DS05 - Sécurité alimentaire et défi démographique

Contrôle automatisé sans pesticides des pestes de l’agriculture – GREENSHIELD

Robot de destruction laser des nuisibles en Agriculture

Dans le cadre de la réduction de l’utilisation des pesticides, le projet Greenshield a pour objectif de développer un robot mobile pour combattre les ravageurs, en se basant sur l’intelligence artificielle pour la détection et un laser pour la destruction

Face à l’arrêt programmé des pesticides, Greenshield propose une alternative écologique

L’utilisation de pesticides a pour fonction de lutter contre les ravageurs qui, sinon, décimeraient 30 à 50% de nos cultures. L’Union européenne utilise environ 360.000 tonnes de pesticides par an pour l’agriculture et l’horticulture. Toutefois, l’épandage de pesticides est particulièrement inefficace (seulement 0,3% du pesticide atteint sa cible) et a des conséquences alarmantes sur la santé publique, l’environnement et sur l’économie. Dans son plan « Ecophyto II », le gouvernement français a décidé de réduire de 50% l’utilisation des pesticides d’ici 2025. D’ici là, des solutions alternatives doivent arriver sur le marché. <br />Parallèlement, depuis une décennie, grâce aux progrès technologiques et du fait de l’industrialisation de l’agriculture et du manque de main d’oeuvre, des solutions IT et robotiques se sont développées dans le domaine agricole pour faire faire évoluer les pratiques vers une nouvelle ère: le smart farming. <br />Des solutions à base de drones et de moyens de détection avancés des symptômes des maladies des plantes et des bioagreseurs existent, avec des performances toujours croissantes. <br />D’autre part, quelques techniques de lutte sans pesticide ont été testées, notamment avec l’usage d’un tir laser (contre les moustiques dans le cadre de la lutte contre la malaria) avec des performances prometteuses. <br />Le projet Greenshield a pour objectif de concevoir et prototyper un module de détection et destruction de pestes (invertébrés, maladies, adventices) à installer sur un robot mobile qui parcourra les champs de manière autonome. Il utilise pour cela une base de données de signatures de pestes qu’il utilisera pour différencier les organismes utiles (coccinelles, abeilles, …) des cibles à détruire. Celles-ci seront détruites par un tir laser. Les données collectées dans les champs seront utilisées pour alimenter des modèles mathématiques afin de prédire l’évolution des populations de pestes et optimiser les patrouilles suivantes

Le principe général a été breveté par la start-up partenaire du projet : Green Shield Technology SAS (GST). Le module est constitué d’une caméra multispectrale et d’un laser de destruction. Le faisceau laser est orienté à l’aide d’un micro-miroir vers les cibles détectées par la caméra. Un logiciel de prise de vues, analyse les images en temps réel, localise les pestes et transmet les coordonnées des cibles au contrôleur de l’orientation du micro-miroir. Un fois le miroir stabilisé, le laser de destruction envoie une impulsion suffisante pour endommager la peste. Le cycle continue avec les pestes suivantes. L’objectif est d’enchaîner l’ensemble des étapes à très grande vitesse afin que le robot puisse détruire suffisamment de pestes pour contrecarrer une épidémie, les prédateurs naturels prenant le relais. L’étude de l’optique nécessaire pour la visée et le tir est réalisée par l’INL, qui se charge de déterminer le spectre lumineux nécessaire à capturer par la caméra, la longueur d’onde et la puissance optimale du laser. Le laboratoire BF2I alimente la base de données de signatures spectrales de pestes (et d’autres insectes non nuisibles), détermine les paramètres du laser et contribue aux expérimentations indoor et outdoor. Le laboratoire Femto-ST conçoit et réalise le micro-miroir asservi, compatible avec les performances attendues en termes de vitesse et de résistance au flux lumineux du laser. Ampère réalise l’intégration des composants dans un robot mobile et prototype deux versions successives du robot afin de réaliser des expérimentations probantes, de détecter d’éventuels problèmes d’intégration et de fonctionnement, d’optimiser les paramètres et ainsi déterminer les performances atteignables à l’issue du projet. GST supervise la conception et le prototypage, participe à l’élaboration des algorithmes de détection par IA et réalise les expérimentations. La consolidation des données pour alimenter les modèles d’évolution est organisées par GST

La détection et la localisation à grande vitesse de pucerons posés sur des feuilles a été validée avec des algorithmes de filtrage et d’Intelligence Artificielle. Il a été possible de distinguer les différents types de puceron ainsi que de détecter la présence de mildiou sur des feuilles de vigne. Il a été démontré qu’il est possible d’embarquer un laser sur un robot mobile autonome en énergie pour détruire des pucerons. Plusieurs types de laser sont en cours d’étude ainsi que l’optimisation de leur puissance. Des simulations d’un robot mobile intégrant une caméra et un laser ont été réalisées. Des algorithmes de visée et de suivi de cibles mobiles (le robot avance en permanence) ont été proposés. Le prototype 1 est en cours de réalisation.

Le prototype 1 va permettre à court terme de valider expérimentalement l’ensemble de la chaîne détection-destruction en condition indoor et outdoor. Il va permettre également de tester les différentes options de détection, de visée, de tir laser afin d’optimiser l’ensemble et de déterminer les performances globales. En fonction des résultats obtenus, le prototype 2 sera réalisé.

Deux publications sont envisagées d'ici fin 2019 concernant la détection des pestes et une fin 2019 sur le micro-miroir.

L’utilisation de pesticides nous apparaît naturelle et exclusive car notre civilisation en a dépendu depuis l’antiquité. En effet, les dommages causés par les pestes conduisent à des pertes de production de l’industrie agricole estimées entre 28 et 50% (en Afrique et Asie) de la production annuelle. Par conséquent, l’Union Européenne utilise approximativement 360 millions de kg de pesticides chaque année pour les tâches agricoles et horticoles. Cependant, les méthodes d’épandage de pesticides sont inefficaces (seulement 0,3% des pesticides répandus par épandage aérien rentrent en contact avec les pestes cibles) et ont conduit à des conséquences alarmantes pour la santé publique, l’environnement et l’économie. En 2003, les coûts annuels environnementaux et économiques relatifs à l’usage de pesticides étaient estimés au total à 10 milliards de dollars pour les USA. Dans son plan « Ecophyto », le gouvernement français a décidé de réduire de 50% l’utilisation des pesticides d’ici 2018. Malheureusement, les alternatives aux pesticides étant trop rares, cet objectif a été reporté à 2025.
Jusqu’à présent, aucune méthode technologique et polyvalente n’a été développée pour remplacer les pesticides. Les techniques de détection n’ont toujours pas recours à la spectrométrie pour détecter les pestes (elles détectent des plantes infectées, donc trop tard). L’usage de robots, en collaboration avec l’humain, est exploité dans certains vignobles pour décider où pulvériser avec des degrés d’autonomie divers, induisant une réduction de (seulement) 30% d’utilisation de pesticides (i). Certaines études proposent de détecter des pestes sur des feuilles avec une caméra, mais en raison des contraintes de détection sur-site, la plupart d’entre elles imposent des conditions d’éclairage très contraignantes.
Le projet Green Shield vise à réduire l’utilisation de pesticides en développant un module robotisé embarqué sur un véhicule (robot mobile, tracteur, …) pour combattre les pestes de cultures (invertébrés, maladies, mauvaises herbes). Ce module détectera de manière autonome les pestes par analyse spectrale et les détruira par tir laser. Embarqué sur des robots mobiles, il patrouillera dans les cultures pour scanner les plantes, collecter des données fiables concernant les pestes qui serviront à optimiser les campagnes suivantes. Ce nouveau moyen de traitement définira un nouveau paradigme de lutte « bio » contre les pestes.
La faisabilité des solutions technologiques proposées dans ce projet a déjà été démontrée. En effet, par spectrométrie optique, il est possible de caractériser les espèces d’insectes avec un taux de succès supérieur à 95%. En janvier 2017, nous avons réalisé une preuve-de-concept validant la méthode de détection sur des pucerons avec un spectromètre commercial et une méthode statistique (Analyse en Composantes Principales). Concernant la méthode de destruction, son efficacité a été prouvée par des confrères sur des blattes. En 2010, une équipe a montré qu’il est possible de détruire jusqu’à cent moustiques en vol, à une distance maximale de 30m, avec un laser de type Blu-ray.
La méthode de détection et destruction de pestes proposée dans ce projet a été brevetée par la société Green Shield Technology, qui en industrialisera les résultats. Elle utilise des miroirs miniaturisés rotatifs pour orienter rapidement les rayons. Elle a déjà été validée pour sur des endoscopes laser en phonochirurgie par Femto-ST, l’un des laboratoires de recherche partenaires.
Ce projet intéresse des industriels de plusieurs régions (Champagne, Cognac…) qui ont proposé un partenariat pour tester et déployer notre solution dans leur vignobles (potentiellement 14.000 ha). En cas de succès, la solution pourrait dans leur champs dans le monde entier.

(i) Ron Berenstein, Yael Edan, Human-Robot Cooperative Precision Spraying: Collaboration Levels and Optimization Function10th IFAC Symposium on Robot Control, September 5-7, 2012. Dubrovnik, Croatia

Coordinateur du projet

Laboratoire Ampère (Laboratoire public)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique- Sciences et Technologies
Institut des nanotechnologies de Lyon
GREEN SHIELD TECHNOLOGY
Biologie Fonctionnelle, Insectes et Interactions
Laboratoire Ampère

Aide de l'ANR 834 112 euros
Début et durée du projet scientifique : - 42 Mois

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