Une équipe de chercheurs de la Pennsylvania State University et de l'École Polytechnique Fédérale de Lausanne, en Suisse, ont a tourné l’œil aiguisé de l’intelligence artificielle vers l’agriculture, en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond pour aider à détecter les maladies des cultures avant qu'elles ne se propagent.
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"S'il peut faire des grimaces, il peut provoquer des maladies des plantes."
La plupart des cultures dans les régions développées sont cultivées dans le cadre d’exploitations à grande échelle, où des ressources financières et humaines suffisantes aident à lutter rapidement contre les maladies. Dans les régions en développement, jusqu'à 80 pour cent de la production agricole est réalisée par de petits exploitants agricoles, selon
l'étude publié dans Frontiers in Plant Science. Ces exploitations à petite échelle sont plus sujettes aux effets dévastateurs des maladies des cultures, qui peuvent anéantir des récoltes entières et conduire à une famine localisée ou généralisée. Le problème est aggravé par le fait que jusqu’à 50 pour cent de la population mondiale souffrant de la faim vit dans des ménages de petits exploitants agricoles, avec trop peu de ressources pour lutter rapidement contre les maladies des cultures.La vision industrielle a excellé dans la formation des voitures à conduire de manière autonome, dans le diagnostic du cancer et dans l'identification de vos amis sur des photos, et cette nouvelle application est prête (pour ainsi dire) à être évaluée.
"Nous savions que l'apprentissage automatique allait changer la donne, comme il se révèle aujourd'hui, grâce à un meilleur moteur de recherche résultats pour les voitures autonomes », a déclaré David Hughes, co-auteur de l’étude et professeur à Penn State, à Digital Trends. "Et les leçons de l'apprentissage profond dans Facebook a été une grande motivation », a-t-il déclaré, faisant référence aux développements du géant des médias sociaux en matière de reconnaissance d’images. "Nous avons donc pensé que s'il pouvait faire face, il pouvait provoquer des maladies des plantes."
Avec l'auteur principal Sharada Mohanty et le co-auteur Marcel Salathé de l'EPFL, Hughes a développé un programme suffisamment rapide, efficace et compact pour être intégré dans un téléphone intelligent. Ils ont entraîné l’algorithme en lui fournissant d’énormes ensembles de données – plus de 50 000 images – rassemblées dans le cadre de VillageVégétal, une archive en ligne en libre accès de photos de plantes, y compris des images de maladies des plantes. Grâce à ces données, les chercheurs ont entraîné l’algorithme pour identifier 26 maladies différentes chez 14 espèces végétales différentes.
Après la phase de formation, le programme a fonctionné avec une précision de 99,35 %, donnant à tout utilisateur de smartphone la possibilité d'identifier les maladies avec l'œil d'un expert bien formé.
"Nous nous améliorons constamment", a déclaré Hughes. « Cela passe par l’utilisation de davantage de données et d’algorithmes plus raffinés. Nous espérons avoir cela dans un téléphone dans les mois à venir. Nous sommes une petite entreprise, donc avec plus de carburant, nous pourrions faire bouger davantage de choses pour le bien commun. Après tout, nous en avons besoin. Le monde se dirige vers neuf milliards d’habitants et les nourrir est notre unique défi – nous pensons que les informaticiens jouent un rôle crucial dans cet effort.
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