Photosynthetisch wachsende Mikroalgen produzieren eine Vielzahl von Stoffen mit hohem Wertschöpfungspotenzial. Doch obwohl der grundlegende Mechanismus des Mikroalgenwachstums gut untersucht ist, gab es bisher kaum mathematische Modelle, um das Mikroalgenwachstum abbilden und – darauf aufbauend – Steuerungssysteme für eine automatisierte Algenkultivierung im großen Maßstab entwickeln zu können. Dies liegt vor allem an der Komplexität des Wachstumsverhaltens von Mikroalgen durch Einflussfaktoren wie Lichtverfügbarkeit und Selbstbeschattung sowie das Fehlen robuster Methoden zur Online-Überwachung der Biomassekonzentration.

Ziel der Doktorarbeit von Yen-Cheng Yeh mit dem Titel »Improving Optical Measurements, Online Monitoring, Growth Modeling, and Automated Control in Microalgae Production of Phaeodactylum tricornutum« war es daher, durch Optimierung der optischen Messstrategie die Biomassekonzentration der Mikroalgen online zu überwachen und durch Einsatz von maschinellem Lernen das Mikroalgenwachstum vorhersagen zu können, um darauf aufbauend eine automatisierte Steuerung zur Kultivierung der Alge Phaeodactylum tricornutum im Freiland wie auch indoor zu ermöglichen.

Die Forschung zu seiner Doktorarbeit begann Yen-Cheng Yeh im Oktober 2017 am Fraunhofer IGB in der Arbeitsgruppe Algenbiotechnologie unter der Leitung von Dr. Ulrike Schmid-Staiger. Bereits seit September 2022 arbeitete Yeh als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Algenbiotechnologie-Gruppe, um die Erkenntnisse aus seiner Dissertation auf die Steuerung des neuen LED-beleuchteten kompakten Photobioreaktors in die Anwendung zu übertragen. Der u. a. mittels Sensorintegration und Remote-Kontrolle automatisierte Photobioreaktor kam bereits in den Projekten RoKKa, SmartBioH₂-BW und H₂Wood – BlackForest zum Einsatz.

Am 14. November 2024 schloss Yen-Cheng Yeh seine Doktorarbeit am Institut für Grenzflächenverfahrenstechnik und Plasmatechnologie IGVP der Universität Stuttgart nun mit der Prüfung bei Prof. Dr. Günter Tovar ab. Yeh wird voraussichtlich bis Ende März 2025 weiter als Wissenschaftler am Fraunhofer IGB arbeiten, um danach in seine Heimat Taiwan zurückzukehren.

Die Ziele der Dissertation waren im Einzelnen:

• Untersuchung der Auswirkung der Lichtstreuung auf das Bouguer-Lambert-Beer-Gesetz (BLB) zur Verbesserung der Online-Überwachung der Biomassekonzentration und der schnellen Messung des Pigmentgehalts mittels Absorptionsspektroskopie
• Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, nämlich Support Vector Regression (SVR) und Long Short Term Network (LSTM), zur Verbesserung der Modellierung des Mikroalgenwachstums sowohl in der Freiland- als auch in der Indoor-Kultivierung
• Entwicklung von Kontrollstrategien für die künstliche Beleuchtung und die Nährstoffzufuhr (Stickstoff und Phosphor) zur Maximierung der Produktivität von Mikroalgen in der Indoorkultur

Die Ergebnisse der Arbeiten Yen-Cheng Yehs zeigen, dass ein Spektralphotometer mit der in der Doktorarbeit vorgeschlagenen Methode den Pigmentgehalt der Algenzellen schnell und mit weniger als 10 Prozent NRMSE bestimmen kann. NRMSE steht dabei für Normalized Root Mean Squared Error (deutsch: normalisierte Wurzel der mittleren Fehlerquadratsumme) und ist eine Maßzahl zur Bewertung der Prognosegüte. Sie gibt an, wie stark eine Prognose im Durchschnitt von den tatsächlichen Messwerten abweicht. Je größer der RMSE, desto schlechter ist die Anpassung des Modells.

Ebenso konnte Yen-Cheng Yeh zeigen, dass die Biomassekonzentration unter Verwendung der dynamischen Kalibrierung und des vorgeschlagenen Modells online mit weniger als 5 Prozent NRMSE genau überwacht werden konnte.

Darüber hinaus demonstrieren die Ergebnisse, dass durch maschinelle Lernmodelle, insbesondere LSTM, die komplexen Wachstumsmuster von Mikroalgen anhand ihrer Lichtexpositionsgeschichte effektiv beschrieben werden können.

Die Ergebnisse der kumulativen Doktorarbeit von Yen-Cheng Yeh führten zu folgenden Publikationen:

• Yeh, Y.C., et al. A novel model extended from the Bouguer-Lambert-Beer law can describe the non-linear absorbance of potassium dichromate solutions and microalgae suspensions. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 11 (2023): 1116735. DOI:3389/fbioe.2023.1116735
• Yeh, Y.C., et al. Improving determination of pigment contents in microalgae suspension with absorption spectroscopy: Light scattering effect and Bouguer–Lambert–Beer law. Marine Drugs 21.12 (2023): 619. DOI:3390/md1010000
• Yeh, Y.C., et al. Improving microalgae growth modeling of outdoor cultivation with light history data using machine learning models: A comparative study. Bioresource Technology 390 (2023): 129882. DOI:1016/j.biortech.2023.129882