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L'AVENIR DE L'ALIMENTATION
Protéger l’approvisionnement en nourriture des futures générations grâce à l’innovation en IA de Lenovo

Temps de lecture: 4 minutes

Les chercheurs du Centre d’analytique géospatiale de l’Université d’État de Caroline du Nord (NCSU) utilisent le centre d’innovation IA de Lenovo et des algorithmes de Deep Learning pour surveiller les terres agricoles à l’échelle mondiale et prédire les futurs impacts que le changement climatique aura sur elles.

Le maïs, le café, le chocolat voire le vin sont quelques-unes des denrées alimentaires dont la production va être bouleversée par les conséquences du changement - si ce n’est pas déjà le cas. Une étude récente a révélé que les rendements des dix principales cultures mondiales ont commencé à diminuer et cette baisse affecte particulièrement les pays dits en « insécurité alimentaire ».

La situation ne peut qu’empirer. En effet, d’après les chercheurs, il devrait y avoir 3 milliards d’individus de plus sur notre planète d’ici 2050. Pour les alimenter, il faudrait que la production agricole augmente de 50 %, explique le Dr Ranga Raju Vatsavai, professeur agrégé en sciences informatiques de la NCSU et directeur adjoint du Centre d’analytique géospatiale. Pour produire plus, ajoute-t-il, nous allons avoir besoin d’eau potable, sachant que 70 % de cette dernière sont actuellement déjà consommés par l’agriculture.

« Pour nous en sortir, nous allons devoir adopter des pratiques plus intelligentes », souligne le Dr Ranga Raju Vatsavai, qui a plus de 25 ans d’expérience dans la gestion des données spatio-temporelles à grande échelle et en apprentissage automatique.

En partenariat avec Lenovo, le Dr Ranga Raju Vatsavai met en application des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) et de Deep Learning autour du problème de la surveillance des cultures mondiales dans l’espoir « de mieux satisfaire les besoins des futures populations ». Si la production alimentaire mondiale dépasse actuellement la demande, cela ne sera probablement pas le cas dans quelques dizaines d’années, lorsque la population aura augmenté et que les conséquences du changement climatique se feront sentir. 

Le Dr Ranga Raju Vatsavai et son équipe espèrent limiter la gravité de cette pénurie alimentaire mondiale imminente en utilisant une technologie innovante d’analyse d’images géospatiales dans le but de cartographier, de surveiller et de prédire l’état des terres agricoles. À l’aide de l’imagerie satellite haute résolution, le processus d’analyse est capable d’identifier les cultures et surveiller leur état, à une échelle et avec une précision sans précédent. À terme, le système pourra modéliser les futurs effets du changement climatique (par exemple, les sécheresses et les épisodes de gel, ou la consommation d’eau des cultures) et utilisera les données de capteurs embarqués directement dans les champs pour surveiller des facteurs tels que l’humidité du sol et les conditions météorologiques.

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Le Dr Ranga Raju Vatsavai prévoit également de fournir aux agriculteurs des produits intégrant des données intelligentes pour leur indiquer les moments les plus propices aux plantations et aux récoltes afin d’éviter tout désagrément météorologique. En raison du changement climatique, explique le Dr Ranga Raju Vatsavai, les épisodes de gel se produisent pendant la floraison et grillent les bourgeons. Sans bourgeon, pas de fleur, donc pas de fruit. Ces dernières années, le phénomène touchait déjà les plantations d’agrumes en Floride. Plutôt que de suivre les saisons, qui s’avèrent peu fiables sur une planète en proie aux changements environnementaux, les agriculteurs peuvent utiliser des données modélisées par ordinateur pour connaître les dates de plantation idéales et planter les bonnes graines avec les bons fertilisants et herbicides. L’utilisation de données pour déterminer les périodes de plantation et de récolte idéales pourrait ainsi limiter la pénurie alimentaire liée au changement climatique et aux événements météorologiques qu’il entraîne.

 

Toutefois, ces jeux de données spatio-temporelles (y compris, les images satellite à très haute résolution, les données sur le changement climatique et les informations météorologiques) sont très volumineux. « Sans algorithmes d’IA et d’apprentissage machine efficaces ni accès à une infrastructure informatique moderne puissante, il est tout simplement impossible de générer des renseignements exploitables rapidement », ajoute le Dr Ranga Raju Vatsavai.

 

Pour créer ces modèles de culture avancés, il faut bien plus de puissance informatique que n’en dispose l’université. C’est pourquoi un partenariat avec Lenovo est crucial pour le laboratoire du Dr Ranga Raju Vatsavai.

 

En 2017, Lenovo a cherché à soutenir l’effort de ses clients dans leur transition vers l’IA. Cette initiative a abouti à l’ouverture de trois nouveaux centres d’innovation en IA, dont un à Morrisville, en Caroline du Nord, où travaille le Dr Ranga Raju Vatsavai. Dans ce centre d’innovation en IA de Lenovo, le Dr Ranga Raju Vatsavai et son équipe ont accès aux dernières ressources, allant de clusters informatiques hautes performances optimisés par Lenovo et Intel à de puissants outils logiciels comme la plate-forme IA LiCO. Plus important encore, tout au long du projet, l’équipe du Dr Ranga Raju Vatsavai peut compter sur les conseils et le soutien des scientifiques et des data architectes.

 

Le Dr Ranga Raju Vatsavai utilise actuellement un système Lenovo ThinkStation P920, l’une des plus puissantes stations de travail du marché, comme environnement « sandbox » (ou environnement test) pour développer une première modélisation depuis son bureau avant de la mettre à l’échelle pour le HPC au centre d’innovation en IA de Lenovo.

 

En revanche, pour la seconde phase de ses recherches, le Dr Ranga Raju Vatsavai avait pour objectif d’améliorer la précision et la résilience des prévisions IA en incorporant des sources de données IoT (Internet des objets) et de l’Edge Computing. Pour ce faire, il utilise le ThinkStation P330 Tiny, dont le format est plus compact.

 

« Si je peux placer cet appareil d’Edge Computing près des capteurs sur le terrain, je peux procéder à des calculs en temps réel », ajoute le Dr Ranga Raju Vatsavai. « C’est notre objectif ultime : rapprocher ces appareils informatiques de l’acquisition des données et appliquer l’IA à tout moment pour générer des renseignements exploitables en temps réel. Nous travaillons encore sur ce point. »

 

La station de travail Tiny permet à l’équipe de recherche de positionner une vraie puissance analytique près de la source génératrice de données. Ainsi, elle peut recueillir les résultats en temps réel, au niveau des capteurs. Plus tard, ces modèles créés par la ThinkStation Tiny pourront indiquer aux chercheurs qui se trouvent au laboratoire si les feuilles des cultures de maïs du Nebraska sont en train de pousser, ou encore prédire des épisodes de gel susceptibles de toucher les champs d’agrumes en Floride.

 

Dans un pays comme les États-Unis, l’alimentation, l’énergie et l’eau sont gérées par des entités distinctes, à la fois fédérales, étatiques et locales. « Par conséquent, nous manquons d’interconnexion entre ces trois importants systèmes », indique le Dr Ranga Raju Vatsavai. Son travail sur l’IA et sur le Machine Learning appliqués à l’analytique géospatiale vise à combler ces lacunes en intégrant de grandes masses de données issues de ces trois secteurs dans le but de prendre en compte ces « interrelations étroites ». Pour commencer à nous préparer aux nouvelles conditions de vie que le changement climatique va nous imposer, dit-il, nous devons absolument adopter une approche globale. 

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