La salute delle piante rappresenta un pilastro della sicurezza alimentare globale e della sostenibilità degli ecosistemi, ma è sempre più minacciata dai cambiamenti climatici e dall’esaurimento delle risorse idriche. In particolare, la siccità e la salinizzazione dei suoli limitano le rese colturali attraverso complesse risposte morfo-fisiologiche, soprattutto nelle aree mediterranee. Soddisfare la futura domanda alimentare riducendo al contempo l’impiego di prodotti agrochimici, in linea con gli obiettivi dell'European Green Deal, richiede un passaggio da una gestione reattiva della salute delle piante a un approccio proattivo e predittivo. Gli attuali sistemi di monitoraggio rappresentano tuttavia un importante collo di bottiglia: le tecniche tradizionali sono spesso distruttive o caratterizzate da una risoluzione limitata; i dispositivi a contatto di nuova generazione risultano rigidi, pesanti e opachi; inoltre, la maggior parte delle metodologie disponibili misura proprietà di singoli organi senza cogliere le interazioni tra organi diversi né la loro relazione con l’ambiente circostante.
MOSAIC supera tali limitazioni mediante sensori per piante indossabili minimamente invasivi e tecnologie di imaging che consentono il monitoraggio continuo delle risposte delle piante su più organi e a diverse scale, dalla singola porzione di tessuto fino alla dinamica dell’intera pianta, in relazione alle condizioni ambientali. Il progetto affronta tre principali sfide scientifiche e tecnologiche: lo sviluppo di dispositivi indossabili non invasivi e stabili nel lungo periodo, compatibili con i tessuti viventi (CH1); l’integrazione delle risposte provenienti da organi differenti e da scale di osservazione diverse (CH2); l’implementazione di un monitoraggio multimodale sincronizzato e di lunga durata per un’interpretazione predittiva dei fenomeni osservati (CH3).
A tal fine, il progetto sviluppa una piattaforma integrata, denominata MOSAIC Platform, basata su tre Key Enabling Technologies: (i) sensori e biosensori adattivi integrati nella pianta per il monitoraggio della crescita, del contenuto idrico, del flusso della linfa e della segnalazione tramite composti organici volatili (VOC); (ii) tecniche di imaging senza contatto per l’osservazione della chioma e dell’apparato radicale; (iii) un’infrastruttura Internet of Things (IoT) dedicata all’acquisizione multimodale sincronizzata e longitudinale dei dati.
La piattaforma sarà validata su olivo (Olea europaea L.), specie rappresentativa degli agroecosistemi mediterranei e particolarmente sensibile agli stress da siccità e salinità, mediante esperimenti in ambiente controllato e attività di monitoraggio in oliveti reali.
Quattro obiettivi specifici, articolati in cinque Milestone distribuite nell’arco di 36 mesi, guideranno le attività di un consorzio interdisciplinare composto da cinque unità di ricerca, che integrano competenze nei campi della sensoristica, della scienza dei materiali, della modellazione agli elementi finiti (FEM), delle scienze vegetali, dell’agronomia, dell’Internet of Things e dell’analisi dei dati.
L’originalità di MOSAIC non risiede in un singolo dispositivo, bensì nell’integrazione sistematica e coordinata di dimensioni complementari (sensori a contatto e tecniche di rilevamento senza contatto, osservazioni localizzate e a scala di chioma, nonché informazioni sullo stato biochimico, strutturale e fisiologico della pianta insieme alle condizioni ambientali circostanti) all’interno di un’unica architettura sincronizzata, longitudinale e validata sperimentalmente.
Attraverso la rilevazione precoce delle anomalie associate agli stress e il monitoraggio coordinato dell’intera pianta, MOSAIC permetterà di ottimizzare le strategie di irrigazione, fertilizzazione e protezione delle colture, contribuendo al progresso di un’agricoltura più sostenibile. Il progetto genererà nuove conoscenze sui meccanismi coordinati di risposta agli stress, dataset ad alta risoluzione temporale resi disponibili in modalità aperta e un quadro metodologico estendibile allo studio degli stress biotici e alla rilevazione dei patogeni, con rilevanti ricadute per la filiera olivicola mediterranea.
MOSAIC supera tali limitazioni mediante sensori per piante indossabili minimamente invasivi e tecnologie di imaging che consentono il monitoraggio continuo delle risposte delle piante su più organi e a diverse scale, dalla singola porzione di tessuto fino alla dinamica dell’intera pianta, in relazione alle condizioni ambientali. Il progetto affronta tre principali sfide scientifiche e tecnologiche: lo sviluppo di dispositivi indossabili non invasivi e stabili nel lungo periodo, compatibili con i tessuti viventi (CH1); l’integrazione delle risposte provenienti da organi differenti e da scale di osservazione diverse (CH2); l’implementazione di un monitoraggio multimodale sincronizzato e di lunga durata per un’interpretazione predittiva dei fenomeni osservati (CH3).
A tal fine, il progetto sviluppa una piattaforma integrata, denominata MOSAIC Platform, basata su tre Key Enabling Technologies: (i) sensori e biosensori adattivi integrati nella pianta per il monitoraggio della crescita, del contenuto idrico, del flusso della linfa e della segnalazione tramite composti organici volatili (VOC); (ii) tecniche di imaging senza contatto per l’osservazione della chioma e dell’apparato radicale; (iii) un’infrastruttura Internet of Things (IoT) dedicata all’acquisizione multimodale sincronizzata e longitudinale dei dati.
La piattaforma sarà validata su olivo (Olea europaea L.), specie rappresentativa degli agroecosistemi mediterranei e particolarmente sensibile agli stress da siccità e salinità, mediante esperimenti in ambiente controllato e attività di monitoraggio in oliveti reali.
Quattro obiettivi specifici, articolati in cinque Milestone distribuite nell’arco di 36 mesi, guideranno le attività di un consorzio interdisciplinare composto da cinque unità di ricerca, che integrano competenze nei campi della sensoristica, della scienza dei materiali, della modellazione agli elementi finiti (FEM), delle scienze vegetali, dell’agronomia, dell’Internet of Things e dell’analisi dei dati.
L’originalità di MOSAIC non risiede in un singolo dispositivo, bensì nell’integrazione sistematica e coordinata di dimensioni complementari (sensori a contatto e tecniche di rilevamento senza contatto, osservazioni localizzate e a scala di chioma, nonché informazioni sullo stato biochimico, strutturale e fisiologico della pianta insieme alle condizioni ambientali circostanti) all’interno di un’unica architettura sincronizzata, longitudinale e validata sperimentalmente.
Attraverso la rilevazione precoce delle anomalie associate agli stress e il monitoraggio coordinato dell’intera pianta, MOSAIC permetterà di ottimizzare le strategie di irrigazione, fertilizzazione e protezione delle colture, contribuendo al progresso di un’agricoltura più sostenibile. Il progetto genererà nuove conoscenze sui meccanismi coordinati di risposta agli stress, dataset ad alta risoluzione temporale resi disponibili in modalità aperta e un quadro metodologico estendibile allo studio degli stress biotici e alla rilevazione dei patogeni, con rilevanti ricadute per la filiera olivicola mediterranea.