cost CO2-, ein Bodenfeuchte- und ein Selbstbau-LDR- Beleuchtungssensor die verwendete externe Messtechnik ab. Wie beim großen Vorbild in Belgien, wird die Temperatur im geschlossenen Ökosystem über Ventilatoren und Kühlpacks bzw. einer Hallogenlampe als Heizung regelungstechnisch auf einen beliebigen Sollwert gehalten. Alle Daten und Sollwerte werden online in der Cloud gehalten und erlauben, wie beim realen ECOTRON, die Fernsteuerung der künstlichen Welt. Die an einem beliebigen Standort, z. B. im Nationalpark, gemessenen aktuellen mikroklimatischen Bedingungen können somit in Echtzeit an das DIY-ECOTRON übertragen und dort direkt emuliert werden. Ein solches Setup ermöglicht den Forschern neue Erkenntnisse bei der Untersuchung der Auswirkungen des Klimawandels auf das Wachstum von Pflanzen.

Die Teilnehmer und Teilnehmerinnen, in der Mehrzahl übrigens ohne Informatikstudium dafür mit viel biologischem Background, waren sich einig: Einfacher lässt sich IoT nicht lernen und eigene kreative Ideen in funktionierende Prototypen umsetzen. Das Motto "Einfach machen" bringt viele Schlüsselerlebnisse zu Projektorganisation, BOM, Datentypen und Messgenauigkeiten, die keine theoretische Vorlesung zu leisten vermag.





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