Descripción del proyecto
Aprovechar la dinámica de la fotosíntesis para una iluminación personalizada de las plantas cultivadas
Durante la fotosíntesis, las plantas utilizan la energía de la luz para producir oxígeno y compuestos orgánicos a partir de agua y CO2. El cultivo debe, por lo tanto, proporcionar las cantidades adecuadas de agua y luz. Las ineficiencias afectan a la fitosanidad, a la productividad y al consumo energético. Dado que el cultivo de plantas se ve sometido a una presión cada vez mayor debido al cambio climático y al crecimiento de la población, la regulación dinámica de la fotosíntesis constituye una vía importante hacia una agricultura sostenible que satisfaga las necesidades mundiales. El equipo del proyecto DREAM, financiado con fondos europeos, está elaborando protocolos de adquisición de datos e instrumentos pioneros para la detección selectiva de la dinámica relativa a la regulación de la fotosíntesis en diversas condiciones. Los conocimientos adquiridos fundamentarán un potente modelo dinámico para permitir una iluminación modulada y personalizada que mejora su eficacia.
Objetivo
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.
Ámbito científico
Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
HORIZON-EIC-2021-PATHFINDEROPEN-01
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HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsCoordinador
75794 Paris
Francia