PHENO (DIT.AD014.041)
Area tematica
Ingegneria, ICT e tecnologie per l'energia e i trasporti
Area progettuale
Tecnologie per l'Agricoltura Sostenibile e la Sicurezza del cibo (DIT.AD014)Struttura responsabile del progetto di ricerca
Istituto di Sistemi e Tecnologie Industriali Intelligenti per il Manifatturiero Avanzato (STIIMA)
Responsabile di progetto
VITO RENO
Telefono: 0805929758
E-mail: vito.reno@cnr.it
Abstract
La fenotipizzazione delle piante (Plant Phenotyping) è la valutazione completa di tratti vegetali complessi come ad esempio la crescita, lo sviluppo, la tolleranza, la resistenza o la resa di una pianta, misurata sulla base di parametri quantitativi e individuali della pianta stessa. La fenotipizzazione delle piante ha lo scopo di misurare tratti complessi legati alla crescita, alla resa e adattamento allo stress con un certo grado di accuratezza e precisione. Spesso tali valutazioni sono effettuate da operatori umani e l'accuratezza è legata all'esperienza e alla capacità dell'operatore. È necessario definire una modalità automatica che sia oggettiva, e quindi indipendente dall'esperienza dell'operatore, che possa diventare uno standard. Tale scopo può essere raggiunto solo integrando opportunamente le competenze biologiche con quelle di informatica ed ingegneria. La visione artificiale e l'intelligenza artificiale ricoprono un ruolo chiave nella automatizzazione, standardizzazione e analisi quantitativa di ingenti moli di dati nel campo della fenomica vegetale.
Obiettivi
Le tematiche di ricerca si distinguono in due macro categorie: 1) Studio della parte aerea di una pianta
2) Studio dell'apparato radicale di una pianta
Tale distinzione è necessaria poiché le due parti presentano caratteristiche piuttosto diverse, le quali si riflettono inevitabilmente nella definizione di vincoli hardware e software a loro volta differenti per lo studio delle due parti. Le tematiche metodologiche di base, oggetto delle analisi che saranno svolte, riguardano il campo della visione artificiale e dell'intelligenza artificiale: il primo per quel che riguarda lo studio e l'identificazione delle modalità più idonee all'acquisizione dei dati e il secondo specificatamente orientato all'analisi dei dati che saranno acquisiti. Le attività saranno svolte, in partenza, prevedendo l'analisi di un caso di studio specifico per ognuna delle due macro categorie.
Data inizio attività
23/12/2020
Parole chiave
phenotyping, computer vision, intelligenza artificiale
Ultimo aggiornamento: 15/06/2025