Algorithmes semi-supervisés sur systèmes embarqués pour l’irrigation de précision

Sujet

Algorithmes semi-supervisés sur systèmes embarqués pour l’irrigation de précision

Descriptif du sujet

L’irrigation de précision est parmi les approches qui fait désormais pleinement partie de la vague de l’agriculture intelligente (Smartfarming) qui mettent en avant tout le potentiel des nouvelles technologies et de l’intelligence artificielle au bénéfice de la production agricole pour optimiser les besoins en eau et
encourager l’irrigation raisonnée auprès des agriculteurs. Les systèmes d'irrigation classiques, tels que pivot ou inondation, épandent de grandes quantités d'eau en peu de temps et créent des conditions de saturation extrêmes dans le sol. Cela entraîne une mauvaise aération et crée des conditions stressantes pour les racines des plantes qui ont besoin d'un équilibre entre l'eau et l'air.

L'irrigation de précision aide à irriguer ce dont la plante a besoin quand elle en a besoin, en fonction du type de sol et des besoins de la culture. Ainsi, le rapport air-eau dans le sol est parfait et les nutriments sont conservés aux racines de chaque plante à des doses mesurées qui maintiennent la zone racinaire à des
niveaux d'humidité optimaux.

L’objectif de cette thèse est de mieux maîtriser l’irrigation grâce à des dispositifs de pointe, comme une station météo intelligente reliée à des capteurs d’eau installés dans la terre pour déterminer en temps réel la quantité exacte dont chaque culture a besoin, quelle vanne ouvrir pour que l'irrigation se déclenche, en quel
moment et pour quelle durée. Cela nécessitera une étape d’étude de la nature des plantes et du sol pour déterminer le taux d’humidité, l’acidité, la salinité, les sels minéraux, etc.

Par la suite, les données récoltées par ces capteurs seront envoyées dans le cloud, où elles peuvent être moulinées par les algorithmes. Le cloud est généralement utilisé car les données sont tellement nombreuses qu’il faut énormément de puissance de calcul pour les traiter en mobilisant de nombreux serveurs, dans le cloud. Il sera nécessaire de développer dans un premier temps une approche permettant d’utiliser des algorithmes efficaces pour résoudre des problèmes complexes avec un nombre réduit d’opérations et de trouver des solutions pour réduire le nombre de données nécessaires tout en garantissant l’efficacité des modèles et le bon fonctionnement des algorithmes.Ceci est un gain de temps, d’argent, et d’eau douce.

 

Procédure d'inscription  :

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  • Date limite de candidature : 05/10/2021
Mots clés

Intelligence artificielle, Apprentissage, Systèmes embarqués, Agriculture intelligente

Profil recherché

Le candidat doit :

Avoir un Master 2 ou diplôme d’ingénieur en une des disciplines suivantes :

  • Informatique embarquée.
  • Informatique et Electronique.
  • Systèmes embarqués et AI.

Être autonome, avoir un sens de l’analyse et de la critique.
Avoir un bon niveau en Français et en Anglais.
Pour mener à bien ce travail, l’étudiant devra posséder des solides connaissances en électronique et intelligence artificielle. Une bonne connaissance des systèmes embarqués sera un plus.

Directeur de la thèse
Hajar SAIKOUK : h.saikouk@insa.ueuromed.org | Achraf BERRAJAA : a.berrajaa@insa.ueuromed.org