L'Institut indien présente un modèle pour détecter le mildiou dans les cultures de pommes de terre à l'aide d'une photographie de ses feuilles

Des scientifiques de l'Institut indien de technologie (IIT) Mandi ont développé un modèle informatique pour la détection automatisée des maladies dans les cultures de pommes de terre à l'aide de photographies de ses feuilles.

La recherche dirigée par le Dr Srikant Srinivasan, professeur agrégé, École d'informatique et de génie électrique, IIT Mandi, en collaboration avec le Central Potato Research Institute, Shimla, utilise des techniques d'intelligence artificielle (IA) pour mettre en évidence les parties malades de la feuille.

Financé par le Département de biotechnologie, Govt. de l'Inde, les résultats de cette recherche ont récemment été publiés dans la revue Plant Phenomics, dans un article co-écrit par le Dr Srikant Srinivasan et le Dr Shyam K. Masakapalli avec des chercheurs, M. Joe Johnson et Mme. Geetanjali Sharma, de l'IIT Mandi, et le Dr Vijay Kumar Dua, le Dr Sanjeev Sharma et le Dr Jagdev Sharma, du Central Potato Research Institute, Shimla.

Les pommes de terre, dans l'histoire du monde, ont été la cause de la grande famine mondiale du milieu du XIXe siècle qui a tué plus d'un million de personnes en Irlande et a sonné le glas de la langue irlandaise. La raison? Brûlure de la pomme de terre.

La brûlure est une maladie courante de la plante de pomme de terre, qui commence par des lésions vert clair inégales près de la pointe et des bords de la feuille, puis se propage en grandes plaques nécrotiques brunes à noir violacé qui finissent par conduire à la pourriture de la plante. S'il n'est pas détecté ni contrôlé, le mildiou peut détruire toute la récolte en une semaine dans des conditions propices.

Dr Srikant Srinivasan :

"En Inde, comme dans la plupart des pays en développement, la détection et l'identification du mildiou sont effectuées manuellement par un personnel qualifié qui inspecte le terrain et inspecte visuellement le feuillage des pommes de terre."

Ce processus, comme prévu, est fastidieux et souvent peu pratique, surtout pour les régions éloignées, car il nécessite l'expertise d'un spécialiste horticole qui peut ne pas être physiquement accessible.

Joe Johnson, chercheur universitaire, IIT Mandi :

« La détection automatisée des maladies peut aider à cet égard et étant donné la prolifération des téléphones portables à travers le pays, le smartphone pourrait être un outil utile à cet égard. »

Les caméras HD avancées, la meilleure puissance de calcul et les voies de communication offertes par les smartphones offrent une plate-forme prometteuse pour la détection automatisée des maladies dans les cultures, ce qui peut faire gagner du temps et aider en temps opportun. gestion de maladies, en cas d'épidémie.

L'outil informatique développé par les scientifiques de l'IIT Mandi peut détecter la brûlure dans les images de feuilles de pomme de terre. Le modèle est construit à l'aide d'un outil d'IA appelé architecture de réseau de neurones convolutifs basée sur la région de masque et peut mettre en évidence avec précision les parties malades de la feuille au milieu d'un fond complexe de matière végétale et de sol.

Afin de développer un modèle robuste, des données sur les feuilles saines et malades ont été collectées dans des champs du Pendjab, de l'UP et de l'Himachal Pradesh. Il était important que le modèle développé soit transférable dans tout le pays.

Dr Srikant Srinivasan :

« L'analyse des performances de détection indique une précision globale de 98 % sur les images de feuilles dans les environnements de terrain. »

Même si la pomme de terre n'est pas un aliment de base dans la plupart des régions du monde, c'est une culture de rente, et son échec peut avoir des conséquences désastreuses, en particulier pour les agriculteurs possédant des terres marginales. Ainsi, la détection précoce de la brûlure est importante pour éviter une catastrophe financière pour l'agriculteur et l'économie du pays.

Suite à ce succès, l'équipe dimensionne le modèle à quelques dizaines de mégaoctets pour qu'il puisse être hébergé sur un smartphone en tant qu'application. Ainsi, lorsque l'agriculteur photographiera la feuille qui semble malsaine, l'application confirmera en temps réel si la feuille est infectée ou non.

Avec cette connaissance opportune, l'agriculteur saurait exactement quand pulvériser le champ, économisant ainsi ses produits et minimisant les coûts associés à l'utilisation inutile de fongicides.

Dr Srikant Srinivasan :

"Le modèle est en train d'être affiné au fur et à mesure que de plus en plus d'états sont couverts"

Le Dr Srinivasan a souligné qu'il serait déployé dans le cadre de l'application FarmerZone qui sera disponible gratuitement pour les producteurs de pommes de terre.