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Un projet scientifique collaboratif
Ce modèle a été développé par l’Université agricole de Nanjing en coopération avec le laboratoire national de biosécurité agricole et plus de 30 institutions industrielles. L’objectif est de fournir des recommandations agricoles scientifiques fiables et d’encadrer l’utilisation des produits phytosanitaires.
Répondre aux défis des ravageurs agricoles
Les chercheurs soulignent que l’agriculture chinoise fait face à des infestations récurrentes de ravageurs ainsi qu’à une résistance croissante aux pesticides, ce qui nécessite des outils plus précis d’aide à la décision.
Selon les responsables du projet, les modèles d’IA classiques peuvent parfois produire des recommandations imprécises ou incohérentes en matière de protection des plantes, voire comporter des risques liés à l’usage des produits chimiques.
Une base de données massive pour plus de précision
Pour remédier à ces limites, les chercheurs ont constitué une base de données spécialisée contenant plus de 2,5 milliards de tokens, issus d’articles scientifiques, de brevets, de normes nationales et de rapports de terrain.
Cette base couvre les principales cultures agricoles telles que le riz, le blé, le soja, les légumes et les arbres fruitiers, et inclut des données sur la surveillance des ravageurs, les méthodes de lutte écologique et l’enregistrement des pesticides.
Une IA capable de sécuriser les recommandations
Le modèle est capable d’identifier avec précision les cultures, leurs stades de croissance et les symptômes des maladies, puis de générer des stratégies globales de gestion agricole.
Il intègre également un système de vérification automatique des recommandations de pesticides, en les comparant aux bases de données nationales afin de s’assurer de leur conformité avec les cultures autorisées, les limites de dosage et les substances interdites.
Toute recommandation non conforme est automatiquement bloquée ou corrigée, afin de réduire les risques d’usage inapproprié des produits chimiques.
Vers une agriculture intelligente et durable
Les responsables du projet indiquent que le modèle sera continuellement testé et amélioré sur le terrain. L’objectif est de créer un outil intelligent, accessible et efficace pour les agriculteurs, afin d’accompagner la modernisation de l’agriculture grâce aux technologies numériques sur l’ensemble de la chaîne de production.
