Intelligence artificielle et culture et production d'huile d'olive
Intelligence artificielle et culture et production d'huile d'olive
Intelligence artificielle : une équipe de recherche internationale a apporté l'innovation dans la production d'huile d'olive
Des scénarios à court terme sur lesquels baser les investissements, prendre des mesures préventives et agir en matière de pratiques agronomiques seront à la disposition des producteurs d'huile d'olive avec l'aide de Intelligence artificielle (IA), grâce à une équipe de recherche internationale.
L'équipe de recherche commune du Conseil national italien de la recherche (CNR), du Agence des nouvelles technologies, de l'énergie et du développement durable (ENEA) et le Université de Californie, Berkeley, a réussi à développer un algorithme réellement accessible à toute personne intéressée, qui peut prédire la taille de la récolte d'une oliveraie sur la base des données climatiques de la zone spécifique.
L’algorithme a appris à faire ces prédictions sur la base de données italiennes des 15 dernières années et a essentiellement découvert la manière dont différents phénomènes climatiques affectent les cultures. L'algorithme analyse les conditions météorologiques pendant la période du cycle de culture de l'olivier et les chercheurs ont ainsi pu identifier les risques climatiques potentiels et leur impact sur la production.
Au total, les données de récolte de 66 provinces italiennes au cours de la période 2006-2020 ont été analysées et à partir de cette analyse, les facteurs qui ont causé les pires récoltes ont été révélés. Mais la recherche ne s’est pas limitée à identifier les facteurs de risque, elle est allée plus loin et a ensuite regroupé ces différentes variables par deux mois, dressant une liste de variables et examinant comment elles interagissaient au fil du temps. Ils ont ainsi réussi à fournir une prévision à court terme, qui, selon eux, est trois fois plus précise et meilleure que s'ils avaient effectué une analyse à une seule variable.
Ils ont ensuite examiné quelles variables climatiques saisonnières produisaient des récoltes médiocres ou excessivement bonnes et ont complètement laissé de côté celles qui produisaient des récoltes proches de la moyenne. Autrement dit, en considérant le minimum et le maximum, ils ont pu se concentrer essentiellement sur les effets que les variables climatiques ont sur la production, indépendamment de ce que fait chaque producteur.
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Les chercheurs soutiennent que si l’algorithme continue à être entraîné avec davantage de données géographiques, plus les prédictions qu’il fait deviendront « générales » et pourront donc être utilisées à l’échelle d’un État, voire à plus grande échelle.
Le sujet a été mis en avant par le site spécialisé Temps d'huile d'olive, où la chercheuse qui a participé à l'étude, Ariana Di Paola, a déclaré que : « Nous travaillons à comprendre les indicateurs climatiques qui peuvent déclencher de mauvaises conditions et la possibilité associée de conséquences négatives pour la production. olive. Des exemples de tels indicateurs sont les conditions qui favorisent le développement de la mouche de l'olivier ou les températures hivernales élevées qui peuvent altérer le cycle de l'olivier et avoir un impact sur la floraison et la pollinisation. Comprendre la saisonnalité de chaque instant nous permet de prédire ce à quoi nous devons nous attendre dans un avenir proche. Ce sont des scénarios à court terme sur lesquels baser les investissements, prendre des mesures préventives et agir en matière de pratiques agronomiques.
SOURCE: Intelligence artificielle : une équipe de recherche internationale a apporté l'innovation dans la production d'huile d'olive – sofokleousin.gr
Oléiculture : augmenter les rendements et réduire les coûts grâce à l'intelligence artificielle
Selon Olive Oil Times, des chercheurs andalous développent un nouvel outil qui permettra aux agriculteurs de tirer parti Intelligence artificielle (IA) pour savoir quand leurs olives sont prêtes à être récoltées.
Citoliva, une entreprise de recherche et de technologie à but non lucratif, reste convaincue que son modèle prédictif basé sur l'IA pourrait améliorer les rendements et réduire les coûts de production. Ses dirigeants estiment qu'un tel modèle sera prêt à être utilisé commercialement dans deux ans.
En collaboration avec le ministère espagnol de l'Industrie, du Commerce et du Tourisme et les quatre partenaires du secteur privé de Citoliva travaillant sur le projet, l'organisation estime que la nouvelle technologie permettra aux agriculteurs de prédire le moment de la teneur maximale en huile d'olive sans se rendre plusieurs fois dans les vergers.
Les chercheurs ont ajouté que cela devrait réduire le temps consacré à l’analyse des informations et le coût de la récolte, tout en permettant des estimations de production plus précises.
« L’outil est actuellement en phase de recherche. L'idée est qu'il fonctionne avec une combinaison de données fournies par des images satellite et des capteurs au sol, et que l'agriculteur pourrait le faire fonctionner depuis son appareil mobile », a déclaré Carmen Capiscol, responsable de la recherche, du développement et de l'innovation chez Citoliva, pour ajouter à » poursuit : « Les utilisateurs potentiels n’ont pas encore été déterminés, mais il est probable que l’approche s’adressera aux membres des coopératives plutôt qu’aux producteurs individuels. »
Indépendamment du coût et de la facilité d'utilisation, Capsicol estime que cet outil aidera les oléiculteurs à récolter au moment le plus approprié. Ceci est considéré comme encore plus important en raison du changement des conditions et des modèles climatiques en Andalousie et dans tout le bassin méditerranéen, modifiant plus largement certains des moments clés du développement de l'olivier.
Il convient toutefois de noter que les chercheurs n’ont pas encore déterminé le coût d’installation des capteurs nécessaires ou de l’utilisation du dispositif portable pour les agriculteurs.
SOURCE: Oléiculture – Augmenter les rendements et réduire les coûts grâce à l’intelligence artificielle (IA) – Ypaithros.gr
L'intelligence artificielle révolutionne la météorologie
Google, Huawei et d'autres sociétés lancent des modèles d'IA qui améliorent la précision des prévisions météorologiques
Une nouvelle génération d’algorithmes d’intelligence artificielle (IA), dont certains fonctionnent même sur un simple ordinateur portable, promet de meilleures prévisions météorologiques que les modèles des météorologues d'aujourd'hui qui nécessitent des superordinateurs. Le dernier développement vient de Esprit profond, une société d'intelligence artificielle qui fait désormais partie du groupe Google, qui a présenté dans le magazine Science un modèle d'intelligence artificielle déjà très performant.
Le modèle GraphCast produit des données plus précises prévisions météo à dix jours que le modèle conventionnel du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), considéré comme le premier service météorologique au monde. L'algorithme final prend moins d'une minute pour fournir des prévisions sur dix jours Et le nouveau modèle donne des prévisions en quelques minutes, ne nécessitant rien de plus qu'un simple ordinateur, contrairement aux supercalculateurs du CEPMMT qui prennent des heures pour chaque prévision.
Éducation Les modèles mathématiques utilisés aujourd'hui par les météorologues divisent la Terre en grands carrés et utilisent les lois de la physique des fluides pour simuler le comportement de l'atmosphère dans le futur, en utilisant comme point de départ les mesures disponibles des conditions actuelles. Cette approche est exigeante en termes de calcul, et peu de services météorologiques peuvent se permettre de mettre à jour leurs rapports plus de quatre fois par jour. En revanche, les modèles d’IA ne résolvent pas les équations physiques. Ils apprennent, à l'aide d'exemples – observations météorologiques des années précédentes – à reconnaître les modèles de comportement de l'atmosphère et à prédire comment des paramètres tels que la pression, la température et la vitesse du vent interagissent.
Pour former GraphCast, les chercheurs de DeepMind ont utilisé des données du CEPMMT s'étalant sur 40 ans. Il a fallu des dizaines d'ordinateurs et quatre semaines pour achever le processus, mais l'algorithme final et entraîné prend moins d'une minute pour produire des prévisions sur dix jours, qui surpassent les prévisions conventionnelles du CEPMMT dans 90% de références.
L'algorithme de DeepMind n'est pas le seul à atteindre des performances spectaculaires. Plus tôt cette année, la société chinoise Huawei, surtout connue pour ses téléphones mobiles, a présenté son propre modèle similaire dans la revue Nature, tandis que Google a lancé son outil expérimental de prévision sur 24 heures, MetNet-3, qui surpasse la plupart des rapports des services météorologiques en termes de précision. . Le CEPMMT lui-même propose des données expérimentales sur l’IA depuis septembre. Les progrès sont impressionnants, même si certains météorologues et physiciens restent sceptiques, en partie parce que la nouvelle technologie agit comme une « boîte noire » qui produit des résultats mais n’explique pas comment ils ont été obtenus. Il est probable que l’IA soit utilisée parallèlement et en complément aux modèles mathématiques de l’atmosphère.
Ce qui est sûr, cependant, c’est que l’intelligence artificielle est restée dans le domaine de la météorologie.
par Vangelis Pratikakis
SOURCE: L'intelligence artificielle révolutionne la météorologie – www.in.gr
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