NaLamKI — projet de technologies d'IA pour une agriculture durable
L'évolution du climat, le manque de travailleurs qualifiés, l'utilisation de pesticides : un large éventail de facteurs influence la qualité et le fonctionnement des processus agricoles. Des chercheurs de l'Institut de télécommunications Fraunhofer (HHI), également connu sous le nom d'Institut Heinrich Hertz, cherchent à rendre l'agriculture plus efficace et durable grâce au cloud computing et aux technologies d'intelligence artificielle.
Dans le cadre du projet NaLamKI, ils travaillent avec des partenaires à la création d'une plateforme « logiciel en tant que service », qui collecte des informations sur les appareils et les machines afin de constituer une base de données pour les prévisions et l'aide à la décision. Le secteur agricole est confronté à de sérieux défis : les agriculteurs allemands ressentent déjà les conséquences profondes du changement climatique, et devront s'y adapter davantage à l'avenir.
La hausse des températures et la modification des précipitations affectent toutes les variables agricoles, de la croissance des cultures et des rotations à le travail du sol. L'IA décentralisée dans le cloud et l'IA centralisée dans les exploitations peuvent aider à rendre ce processus d'adaptation aux conditions changeantes plus efficace, à accélérer le processus dans tous les domaines de l'agriculture et ainsi à rendre l'écosystème global plus flexible et tourné vers l'avenir.
C'est là qu'intervient le projet NaLamKI. Les actions du projet se concentreront sur la création d'une plateforme cloud « logiciel en tant que service » (SaaS) avec des interfaces ouvertes pour les fournisseurs du secteur agricole et industriel, ainsi que pour les fournisseurs de solutions spécialisées en phytotechnie.
En combinant les données de capteurs et de machines collectées par satellites et drones, capteurs du sol, robotique, collecte manuelle et données d'inventaire, il est possible de créer un pool de données grâce auquel les processus agricoles peuvent être optimisés de manière plus durable à l'aide de méthodes avancées d'intelligence artificielle.
Les applications d'intelligence artificielle déployées sur la plateforme aident les agriculteurs à analyser l'état des cultures et des sols sur de vastes surfaces, à modifier l'organisation des processus de protection des plantes et de fertilisation, tels que l'irrigation, l'épandage d'engrais et la lutte contre les ravageurs, afin de garantir une récolte suffisante, tant en qualité qu'en quantité, ainsi que de réduire les émissions et préserver la biodiversité.
Par exemple, l'utilisation ciblée des produits phytosanitaires augmente le rendement, réduit les coûts, préserve les ressources et protège activement l'environnement.
« Outre le changement climatique, le manque de main-d'œuvre qualifiée affecte également la qualité et le fonctionnement des processus agricoles. Ainsi, il arrive souvent que l'état des plantes ne puisse être contrôlé que sur la base d'échantillons très limités. Actuellement, il est impossible de détecter et de déterminer avec précision l'état de l'eau du sol ou une infestation par des ravageurs, par exemple sur de grandes surfaces agricoles. Nous étudions notamment l'analyse d'images issues de drones, de satellites et de caméras robotisées, et rendons les résultats exploitables pour les agriculteurs »
Pour résoudre ce problème, l'institut développe dans le cadre du projet des méthodes d'intelligence artificielle destinées à analyser les données de télédétection afin de modéliser les processus agricoles et de créer des réseaux 5G sur les terres agricoles. En combinant toutes les données, les scientifiques obtiendront une vue des caractéristiques des surfaces cultivées, dont on ne disposait pratiquement pas auparavant.
Les agriculteurs pourront interagir avec l'IA et poser des questions. Par exemple, à partir des indicateurs actuels d'humidité du sol et de maladies des cultures, l'IA pourra donner des instructions à suivre et montrer les effets de différents scénarios. Concrètement, un tableau de bord affichant la surface des terres agricoles et l'état actuel du sol s'affichera sur une tablette. En cliquant sur des zones précises, l'agriculteur obtiendra des informations sur des problèmes tels qu'un niveau d'eau insuffisant, ainsi que des recommandations sur la meilleure façon d'y remédier.
Les données d'apprentissage et les services d'IA seront fournis de manière décentralisée grâce à Gaia-X, l'infrastructure cloud européenne sécurisée pour les données. De plus, un système d'IA décentralisé à apprentissage distribué sera créé, dont les données seront stockées localement dans les exploitations. Les agriculteurs pourront partager des modèles d'IA et les transférer sur la plateforme NaLamKI afin d'améliorer en permanence les algorithmes. La plateforme sera ouverte aux fournisseurs tiers. Par exemple, les start-ups pourront proposer sur la plateforme leurs solutions innovantes en matière d'intelligence artificielle.
La collecte initiale de données pour le processus de développement du modèle d'IA est déjà terminée. En particulier, des images prises par un robot lors de la plantation de pommiers dans une exploitation fruitière de la région du Palatinat en Allemagne sont désormais disponibles. À cette fin, les données de différents capteurs, tels que les capteurs de position, LIDAR, les caméras RGB et multispectrales, ont été collectées, analysées et combinées pendant qu'un robot autonome parcourait la plantation.
L'objectif est de créer une représentation significative des arbres du verger, permettant de déterminer le nombre et le degré de maturité des fruits, le diamètre du tronc, l'état des cultures individuelles et du sol environnant. Cela comprend également la détection d'obstacles, en particulier d'êtres vivants dans une végétation dense, sur le trajet parcouru.
« Nous évaluons les données au fur et à mesure de leur passage à travers la plantation. Les informations collectées sont combinées à la carte des populations d'arbres fruitiers et affichées sur la carte de la parcelle. Sur la base de ces données, une documentation est créée pour l'agriculteur »
