Программный инструмент MIMIC для моделирования роста растений, вредителей и болезней

Агроэкологический переход требует интеграции моделей из разных дисциплин для оценки сложных взаимодействий в системах растениеводства. Ключевая проблема — объединение моделей роста растений и моделей вредителей и болезней (P&D) с учётом их долгосрочного взаимного влияния.

В августе 2023 года в Plant Phenomics была опубликована статья, представляющая программный инструмент MIMIC. Его цель — создать надёжную структуру для интеграции динамики роста растений и воздействия P&D, что позволит улучшить долгосрочные прогнозы и принятие решений в сельском хозяйстве.

Архитектура и работа MIMIC

MIMIC использует трёхслойную архитектуру:

  1. Слой моделей: Независимые внешние модели.
  2. Слой псевдомоделей: Обёртки (wrappers), которые подключают внешние модели к платформе.
  3. Ядро (Kernel): Отвечает за планирование задач, управление процессами и обмен данными.

Платформа работает так: независимые модели обмениваются данными с MIMIC, для них автоматически генерируются псевдомодели, а ядро управляет процессами и хранит данные.

Результаты и применение

MIMIC доказал свою эффективность в управлении сложными взаимодействиями моделей. Пользователи взаимодействуют с инструментом через слой интерфейса, пишут код взаимодействия на языке Julia и задают параметры симуляции через YAML-файлы.

На примере кейса с кофейным деревом и моделью кофейного жука-бурильщика (Coffee Berry Borer, CBB) была продемонстрирована способность MIMIC точно моделировать динамику атаки вредителей. Небольшие расхождения объясняются начальными условиями и чувствительностью системы.

Преимущества и потенциал

  • Производительность: Код MIMIC обладает компактной и линейной сложностью.
  • Доступность: Инструмент, написанный на Julia, удобен для учёных и инженеров в сельскохозяйственной и экологической сферах.
  • Гибкость: Модульная структура позволяет легко интегрировать новые компоненты, делая MIMIC универсальным фреймворком.

Успешное применение MIMIC в кейсе из Суматры (Индонезия) подчёркивает его потенциал для оценки долгосрочного влияния вредителей и болезней на растения через симуляцию взаимодействия различных моделей.