OK, téléphone : à quoi ressemblent mes cultures ?

Catégorie: Non classé Posté 02 octobre

Certains producteurs de manioc peuvent ne pas être en mesure de distinguer la traînée brune débilitante d'une plante de la tache foliaire brune troublante d'une autre, mais une IA compatible avec les smartphones le peut.

Filaire rapports que les chercheurs ont développé une IA légère de reconnaissance d'images qui peut identifier les maladies de la plante de manioc sur la base d'images de ses feuilles. Cela pourrait être utile, car le manioc est l'un des tubercules les plus consommés sur la planète, mais il est cultivé principalement dans les pays en développement où l'accès à l'expertise pour diagnostiquer des problèmes de culture inhabituels peut être limité.

Dans un article publié sur l'arXiv , les chercheurs à l'origine de la nouvelle IA expliquent comment ils ont utilisé une technique connue sous le nom d'apprentissage par transfert pour recycler un réseau neuronal de reconnaissance d'images existant en utilisant seulement un petit nombre de nouvelles images. Avec seulement 2 756 images de feuilles de manioc capturées sur des plantes en Tanzanie, l'équipe a pu créer un logiciel basé sur la bibliothèque TensorFlow AI de Google qui pourrait identifier de manière fiable trois maladies des cultures et deux types de dommages causés par les ravageurs. Il pourrait, par exemple, discerner la tache brune des feuilles avec une précision de 98 %. L'IA est également suffisamment petite pour être chargée et exécutée sur un smartphone et n'a pas besoin d'envoyer des données dans le cloud pour traitement, bien qu'elle ne soit pas encore disponible pour les utilisateurs.

L'automatisation semble de plus en plus se diriger vers le terrain. Le mois dernier, le constructeur de tracteurs John Deere acquis une entreprise d'intelligence artificielle de la Silicon Valley, qui cible avec précision les désherbants à l'aide de l'apprentissage automatique, pour la modique somme de 300 millions de dollars. Et un projet pilote au Royaume-Uni a récemment vu des chercheurs s'occuper d'un champ plein d'orge en utilisant uniquement des robots.