L’intelligence artificielle est présentée comme une solution universelle par les experts en innovation, les politiciens et les fournisseurs. mais qu’en est-il de son request concrète et de sa capacité à prouver son utilité ?
De nombreuses start-ups émergent dans le sillage de ChatGPT, Gemini, Claude et LLaMA. Une étude menée en Bavière révèle que la réalité du terrain est complexe. L’agriculture utilise encore massivement des herbicides, malgré l’essor de l’agriculture biologique et le renforcement des réglementations. L’objectif est de réduire leur utilisation, avec une diminution de moitié prévue en Bavière d’ici 2028.La numérisation peut-elle apporter une solution ? Des approches prometteuses sont actuellement à l’étude.L’agriculture moderne est déjà largement numérisée, de l’analyze des sols et des données météorologiques à l’optimisation des semences et à la mesure des rendements. Le parc de machines agricoles numériques est vaste, allant des moissonneuses-batteuses géantes aux petits robots de désherbage autonomes. Ces derniers sont censés éliminer les plantes indésirables, communément appelées mauvaises herbes. Mais comment la machine peut-elle identifier avec précision ce qui ne devrait pas pousser ?
Le sorgho, une céréale et une culture énergétique, est la cinquième céréale la plus importante au monde en termes de superficie cultivée, selon l’Organisation des Nations unies pour l’alimentation et l’agriculture (FAO). Il gagne en popularité auprès des végétaliens et des végétariens.Les agriculteurs allemands apprécient cette plante comme matière première renouvelable pour les installations de biogaz, car elle nécessite moins d’eau que le maïs, résiste bien à la sécheresse et n’a pas besoin de beaucoup d’engrais. cependant, le sorgho a une croissance initiale lente, ce qui favorise le développement d’autres plantes. Comment les agriculteurs peuvent-ils éviter cela sans recourir à des quantités massives d’herbicides ou passer leurs journées dans les champs avec une houe ?
### L’IA jusqu’à l’arrivée du hacker
Un projet collaboratif pluriannuel a réuni des scientifiques de l’Université des Sciences appliquées de Weihenstephan-Triesdorf, de l’Université Technique de Munich, du Center de Technologie et de Promotion des Ressources Renouvelables et de l’Institut agricole de l’État Bavarois pour étudier le contrôle des mauvaises herbes. Ils ont pris l’exemple du sorgho. Les ingrédients : des drones,l’IA et la robotique,trois champs d’essai et le sorgho.Selon Dominik Grimm, l’objectif est de déterminer s’il est possible d’utiliser des drones pour cartographier les zones infestées de mauvaises herbes et d’utiliser ensuite la robotique intelligente pour les éliminer plus efficacement. Les robots de désherbage n’ont pas encore la capacité de nettoyer des champs entiers.
Aller là-bas et enlever les mauvaises herbes
Générer cette facts à partir d’images de drones est l’objectif, explique Grimm, professeur de bioinformatique à l’Université des Sciences Appliquées de Weihenstephan-Triesdorf et à l’Université Technique de Munich.
les difficultés ne doivent pas être sous-estimées : les faux positifs entraînent une baisse des rendements, tout comme les faux négatifs si la mauvaise herbe se développe dans le champ.L’apparence des plantes, qu’elles soient désirables ou indésirables, évolue considérablement avec le temps. De plus, un désherbage excessif peut entraîner une érosion du sol, en particulier sur les pentes. Un ensemble complexe de défis.
### pas besoin de clusters GPU
La première difficulté réside dans l’utilisation des drones eux-mêmes. Les chercheurs ont délibérément opté pour du matériel disponible dans le commerce : de petits drones commerciaux, deux modèles DJI dans différentes gammes de prix.
Ils se sont également concentrés sur les algorithmes d’apprentissage automatique existants tels que UNet, DeepLabv3+ et FCN pour les modèles de reconnaissance d’images utilisés et testés, explique Dominik Grimm. Des ensembles de données de caractéristiques pré-entraînées provenant de données d’images générales, non agricoles, ont été utilisés à cette fin.
L’utilisation d’algorithmes non pré-entraînés serait disproportionnée et inutile dans ce cas. La sélection du modèle a permis aux chercheurs d’utiliser des cartes graphiques relativement modestes du segment grand public avec 24 gigaoctets de mémoire. Selon le bioinformaticien Grimm, cela fonctionnerait même sur une RTX3060 si les paramètres étaient légèrement réduits :
Nous n’avons pas besoin d’un super cluster GPU H100 pour obtenir de bons résultats.
L’IA au service de l’agriculture : entre promesses et défis
Introduction
L’intelligence artificielle (IA) est présentée comme une solution miracle dans de nombreux domaines, y compris l’agriculture. Cependant, l’application concrète de l’IA et sa capacité à prouver son utilité sont souvent plus complexes. Cet article explore les défis et les opportunités de l’IA dans la lutte contre les mauvaises herbes, notamment dans la culture du sorgho.
Le contexte : L’agriculture, entre herbicides et numérisation
L’agriculture moderne est confrontée à un dilemme. D’une part, la pression pour réduire l’utilisation d’herbicides, en particulier en Bavière, en raison de la réglementation et de la demande croissante d’agriculture biologique. D’autre part, la croissance lente de certaines cultures, comme le sorgho, favorise la prolifération des mauvaises herbes. La numérisation,avec son cortège de solutions,pourrait-elle apporter une réponse ?
Le projet : Drones,IA et robots pour désherber le sorgho
Un projet collaboratif en cours en Bavière cherche à utiliser l’IA et la robotique,en s’appuyant sur des drones pour cartographier les zones infestées de mauvaises herbes,et des robots pour les éliminer. L’objectif est d’améliorer l’efficacité du désherbage et de réduire l’utilisation d’herbicides.
Défis et difficultés
Précision : Les faux positifs (élimination de plantes saines) et les faux négatifs (mauvaises herbes non traitées) peuvent affecter les rendements.
Évolution : L’apparence des plantes change avec le temps, compliquant l’identification.
Environnement : Le désherbage excessif peut entraîner une érosion du sol, en particulier sur les pentes.
L’approche technique : Matériel et algorithmes
L’équipe de recherche a opté pour une approche pragmatique :
Matériel commercial : Utilisation de drones commerciaux abordables.
Algorithmes existants : Exploitation d’algorithmes d’apprentissage automatique pré-existants.
Configuration accessible : Pas besoin de matériel coûteux, comme les super clusters GPU.
Tableau récapitulatif : Avantages et inconvénients de l’IA pour le désherbage
| Avantages | Inconvénients |
| :——————————————— | :———————————————– |
| Réduction potentielle des herbicides | Risque de faux positifs/négatifs et impacts sur les rendements |
| Désherbage ciblé | Évolution de l’apparence des plantes |
| Utilisation de matériel et logiciels accessibles | Difficultés liées à l’érosion du sol |
| | Complexité de l’environnement agricole |
FAQ
Quel est le but de cette recherche ?
Déterminer si l’IA peut aider à éliminer les mauvaises herbes de manière plus efficace.
Quelles technologies sont utilisées ?
Drones, IA (apprentissage automatique) et robots.
Qu’est-ce qui rend cette tâche difficile ?
La complexité de l’identification des mauvaises herbes.
Est-ce que cela nécessite du matériel coûteux ?
Non, les chercheurs utilisent du matériel et des logiciels abordables.
* Quels sont les bénéfices potentiels ?
Réduction de l’utilisation d’herbicides et désherbage plus précis.