Plant Digital Phenomics : Designing and developing explainable artificial intelligence and extended reality systems for computational phenomic data analytics
Author(s)
Nakhle, Farid
Date Issued
July 14, 2023
Type
Doctoral Thesis
Abstract
Looking at the formidable challenges of the 21st century that are addressed in the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs), plant digital phenomics is set to advance the achievement of key SDGs aimed at maintaining global food and energy security and combatting climate change. In the midst of a new technological revolution in phenomics-driven data, the plant science community has both the opportunity and responsibility to embrace digital technologies, embedding interdisciplinarity into its research and innovation. In this spirit, this dissertation concerns the outstanding computational bottlenecks that constrain plant phenomics and breeding in the service of addressing a major sustainable agriculture goal – the rapid development of new food and bioenergy crop varieties with increased resilience to climate change. Indisputably, effective explainable artificial intelligence (X-AI) and extended reality (XR) systems are vital to scale up and sustain plant phenomics programmes and biotechnological inventions. This thesis contributions span the design and development of scalable X-AI systems and the implementation of X-AI algorithms to process phenomic data and produce novel biological insight. To move from data to insights, I have developed two X-AI-based phenomic data analysis workflows and implemented various X-AI algorithms to analyze and predict plant diseases, with special emphasis on food and bioenergy crops. I demonstrate the potential of XR and its applications in plant and wood science by showcasing the ‘eXtended Reality and eXplainable Artificial Intelligence (X-RAI)’ park and the ‘Wood Science and Technology Metaverse Campus (WOODMeta)’ that were designed and built for education and training in a creative and innovative manner that advances knowledge and research, and closes the gap between research and practice. If we combine X-AI and XR, plant phenomicists will be far more effective at scaling up and sustaining human-centric interventions to achieve significant resilient agriculture gains.
Guardando alle formidabili sfide del XXI secolo che vengono affrontate dagli obiettivi di sviluppo sostenibile (OSS) delle Nazioni Unite, la fenomica digitale delle piante è destinata a favorire il raggiungimento degli OSS chiave mirati a garantire la sicurezza alimentare ed energetica globale e contrastare il cambiamento climatico. Nel mezzo di una nuova rivoluzione tecnologica basata sui dati fenomici, la comunità della scienza delle piante ha sia l'opportunità che la responsabilità di abbracciare le tecnologie digitali, integrando nella propria ricerca e innovazione l'interdisciplinarità. In questo spirito, questa tesi riguarda i notevoli ostacoli computazionali che limitano la fenomica delle piante e l'allevamento a servizio di un importante obiettivo dell'agricoltura sostenibile: lo sviluppo rapido di nuove varietà di colture alimentari e bioenergetiche con maggiore resilienza al cambiamento climatico. Indubbiamente, i sistemi efficaci di intelligenza artificiale spiegabile (X-AI) e realtà estesa (XR) sono vitali per ampliare e sostenere i programmi di fenomica vegetale e le invenzioni biotecnologiche. I contributi di questa tesi spaziano dal disegno e sviluppo di sistemi scalabili di X-AI all'implementazione di algoritmi di X-AI per elaborare dati fenomici e ottenere nuove insights biologiche. Per passare dai dati ad insights, ho sviluppato due flussi di lavoro per l'analisi dei dati fenomici basati su X-AI e ho implementato vari algoritmi di X-AI per analizzare e prevedere le malattie delle piante, con particolare enfasi sulle colture alimentari e bioenergetiche. La tesi dimostra il potenziale della XR e le sue applicazioni nella scienza delle piante e del legno presentando il parco della ‘Realtà Estesa e Intelligenza Artificiale Spiegabile (X-RAI)’ (in English: eXtended Reality and eXplainable Artificial Intelligence (X-RAI))’ park e il ‘Campus del Metaverso per la Scienza e Tecnologia del Legno’ (WOODMeta) (in English: Wood Science and Technology Metaverse Campus (WOODMeta))’, che sono stati progettati e costruiti per l'istruzione e la formazione in modo creativo e innovativo, promuovendo la conoscenza e la ricerca e colmando il divario tra ricerca e pratica. Se combiniamo X-AI e XR, i fenomicisti delle piante saranno molto più efficaci nell'ampliare e sostenere interventi incentrati sull'uomo per ottenere significativi progressi nell'agricoltura resiliente.
Additional information
Dottorato di ricerca in Scienze, tecnologie e biotecnologie per la sostenibilità
Subjects
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Name
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Size
10.54 MB
Format
Adobe PDF
Checksum (MD5)
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