De computationele capaciteit van planten gebruiken om hun fysiologie en respons op stress te begrijpen

Algemeen kader

Het gebruik van niet-lineaire dynamische systemen wordt vaak gebruikt in het domein van machine learning en robotica. Vaak wordt hiervoor gebruik gemaakt van 'physical reservoir computing' als theoretisch kader. In dit project passen we het 'physical reservoir computing' concept voor het eerst toe op planten. Op deze manier willen we niet alleen het dynamisch gedrag van planten op hun variabele omgeving beter begrijpen, maar ook uiteindelijk een systeem ontwikkelen waarin de plant zelf suboptimale groeicondities aangeeft. 

Onderzoeksaanpak

Het project INTELLIPLANTS is inmiddels afgerond. Gebruik makend van beeldanalyse technieken en een brede waaier aan contactsensoren hebben we de respons van planten op variërende omgevingsfactoren kunnen capteren. Deze dynamische plantrespons is dan aangewend om de niet-lineaire dynamische eigenschappen van de plant te karakteriseren. Op basis is een algemeen kader ontwikkeld, gebaseerd op het 'physical reservoir computing' concept dat toelaat om deze 'interne rekenkracht' van planten te analyseren. 

Relevantie/Valorisatie

Er is een eerste kader gemaakt dat ons in staat stelt om de rekenkracht of 'intelligentie' van planten in te schatten. Er is dus een interessante stap vooruit gezet in ons begrip van de complexe reactie van planten op variabele omgevingsfactoren zoals temperatuur, licht en water. Dit opent de weg naar een doelgerichter  gewasmanagement in termen van kasklimaat, ziektedetectie en irrigatie. 

Financiering
UGent