À l'Institut Earlham (IE), les techniques basées sur l'intelligence artificielle telles que l'apprentissage automatique sont en train de passer d'une simple prémisse passionnante à des applications réelles, là où c'est le plus nécessaire :améliorer l'efficacité et la précision à la ferme.

Chercheurs du groupe Zhou à l'IE, en coopération avec G's Growers d'Ely, ont développé une plateforme d'apprentissage automatique, AirSurf-laitue, qui fonctionne avec la vision par ordinateur et des images ultra-échelle prises du ciel pour aider à catégoriser les cultures de laitue dans les champs.

Le logiciel avancé comprend la mesure de la quantité, la taille et l'emplacement précis pour aider les agriculteurs à récolter avec précision et à mettre la récolte sur le marché de la manière la plus efficace possible. Surtout, cette technologie peut être appliquée à d'autres cultures, élargir les possibilités d'impact positif tout au long de la chaîne alimentaire.

La laitue est une grosse affaire, surtout en East Anglia, avec 122, 000 tonnes produites au Royaume-Uni chaque année. Jusqu'à 30% du rendement peut être perdu en raison d'inefficacités dans le processus de croissance ainsi que des stratégies de récolte, lequel, s'il est composé, pourrait fournir une impulsion économique importante.

Il est très important que les agriculteurs et les producteurs sachent précisément quand les cultures seront prêtes à être récoltées, afin qu'ils puissent mettre en branle la planification de la logistique, commercialiser et commercialiser leurs produits plus loin dans la chaîne.

Traditionnellement, cependant, mesurer les récoltes dans les champs a pris beaucoup de temps et de main-d'œuvre, ainsi que sujette à l'erreur ; par conséquent, de nouvelles solutions d'IA basées sur des images aériennes peuvent fournir une méthode beaucoup plus robuste et efficace.

Un autre obstacle à l'efficacité est le fait que les conditions météorologiques défavorables, qui ont augmenté ces dernières années, peut perturber considérablement les temps de récolte, car les cultures mettent des temps différents à mûrir.

La technologie AirSurf—développée par les membres du groupe Zhou, y compris les premiers auteurs de l'article sur le projet, Alan Bauer et Aaron Bostrom—utilise le « deep learning » (une technique d'apprentissage automatique structurée en profondeur) combiné à des analyse d'imagerie à ultra-large échelle pour mesurer la laitue iceberg dans un mode à haut débit. Ceci est capable d'identifier la quantité et l'emplacement précis des plants de laitue, avec l'avantage supplémentaire de reconnaître la qualité de la récolte, c'est-à-dire petit, têtes de laitue moyennes ou grosses.

La combinaison de ce système avec le GPS permet aux agriculteurs de suivre avec précision la distribution de la taille de la laitue dans les champs, qui ne peut qu'aider à augmenter la précision et l'efficacité des pratiques agricoles, y compris le temps de la récolte.

Premier auteur, Alan Bauer à l'IE, a déclaré : « Cette collaboration interdisciplinaire intègre la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique à l'entreprise de culture de la laitue pour démontrer comment nous pouvons améliorer les rendements des cultures à l'aide de l'apprentissage automatique. »

Chef de groupe à l'IE, Dr Ji Zhou, a déclaré :« Mon laboratoire est désireux de rechercher toutes les approches possibles pour traduire notre recherche financée par des fonds publics dans la conception d'algorithmes, apprentissage automatique, vision par ordinateur, et la phénomique des cultures aux techniques et outils qui peuvent être utilisés par les partenaires universitaires et industriels pour résoudre des problèmes difficiles dans la recherche et la production végétales.

« En utilisant nos travaux de recherche soutenus par le BBSRC et d'autres projets financés conjointement par le public et l'industrie, nous nous sommes associés à G's, les principaux producteurs de légumes au Royaume-Uni, doter notre filière Agroalimentaire de méthodes intelligentes et précises de surveillance et d'analyse des cultures, pour lesquels nous sommes convaincus que de meilleures décisions de gestion des cultures et une meilleure commercialisation des cultures pourraient être obtenues grâce à nos efforts conjoints".

Partenaire de l'industrie chez G's Growers, Responsable Innovation Jacob Kirwan, a ajouté :" L'agriculture à grande échelle signifie que la précision est essentielle pour garantir que nous produisons des cultures d'une manière écologiquement et économiquement durable. L'utilisation de technologies comme AirSurf signifie que les producteurs sont capables de comprendre la variabilité de leurs champs et de leurs cultures à un niveau beaucoup plus élevé niveau de détail qui était auparavant possible.

« Les décisions qui peuvent alors être prises à partir de ces informations, telles que diverses applications d'intrants et d'irrigation; changer les stratégies de récolte et planifier le moment optimal pour vendre la récolte, contribueront tous à augmenter les rendements des exploitations et à améliorer la productivité des exploitations. »