Eine 17-Jährige im Kampf gegen Hungersnot

Die Folgen des Klimawandels bedrohen die Landwirtschaft, besonders auf dem afrikanischen Kontinent. Eine Erfindung der 17-Jährigen Schülerin Lillian Kay Peterson kann helfen, Missernten vorauszusagen und die Bauern so vor einem Ernteausfall zu schützen.

Laut UN-Report waren im Jahr 2019 knapp 690 Millionen Menschen weltweit von Hunger bedroht. Der größte Teil von ihnen, nämlich rund 250 Millionen Menschen, leben in Afrika. Hier sterben mehr als 1,5 Millionen Kinder an Mangelernährung, noch bevor sie das fünfte Lebensjahr erreichen. Diese Zahlen sind erschreckend. Eine besondere Erfindung kann jetzt helfen, die Ernte besser zu machen und vor Hungersnöten zu schützen. Und die kommt ausgerechnet von einer 17 Jahre alten Schülerin. Lillian Kay Peterson nutzt ein spezielles Prognose-System, das anhand von Satellitenbildern vorhersehen kann, wie die Ernte in den folgenden drei bis sechs Monaten aussehen wird. Droht eine Missernte, so warnt das System. Es nutzt dafür eine Bildsoftware und wertet so die Farbe von Pflanzen aus. Sind diese grün, ist die Ernte gesund. Je weniger grün die Pflanzen sich zeigen, desto eher droht eine Missernte. Darauf können Bauern dann entsprechend reagieren und zwar weltweit.

Weltweit einsetzbar und das fast kostenlos

Mit dieser Erfindung hat es die Amerikanern geschafft, den ersten Platz im Wettbewerb “Regeneron Sciences Talent Search” zu gewinnen. Dabei ist ihre Erfindung streng genommen gar nicht so neu, denn auch renommierte Wissenschaftler nutzen ähnliche Prognose-Verfahren. Der größte Unterschied zum System der Schülerin ist aber, dass ihres fast kostenlos funktioniert, also auch all jenen zugute kommt, die ohnehin wenig haben. Und noch einen Vorteil bietet das neue Prognose-System. Niemand muss dafür reisen. Bislang reisten Wissenschaftler in die entsprechenden Gebiete und analysierten die Pflanzen auf deren Beschaffenheit und Wuchsform hin. Das geht aktuell nicht mehr so gut, deshalb ist es umso wichtiger, dass das neue System das nicht braucht. Es nutzt vorhandene Daten heimischer Pflanzen und überträgt die Erkenntnisse einfach auf Pflanzen an anderen Orten der Welt, wie Afrika.

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