L'intelligence artificielle aide les producteurs de fraises à contrôler les maladies

En Floride, les producteurs de fraises utilisent depuis de nombreuses années le système SAS (Strawberry Advisory System) conçu par l'UF/IFAS (University of Florida Institute of Food and Agricultural Sciences) pour leur indiquer quand pulvériser des fongicides pour prévenir les maladies. 

 

Le SAS fonctionne avec les données générées par des stations automatiques installées à proximité des champs de fraises. Avec l'objectif de déterminer la durée d'humidité des feuilles (leaf wetness duration/LWD), un facteur critique dans l'évaluation du risque de maladies fongiques telles que la pourriture botrytique des fruits et l'anthracnose. Mais ces mesures proviennent de capteurs dont la précision et la fiabilité sont limitées et dont l'étalonnage est difficile.

 

Des scientifiques de UF/IFAS ont récemment publié les résulats de leur recherche qui montrent que l'intelligence artificielle peut améliorer la détection de l'humidité des feuilles (LWD). L'algorithme innovant utilisant des technologies d'imagerie haute résolution et d'apprentissage profond, a eu un taux de réussite de 96% dans la détection par rapport aux observations manuelles, et un taux de précision de 84% par rapport aux capteurs et modèles actuels de SAS.

 

Ces résultats vont entrainer le remplacement des capteurs d’humidité actuels par ce système d’imagerie qui sera intégré au SAS. 

 

 

 

source : foodprocessing.com.au, mdpi.com