Des scientifiques ont mis au point un algorithme de pointe pour estimer les quantités de fleurs sur les arbres fruitiers en utilisant uniquement des images de smartphones. Le système peut prédire les récoltes plusieurs mois à l’avance, offrant aux agriculteurs des économies de temps, de coûts et d’eau significatives.
Des chercheurs du Chili et d’Espagne se sont associés avec le National Robotarium au Royaume-Uni pour développer cet algorithme innovant. Fernando Ouat Chien, chercheur principal du National Robotarium, a souligné les limites des méthodes d’estimation manuelle utilisées par les agriculteurs dans le monde entier, qui comportent souvent des marges d’erreur substantielles.
L’agriculture consomme environ 70% des ressources en eau douce mondiales, dont près de la moitié est gaspillée. Environ 50% des fruits et légumes récoltés destinés à la consommation humaine finissent par être jetés.
L’intelligence artificielle dans le comptage des fleurs peut atténuer ce gaspillage et augmenter la productivité des agriculteurs en améliorant l’allocation en eau et en engrais. Chien a souligné comment concentrer les efforts sur les zones à haut rendement pourrait optimiser les ressources, réduire l’empreinte environnementale et maximiser les rendements des cultures.
Le système d’IA a été testé sur le terrain dans un verger espagnol, prédisant avec précision le nombre de fleurs avec un taux de réussite de 90%, par rapport aux comptages manuels qui se situent généralement entre 50% et 70%. L’algorithme peut reconnaître les motifs, formes et couleurs uniques de fleurs même lorsqu’elles sont partiellement masquées ou entremêlées.
En septembre, les chercheurs vérifieront les prévisions de l’IA par rapport aux récoltes de pêches réelles. En cas de succès, l’approche pourrait être adaptée à des cultures essentielles telles que les pommes, les poires et les cerises.
Chien a souligné l’application mondiale potentielle de cette technologie pour diverses cultures fruitières, y compris celles cultivées au Royaume-Uni.
Bien que l’agriculture soit l’une des plus anciennes industries au monde, elle reste parmi les moins efficaces. Cependant, les agriculteurs adoptent de plus en plus des technologies telles que l’intelligence artificielle, les drones et les robots pour rationaliser les opérations, être plus respectueux de l’environnement et améliorer la rentabilité.
Par exemple, la start-up allemande Constellar a développé un système de surveillance des cultures basé sur des satellites qui aide les agriculteurs à anticiper les dommages aux cultures plusieurs jours, voire plusieurs semaines à l’avance.
Une autre entreprise émergente, la société belge Robovision, a créé une plateforme pour gérer des systèmes de vision pilotés par l’IA dans les exploitations agricoles, illustrant l’évolution technologique rapide de l’industrie.
Révolutionner l’agriculture avec l’intelligence artificielle : élargir les possibilités
Dans le domaine de l’agriculture, l’union de l’intelligence artificielle (IA) et des technologies innovantes continue d’ouvrir la voie à des changements transformateurs dans les pratiques et l’efficacité agricoles. Alors que l’utilisation de l’IA pour le comptage des fleurs sur les arbres fruitiers marque une avancée significative, il reste des questions et des aspects à considérer concernant l’impact plus large et les défis associés à la révolution de l’agriculture avec l’IA.
Quelles sont les questions clés ?
– Comment l’IA peut-elle être exploitée au-delà du comptage des fleurs pour optimiser divers aspects de l’agriculture ?
– Quels défis les agriculteurs rencontrent-ils pour adopter et mettre en œuvre les technologies IA à plus grande échelle ?
– Existe-t-il des considérations éthiques concernant l’utilisation de l’IA dans l’agriculture, telles que la confidentialité des données et la dépendance technologique ?
Défis et controverses clés
Un des principaux défis associés à l’adoption généralisée de l’IA en agriculture est l’investissement initial requis pour la mise en œuvre de ces technologies. Les petits agriculteurs, en particulier dans les régions en développement, peuvent rencontrer des obstacles pour accéder et se permettre des solutions d’IA qui pourraient potentiellement améliorer leur productivité et leur durabilité.
De plus, il existe des préoccupations concernant le risque de suppression d’emplois que pourrait entraîner l’adoption de l’IA en agriculture. À mesure que davantage de tâches sont automatisées grâce à des systèmes pilotés par l’IA, le besoin de main-d’œuvre humaine dans certaines activités agricoles pourrait diminuer, entraînant des changements dans la main-d’œuvre agricole.
Avantages et inconvénients
Avantages :
– Efficacité accrue : les technologies d’IA peuvent permettre une surveillance précise des cultures, entraînant une allocation optimisée des ressources et des rendements améliorés.
– Durabilité : en réduisant le gaspillage d’eau et d’engrais, les applications pilotées par l’IA en agriculture peuvent contribuer aux efforts de conservation de l’environnement.
– Avantages économiques : une productivité améliorée et des capacités prédictives peuvent se traduire par des profits plus élevés pour les agriculteurs, améliorant finalement les moyens de subsistance.
Inconvénients :
– Implications financières : les coûts initiaux et la maintenance des systèmes d’IA peuvent poser des défis financiers pour les agriculteurs, en particulier pour ceux disposant de ressources limitées.
– Dépendance à la technologie : s’appuyer fortement sur l’IA pour des décisions agricoles critiques peut soulever des préoccupations concernant les vulnérabilités aux défaillances du système ou aux menaces de cybersécurité.
– Considérations éthiques : des questions liées à la confidentialité des données, la propriété des données agricoles collectées par les systèmes d’IA et la distribution équitable des avantages technologiques au sein des communautés agricoles doivent être abordées.
L’intelligence artificielle a un immense potentiel pour révolutionner l’agriculture, mais une approche équilibrée prenant en compte les défis et controverses est essentielle pour une intégration technologique durable et inclusive dans le secteur agricole.
Pour découvrir d’autres applications innovantes de l’IA en agriculture, visitez AGRitecture.
The source of the article is from the blog elblog.pl