論文の概要: Decoding and Engineering the Phytobiome Communication for Smart Agriculture
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.03584v1
- Date: Tue, 05 Aug 2025 15:50:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-06 18:18:56.054282
- Title: Decoding and Engineering the Phytobiome Communication for Smart Agriculture
- Title（参考訳）: スマート農業のための植物バイオーム通信の復号と工学
- Authors: Fatih Gulec, Hamdan Awan, Nigel Wallbridge, Andrew W. Eckford,
- Abstract要約: 我々は,植物バイオームコミュニケーションの総合的な理解を深めるために,コミュニケーション工学的視点を利用する動機がある。
分子・電気生理学的信号による植物バイオーム通信の概要について述べる。
ファイトバイオームを通信ネットワークとしてモデル化するマルチスケールフレームワークを概念化する。
植物バイオーム通信の工学を通して, スマート灌水やアグロケミカルの宅配など, スマート農業の応用が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.047276058385189
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: スマート農業の応用は、モノのインターネットや機械学習/人工知能(ML/AI)を農業に統合し、食糧需要の増大、環境汚染、水の不足といった現代の課題に対処することを約束している。
植物、環境、それに関連する生物を含む領域を定義する植物バイオームの概念と最近の分子間通信(MC)の出現とともに、コミュニケーション理論を用いて農業科学と実践を前進させる重要な機会が存在する。
本稿では,植物バイオームコミュニケーションとスマート農業のギャップを埋めて,植物バイオームコミュニケーションの全体的理解を深めるために,コミュニケーション工学的視点を用いた動機付けを行う。
まず, 分子・電気生理学的信号を用いた植物バイオーム通信の概要を述べるとともに, 植物バイオームを通信ネットワークとしてモデル化するマルチスケールフレームワークを概念化した。
そして、この枠組みを用いて電気生理学的信号をモデル化する方法を植物実験で実証した。
さらに, 植物バイオーム通信の工学的手法により, スマート灌水や農薬のターゲット供給など, スマート農業の応用の可能性も提案した。
これらのアプリケーションは、ML/AIの手法を、MCによって実現されたバイオナノテクのインターネットと統合し、より効率的で持続可能でエコフレンドリーな農業生産への道を開く。
最後に、これらのアプリケーションの実装課題、オープンリサーチ問題、産業的展望について論じる。
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