Note de l'éditeur: Le Conférence VISION 2022 comprendra une exploration élargie des domaines où l'innovation entraîne rapidement le changement, y compris les tendances des cultures spécialisées à haute valeur ajoutée, les programmes de durabilité et de séquestration du carbone et les systèmes de production à environnement contrôlé de haute technologie. Un sujet émergent sur le ordre du jour sont des données visuelles. Vous trouverez ci-dessous un aperçu de la façon dont les capteurs visuels et la vision par ordinateur seront essentiels pour aider l'ensemble de l'industrie à répondre aux demandes alimentaires d'une population mondiale croissante.
La vision par ordinateur a connu un véritable essor. Les informations recueillies grâce aux données des drones, des satellites et des avions recueillent des données du ciel. Les capteurs montés sur l'équipement sont capables de mesurer les changements dans les caractéristiques des plantes ou les paramètres du sol avec une détection optique de la réflectance. Les capteurs LiDAR sont désormais capables de mesurer la structure des plantes en 3D.
Au-delà d'aider les agronomes avec des données, la vision par ordinateur est également au cœur de la mise en place de machines autonomes sur le terrain, aidant les machines à réagir aux situations sur le terrain ou même à détecter les obstacles. La technologie nous permet même de réagir à une localisation hyper précise données d'imagerie satellitaire, qui est capable d'apporter des détails au centimètre près. Avec toute cette technologie à notre disposition, les globes oculaires humains sont-ils encore nécessaires ?
Une fois que ces caméras, capteurs et satellites seront déployés à grande échelle dans les champs et les serres, ils fourniront une couverture de surveillance à 100 % 2025 heures sur XNUMX. Lorsque cela se produira, l'agronomie à distance et dans une large mesure l'agriculture à distance pourraient devenir une réalité. Alors que les machines et les robots autonomes assument un nombre croissant de rôles, la nécessité d'une main-d'œuvre nombreuse peut ne plus être nécessaire. Alors qu'aujourd'hui la plupart des fruits et légumes sont cueillis et emballés à la main, un rapport de S&P Global prévoit que d'ici XNUMX, les systèmes de perception et les algorithmes de cueillette permettront des aspects de la récolte autonome dans l'agriculture en environnement contrôlé (CEA).
Ce boom de la vision par ordinateur n'est pas seulement pertinent dans l'agriculture. En fait, en tant que domaine le plus mature de l'IA moderne, il imprègne tous les secteurs de l'économie. Les opportunités que l'automatisation des capacités visuelles offrent des opportunités de marché infinies dans tous les secteurs. En tant qu'êtres humains, la vision est notre sens le plus développé - celui que nous utilisons le plus pour percevoir le monde qui nous entoure. Professeur d'optique médicale David Williams Explique que "Plus de 50 pour cent du cortex, la surface du cerveau, est consacré au traitement des informations visuelles."
Ce n'est pas un hasard si la partie du cerveau humain responsable de l'analyse des informations visuelles est la plus grande de celle des autres sens. Les réseaux de neurones artificiels sont une partie essentielle de l'apprentissage automatique et l'épine dorsale des technologies visuelles modernes. Pour reprendre les mots du professeur Williams, « Comprendre le fonctionnement de la vision peut être une clé pour comprendre le fonctionnement du cerveau dans son ensemble. »
Les technologies visuelles alimentent déjà des développements dans l'alimentation et l'agriculture qui changeront la façon dont le monde cultive, fabrique, transporte et consomme les aliments. La vision par ordinateur est sans doute le domaine le plus avancé sur le plan technologique en matière d'IA. Cette richesse sans précédent de données visuelles peut être exploitée et traitée grâce à l'apprentissage automatique, puis renvoyée aux producteurs de denrées alimentaires ou à des machines autonomes telles que des pivots d'irrigation. Même après la récolte, la vision par ordinateur fournit une technologie qui est déjà utilisée pour des tâches cruciales telles que le processus de trier et calibrer les fruits et légumes, une tâche qui, lorsqu'elle est effectuée par des humains, est incohérente, longue, variable et coûteuse.
L'impact de cette technologie est énorme. Les capteurs visuels et la vision par ordinateur seront essentiels pour aider l'ensemble de l'industrie à répondre aux demandes alimentaires d'une population mondiale croissante. Les données de la Banque mondiale suggèrent que d'ici 2025, la majorité des secteurs de l'alimentation et de l'agriculture seront profondément touchés par l'adoption de technologies visuelles, telles que la reconnaissance d'images, les caméras, la robotique et bien plus encore. Il n'est pas surprenant que la vision par ordinateur et les technologies d'IA soient au cœur d'un nouveau vague de startups technologiques prometteuses dans de nombreux secteurs verticaux, notamment la vente au détail, la construction, l'assurance, la sécurité et l'agriculture.
Améliorer les processus existants comme point de départ pour lancer une révolution
Il existe une pléthore de technologies visuelles à la disposition des producteurs de denrées alimentaires. Cela inclut tout appareil ou outil qui capture, analyse, filtre, affiche ou distribue des données visuelles. Ces systèmes sont conçus pour tirer parti de la vision par ordinateur, de l'apprentissage automatique ou de l'intelligence artificielle pour donner un sens à toutes les données visuelles et fournir des informations exploitables ou agir de manière autonome sur celles-ci.
Une rapport de LDV Capital sur les technologies visuelles met en évidence certaines tendances clés pour l'avenir qui découleront de l'adoption des technologies visuelles chez les producteurs alimentaires au cours des cinq prochaines années. La chose la plus intéressante à leur sujet, c'est qu'ils mettent principalement l'accent sur l'amélioration et l'adoption des technologies existantes. Ce ne sera pas une révolution mais une évolution progressive à mesure que les technologies visuelles deviennent courantes. Par exemple, le rapport indique que des algorithmes d'apprentissage automatique ingèrent des images de drones, d'avions et de satellites d'une résolution accrue et d'une plus grande plage spectrale, permettant davantage l'agronomie à distance. De plus, à mesure que les vitesses de traitement augmentent, la détection montée sur l'équipement permettra des décisions au niveau de l'usine telles que la pulvérisation de précision des mauvaises herbes et le placement des graines.
Chaque processus existant peut-il être automatisé et géré à distance ?
Avec autant d'« yeux » surveillant et évaluant les plantes 24 heures sur 7, 100 jours sur 100, et des technologies visuelles couvrant largement des champs ou des serres entiers, l'agriculture et l'agronomie peuvent-elles être gérées à distance dans un avenir proche ? D'après mon expérience avec nos clients, je sais que de nombreux producteurs vivriers doivent déjà faire beaucoup moins de déplacements sur le terrain grâce aux informations ou aux images prises par les machines et livrées à eux. De plus, leur capacité à s'attaquer à des problèmes tels que les ravageurs est plus ciblée et précise. Au lieu d'effectuer des contrôles ponctuels de routine, ces appareils sont capables de surveiller XNUMX % de leurs cultures, XNUMX % du temps.
Bien que la vision par ordinateur soit une percée majeure qui redéfinira la façon dont les aliments sont cultivés et transformés, ce n'est pas la fin du tout. D'autres technologies complémentaires sont nécessaires pour nous permettre de voir sous la feuille et sous le sol, qui sont tout aussi cruciales pour avoir une vue d'ensemble. Par exemple, surveiller et analyser le microbiome à l'aide de capteurs dédiés qui mesurent l'abondance, la diversité et la colonisation des micro-organismes dans les organes végétaux aériens et souterrains.
Collecter, intégrer et donner un sens à toutes ces données sera un défi majeur pour exploiter la puissance de la pile technologique croissante sur laquelle les producteurs alimentaires s'appuieront. Les producteurs de denrées alimentaires se sont toujours appuyés sur des centaines de signaux provenant du terrain, mais ces outils et plateformes émergents signifient qu'ils devront orchestrer des informations à partir d'un nombre croissant de sources. L'objectif ultime est de créer un système unifié qui apporte l'image complète et claire nécessaire pour permettre de meilleures décisions agronomiques de haut niveau.