1 IA analyse 500 000 études et montre comment nous pouvons mettre fin à la faim dans le monde

deep tech innovation
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Image par Joshua Nicholas Vanhaltren de Pixabay

L. Bardon . – L’intelligence artificielle (IA) et la robotique deviennent suffisamment sophistiquées pour aider à résoudre des problèmes mondiaux tels que la faim, les énergies alternatives, les maladies et la criminalité. Néanmoins les attentes irréalistes, l’impatience face au rythme des recherches importantes ainsi que le nombre croissant d’applications sont autant de défis pour les chercheurs, vendeurs et utilisateurs finaux de l’automatisation. Comment les robots aident déjà à lutter contre les problèmes de sécurité alimentaire ? La sécurité alimentaire a toujours été un défi géopolitique complexe pour les pays. Le manque de nourriture peut mener à une agitation sociale, une récession économique et même à la guerre. Regardez par exemple ce qu’il se passe au Vénézuela. Pour résoudre des problèmes mondiaux comme l’insécurité alimentaire, de nombreux robots émergent. L’abeille-robot de Russie n’est pas la première du genre. En 2017, un groupe de chercheurs de l’Institut National Japonais des Sciences et Technologies Industrielles Avancées a dévoilé des drones capables de polliniser les plantes. A l’époque, les drones étaient contrôlés à distance par des personnes, mais les chercheurs ont indiqué qu’ils travaillaient sur une version autonome. Des fermes entières sont également automatisées grâce à des robots. Dans le projet Hands Free Hectare (HFHa), un effort conjoint entre l’Université Adams Harper et Precision Decision, des fermes entières ont été automatisées. Jusqu’a présent, HFHa a déployé des robots dans 2 fermes pour faire pousser du blé l’hiver.

Eradiquer la faim est l’une des principales priorités des Nations unies pour cette décennie. Pourtant, le monde semble reculer vis-à-vis de cet enjeu, avec une augmentation de 60 millions de personnes souffrant de la faim au cours des cinq dernières années, pour atteindre un nombre estimé à 690 millions dans le monde.

Pour aider à renverser cette tendance, une équipe de 70 chercheurs a récemment publié une série de huit études marquantes dans les domaines de l’alimentation naturelle, des plantes naturelles et de la durabilité de la nature. Les scientifiques se sont tournés vers l’apprentissage automatique pour passer au peigne fin 500 000 études et livres blancs qui décrivent le système alimentaire mondial. Les résultats montrent qu’il existe des solutions pour lutter contre la faim dans le monde au cours de cette décennie, mais aussi qu’il existe d’énormes lacunes dans les connaissances que nous devons combler pour garantir que ces solutions soient équitables et ne détruisent pas la biosphère.

Les résultats, ainsi qu’une autre analyse réalisée par l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture et le Centre allemand de recherche sur le développement, montrent que le monde doit investir 14 milliards de dollars par an au cours de la décennie pour mettre fin à la faim, soit le double des niveaux actuels.

L’analyse de l’apprentissage machine montre où cet argent pourrait être ciblé pour tirer le meilleur parti de l’aide.

L’analyse montre également que de nombreuses études antérieures se sont largement concentrées sur les rendements des cultures plutôt que sur l’amélioration du bien-être humain, qui est une mesure de succès beaucoup plus holistique. Peu d’études ont pris en compte la nutrition, le rendement métrique des récoltes passe complètement à côté ou la manière de préparer les agriculteurs au changement climatique futur. Ces domaines nécessitent davantage de recherche et rapidement si l’on veut que les investissements destinés à mettre fin à la faim soient dépensés de manière judicieuse.

D’autres groupes ont également avancé des idées sur la manière d’équilibrer le bien-être et de préserver la planète en apportant des solutions à nos régimes alimentaires, au gaspillage de nourriture et au système agricole, notamment le rapport EAT-Lancet de l’année dernière.

La suite ici (Brian Kahn)

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