Kasvien rakenteesta kertovat opetustaulut olivat aikansa edistyneintä opetusteknologiaa. Nyt kasvit voi kasvattaa laboratoriossa, kuvata erilaisilla kameroilla ja siirtää kaiken datan talteen pilveen. Kokonaisuuden kruunaavat laboratorion fotorealistinen 3D-mallinnus ja laajennetun todellisuuden lasit, joita voi käyttää vaikka toiselta puolelta maailmaa.
Itä-Suomen yliopiston edistyksellisin virtuaalioppimisympäristö Sm4rtLab on saanut viereensä biologian opetukseen suunnitellun Sm4rtLab Plantsin. Monialaisena yhteistyönä toteutettava hanke etenee ripeää vauhtia.
– Sm4rtLab on jo osoittanut toimivuutensa, joten samanlaista virtuaaliympäristöä voidaan nyt laajentaa muillekin aloille, sanoo fotoniikan professori Pasi Vahimaa fysiikan ja matematiikan laitokselta.
– Sm4rtLab Plants -ympäristön rakentaminen eteni hyvin, vain jotain ratkaisuja täytyi suunnitella uudestaan, kuten todellisessa laboratoriossa olevan koeasetelman kameroiden kuvaustapoja, toteaa biologisen ja biolääketieteellisen kuvantamisen professori Markku Keinänen ympäristö- ja biotieteiden laitokselta.
– Koeasetelmaa ja sovellusta täytyy pystyä hyödyntämään opetuksen lisäksi tutkimuksessa. Meidän on myös tuotettava oppisisältöjä biologian puolelle pedagogisesti järkevällä tavalla. Tässä hankkeessa toimijat täydentävät toistensa osaamista. Yksin tällaista ei olisi voinut tehdä.
Hankkeessa on mukana kahden laitoksen lisäksi yliopiston tietotekniikkapalvelut ja joensuulainen yritys Process Genius.
– Tietotekniikkapalveluiden roolina oli rakentaa datankeruujärjestelmä, eli kameroiden liikuttelu, anturidatan kerääminen ja tietojen tallentaminen. Process Genius teki 3D-mallintamisen ja käyttöliittymän, sanoo atk-suunnittelija Timo Vahimaa tietotekniikkapalveluista.
Kasvien ravinnepuutokset ovat maailmanlaajuisesti merkittävä ongelma.
Markku Keinänen
Biologisen ja biolääketieteellisen kuvantamisen professori
Syksyllä Sm4rtLab Plantsia hyödynnetään ensimmäisen kerran kurssilla, jolla kasvien ravinnepuutoksia käsittelevä harjoitustyö toteutetaan uudessa oppimisympäristössä.
– Kasvien ravinnepuutokset ovat maailmanlaajuisesti merkittävä ongelma. Vesiviljely mahdollistaa kasvien ravinteiden saannin kontrolloinnin, ja koejärjestelyn kamerat ja anturit puolestaan kasvien oireiden jatkuvan, automatisoidun seurannan. Tutkimme kurssilla kuutta keskeistä ravinnetta, typpeä, fosforia, kaliumia, magnesiumia, rikkiä ja rautaa, Keinänen sanoo.
Käytännössä opiskelijat laittavat ensin kasvit kasvamaan koejärjestelyyn. Ravinnepuutosten oireet ovat parissa viikossa jo selvästi silmin nähtävissä, mutta erilaiset kamerat mahdollistavat sekä oireiden havaitsemisen aikaisemmin että oireiden kehityksen seurannan ja niiden vertailun kokeen eri vaiheissa.
– Esimerkiksi lämpökameralla saadaan näkyviin viileämpi lehti, joka kertoo ilmarakojen toiminnasta. Jos ilmaraot ovat auki, vettä haihtuu enemmän, ja kasvi yhteyttää tehokkaammin.
Kokeessa on käytössä tavanomaisten valokuvauskameroiden lisäksi punaiselle ja lähi-infrapuna-alueelle sovitettu harmaasävykamera, jonka kuvista lasketaan väärävärikuva, joka kertoo kasvin kokemasta stressistä.
– Opiskelijat näkevät siis tutkittavan ilmiön kolmella eri tavalla, joita voidaan vertailla käyttöjärjestelmän avulla ja esittää kysymyksiä. Järjestelmä tekee koko ajan mittauksia ja tallentaa dataa, johon voidaan myöhemmin palata, tutkijat kuvailevat.
– Tulevaisuudessa voidaan kerätä tietokantaa eri kasveista.
Tekoälypohjaiset ratkaisut tulevat olemaan erittäin kiinnostavia datan keräämisessä, mallintamisessa ja tulevaisuuden ennustamisessa.
Pasi Vahimaa
Fotoniikan professori
Kasvien fenotyypitys on maailmalla kasvava ja paljon tutkittu ala, ja siksi uudenlainen, edullinen oppimisympäristö on jo herättänyt kiinnostusta laajemminkin. Samankaltaisia järjestelmiä myydään jo, mutta paljon kalliimmalla hinnalla.
– Sm4rtLab Plantsilla voidaan tehdä halpaa kasvien fenotyypitystä, ja hinta tulee vielä entisestään laskemaan. Olemmekin suunnittelemassa pilottia, jossa selvitetään etäyhteyden käyttöä muun muassa ruotsalaisten tutkijoiden kanssa, Keinänen kertoo.
– 3D-mallinnuksen ja pelillisyyden avulla opiskelija voi myös leikkiä tai testata erilaisia asioita, kertoo Lead Gamification Developer Kimmo Leppänen Process Geniuksesta.
– Hololens-lasit voidaan tarvittaessa yhdistää toisiinsa, tai opettaja voi pitää kotoa käsin luentoa lasit päässään. Tekniikkaa voidaan hyödyntää missä vain, esimerkiksi säteily- tai puhdastiloissa. Fyysinen opetusympäristö ei siis enää ole niin tärkeä.
Keinäsen mukaan uutta oppimisympäristöä voidaan skaalata eri koulutustasoille, lukiosta ammatillisin oppilaitoksiin ja korkeakouluihin. Yksi laboratorio on kaikkien käytössä, ja sinne voidaan rakentaa toiveiden mukaan mitä tahansa koejärjestelyjä. Voidaan tutkia vaikkapa sitä, kuinka nopeasti toukat syövät kasvien lehtiä, tai miten ympäristömyrkyt vaikuttavat kasveihin.
– Tavoitteenamme on etsiä myös liiketoimintamahdollisuuksia, yritystoimintaa ja uusia tapoja datan käsittelyyn. Oppimisympäristöämme voitaisiin hyödyntää myös koulutusviennissä, Keinänen miettii.
Hänen mukaansa tutkijat ovat jo valmiita maksamaan automatisoiduista koejärjestelyistä.
– Yrityksissä taas tutkitaan miljoonia kasveja vuodessa, kun selvitetään haluttuihin ominaisuuksiin vaikuttavia geenejä. Tietynlaisen, riittävän datamäärän kerääminen on yritysten toiminnassa se pullonkaula.
– Tekoälypohjaiset ratkaisut tulevat myös olemaan erittäin kiinnostavia datan keräämisessä, mallintamisessa ja tulevaisuuden ennustamisessa, Pasi Vahimaa lisää.
– Myös esineiden internet mahdollistaa aivan uudella tavalla sensoridatan keräyksen. Yliopiston tietotekniikkapalvelut tarjoaa jo nyt palveluita tutkijoille esineiden internetiin liittyen, sanoo Timo Vahimaa.
Esimerkiksi tulevaisuuden täsmämaanviljelyssä kasveja seurataan vaikkapa droneen kiinnitetyillä kameroilla ja sensoreilla. Dataa voidaan hyödyntää reaaliaikaisesti, verrata sitä aikaisemmin kerättyyn dataan ja laskea analyysejä, sekä ohjeistaa maanviljelijöitä traktorin näytön tai matkapuhelimen avulla.
Julkaistu Saima-lehdessä 2/2018