L. Bardon . – Il y a un an une équipe de chercheurs publiait un papier de recherche dans Nature concernant HyperFoods, un système d’IA cartographiant les molécules anti-cancer contenues dans nos aliments. 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. Pour faire pousser des aliments, l’IA est aussi mise à contribution. Par exemple, le MIT a créé un « ordinateur d’alimentation » utilisant l’IA pour évaluer les conditions de croissance des cultures et ajuster les conditions pour maximiser la croissance et les rendements. Alors que les gouvernements cherchent de nouveaux moyens de lutter contre le problème de l’approvisionnement alimentaire lié au changement climatique, à la hausse du prix des cultures ou à la croissance de la population, les robots pourraient devenir les plus importants agriculteurs de demain.
Une nouvelle recherche utilisant l’apprentissage machine et permettant de prédire la croissance et la santé des racines grâce à l’imagerie de surface a été publiée le 14 juin dans Plant Methods.
Alors que les drones deviennent moins chers et que le matériel permettant de capturer des images physiques lors d’essais de cultures est devenu plus facile, l’analyse de grandes quantités d’informations visuelles a constitué un obstacle majeur. Et, en les distillant en données utiles que les phytogénéticiens peuvent utiliser.
En utilisant des images de drones, la plateforme Pheno-i peut maintenant fusionner les données de milliers d’images haute résolution, en les analysant grâce à l’apprentissage automatique pour produire un tableur. Cela permet aux scientifiques de savoir exactement comment les plantes réagissent aux stimuli sur le terrain en temps réel.
Grâce à cette technologie, les phytogénéticiens peuvent maintenant réagir immédiatement, en appliquant des engrais si un nutriment particulier manque, ou de l’eau. Les données permettent également aux scientifiques de découvrir rapidement quelles sont les cultures les plus résistantes aux chocs climatiques, afin de pouvoir conseiller aux agriculteurs de cultiver des variétés plus résistantes à la sécheresse ou à la chaleur.
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