UC Vision : l'IA modélise en 3D les fruits cachés
Une équipe de recherche de l'Université de Canterbury, dirigée par le professeur Richard Green et le chercheur Dr Richie Ellingham, a mis au point un système d'intelligence artificielle et de vision par ordinateur capable de modéliser en trois dimensions les plantes et leurs fruits cachés derrière le feuillage. Cette technologie, soutenue par plus de 32 millions de dollars d'investissements gouvernementaux et quinze années de développement, utilise des caméras mobiles et des algorithmes avancés pour retirer numériquement la végétation et reconstruire une structure précise de chaque plante. Contrairement aux méthodes manuelles traditionnelles qui génèrent jusqu'à 23 pour cent d'erreur lors de l'estimation des récoltes, ce nouveau système parvient à une précision de l'ordre de 2 à 3 pour cent. Il permet d'identifier individuellement les fruits, de calculer leurs dimensions et leur volume, puis de suivre leur croissance au fil des scans. Ces données offrent aux agriculteurs une prévision des rendements considérablement améliorée, essentielle pour optimiser la main-d'œuvre, le conditionnement et le stockage. Le dispositif fonctionne via des chariots équipés de plusieurs caméras se déplaçant le long des rangées de vignes ou d'arbres fruitiers. Une structure plus élevée, pouvant atteindre 3,5 mètres, est spécialement conçue pour scanner les vergers. À terme, ces modèles 3D serviront de guide à des robots autonomes pour réaliser des tâches répétitives comme la taille, l'éclaircissage, la pulvérisation ou la récolte sélective. Dans une cerisaie par exemple, un robot pourrait ne prélever que les fruits ayant atteint le calibre le plus rentable, maximisant ainsi la valeur de la production tout en réduisant le gaspillage. La technologie a déjà été validée sur vingt exploitations commerciales et fait désormais l'objet d'une étape cruciale de fiabilisation avant son lancement sur le marché. La création de la startup HoloCrop vise à commercialiser cet outil de horticulture de précision pour l'ensemble de la chaîne de production fruitière. En offrant des données fiables et en ouvrant la voie à l'automatisation agricole, cette innovation pourrait profondément transformer les méthodes de culture et de récolte à l'échelle mondiale.
