Description du projet
Exploiter la dynamique de la photosynthèse pour un éclairage sur mesure des plantes cultivées
Les plantes photosynthétiques utilisent l’énergie lumineuse pour produire de l’oxygène et des composés organiques à partir de l’eau et du CO2. La mise en culture doit dès lors fournir les quantités appropriées de lumière et d’eau. Les inefficacités à cet égard ont une incidence sur la santé et la productivité des plantes ainsi que sur l’énergie consommée. Étant donné que la culture des plantes subit une pression croissante sous l’effet du changement climatique et de la croissance démographique, la régulation dynamique de la photosynthèse est une voie importante vers une agriculture durable qui répond aux besoins de la planète. Le projet DREAM, financé par l’UE, s’attache à mettre au point des instruments et des protocoles d’acquisition de données révolutionnaires pour la détection sélective de la dynamique de la régulation de la photosynthèse dans un éventail de conditions. Les connaissances acquises viendront étayer un puissant modèle dynamique qui permettra de créer un éclairage modulé sur mesure qui améliore l’efficacité de l’éclairage.
Objectif
Cultivation of plants consumes huge resources of water for irrigation and energy for lighting. Introducing disruptive technologies is key to improve plants and enable their parsimonious cultivation.
DREAM overtakes these challenges by gathering an interdisciplinary consortium sharing a same radical vision: to measure and exploit the dynamics of photosynthesis regulation under natural-like light conditions for selective sensing – monitoring the plant state – and enhancing lighting efficiency in controlled environments.
We develop ground-breaking instruments and acquisition protocols unraveling unprecedented kinetic data from microalgae and plants (including tomato as a crop species) by using novel periodically modulated or randomly fluctuating illuminations, chlorophyll fluorescence, and original luminescent nanosensors. These data are processed with comprehensive theoretical tools (system identification, dynamical systems, system control, machine learning) to build a powerful dynamical model which delivers categorizing fingerprints for highly selective sensing and tailored modulated illuminations for enhancing lighting efficiency. Finally, we implement a server with incremental learning from an open source community to extend sensing to organisms and environmental conditions much beyond the ones used in our DREAM project.
DREAM will expand knowledge on photosynthesis regulation and lead to major achievements: categorizing plant states (sensing stresses, selecting improved plants), improving controlled ecosystems (equipping lighting with sensing and decreasing its cost), and instrument design (targeting scientists and many more end-users). DREAM will further improve innovation in key European industries active in the fields of scientific instruments, phenotyping, and plant production while increasing resource use efficiency so as to improve environmental quality and offer better and safer products to consumers.
Champ scientifique
Mots‑clés
Programme(s)
Régime de financement
HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsCoordinateur
75794 Paris
France