論文の概要: Automated Phytosensing: Ozone Exposure Classification Based on Plant Electrical Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13312v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 20:29:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:47:40.674701
• Title: Automated Phytosensing: Ozone Exposure Classification Based on Plant Electrical Signals
• Title（参考訳）: 自動植物センシング:植物電気信号に基づくオゾン暴露分類
• Authors: Till Aust, Eduard Buss, Felix Mohr, Heiko Hamann,
• Abstract要約: 本研究では, 生物の分散ネットワークを空気質センサとして利用し, その電気生理学的な測定を行い, 環境状態を推定することを提案する。 本手法は, 植物オゾン曝露を94.6%の精度で未確認データで分類することに成功した。 本研究は, コスト効率の高い高密度都市大気モニタリングシステムの開発に寄与する植物センシング装置の開発に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.274619512179882
• License:
• Abstract: In our project WatchPlant, we propose to use a decentralized network of living plants as air-quality sensors by measuring their electrophysiology to infer the environmental state, also called phytosensing. We conducted in-lab experiments exposing ivy (Hedera helix) plants to ozone, an important pollutant to monitor, and measured their electrophysiological response. However, there is no well established automated way of detecting ozone exposure in plants. We propose a generic automatic toolchain to select a high-performance subset of features and highly accurate models for plant electrophysiology. Our approach derives plant- and stimulus-generic features from the electrophysiological signal using the tsfresh library. Based on these features, we automatically select and optimize machine learning models using AutoML. We use forward feature selection to increase model performance. We show that our approach successfully classifies plant ozone exposure with accuracies of up to 94.6% on unseen data. We also show that our approach can be used for other plant species and stimuli. Our toolchain automates the development of monitoring algorithms for plants as pollutant monitors. Our results help implement significant advancements for phytosensing devices contributing to the development of cost-effective, high-density urban air monitoring systems in the future.
• Abstract（参考訳）: 本プロジェクトでは,植物センシング(phytosensing,phytosensing)と呼ばれる環境状態を推定するために,その電気生理学的な測定を行うことにより,生物の分散ネットワークを空気質センサとして利用することを提案する。 オゾンにイチジク(ヘデラヘリックス)の植物を曝露する実験を行い,その電気生理学的反応を測定した。 しかし、植物のオゾン曝露を自動的に検出する方法は確立されていない。 植物電気生理学における高性能な機能サブセットと高精度なモデルを選択するための汎用的な自動ツールチェーンを提案する。 本手法は, tsfreshライブラリを用いた電気生理学的信号から植物および刺激遺伝子の特徴を導出する。 これらの特徴に基づき、AutoMLを使用して機械学習モデルを自動的に選択し、最適化する。 モデル性能を向上させるために、前方機能選択を使用します。 本手法は, 植物オゾン曝露を94.6%の精度で未確認データで分類することに成功した。 また,本手法が他の植物種や刺激にも有効であることを示す。 我々のツールチェーンは、汚染物質モニターとして植物のモニタリングアルゴリズムの開発を自動化する。 本研究は,将来,コスト効率の高い高密度都市大気モニタリングシステムの開発に寄与する植物センシング装置の大幅な進歩を実現するのに有効である。

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