Können Pflanzen sprechen?
Wie gibt man einem Lebewesen eine Stimme, das eigentlich gar nicht sprechen kann? Diese Frage beschäftigt uns im Rahmen unseres grünen studentischen Projekts zum WIAI-Jubiläum. Die bisherige Antwort darauf lautet oft: Gar nicht. Das ist auch bei uns immer noch nicht direkt möglich, aber die Pflanzen können sich bald über andere, zum Teil sehr kreative Kanäle mitteilen.
Wir rücken das mitunter gängigste Statussymbol des Eigenheimbesitzers in den Vordergrund: die heimische Topfpflanze. Lange verkannt und ein Nischendasein fristend, ist sie für unser Projekt das Sternchen. Sozusagen der Promi unter den Dekoobjekten. Wir wollen mit dem nötigen Respekt am Forschungsobjekt kreativ zeigen, was Pflanzen alles können — denn wir alle schulden unseren Topfpflanzen einen hohen Tribut.
Das Projekt: Plant-a-Gotchi
Im Sommersemester 2026 entwickeln wir an der Universität Bamberg für die Jubiläumsveranstaltung einen vernetzten Prototypen. Unser Pflanzenmonitoringsystem trägt den Codenamen: Plant-a-Gotchi. Die Vision der Projektidee ist es, Feedback zum Wohlergehen und dem Ökosystem der Pflanze zu geben. Darunter fällt beispielsweise die Pflanzerde im Topf mit ihrer Bodenfeuchte und weiteren möglichen Metriken. Dies soll am Ende für die komplette Palette der eigenen Topfpflanzen möglich sein.
Ziel ist eine robuste Lösung, die funktional überzeugt und für Endnutzer einfach zu bedienen ist. Die Präsentation des fertigen Prototyps findet auf der öffentlichen Projektmesse statt.
Systemarchitektur: Vom Blumentopf in die Cloud
Die technische Umsetzung balanciert zwischen Low-Level-Hardware und moderner Web-Technologie. Wir haben das System in drei logische Ebenen unterteilt:
Sensor Node. An der Pflanze sitzt ein energieeffizientes Modul auf Basis eines ESP32 Lolin32 Mikrocontrollers. Ausgestattet mit kapazitiver Sensorik misst es die Daten direkt in der Erde. Ein kleines 1.54" E-Ink Display am Modul gibt visuelles Feedback. So wird dem Anwender direkt vor Ort mitgeteilt, ob gegossen werden sollte. Die Daten werden anschließend ressourcenschonend via ESP-NOW versendet.
Zentraler Hub. Die ESP-NOW-Signale werden von einem ESP32 Dev-Kit empfangen, das als Gateway fungiert. Dieser Hub leitet die Daten über das lokale WLAN mittels des MQTT-Protokolls weiter.
Backend. Am Ende sammelt ein Eclipse Mosquitto Broker die Daten und führt sie zusammen. Im Hintergrund arbeitet ein modularer Docker-Stack mit InfluxDB zur Datenspeicherung, einer Python-Bridge zur Verarbeitung und Grafana für ansprechende Dashboards.
Kunst trifft Code
Das Feedback unseres Systems umfasst dabei lange nicht nur die reine Datensammlung. Aufbauend auf dieser IoT-Grundfunktionalität erwarten die Messebesucher darüber hinaus auch weitere künstlerische Adaptionen dieser Plattform.
Wir haben uns gefragt: Was passiert, wenn Sensordaten lebendig werden? Auf der Messe werden die Besucher generativ erzeugte Kunstwerke bestaunen können. Mehr noch: Sie kommen in den (Hör-)Genuss von generativ erzeugter Musik — „leafmade by our Plant-a-Band Ensemble“.
Es geht nicht nur um nackte Zahlenbögen, sondern um das Erlebnis.