Фитомодель: цифровые двойники сити-ферм помогут выращивать плоды с заданным вкусом

2025-09-26T21:01:00Z — Как новые технологии позволят программировать полезные свойства овощей и фруктов

Российские и белорусские ученые разработали и испытали цифровой двойник для умных ферм. Этот вычислительный комплекс предсказывает изменение окружающей среды почти со 100%-ной точностью. При внедрении в контур управления он поможет поддерживать оптимальные параметры экосистемы, близкие к оптимальным. Добиться этого можно с помощью простых, коммерчески доступных устройств «интернета вещей»: умных розеток, датчиков и серверов. Разработку протестировали на сити-ферме вертикального типа на 4500 посадочных мест. Дальнейшее развитие технологии позволит создавать фрукты и овощи с программируемым элементным составом и «дизайнерским» вкусом. Подробнее — в материале «Известий».

Ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) и Центра светодиодных и оптоэлектронных технологий Национальной академии наук Республики Беларусь разработали и испытали цифровой двойник с искусственным интеллектом для фитотронов. Это камеры, где выращивают растения в условиях полного климатического контроля, без доступа извне тепла и света. Например, в городских фермах, которые размещают в закрытых помещениях или под землей.

Разработанный математический аппарат представляет собой систему уравнений, которая способна предсказывать изменения окружающей среды в камере почти со 100%-ной точностью при определенных управляющих воздействиях.

— Цифровой двойник — это динамическая виртуальная вычислительная модель, которая показывает актуальное состояние умной фермы. Она формируется с помощью данных, которые получены с внутренних датчиков. Благодаря работе искусственного интеллекта и аналитике цифровой двойник может прогнозировать события, моделировать сценарии и предлагать наиболее выгодные решения по выращиванию той или иной культуры, — рассказал «Известиям» заведующий лабораторией сити-ферминга СФУ Иван Тимофеенко.

Он пояснил, что исследования проводились не в лабораторных условиях, а на действующей сити-ферме. Предприятие оснащено семиярусными стеллажами на 4500 посадочных мест и производит сотни килограммов продукции в месяц. Оборудование включает мощное светодиодное освещение, системы кондиционирования, подогрева, осушения воздуха и другие элементы для управления состоянием среды.

По словам ученого, статистика, собранная на объекте, стала основой для обучения нейросетей. В итоге была построена модель, которая позволяет проводить виртуальные эксперименты с цифровым двойником фитотрона. Это дает возможность менять параметры работы оборудования и оценивать их влияние на условия среды: температуру, влажность и другие факторы.

— Результаты работы показали, что, например, при виртуальном моделировании температура отклонялась не более чем на 0,1 °C от реальных значений, влажность — в пределах 2%, а прогноз энергопотребления совпал с фактическими данными на 99,5%, — сообщил Иван Тимофеенко.

Система управления сити-фермой построена на простых, коммерчески доступных решениях «интернета вещей» — умных розетках, датчиках и серверах. Благодаря этому цифровой двойник полезен не только в научных экспериментах, но и в повседневной практике городских ферм, отметил он.

Достижение оптимальных параметров среды в дальнейшем позволит проводить эксперименты над управлением свойствами растений. Например, получать помидоры с дизайнерским вкусом или с комплексом полезных элементов.

— В одном из исследований мы столкнулись с проблемой: есть виды салата, которые генетически должны быть красного цвета, но при выращивании при обычном белом свете на сити-фермах они остаются зелеными. В результате мы смогли подобрать такую длину волны, которая, будучи включенной в определенный момент, создает стресс для растений. Это не сильно влияет на набор биомассы, но позволяет изменить цвет салата, — привел пример Иван Тимофеенко.

Однако растения — это сложные живые системы, и современная наука еще далека от создания их полноценных цифровых двойников, подчеркнул он.

— Применение цифровых двойников для задач по повышению урожайности представляется эффективным. В частности, точность моделей позволяет оптимизировать управление энергопотреблением. Такие технологии особенно значимы в долгосрочно перспективе, когда будет сформирована устойчивая обратная связь, положительно влияющая на урожайность, — сказал «Известиям» глава группы «Цветовая вычислительная фотография» AIRI, руководитель сектора репродукции и синтеза цвета Института проблем передачи информации им. А.А. Харкевича РАН Егор Ершов.

Кроме того, цифровые двойники могут служить платформой для цифрового фенотипирования. Это подход, при котором на основе моделей конкретных растений прогнозируются результаты их скрещивания. Такой метод позволяет избежать затрат на физические эксперименты. Обширные данные, которые собирают в фитотронах, а также гибкость систем различных датчиков создают основу для контроля развития этих технологий, добавил он.

— Выращивание растений с заданными свойствами — современный тренд. Перспектива этих методов — в создании продукции с повышенной питательной ценностью для целевых групп: спортсменов, космонавтов или людей, которые просто следят за здоровьем или нуждаются в специализированном диетическом питании, — отметил ведущий научный сотрудник лаборатории физиологических и молекулярных механизмов адаптации Института физиологии растений им. К.А Тимирязева РАН Павел Пашковский.

Ключевой инструмент — высокоточное управление параметрами среды. В частности, используя особый спектральный состав света в климатических камерах, можно целенаправленно активировать у растений специфические рецепторы, сообщил он. Это позволяет влиять на биохимический состав продукции так, как невозможно это сделать в природе, где спектр солнечного света постоянный.

Например, в естественной среде количество дальнего красного и ближнего синего света — это взаимоисключающие факторы. В химической камере нет таких ограничений. Комбинируя сочетание этих видов излучения, можно активировать рецепторы, которые у растений в обычной природе неактивны, и влиять на процессы фотосинтеза и различные свойства продукции.

— Второй фактор — это питание. Соединяя определенные минеральные составы с особым световым воздействием перед сбором урожая, можно направлять метаболизм растения на усиленную выработку белков или других ценных веществ. В-третьих, добавление специальных штаммов микроорганизмов в гидропонные системы также позволяет влиять на архитектуру корней и биохимию растения без использования методов генной инженерии, — уточнил Павел Пашковский.

Сложность заключается в том, что перечисленные оптимальные условия (свет, питание, микробиом) уникальны для каждого вида и даже сорта растений. Поэтому успех возможен только в тесной кооперации с селекционерами, подчеркнул ученый.

Представленные технологии могут сыграть значительную роль для оптимизации энергообеспечения и повышения продуктивности биомассы. Это важно при организации в перспективе долговременных космических экспедиций, а также в процессе будущего освоения других планет, отметила ученый секретарь Института медико-биологических исследований РАН Маргарита Левинских.

Поскольку различные параметры по-разному воздействуют на виды растений, нужно для каждого подбирать оптимальные условия. В этом заключается огромная работа, заключила она.

Читайте также: