I nodi robot distribuiti forniscono sequenze di stimoli alla luce blu per orientare le traiettorie di crescita delle piante rampicanti. Attivando il fototropismo naturale, i robot guidano le piante attraverso le decisioni binarie sinistra-destra, facendole crescere in modelli predefiniti che invece non sono possibili quando i robot sono domeggiati.
I sistemi robotizzati sono attivamente studiati per la manipolazione delle piante naturali, tipicamente limitate alle attività di automazione agricola come il raccolto, l’irrigazione e il controllo meccanico delle erbacce. Estendendo questa ricerca, introduciamo qui una nuova metodologia per manipolare la crescita direzionale delle piante attraverso i loro meccanismi naturali per la segnalazione e la distribuzione degli ormoni. Un’efficace metodologia di fornitura di stimoli robotici può aprire possibilità per nuove sperimentazioni con fasi di sviluppo successive negli impianti o per nuove applicazioni biotecnologiche come la formazione di piante per pareti verdi. L’interazione con le piante presenta diverse sfide robotiche, tra cui il rilevamento a corto raggio di organi vegetali piccoli e variabili e l’attuazione controllata delle risposte delle piante che sono influenzate dall’ambiente oltre agli stimoli forniti. Al fine di guidare la crescita delle piante, sviluppiamo un gruppo di robot immobili con sensori per rilevare la vicinanza di punte di crescita, e con diodi per fornire stimoli leggeri che attuano il fototropismo. I robot sono testati con il fagiolo comune di arrampicata, Phaseolus vulgaris, in esperimenti con durate fino a cinque settimane in un ambiente controllato. Con i robot che emettono in sequenza emissioni di picco luce blu a lunghezza d’onda 465 nm-plant, vengono guidate con successo da decisioni binarie successive lungo supporti meccanici per raggiungere le posizioni di destinazione. I modelli di crescita sono testati in un setup fino a 180 cm di altezza, con steli vegetali cresciuti fino a circa 250 cm di lunghezza cumulativa per un periodo di circa sette settimane. I robot si coordinano e operano in modo completamente autonomo. Rilevano le punte delle piante che si avvicinano tramite sensori di prossimità a infrarossi e comunicano via radio per passare tra stimoli di luce blu e stato dometrato, se necessario. Nel complesso, i risultati ottenuti supportano l’efficacia della combinazione di metodologie di esperimento robot e impianto, per lo studio di interazioni potenzialmente complesse tra sistemi autonomi naturali e ingegnerizzati.
Congruenti con la crescente prevalenza dell’automazione nella produzione e nella produzione, i robot vengono utilizzati per seminare, trattare e raccogliere piante1,2,3,4,5. Utilizziamo la tecnologia robotica per automatizzare gli esperimenti sulle piante in modo non invasivo, con lo scopo di guidare la crescita attraverso risposte direzionali agli stimoli. Le pratiche tradizionali di giardinaggio hanno incluso la sagomatura manuale di alberi e cespugli mediante moderazione meccanica e taglio. Presentiamo una metodologia che può ad esempio essere applicata a questo compito modellante, orientando i modelli di crescita con gli stimoli. La nostra metodologia presentata è anche un passo verso esperimenti automatizzati sulle piante, qui con un focus specifico sulla fornitura di stimoli leggeri. Una volta che la tecnologia è diventata robusta e affidabile, questo approccio ha il potenziale per ridurre i costi negli esperimenti sugli impianti e per consentire nuovi esperimenti automatizzati che altrimenti sarebbero irrealizzabili a causa dell’overhead nel tempo e nel lavoro manuale. Gli elementi robotici sono liberamente programmabili e agiscono in modo autonomo in quanto sono dotati di sensori, attuatori per la fornitura di stimoli e microprocessori. Mentre ci concentriamo qui sul rilevamento di prossimità (cioè, misurare le distanze a distanza ravvicinata) e stimoli leggeri, molte altre opzioni sono fattibili. Ad esempio, i sensori possono essere utilizzati peranalizzare il colore della pianta, per monitorare l’attività biochimica 6, o per fitosensing7 approcci per monitorare ad esempio le condizioni ambientali attraverso l’elettrofisiologia vegetale8. Allo stesso modo, le opzioni dell’attuatore potrebbero fornire altri tipi di stimoli9, attraverso motori a vibrazione, dispositivi di spruzzatura, riscaldatori, ventilatori, dispositivi di ombreggiatura o manipolatori per il contatto fisico diretto. Ulteriori strategie di attuazione potrebbero essere implementate per fornire una mobilità lenta ai robot (cioè ‘bot lenti’10), in modo che possano cambiare gradualmente la posizione e la direzione da cui forniscono stimoli. Inoltre, poiché i robot sono dotati di computer a scheda singola, potrebbero eseguire processi più sofisticati come la visione per la fenotipizzazione vegetale11 o i controllori di rete neurale artificiale per l’attivazione degli stimoli12. Poiché la ricerca scientifica delle piante si concentra spesso sulla crescita precoce (cioè nei germogli)13, l’intero ambito dell’utilizzo di sistemi robot autonomi per influenzare le piante per periodi più lunghi sembra poco esplorato e può offrire molte opportunità future. Andando anche un passo avanti, gli elementi robotici possono essere visti come oggetti di ricerca stessi, consentendo lo studio delle complesse dinamiche dei sistemi bio-ibridi formati da robot e piante che interagiscono strettamente. I robot impongono selettivamente stimoli alle piante, reagiscono in base al loro comportamento adattivo e cambiano il loro modello di crescita, che viene successivamente rilevato dai robot tramite i loro sensori. Il nostro approccio chiude il ciclo di feedback comportamentale tra le piante e i robot e crea un ciclo di controllo omeostatico.
Nei nostri esperimenti per testare la funzione del sistema robot, usiamo esclusivamente il fagiolo comune di arrampicata, Phaseolus vulgaris. In questa configurazione, utilizziamo piante rampicanti, con supporti meccanici in un ponteggio grigliato di altezza complessiva di 180 cm, in modo che le piante siano influenzate dal tigmotromo e abbiano una serie limitata di direzioni di crescita tra cui scegliere. Dato che vogliamo modellare l’intera pianta per un periodo di settimane, utilizziamo stimoli di luce blu per influenzare il fototropismo della pianta macroscopicamente, in diversi periodi di crescita, tra cui giovani germogli e successivamente irrigidimento dello stelo. Conduciamo gli esperimenti in condizioni di luce ambientale completamente controllate in cui diversi dagli stimoli della luce blu forniamo esclusivamente luce rossa, con picco di emissione a lunghezza d’onda 650 nm. Quando raggiungono una biforcazione nella griglia di supporto meccanico, prendono una decisione binaria se crescere a sinistra oa destra. I robot sono posizionati a queste biforcazioni meccaniche, separate da distanze di 40 cm. Attivano e disattivano autonomamente la loro emissione di luce blu, con picco di emissione a lunghezza d’onda 465 nm, secondo una mappa predefinita del modello di crescita desiderato (in questo caso, un modello a zig-zag). In questo modo, le piante sono guidate dalla biforcazione alla biforcazione in una sequenza definita. Viene attivato un solo robot in un dato momento, durante il quale emette luce blu mentre monitora autonomamente la crescita delle piante sul supporto meccanico sottostante. Una volta che rileva una punta crescente utilizzando i suoi sensori di prossimità a infrarossi, smette di emettere luce blu e comunica ai suoi robot vicini via radio. Il robot che si determina per essere il prossimo obiettivo nella sequenza successivamente si attiva, attirando la crescita delle piante verso una nuova biforcazione meccanica.
Poiché il nostro approccio incorpora meccanismi sia ingegnerizzati che naturali, i nostri esperimenti includono diversi metodi che operano contemporaneamente e interdipendenti. Il protocollo qui è prima organizzato in base al tipo di metodo, ognuno dei quali deve essere integrato in una configurazione di esperimento unificato. Questi tipi sono la selezione delle specie vegetali; progettazione di robot, inclusi hardware e meccanica; software robot per la comunicazione e il controllo; e il monitoraggio e il mantenimento della salute delle piante. Il protocollo procede quindi con la progettazione dell’esperimento, seguita dalla raccolta e dalla registrazione dei dati. Per tutti i dettagli dei risultati ottenuti finora, vedere Wahby et al. I risultati rappresentativi coprono tre tipi di esperimenti: esperimenti di controllo in cui tutti i robot non forniscono stimoli (cioè sono domeggiati); esperimenti a decisione singola in cui l’impianto fa una scelta binaria tra un robot che fornisce stimoli e uno che è domente; e esperimenti a decisioni multiple in cui la pianta naviga in una sequenza di scelte binarie per far crescere un modello predefinito.
La metodologia presentata mostra i primi passi verso l’automazione dello sterzo guidato dagli stimoli della crescita delle piante, per generare modelli specifici. Ciò richiede il continuo mantenimento della salute delle piante, combinando in un unico esperimento la configurazione dei regni distinti delle risposte alla crescita biochimica e ha progettato le funzioni meccatroniche di rilevamento, comunicazione e generazione controllata di stimoli. Poiché la nostra attenzione qui è sulle piante rampicanti, anche il supporto meccanico è parte integrante. Una limitazione della configurazione attuale è la sua scala, ma crediamo che la nostra metodologia sia facilmente scalabile. Lo scaffold meccanico può essere esteso per configurazioni più grandi e quindi periodi di crescita più lunghi, che consente anche configurazioni e modelli espansi. Qui l’impostazione è limitata a due dimensioni e le decisioni binarie da sinistra-destra, poiché la crescita è limitata a una griglia di supporti meccanici con un’inclinazione di 45 gradi e le posizioni decisionali dell’impianto sono limitate alle biforcazioni di quella griglia. Le estensioni meccaniche possono includere impalcature 3D e materiali diversi, per consentire forme complesse9,19. La metodologia può essere considerata un sistema per far crescere automaticamente i modelli definiti da un utente. Estendendo la possibile complessità delle configurazioni meccaniche, gli utenti devono affrontare poche restrizioni sui modelli desiderati. Per tale applicazione, uno strumento software utente dovrebbe confermare che il modello è producibile, e la meccatronica dovrebbe quindi auto-organizzare la produzione del modello generando stimoli appropriati per guidare le piante. Il software dovrebbe anche essere esteso per includere piani di recupero e politiche che determinano come continuare la crescita se il modello pianificato originale è parzialmente fallito, ad esempio se il primo robot attivato non ha mai rilevato una pianta, ma quelli dodori hanno visto che la posizione delle punte di crescita sono al di là del robot attivato.
Nella metodologia presentata, un esempio di specie vegetali che soddisfano i criteri di selezione del protocollo è il favo comune di arrampicata, P. vulgaris. Questa è la specie utilizzata nei risultati rappresentativi. Poiché P. vulgaris ha un forte fototropismo positivo ai raggi UV-A e alla luce blu, le fototropine (proteine del recettore della luce) nella pianta assorbiranno i fotoni corrispondenti alle lunghezze d’onda 340-500 nm. Quando i recettori vengono attivati, il primo gonfiore si verificherà nel gambo dal trasferimento preferenziale dell’acqua ai tessuti staminali che si oppongono ai recettori innescati, causando una risposta direzionale reversibile. Quindi, all’interno dello stelo, l’auxina (ormone del modello vegetale) è diretta alla stessa posizione del tessuto, perpetuando la risposta direzionale e fissando i tessuti staminali man mano che si irrigidiscono. Questo comportamento può essere utilizzato per modellare le piante in queste condizioni interne controllate, in quanto le piante sono esposte solo alla luce blu isolata e alla luce rossa isolata, con luce lontana rossa da sensori di prossimità iR a livelli sufficientemente bassi che non interferisce con comportamenti come la risposta ombra-evitamento20,21. La reazione al fototropismo nella pianta risponde nella configurazione alla luce da diodi blu con picco di emissione , max , e la fotosintesi22,23 nella pianta è supportata da diodi rossi con picco di emissione smax 650 nm. P. vulgaris crescere fino a diversi metri di altezza è adatto nella configurazione complessiva, come il circa 3 L di terreno da giardinaggio commerciale necessario per pentola si adatta alla scala di installazione.
Anche se l’attuale configurazione si concentra sulla luce come stimolo di attrazione, ulteriori stimoli possono essere rilevanti per altri tipi di esperimento. Se il modello desiderato richiede una separazione tra diversi gruppi di piante (ad esempio, il modello desiderato ha bisogno di due gruppi di piante per scegliere lati opposti), allora potrebbe non essere fattibile utilizzando un solo tipo di stimolo. Per tali modelli di crescita complessi indipendenti dalla forma dell’impalcatura, i diversi gruppi di piante possono potenzialmente essere coltivati in periodi di tempo diversi in modo che i rispettivi stimoli di attrazione non interferiscano, il che consentirebbe anche l’integrazione della ramificazione Eventi. Tuttavia, questa potrebbe non essere sempre una soluzione adatta, e lo stimolo leggero attraente standard potrebbe quindi essere aumentato respingendo influenze come l’ombreggiatura, o da altri stimoli come la luce di gran lunga o i motori a vibrazione9,14.
Il metodo presentato e la progettazione dell’esperimento sono solo un primo passo verso una metodologia sofisticata per influenzare automaticamente la crescita direzionale delle piante. La configurazione dell’esperimento è fondamentale determinando solo una sequenza di decisioni binarie nelle piante e ci concentriamo su uno stimolo facile da gestire. Sarebbero necessari ulteriori studi per dimostrare la rilevanza statistica del metodo, per aggiungere più stimoli e per controllare altri processi come la diramazione. Con uno sviluppo sufficiente a garantire l’affidabilità a lungo termine dei robot, la metodologia presentata potrebbe consentire l’automazione degli esperimenti delle piante per lunghi periodi di tempo, riducendo l’overhead associato allo studio delle fasi di sviluppo dell’impianto al di là di quella dei germogli. Metodi simili possono consentire future indagini sulle dinamiche poco esplorate tra organismi biologici e robot autonomi, quando i due agiscono come sistemi bio-ibridi auto-organizzanti strettamente accoppiati.
The authors have nothing to disclose.
Questo studio è stato sostenuto da un progetto flora robotica che ha ricevuto finanziamenti dal programma di ricerca e innovazione Orizzonte 2020 dell’Unione europea nell’ambito dell’accordo di sovvenzione FET, n. 640959. Gli autori ringraziano Anastasios Getsopulos ed Ewald Neufeld per il loro contributo nell’assemblaggio dell’hardware, e Tanja Katharina Kaiser per il suo contributo nel monitoraggio degli esperimenti sulle piante.
3D printed case | Shapeways, Inc | n/a | Customized product, https://www.shapeways.com/ |
3D printed joints | n/a | n/a | Produced by authors |
Adafruit BME280 I2C or SPI Temperature Humidity Pressure Sensor | Adafruit | 2652 | |
Arduino Uno Rev 3 | Arduino | A000066 | |
CdS photoconductive cells | Lida Optical & Electronic Co., Ltd | GL5528 | |
Cybertronica PCB | Cybertronica Research | n/a | Customized product, http://www.cybertronica.de.com/download/D2_node_module_v01_appNote16.pdf |
DC Brushless Blower Fan | Sunonwealth Electric Machine Industry Co., Ltd. | UB5U3-700 | |
Digital temperature sensor | Maxim Integrated | DS18B20 | |
High Power (800 mA) EPILED – Far Red / Infra Red (740-745 nm) | Future Eden Ltd. | n/a | |
I2C Soil Moisture Sensor | Catnip Electronics | v2.7.5 | |
IR-proximity sensors (4-30 cm) | Sharp Electronics | GP2Y0A41SK0 | |
LED flashlight (50 W) | Inter-Union Technohandel GmbH | 103J50 | |
LED Red Blue Hanging Light for Indoor Plant (45 W) | Erligpowht | B00S2DPYQM | |
Low-voltage submersible pump 600 l/h (6 m rise) | Peter Barwig Wasserversorgung | 444 | |
Medium density fibreboard | n/a | n/a | For stand |
Micro-Spectrometer (Hamamatsu) on an Arduino-compatible breakout board | Pure Engineering LLC | C12666MA | |
Pixie – 3W Chainable Smart LED Pixel | Adafruit | 2741 | |
Pots (3.5 l holding capacity, 15.5 cm in height) | n/a | n/a | |
Power supplies (5 V, 10 A) | Adafruit | 658 | |
Raspberry Pi 3 Model B | Raspberry Pi Foundation | 3B | |
Raspberry Pi Camera Module V2 | Raspberry Pi Foundation | V2 | |
Raspberry Pi Zero | Raspberry Pi Foundation | Zero | |
RGB Color Sensor with IR filter and White LED – TCS34725 | Adafruit | 1334 | |
Sowing and herb soil | Gardol | n/a | |
String bean | SPERLI GmbH | 402308 | |
Transparent acrylic 5 mm sheet | n/a | n/a | For supplemental structural support |
Wooden rods (birch wood), painted black, 5 mm diameter | n/a | n/a | For plants to climb |