Opis projektu
Wykorzystanie dynamiki fotosyntezy z myślą o skrojonym do potrzeb oświetleniu roślin uprawnych
Rośliny fotosyntetyzujące wykorzystują energię światła do wytwarzania tlenu i związków organicznych z wody i CO2. Warunki ich uprawy muszą zatem być dostosowane do ich potrzeb, by rośliny miały zapewnioną odpowiednią ilość światła i wody. Niedobór tych składników wpływa na zdrowie roślin i produktywność upraw, a także ilość zużywanej energii. Zważywszy, że uprawa roślin znajduje się pod coraz większą presją z powodu zmiany klimatu i wzrostu zaludnienia, dynamiczna regulacja fotosyntezy może okazać się właściwym krokiem ku zrównoważonemu rolnictwu zdolnemu zaspokoić potrzeby świata. Zespół z finansowanego ze środków UE projektu DREAM opracowuje pionierski zestaw instrumentów i protokoły pozyskiwania danych dostosowane do selektywnej detekcji dynamiki procesów regulacji fotosyntezy w zróżnicowanych warunkach. Ustalenia badaczy przyczynią się do powstania bardzo sprawnego dynamicznego modelu, który umożliwi projektowanie dostosowanego do potrzeb oświetlenia modulowanego o większej wydajności.
Cel
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.
Dziedzina nauki
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
HORIZON-EIC-2021-PATHFINDEROPEN-01
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsKoordynator
75794 Paris
Francja