Computer vision for smart Farming and Agriculture practices
Computer vision for smart Farming and Agriculture practices
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'agriculture révolutionne les pratiques agricoles traditionnelles, menant à l'émergence de l'agriculture intelligente. Cette thèse explore l'application de la vision par ordinateur, un sous-domaine de l'IA, pour améliorer diverses activités agricoles. Les technologies de vision par ordinateur permettent l'analyse de données visuelles capturées par des drones, des satellites et des capteurs au sol afin de fournir des informations en temps réel sur la santé des cultures, les conditions du sol, les infestations de ravageurs et la gestion globale des exploitations agricoles. En exploitant des techniques avancées de traitement d'image et d'apprentissage profond, ces systèmes peuvent détecter avec précision les maladies, surveiller la croissance des cultures, estimer les rendements et même automatiser les machines pour une agriculture de précision. Cette recherche met en évidence le potentiel de la vision par ordinateur pour optimiser l'utilisation des ressources, réduire l'impact environnemental et augmenter la productivité et la durabilité de l'agriculture. De plus, elle aborde les défis associés à la mise en œuvre de ces technologies, tels que la variabilité des données et la nécessité de jeux de données annotés de haute qualité, et propose des solutions potentielles pour surmonter ces obstacles. Les conclusions de cette thèse soulignent l'impact transformateur de la vision par ordinateur alimentée par l'IA dans la promotion de l'innovation et de l'efficacité dans l'agriculture moderne, contribuant à la sécurité alimentaire mondiale et à des pratiques agricoles durables.
Intelligence artificielle, Développement durable, Vision par ordinateur, Agriculture intelligente, Traitement d'image, Apprentissage profond, Apprentissage automatique, Analyse de données agricoles
Le candidat doit répondre aux critères suivantes :
- Formation Académique :
- Master en Intelligence Artificielle, Informatique, ou un domaine connexe : Une solide formation en IA et en informatique est essentielle pour comprendre et développer des modèles complexes.
- Connaissances en Agronomie ou en Sciences Agricoles : Une compréhension de base des principes agricoles et des défis rencontrés dans ce domaine est un atout majeur (de préférence).
- Compétences Techniques :
- Compétences en Programmation : Maîtrise des langages de programmation tels que Python, C, C++, MATLAB ou Java. L'expérience avec des bibliothèques de vision par ordinateur comme OpenCV, TensorFlow, Keras, ou PyTorch est cruciale.
- Algorithmes de Vision par Ordinateur : Connaissance approfondie des techniques de traitement d'image, de détection et de reconnaissance d'objets, et de segmentation d'image.
- Apprentissage Automatique et Profond : Expérience dans la conception, la formation et l'évaluation de modèles d'apprentissage automatique et profond, y compris les réseaux de neurones convolutifs (CNN).
- Compétences en Analyse de Données :
- Traitement et Analyse de Données
- Statistiques et Mathématiques
- Passion et Motivation :
Intérêt pour l'Agriculture et l'Innovation Technologique : Une passion pour l'amélioration des pratiques agricoles par l'innovation technologique et une motivation à contribuer à des solutions durables pour l'agriculture.
Directeur de thèse : EL MOUHTADI Meryam
Please send the application before September 30, 2024 to:
Cedoc.admission@ueuromed.org & m.el-mouhtadi@emida.ueuromed.org