PlantVillage NURU : Surveillance des ravageurs et des maladies à l'aide de l'intelligence artificielle
PlantVillage NURU : Surveillance des ravageurs et des maladies à l'aide de l'intelligence artificielle
Spécifications techniques
Niveau de préparation technologique
TRL 9
Types d'échelle de ferme
Grande échelle, Petite échelle
Systèmes de production
Champ ouvert
Types de techniques
Techniques de diagnostic et de détection, Techniques de surveillance
Champ D'application
Autres
Nom de la société
CGIAR
Pays d'origine
États-Unis
Contact Person
dph14@psu.edu; J.LEGG@cgiar.org
Exigence particulière
Nécessité d'un paysage agricole particulier
Besoin d'une formation spéciale

Description

Ce projet prévoit de transformer radicalement la surveillance des ravageurs et des maladies en utilisant l'intelligence artificielle (IA), la technologie avancée des capteurs et le crowdsourcing capable de connecter la communauté agricole mondiale pour aider les petits exploitants. Il vise à accroître l'efficacité des conseils prodigués au niveau des exploitations agricoles en tirant parti de trois avancées essentielles :

  • La démocratisation de l'IA grâce à des plateformes en libre accès telles que TensorFlow. de Google.
  • La miniaturisation de la technologie permet un déploiement abordable.
  • Le développement de plates-formes de communication et d'échange d'argent massives telles que M-Pesa, qui permettent à la vulgarisation rurale de devenir un modèle économique viable et d'assurer la livraison du dernier kilomètre dans les langues locales.
Pour plus d'informations
Cultures utilisées
  • Poivron
  • Maïs
  • Pomme de terre
Cultures possibles
  • Poivron
  • Choux de Bruxelles
  • Chou-fleur
  • Concombre
  • Chou pommé (blanc, rouge, savoy)
  • Poireau
  • Laitue
  • Oignon
  • Tomate
Pays utilisent
  • Many
Commentaire sur l'exigence technique

Le téléphone intelligent fonctionne sous iOS et Android.

Commentaire sur le paysage

Aucune restriction

Commentaire sur la formation

Aucun commentaire

Détail des coûts

Application gratuite

Exemples de cas/ Informations complémentaires

L'équipe a annoté plus de 200 000 images de plants de manioc, identifiant et classant les maladies pour former un modèle d'apprentissage automatique.

Mode de fonctionnement

Basé sur le cloud