Фитомодель: цифровые двойники сити-ферм для плодов с заданным вкусом


Фото: Global Look Press/Patrick Pleul

Российские учёные создали цифрового двойника для умных ферм с точным контролем среды и настройкой вкуса растений.

Специалисты из России и Беларуси создали и опробовали цифровой двойник для умных ферм. Этот вычислительный комплекс способен прогнозировать изменения окружающей среды с почти стопроцентной точностью. При интеграции в систему управления он будет способствовать поддержанию параметров экосистемы на уровне, близком к оптимальному. Для этого используются простые и доступные коммерческие устройства «интернета вещей»: умные розетки, датчики и серверы. Испытания технологии проводились на вертикальной сити-ферме с 4500 посадочными местами. В дальнейшем развитие данной технологии даст возможность выращивать фрукты и овощи с программируемыми элементными составами и "дизайнерским" вкусом. Подробности — в публикации «Известий».

Как улучшить условия для роста растений

Исследователи из Сибирского федерального университета (СФУ) и Центра светодиодных и оптоэлектронных технологий Национальной академии наук Беларуси создали и протестировали цифровой двойник с искусственным интеллектом для фитотронов. Фитотроны — это камеры, где выращивание растений осуществляется в полностью контролируемых климатических условиях без поступления внешнего тепла и света. Такие установки, например, применяются в городских фермах, расположенных в закрытых помещениях или под землей.

Разработанная математическая модель представляет собой систему уравнений, которая способна с почти 100%-ной точностью предсказывать изменение окружающей среды в камере при заданных управляющих воздействиях.

— Цифровой двойник — это динамическая виртуальная модель, показывающая текущее состояние умной фермы. Он создается на основе данных, получаемых с внутренних датчиков. Благодаря работе искусственного интеллекта и аналитической обработки цифровой двойник способен прогнозировать события, моделировать различные сценарии и предлагать наиболее выгодные решения для выращивания конкретной культуры, — сообщил «Известиям» заведующий лабораторией сити-ферминга СФУ Иван Тимофеенко.

Он уточнил, что испытания проходили не в лабораторных условиях, а на реальной сити-ферме. Это предприятие оснащено семиярусными стеллажами, рассчитанными на 4500 посадочных мест, и ежемесячно производит сотни килограммов продукции. Для управления средой используются мощные светодиодные системы освещения, кондиционирования, обогрева, осушения воздуха и другие технические средства.

По словам ученого, именно собранные на объекте данные использовались для обучения нейросетей. В результате была создана модель, позволяющая проводить виртуальные эксперименты с цифровым двойником фитотрона. Такая возможность даёт менять параметры функционирования оборудования и оценивать их влияние на условия: температуру, влажность и прочие факторы.

— Результаты исследований показали, что при виртуальном моделировании температура колебалась не больше чем на 0,1 °C относительно реальных значений, влажность — в пределах 2%, а прогноз энергопотребления совпадал с фактическими данными на 99,5%, — отметил Иван Тимофеенко.

Управление сити-фермой базируется на простых и доступных решениях «интернета вещей» — умных розетках, датчиках и серверах. Благодаря этому цифровой двойник полезен не только для научных исследований, но и для повседневного применения на городских фермах, отметил он.

Как настраивать свойства овощей и фруктов

Достижение необходимого уровня условий среды позволит проводить эксперименты по управлению характеристиками растений. Например, создавать помидоры с заданным вкусом или набором полезных элементов.

— В одном из проектов мы столкнулись с задачей: существовали виды салата, генетически должны быть красного цвета, но при выращивании под стандартным белым светом на сити-фермах они оставались зелеными. В итоге была подобрана длина волны, которая при включении в нужный момент вызывается стресс у растений. Этот стресс минимально влияет на биомассу, но меняет цвет салата, — привел пример Иван Тимофеенко.

Тем не менее, растения — сложные живые системы, и наука пока далека от создания полноценных цифровых двойников для них, подчеркнул он.

— Использование цифровых двойников для повышения урожайности выглядит эффективным. В частности, точность моделей помогает оптимизировать энергопотребление. Эти технологии особенно важны в долгосрочной перспективе, когда будет налажена устойчивая обратная связь, способствующая повышению урожайности, — отметил «Известиям» руководитель сектора репродукции и синтеза цвета Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН, глава группы «Цветовая вычислительная фотография» AIRI Егор Ершов.

Кроме того, цифровые двойники могут использоваться в цифровом фенотипировании — подходе, при котором на основе моделей конкретных растений делают прогнозы результатов их скрещивания. Такая методика позволяет избежать затрат, связанных с физическими экспериментами. Обширные данные, собираемые в фитотронах, и гибкость систем датчиков создают надежную основу для развития этой технологии, добавил он.

— Выращивание растений с предопределенными качествами сейчас является актуальным трендом. Потенциал таких методов заключается в создании продукции с улучшенной питательной ценностью для целевых групп — спортсменов, космонавтов или людей, ведущих здоровый образ жизни или нуждающихся в специальном диетическом питании, — отметил ведущий научный сотрудник лаборатории физиологических и молекулярных механизмов адаптации Института физиологии растений им. К.А. Тимирязева РАН Павел Пашковский.

Главный инструмент — высокоточечное управление параметрами среды. Например, применение определенного спектра света в климатических камерах позволяет активировать у растений специфические рецепторы, отметил он. Это дает возможность изменять биохимический состав продукции важным образом, чего невозможно достичь в природных условиях, где спектр солнечного света стабилен.

В естественной среде количество дальнего красного и ближнего синего света является взаимоисключающим фактором. Однако в камерах такого ограничения нет. Комбинируя эти виды излучения, можно активировать у растений рецепторы, которые в обычной природе не активируются, влияя тем самым на фотосинтез и свойства конечного продукта.

— Второй аспект — питание. Совмещая определенный минеральный состав с особым световым воздействием перед сбором, можно направлять метаболизм растений на усиление производства белков и других ценных веществ. Третий момент — добавление специальных штаммов микроорганизмов в гидропонные системы позволяет влиять на структуру корней и биохимию растений без применения генной инженерии, — пояснил Павел Пашковский.

Сложность в том, что такие оптимальные условия (свет, питание, микробиом) уникальны для каждого вида и сорта. Поэтому успех возможен только при тесном сотрудничестве с селекционерами, подчеркнул ученый.

Данные технологии способны значительно повысить эффективность энергоснабжения и производительность биомассы. Это играет важную роль для организации долгосрочных космических экспедиций и освоения других планет в будущем, подчеркнула ученый секретарь Института медико-биологических исследований РАН Маргарита Левинских.

Поскольку различные параметры оказывают разное влияние на каждый вид растений, для них необходим тщательный подбор условий. В этом состоит огромная работа, заключила она.