Protéger les ressources alimentaires mondiales avec l’IA et Geodata en collaboration avec la North Carolina State University
Le maïs, le café, le chocolat, et même le vin comptent parmi les produits alimentaires et boissons qui seront gravement affectés par les effets du changement climatique, de la croissance démographique et de la rareté de l’eau, et ces perturbations pourraient même avoir déjà commencé. Selon une étude récente, le rendement des dix principales cultures au monde a commencé à diminuer, et cette baisse nuit de manière disproportionnée aux pays à la sécurité alimentaire fragile.
La situation tend à empirer. Les chercheurs prévoient que la population mondiale comptera trois milliards de personnes de plus en 2050. Pour nourrir cette population croissante, la production agricole doit augmenter de 50 %, selon Dr Ranga Raju Vatsavai, professeur adjoint en informatique à la North Carolina State University et directeur adjoint du Center for Geospatial Analytics (centre d’analytique géospatiale). Il ajoute que pour augmenter ces récoltes, nous aurons besoin d’eau douce (70 % de cette eau est actuellement utilisée pour l’agriculture).
« La seule façon de relever ce défi consiste à mettre en œuvre des pratiques plus intelligentes », déclare M. Vatsavai, qui peut se targuer d’avoir plus de 25 ans d’expérience en gestion de données spatiotemporelles à grande échelle et en apprentissage automatique.
SOLUTIONS PRÉSENTÉES
Analytique Lenovo et IA
Edge Computing
Services de bout en bout
En partenariat avec Lenovo, M. Vatsavai applique des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage profond au problème de la surveillance des cultures mondiales dans l’espoir d’« optimiser les besoins des populations futures ». Alors que la production alimentaire mondiale excède actuellement les besoins, la situation va probablement basculer au cours des prochaines décennies, avec l’augmentation de la population mondiale et les effets du changement climatique.
M. Vatsavai et les membres de son équipe espèrent atténuer le niveau de gravité des pénuries alimentaires globales à venir, en utilisant la technologie d’analyse des images géospatiales pour cartographier, surveiller et prédire l’état de santé des terres cultivées. Grâce à des images satellites haute résolution, le processus d’analyse permet d’identifier les cultures et de surveiller leur état de santé à une échelle et à un niveau de précision inégalés. 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). Il utilisera des capteurs directement embarqués dans les champs pour surveiller les facteurs tels que l’humidité du sol et les conditions météorologiques.
M. Vatsavai et les membres de son équipe espèrent atténuer le niveau de gravité des pénuries alimentaires globales à venir, en utilisant la technologie d’analyse des images géospatiales.
Les jeux de données spatio-temporelles de l’équipe sont volumineux. Ils comprennent des images satellites à très haute résolution et des données sur les changements climatiques et les conditions météorologiques. « À moins de disposer d’algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique efficaces et d’avoir accès à une infrastructure de calcul moderne et puissante, on ne peut pas générer de renseignements exploitables en temps voulu », a déclaré M. Vatsavai.
La puissance de calcul de l’université n’est pas à la hauteur pour générer ces modèles de cultures avancés. C’est pourquoi le partenariat avec Lenovo est essentiel pour le laboratoire de M. Vatsavai.
Lenovo cherche à aider les clients à accélérer leurs parcours d’IA, une initiative qui a atteint son paroxysme avec l’ouverture de trois nouveaux centres d’innovation en IA, dont un à Morrisville, en Caroline du Nord, où œuvre M. Vatsavai. Au sein du Lenovo AI Innovation Center, M. Vatsavai et les membres de son équipe ont accès aux dernières ressources, des clusters de calcul haute performance de Lenovo à des outils logiciels puissants comme la plateforme LiCO IA. Et surtout, l’équipe de M. Vatsavai peut aussi demander conseil et obtenir l’aide de scientifiques et d’architectes de données tout au long du projet.
Lenovo chercher à aider les clients à accélérer leurs parcours d’IA, une initiative qui a atteint son paroxysme avec l’ouverture de trois nouveaux centres d’innovation en IA.
M. Vatsavai utilise actuellement un Lenovo ThinkStation, station de travail parmi les plus performantes, comme environnement « sandbox » (ou environnement test) AI pour développer rapidement des modèles au bureau avant de les mettre à l’échelle pour les calculs haute performance (HPC) au Lenovo AI Innovation Center.
Pour la deuxième phase du projet de recherche, M. Vatsavai souhaitait améliorer la précision et la résilience des prédictions de l’IA en intégrant des sources de données de l’Internet des objets et de l’informatique de périphérie (edge computing). Pour ce faire, il utilise le ThinkStation Tiny au format plus compact.
« Si je peux placer cet appareil d’informatique de périphérie à proximité des capteurs sur le terrain, je peux réaliser des calculs en temps réel », déclare M. Vatsavai. « C’est notre objectif : rapprocher ces appareils de calcul de l’acquisition de données et appliquer l’IA instantanément pour générer des données exploitables en temps réel. Nous y travaillons encore. »
Dans un pays comme les États-Unis, l’alimentation, l’énergie et l’eau sont gérés par des entités distinctes aux niveaux fédéral, étatique et local. « Par conséquent, il nous manque une interconnexion entre ces trois systèmes importants », affirme M. Vatsavai. Ses travaux sur l’IA géospatiale et l’apprentissage automatique (machine learning) visent à combler ces lacunes en intégrant de grands volumes de données issues de ces trois secteurs pour atteindre une corrélation forte des systèmes. Selon M. Vatsavai, seule une approche globale nous permettra de commencer à nous préparer aux nouvelles conditions de vie imposées par le changement climatique et la croissance démographique.
