Entwicklung verbesserter Mensch-Pflanzen-Interaktion
Das komplexe interaktive System eingebetteter Sensoren in und um Pflanzen, die in abgeschlossenen Umgebungen wachsen, scannt die gesamte Pflanzendecke und misst Pflanzentemperatur und Chlorophyllfluoreszenz. Die gesammelten Daten zur Rate, mit der Pflanzen Energie absorbieren, geben deren aktuellen Gesundheitszustand an und werden als Kontextinformationen auf hoher Ebene interpretiert und über eigens entwickelte drahtlose Transmitter übertragen. Diese gemischte Gemeinschaft aus Pflanzen und digitalen Artefakten wurde im Rahmen des PLANTS-Projekts als verteiltes System angesehen, das seine Ressourcen, Funktionen und die Interaktion mit der Umgebung global verwalten kann. Pflanzen werden zu "ePlants" mit verbesserten Berechnungs- und Kommunikationsmöglichkeiten, die anschließend in Gruppen in einem virtuellen Raum organisiert werden können. Diese hierarchische Struktur ermöglicht sowohl die Verteilung von Kommunikationslasten als auch von Stromversorgungs- und Speicherressourcen. Noch wichtiger ist jedoch die Förderung verteilter Entscheidungsfindung. Herzstück des im Rahmen des PLANTS-Projekts entwickelten Systems mit mehreren Ebenen und modularer Architektur ist die Verwaltungssoftware. Sowohl "ePlantOS" für "ePlants" als auch "eGadgetOS" für digitale Artefakte basieren auf denselben Grundkonzepten und kommunizieren mittels gemeinsamer Protokolle und Nachrichtenstrukturen. Die am Computer Technology Institute in Griechenland entwickelten Funktionen dieser Middleware wurden erweitert, um Mechanismen für maschinelles Lernen einzubinden und die ständig steigenden Anforderungen für gemischte Gemeinschaften zu erfüllen. Es wird eine Schnittstelle zwischen winzigen Biosensoren und Aktuatoren zur Verfügung gestellt, und die ePlantOS-Middleware garantiert eine fortschrittliche, pflanzenspezifische Ontologie. E/A-Einheit und Verbindungsebenen verwalten die Feinheiten der Kommunikation, und Pflanzen sind auf einmal mehr als nur eine Informationsquelle. Zusätzlich zu verteilter Ressourcenverwaltung wird lokale und globale Entscheidungsfindung unterstützt, und Pflanzen können die Wachstumsstrategien in Innenräumen oder anderen abgeschlossenen Umgebungen beeinflussen. Die Forschungsarbeiten werden noch einen Schritt weiter in Richtung eines autonomeren Systems mit Selbstanpassung geführt. Die Projektpartner werden Möglichkeiten zur Einbindung künstlicher Intelligenzmerkmale in das System untersuchen.
