Le plus petit cueilleur de fruits au monde contrôlé par l’intelligence artificielle –

  • FrançaisFrançais



  • L’objectif de Kaare Hartvig Jensen, professeur agrégé au DTU Physics, était de réduire le besoin de récolter, de transporter et de traiter les cultures pour la production de biocarburants, de produits pharmaceutiques et d’autres produits. La nouvelle méthode d’extraction des substances nécessaires, appelées métabolites végétaux, élimine également le besoin de processus chimiques et mécaniques.

    Les métabolites végétaux sont constitués d’un large éventail de produits chimiques extrêmement importants. Beaucoup, comme l’artémisinine, un médicament antipaludique, ont des propriétés thérapeutiques remarquables, tandis que d’autres, comme le caoutchouc naturel ou le biocarburant issu de la sève des arbres, ont des propriétés mécaniques.

    Récolte cellule par cellule

    Étant donné que la plupart des métabolites végétaux sont isolés dans des cellules individuelles, la méthode d’extraction des métabolites est également importante, car la procédure affecte à la fois la pureté et le rendement du produit.

    En général, l’extraction implique un broyage, une centrifugation et un traitement chimique à l’aide de solvants. Cela entraîne une pollution considérable, qui contribue aux coûts de traitement financiers et environnementaux élevés.

    “Toutes les substances sont produites et stockées dans des cellules individuelles de la plante. C’est là que vous devez entrer si vous voulez le matériau pur. Lorsque vous récoltez la plante entière ou séparez le fruit des branches, vous récoltez également beaucoup de tissu qui ne contient pas la substance qui vous intéresse », explique Kaare Hartvig Jensen.

    “Donc, il y a deux perspectives. Si vous voulez extraire les substances pures, vous devez le faire cellule par cellule. Et quand vous pouvez le faire, comme nous l’avons montré, vous n’avez pas à récolter la plante. Ensuite, vous pouvez mettre le petit robot et il peut fonctionner sans endommager l’usine », explique Kaare.

    L’équipe travaille actuellement avec des plantes et des feuilles, mais à l’avenir, ce type de récolteuse pourra être utilisé à une échelle légèrement plus grande.

    L’espoir est que cette approche unique puisse créer une nouvelle source de biomasse et stimuler la recherche dans un nouveau domaine de production d’énergie durable.

    La technologie pourrait être utilisée à l’avenir pour exploiter l’énergie des arbres, qui contiennent beaucoup de biocarburant.

    «Dans les forêts du nord du Canada et de la Russie, il y a des forêts d’épinettes avec environ 740 milliards d’arbres qui sont complètement intacts. Cela représente environ 25% du nombre total d’arbres sur la planète. En développant cette technologie, nous pouvons exploiter des arbres pour le sucre et produire du biocarburant sans abattre ni endommager les arbres », explique Kaare.

    L’intelligence artificielle au niveau microscopique

    Les cellules du fruit et des feuilles recherchées par la récolteuse ont un diamètre de 100 microns et la pointe de l’aiguille mesure environ 10 microns de diamètre. La récolte se passe donc à l’échelle de la largeur d’un cheveu.

    Magnus Valdemar Paludan, le doctorant à DTU Physics qui a créé le système d’analyse d’image, de reconnaissance d’image et de contrôle de robot, explique.

    “Tout est fait avec une caméra microscopique. Pour commencer, j’ai marqué manuellement des pixels sur les images microscopiques montrant 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.”

    L’apprentissage automatique et un réseau neuronal préexistant, GoogLeNet, sont les éléments constitutifs de la technologie. Le réseau peut déjà reconnaître les structures macroscopiques et peut passer au crible une image et vous dire si, par exemple, il y a un éléphant ou un poivron rouge caché dans la photo.

    «Nous avons utilisé une technique appelée apprentissage par transfert, dans laquelle vous utilisez la capacité du réseau neuronal existant à reconnaître différents objets dans une image. En montrant à l’ordinateur un certain nombre de nouvelles images avec les cellules marquées manuellement, nous avons réussi à ajuster les paramètres du réseau afin qu’il reconnaisse les cellules microscopiques riches en métabolites », explique Magnus.

    «La récolteuse peut alors entrer et prendre une photo de la feuille avec la caméra microscopique, la faire passer par le logiciel et reconnaître les cellules dont elle a besoin pour récolter. Ensuite, elle peut extraire automatiquement les produits chimiques à l’aide d’un microrobot, tandis que le reste de l’usine reste intacte », explique Magnus.

    Source

    N'oubliez pas de voter pour cet article !
    1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (No Ratings Yet)
    Loading...

    Laisser un commentaire

    Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.