Moissonneuse de cultures contrôlée par IA pourrait avoir de grandes implications pour la durabilité énergétique

Les physiciens de l’Université technique du Danemark ont développé la plus petite moissonneuse de fruits contrôlée par l’intelligence artificielle (IA), qui permet à une moissonneuse de mesurer quelques microns seulement.

Kaare Hartvig Jensen, professeur associé à la DTU Physics, a cherché à réduire le besoin de récolte, de transport et de traitement des cultures pour la production de biocarburants, de produits pharmaceutiques et d’autres produits. Les substances qui sont extraites s’appellent des métabolites végétaux, et la nouvelle méthode élimine le besoin de processus chimiques et mécaniques.

La recherche a été publiée dans Plant Physiology.

Métabolites végétaux

Les métabolites végétaux ont une large gamme de produits chimiques essentiels, et ceux comme le médicament contre le paludisme, l’artémisinine, ont des propriétés thérapeutiques. D’autres, comme le caoutchouc naturel ou le biocarburant à partir de la sève des arbres, ont des propriétés mécaniques.

La plupart des métabolites végétaux sont isolés dans des cellules individuelles, et la méthode d’extraction des métabolites est importante, car la procédure affecte la pureté et le rendement du produit. Le processus d’extraction implique le broyage, la centrifugation et le traitement chimique à l’aide de solvants, ce qui entraîne une pollution qui conduit à des coûts de traitement élevés, tant financiers qu’environnementaux.

“Toutes les substances sont produites et stockées à l’intérieur de cellules individuelles de la plante. C’est là que vous devez aller si vous voulez obtenir la matière pure. Lorsque vous récoltez toute la plante ou que vous séparez le fruit des branches, vous récoltez également une grande quantité de tissus qui ne contiennent pas la substance que vous cherchez”, déclare Kaare Hartvig Jensen.

“Il y a deux perspectives à cela. Si vous voulez extraire les substances pures, vous devez le faire cellule par cellule. Et lorsque vous pouvez le faire, comme nous l’avons montré, vous n’avez pas besoin de récolter la plante. Alors vous pouvez mettre le petit robot sur la plante et il peut travailler sans endommager la plante”, continue Kaare.

Pour l’instant, la moissonneuse est utilisée avec des plantes et des feuilles, mais l’équipe voit son utilisation à plus grande échelle dans le futur. Si tout se passe comme prévu, la nouvelle approche pourrait créer une nouvelle source de biomasse et établir un nouveau domaine de production d’énergie durable.

Une application potentielle dans le futur pourrait être d’utiliser la technologie pour puiser de l’énergie dans les arbres.

“Dans les forêts du nord du Canada et de la Russie, il y a des forêts de sapins avec environ 740 milliards d’arbres qui sont complètement intacts. C’est environ 25% du nombre total d’arbres sur la planète. En développant cette technologie, nous pouvons puiser dans les arbres pour obtenir du sucre et produire du biocarburant sans abattre ou endommager les arbres”, explique Kaare.

La moissonneuse cherche des cellules dans les fruits et les feuilles qui mesurent 100 microns de diamètre, et le sommet de l’aiguille est d’environ 10 microns de diamètre.

Magnus Valdemar Paludan est un étudiant en doctorat à la DTU Physics qui a créé le système d’analyse d’images, de reconnaissance d’images et de contrôle de robot.

“Tout est fait avec une caméra de microscope. Pour commencer, j’ai manuellement marqué des pixels sur les images de microscopie qui montrent les cellules que le robot va récolter. Ces informations peuvent être utilisées pour entraîner un ordinateur à trouver des cellules similaires dans de nouvelles images”, déclare Magnus.

IA et apprentissage automatique

La nouvelle technologie repose sur l’apprentissage automatique et le réseau de neurones préexistant GoogLeNet. Le réseau est capable de reconnaître des structures microscopiques et de réaliser une analyse d’images avancée.

“Nous avons utilisé une technique appelée transfert d’apprentissage, où vous utilisez la capacité du réseau de neurones existant à reconnaître différents objets dans une image. En montrant à l’ordinateur un certain nombre de nouvelles images avec des cellules manuellement marquées, nous avons réussi à ajuster les paramètres du réseau pour qu’il reconnaisse les cellules riches en métabolites microscopiques”, déclare Magnus.

“La moissonneuse peut alors aller prendre une photo de la feuille avec la caméra de microscope, la faire passer par le logiciel et reconnaître les cellules qu’elle doit récolter. Ensuite, elle peut extraire les produits chimiques automatiquement à l’aide d’un microrobot, tandis que le reste de la plante reste intact”, explique Magnus.