Pour lever le verrou de la collecte et de l'annotation manuelle d'images réelles, des chercheurs de l'université métropolitaine d'Osaka, sous la direction de Takuya Fujinaga, ont conçu un jumeau numérique de serre à tomates.
En associant des modèles 3D, le moteur d'animation Unreal Engine 5 et la technique de reconstruction 3D Gaussian Splatting issue de données capturées au champ, cette plateforme reproduit fidèlement les éclairages complexes et le masquage des fruits par le feuillage. Le dispositif génère automatiquement des images d'entraînement et des annotations parfaites au format YOLO, permettant d'accélérer l'apprentissage des algorithmes de détection pour les robots cueilleurs.
Publiés dans la revue Smart Agricultural Technology, ces travaux démontrent qu'il est possible d'optimiser la précision des modèles d'IA à moindre coût, une avancée transférable à la récolte automatisée de nombreuses autres productions agricoles.
Par : Jérôme G.
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https://www.generation-nt.com/actualites/ia-agriculture-tomates-virtuelles-robot-recolte-2076379