L’IA réduit de 25% la consommation énergétique de l’agriculture en intérieur

L’intelligence artificielle (IA) émerge comme un outil essentiel pour optimiser la production alimentaire mondiale. Une étude récente de l’Université Cornell démontre son potentiel considérable dans l’agriculture en intérieur, proposant de nouvelles solutions pour nourrir une population croissante tout en réduisant l’empreinte énergétique.

Des ingénieurs de l’Université Cornell ont mené une étude novatrice, publiée dans Nature Food, sur l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les systèmes de contrôle environnemental pour l’agriculture en intérieur. Les résultats sont probants : une réduction de la consommation énergétique de 25% a été observée.

«Les systèmes de contrôle environnemental existants ne sont pas suffisamment intelligents.» a souligné le professeur Fengqi You, spécialiste en ingénierie des systèmes énergétiques à Cornell. Aussi, l’utilisation de l’IA doit permettre d’optimiser ces systèmes, les rendant plus efficaces et durables.

L’équipe de recherche a employé des techniques d’IA avancées, telles que l’apprentissage par renforcement profond et l’optimisation computationnelle. L’étude s’est concentrée sur la culture de laitue dans des installations agricoles intérieures situées dans huit localités diverses aux États-Unis, ainsi qu’à Reykjavík en Islande et à Dubaï aux Émirats Arabes Unis.

Les résultats sont éloquents. L’utilisation de l’IA a permis de réduire la consommation énergétique de 9,5 à 6,42 kilowattheures par kilogramme de poids frais dans les zones utilisant des technologies non-IA. Dans les régions plus chaudes, comme Dubaï ou le sud des États-Unis, la réduction est encore plus marquée, passant de 10,5 à 7,26 kilowattheures par kilogramme de poids frais.

L’étude a mis en lumière une stratégie de ventilation optimale pour maximiser l’efficacité énergétique. Une faible ventilation pendant les périodes lumineuses et une forte ventilation pendant les périodes sombres ont permis d’atteindre des niveaux de dioxyde de carbone et d’oxygène optimaux pour la photosynthèse et la respiration des plantes.

Le professeur You a établi un parallèle intéressant : «Nous voulons être confortables chez nous tout en réduisant la consommation d’énergie ; il en va de même pour les cultures. Ce travail se concentre sur un système intelligent pour rendre la production alimentaire optimale, durable et réduire l’empreinte carbone. C’est ce que l’IA fait très bien. Nous pouvons économiser beaucoup si nous utilisons l’IA pour optimiser soigneusement l’éclairage artificiel et les autres systèmes énergétiques.»

Cette recherche s’inscrit dans un contexte global de croissance démographique et de changement climatique. Selon les Nations Unies, la population mondiale devrait atteindre 9,7 milliards d’individus d’ici 2050. Face à ce défi, l’agriculture en intérieur, moins vulnérable aux aléas climatiques, se présente comme une solution d’avenir.

L’intégration de l’IA dans ces systèmes de production permet non seulement d’optimiser la consommation énergétique, mais aussi de gérer plus efficacement les ressources. Cette approche pourrait jouer un rôle déterminant dans l’établissement de systèmes alimentaires plus durables et résilients, capables de répondre aux besoins d’une population mondiale en croissance.

En rationalisant les opérations grâce à l’IA pour réduire la consommation d’énergie, les fermes d’intérieur deviennent viables, selon M. Decardi-Nelson, même dans les régions où les possibilités d’économie d’énergie sont limitées. «En alignant stratégiquement la technologie des systèmes de contrôle de l’environnement sur la biologie des plantes, il est possible d’économiser de l’énergie en utilisant la ventilation tout en minimisant les rejets de dioxyde de carbone et en maintenant des conditions de croissance idéales» a conclu M. Decardi-Nelson.

Article : ‘Artificial intelligence can regulate light and climate systems to reduce energy use in plant factories and support sustainable food production’ / ( 10.1038/s43016-024-01045-3 ) – Cornell University – Publication dans la revue Nature Food