Decoding and Engineering the Phytobiome Communication for Smart Agriculture
Giải mã và thiết kế truyền thông thực vật cho nông nghiệp thông minh

Author: Fatih Gulec, Hamdan Awan, Nigel Wallbridge, Andrew W. Eckford | Year: 2025

Keywords: Signal Processing, Artificial Intelligence, Computer Science - ET, Computer Science - NI, q-bio.MN

Abstract / Summary

Smart agriculture applications, integrating technologies like the Internet of Things and machine learning/artificial intelligence (ML/AI) into agriculture, hold promise to address modern challenges of rising food demand, environmental pollution, and water scarcity. Alongside the concept of the phytobiome, which defines the area including the plant, its environment, and associated organisms, and the recent emergence of molecular communication (MC), there exists an important opportunity to advance agricultural science and practice using communication theory. In this article, we motivate to use the communication engineering perspective for developing a holistic understanding of the phytobiome communication and bridge the gap between the phytobiome communication and smart agriculture. Firstly, an overview of phytobiome communication via molecular and electrophysiological signals is presented and a multi-scale framework modeling the phytobiome as a communication network is conceptualized. Then, how this framework is used to model electrophysiological signals is demonstrated with plant experiments. Furthermore, possible smart agriculture applications, such as smart irrigation and targeted delivery of agrochemicals, through engineering the phytobiome communication are proposed. These applications merge ML/AI methods with the Internet of Bio-Nano-Things enabled by MC and pave the way towards more efficient, sustainable, and eco-friendly agricultural production. Finally, the implementation challenges, open research issues, and industrial outlook for these applications are discussed.


Bản dịch tiếng Việt:

Các ứng dụng nông nghiệp thông minh, tích hợp các công nghệ như Internet vạn vật và máy học/trí tuệ nhân tạo (ML/AI) vào nông nghiệp, hứa hẹn sẽ giải quyết những thách thức hiện đại về nhu cầu lương thực ngày càng tăng, ô nhiễm môi trường và khan hiếm nước. Bên cạnh khái niệm về phytobiome, xác định khu vực bao gồm thực vật, môi trường và các sinh vật liên quan, cũng như sự xuất hiện gần đây của truyền thông phân tử (MC), còn tồn tại một cơ hội quan trọng để thúc đẩy khoa học nông nghiệp và thực hành sử dụng lý thuyết truyền thông. Trong bài viết này, chúng tôi thúc đẩy việc sử dụng quan điểm kỹ thuật truyền thông để phát triển sự hiểu biết toàn diện về quá trình truyền thông của phytobiome và thu hẹp khoảng cách giữa truyền thông của phytobiome và nông nghiệp thông minh. Đầu tiên, trình bày tổng quan về sự giao tiếp của phytobiome thông qua các tín hiệu phân tử và điện sinh lý và một khuôn khổ đa quy mô mô hình hóa phytobiome như một mạng lưới giao tiếp đã được khái niệm hóa. Sau đó, cách sử dụng khung này để mô hình hóa các tín hiệu điện sinh lý sẽ được thể hiện bằng các thí nghiệm thực vật. Hơn nữa, các ứng dụng nông nghiệp thông minh khả thi, chẳng hạn như tưới tiêu thông minh và phân phối hóa chất nông nghiệp có mục tiêu, thông qua kỹ thuật truyền thông hệ sinh vật thực vật cũng được đề xuất. Các ứng dụng này kết hợp các phương pháp ML/AI với Internet of Bio-Nano-Things do MC kích hoạt và mở đường hướng tới sản xuất nông nghiệp hiệu quả, bền vững và thân thiện với môi trường hơn. Cuối cùng, những thách thức triển khai, các vấn đề nghiên cứu mở và triển vọng công nghiệp cho các ứng dụng này sẽ được thảo luận.

Full Document

Open in new tab
Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.