Des chercheurs du Centre international d’agriculture tropicale (CIAT), en collaboration avec des chercheurs de l’Institut indien d’agriculture et de technologie Imayam (IIAT) et de la Texas A & M University, ont publié un article sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour détecter automatiquement les symptômes de parasites et de maladies des bananiers sur différentes parties des bananiers à l’aide d’images de champ en temps réel. Le modèle développé a permis de détecter la différence entre des parties de plantes saines et infectées pour différentes maladies du bananier. Les résultats expérimentaux ont permis d’obtenir une précision comprise entre 70 et 99% selon les modèles testés. Les modèles développés dans cette étude sont actuellement utilisés pour développer une application mobile qui est actuellement testée par des partenaires autour du monde. Des résultats d’autant plus intéressants que le modèle pourrait être transférables à d’autres cultures. En outre, les travaux futurs généraliseront l’utilisation du modèle en le formant à la reconnaissance de la maladie du bananier sur des applications plus larges, en fusionnant des images aériennes de régions de culture de bananier capturées par des drones et des réseaux de neurones de convolution pour une segmentation instantanée de diverses maladies.

Pour en savoir plus, lisez l’article scientifique sur Plant Methods.