L’AI utilisée pour faire des « recettes climatiques » afin d’optimiser les cultures de fruits et légumes

Les serres technologiques peuvent de plus en plus ajuster les conditions de croissance de manière à trouver la combinaison idéale de lumière, d’humidité et d’autres facteurs pour produire des légumes plus savoureux.

À l’intérieur d’une boîte de la taille d’un conteneur d’expédition, au MIT Media Lab, les cultures de basilic se développent dans des micro-climats conçus par l’intelligence artificielle. Les premières expériences, avec des niveaux contrôlés d’exposition à la lumière UV, visent à développer une version plus savoureuse des plantes, fruits et légumes. Comme la mini-serre génère environ 3 millions de points de données pour chaque cycle de croissance d’une seule usine, l’AI utilise l’apprentissage par machine pour l’analyser et créer de nouvelles « recettes climatiques »meilleures – qui peuvent ensuite être partagées avec n’importe qui essayant de cultiver des aliments en intérieur.

Comme les changements climatiques rendent plus difficile la culture dans les fermes extérieures à cause des vagues de chaleur, des orages plus fréquents et de la recrudescence de ravageurs et de maladies, les chercheurs envisagent que les serres climatisées et remplies de technologie (qu’ils appellent des « ordinateurs alimentaires ») pourraient être un lieu de plus en plus utile pour cultiver de la nourriture. La technologie pourrait également éliminer les hectares de cultures: au lieu d’expédier des avocats du Mexique à la Chine, une serre chinoise pourrait précisément recréer un climat mexicain à Pékin, ou la modifier pour créer un climat encore meilleur pour un avocat.

« Il accélère définitivement le calendrier par lequel nous pouvons obtenir des résultats intéressants. » [Photo: Open Agriculture Initiative / MIT Media Lab]

Les chercheurs du Media Lab ont d’abord développé un prototype de ce qu’ils appellent OpenAg Personal Food Computer en 2015. L’environnement de croissance intérieur, équipé de capteurs, d’actionneurs et de vision par machine, peut étudier et reproduire les conditions de croissance optimales pour la nourriture, en changeant tout le spectre de lumière utilisé pour la juste salinité de l’eau et la bonne quantité de nutriments ajoutés. Une version plus grande, Food Server, a la taille d’un conteneur d’expédition, avec des rangées de plantes qui peuvent chacune être cultivée avec des variables uniques. Initialement, les chercheurs ont analysé les données elles-mêmes pour améliorer les recettes climatiques. Mais en juin 2016, l’équipe a commencé à travailler avec la société Sentient d’AI pour utiliser son logiciel afin d’optimiser l’environnement en pleine croissance plus rapidement. »Cela accélère définitivement le calendrier par lequel nous pouvons obtenir des résultats intéressants », explique Arielle Johnson, l’un des chercheurs de MIT Media Lab Open Agriculture Initiative ou OpenAg.

« Lorsque vous parlez à [Caleb Harper, le directeur d’OpenAg], il est du genre à dire » Oui, le basilic est une plante à croissance rapide « , mais dans sa terminologie, la croissance rapide est de six à huit semaines », explique Babak Hodjat, PDG De Sentient, une entreprise qui conçoit également une AI pour aider les commerçants à trouver des modèles pour le marché et les hôpitaux à prévenir les infections. « Il faut attendre longtemps pour obtenir un point de données. Nous avons donc essayé cette méthodologie où l’AI elle-même décide quelle est la prochaine série de points de données à tester.  »

Le basilic est cultivé en lots décalés, de sorte que l’AI peut utiliser les données de chaque lot pour suggérer des changements à la « recette climatique » pour la prochaine récolte avant que la première culture n’ait fini de croître, ce qui augmente le débit expérimental.

Lorsque les chercheurs ont demandé à l’algorithme d’optimiser la saveur en créant un environnement qui maximiserait le nombre de molécules volatiles dans l’usine, ils ont découvert que si les lumières de l’ordinateur alimentaire restaient en continu, il y avait une augmentation de 895% dans la production d’une molécule de saveur spécifique de la plante, et une augmentation de 674% de la production d’une autre. L’AI a également redécouvert un compromis connu entre le poids et la saveur (plus la plante est grosse, moins elle a de gout).

« Nous essayons de fournir la norme qui est ouverte pour que toutes ces données et cette optimisation soient partagées par quiconque. » [Photo: Open Agriculture Initiative / MIT Media Lab]

En utilisant l’AI, l’équipe pourra optimiser ses recettes climatiques pour de multiples facteurs, y compris le goût, le coût et la durabilité, et créer des recettes pour cultiver une multitude de cultures. Toutes les données sont disponibles en open source, ainsi que des instructions pour construire un ordinateur alimentaire soi-même. « Cela peut être fait par toute personne possédant des compétences en piratage raisonné », explique Johnson.

Le fait qu’il soit open-source le distingue des recherches connexes qui se déroulent dans des entreprises agricoles verticales (dont certaines utilisent également l’intelligence artificielle) ou des lieux comme le centre de recherche GrowWise de Philips pour l’ agriculture urbaine aux Pays-Bas .

« La plupart des gens font ce genre de recherche, c’est propriétaire, et c’est pour optimiser leurs propres configurations », explique Johnson. « Lorsque je pense que nous sommes vraiment forts, c’est dans le but d’essayer d’optimiser quelque chose pour nous-mêmes, donc nous essayons de fournir la norme qui serait ouverte pour que toutes ces données et cette optimisation soient partagées par quiconque ».

Pour les entreprises de fermes d’intérieur, les recettes climatiques open-source pourraient aider les agriculteurs à cultiver, à produire des cultures plus productives et plus efficaces. Les nouvelles entreprises agricoles d’intérieur investissent généralement lourdement dans leur propre recherche. « Ce que nous avons vu, ce sont des dépenses en capital massives pour faire fonctionner les entreprises en utilisant des environnements contrôlés », a déclaré Hildreth England, directeur adjoint de l’Open Agriculture Initiative. « Mais ce qui se passe, c’est qu’elles doivent être isolées et fonctionner de manière isolée ». L’équipe envisage de créer une langue partagée pour l’agriculture d’intérieur, « une sorte de Linux de l’agriculture », dit-elle. « Si nous utilisons tous la même ligne de base, cela soulève tout le monde dans une industrie qui essaie toujours de trouver sa place dans le monde des agences conventionnel ».

La recherche pourrait également conduire à une nourriture plus savoureuse, plus durable, créée sans le type de modification génétique que certains consommateurs considèrent comme répréhensible. « En fin de compte, c’est un OGM non-OGM », explique Hodjat. « Vous ne gâchez pas l’ADN de la plante… Vous permettez simplement un comportement similaire à celui qui existe dans la nature tant que ce type d’environnement existe. »

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