Intelligence artificielle et culture et production d'huile d'olive

Intelligence artificielle : une équipe de recherche internationale a apporté des innovations à la production d'huile d'olive

Des scénarios à court terme permettant de fonder les investissements, de prendre des mesures préventives et d'agir sur les pratiques agronomiques seront mis à la disposition des producteurs d'huile d'olive grâce à l'aide de Intelligence artificielle (IA), grâce à une équipe de recherche internationale.

L'équipe de recherche conjointe du Conseil national italien de la recherche (CNR), Agence pour les nouvelles technologies, l'énergie et le développement durable (ENEA) et le Université de Californie à Berkeley, a réussi à développer un algorithme, accessible à toute personne intéressée, qui permet de prédire la taille de la récolte d'une oliveraie en fonction des données climatiques de la zone concernée.

L'algorithme a appris à effectuer ces prédictions à partir des données des 15 dernières années en Italie et a ainsi déterminé comment différents phénomènes climatiques affectent les cultures. L'algorithme analyse les conditions météorologiques pendant le cycle de croissance des oliviers, ce qui a permis aux chercheurs d'identifier les risques climatiques potentiels et leurs conséquences sur la production.

Au total, les données de récolte de 66 provinces italiennes sur la période 2006-2020 ont été analysées. Cette analyse a permis de mettre en lumière les facteurs à l'origine des pires récoltes. Mais la recherche ne s'est pas arrêtée à l'identification des facteurs de risque ; elle a approfondi l'analyse en regroupant ces différentes variables par tranches de deux mois, en établissant une liste et en examinant leurs interactions au fil du temps. Les chercheurs ont ainsi pu établir une prévision à court terme, trois fois plus précise et performante qu'une analyse univariée.

Ils ont ensuite examiné les variables climatiques saisonnières qui entraînaient des récoltes médiocres ou excessivement abondantes, en excluant celles qui produisaient des récoltes proches de la moyenne. En d'autres termes, en se concentrant sur les valeurs minimales et maximales, ils ont pu étudier l'influence des variables climatiques sur la production, indépendamment des pratiques de chaque producteur.

également utile concernant Bactrocera Oleae (mouche des olives)

Les chercheurs affirment que si l'algorithme continue d'être entraîné avec davantage de données géographiques, ses prédictions deviendront plus “ générales ” et il pourra donc être utilisé à l'échelle d'un État, voire à une échelle encore plus grande.

Le sujet a été mis en avant par le site web spécialisé. Olive Oil Times, Ariana Di Paola, chercheuse ayant participé à l'étude, a déclaré : “ Nous nous efforçons de comprendre les indicateurs climatiques susceptibles de déclencher des conditions défavorables et leurs conséquences négatives potentielles sur la production d'oliviers. Parmi ces indicateurs, on peut citer les conditions favorisant le développement de la mouche de l'olivier ou les températures hivernales élevées qui peuvent perturber le cycle de l'olivier et impacter la floraison et la pollinisation. La compréhension de la saisonnalité à chaque étape nous permet d'anticiper les évolutions à court terme. Ces scénarios nous servent de base pour orienter nos investissements, prendre des mesures préventives et adapter nos pratiques agronomiques. ”

SOURCE: Intelligence artificielle : une équipe de recherche internationale a apporté des innovations à la production d'huile d'olive – sofokleousin.gr

Culture de l'olivier : 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 de Intelligence artificielle (IA) pour savoir quand leurs olives sont prêtes à être récoltées.

Citoliva, Cette 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 pour une utilisation commerciale d'ici 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 qui travaillent sur le projet, l'organisation estime que cette nouvelle technologie permettra aux agriculteurs de prédire le moment où la teneur en huile d'olive est maximale sans avoir à se rendre à plusieurs reprises dans les oliveraies.

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.

“ Cet outil est actuellement en phase de recherche. L’idée est qu’il fonctionne grâce à une combinaison de données provenant d’images satellites et de capteurs au sol, et que l’agriculteur puisse l’utiliser depuis son appareil mobile ”, a déclaré Carmen Capiscol, responsable de la recherche, du développement et de l’innovation chez Citoliva, avant d’ajouter : “ Les utilisateurs potentiels n’ont pas encore été déterminés, mais il est probable que l’approche ciblera les membres de coopératives plutôt que les producteurs individuels. ”

Indépendamment du coût et de la facilité d'utilisation, Capsicol est convaincu que cet outil permettra aux oléiculteurs de récolter au moment le plus opportun. Ceci est d'autant plus important compte tenu de l'évolution des conditions et des tendances climatiques en Andalousie et, plus largement, dans le bassin méditerranéen, qui modifient certaines étapes 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 ni celui de l'utilisation du dispositif portable par les agriculteurs.

SOURCE: Culture de l'olivier – 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 entreprises 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 Des prévisions météorologiques plus fiables que les modèles actuels des météorologues. qui nécessitent des supercalculateurs. La dernière avancée provient de DeepMind, une société d'intelligence artificielle qui fait désormais partie du groupe Google, a présenté dans le magazine Science un modèle d'intelligence artificielle offrant déjà des performances de pointe.

Le modèle GraphCast produit des résultats plus précis. prévisions météorologiques à dix jours que le modèle conventionnel du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT), Le CEPMMT, considéré comme le principal service météorologique mondial, dispose d'un algorithme final capable de fournir des prévisions à dix jours en moins d'une minute. Ce nouveau modèle, contrairement aux supercalculateurs du CEPMMT qui nécessitent plusieurs heures pour chaque prévision, offre des prévisions en quelques minutes seulement, grâce à un simple ordinateur.

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 futur de l'atmosphère, à partir des mesures actuelles. Cette approche est gourmande en ressources de calcul, et rares sont les services météorologiques qui peuvent se permettre de mettre à jour leurs bulletins plus de quatre fois par jour. Les modèles d'intelligence artificielle, en revanche, ne résolvent pas d'équations physiques. Ils sont entraînés par des exemples – des observations météorologiques des années précédentes – à reconnaître des schémas dans le comportement de l'atmosphère et à prédire les interactions entre des paramètres tels que la pression, la température et la vitesse du vent.

Pour entraîner GraphCast, les chercheurs de DeepMind ont utilisé des données de l'ECMWF couvrant 40 ans. Le processus a nécessité des dizaines d'ordinateurs et quatre semaines, mais l'algorithme final, une fois entraîné, produit des prévisions à dix jours en moins d'une minute, surpassant ainsi les prévisions conventionnelles de l'ECMWF dans 90 % des cas de référence.

L'algorithme de DeepMind n'est pas le seul à afficher des performances spectaculaires. Plus tôt cette année, l'entreprise chinoise Huawei, surtout connue pour ses téléphones portables, a présenté son propre modèle similaire dans la revue Nature, tandis que Google a lancé MetNet-3, son outil expérimental de prévision sur 24 heures, dont la précision surpasse celle de la plupart des bulletins météorologiques. Le CEPMMT propose lui-même des données expérimentales d'IA depuis septembre. Les progrès sont impressionnants, même si certains météorologues et physiciens restent sceptiques, notamment parce que cette nouvelle technologie fonctionne comme une “ boîte noire ” : elle produit des résultats sans expliquer comment ils ont été obtenus. Il est probable que l'IA sera utilisée en complément des modèles mathématiques de l'atmosphère.

Ce qui est certain, en revanche, c'est que l'intelligence artificielle s'est durablement implantée en météorologie.

par Vangelis Pratikakis 

SOURCE: L'intelligence artificielle révolutionne la météorologie – www.in.gr

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