L'utilisation des données a été un élément important de Bayer Crop Science pendant des décennies, mais l'organisation a obtenu un coup réel dans les bras avec l'acquisition de Monsanto en 2018 par Bayer. Depuis, il a cherché à appliquer l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle à tous les aspects de ses activités.
Un domaine dans lequel l'IA joue un rôle de plus en plus important est l'agriculture de précision. L'agriculture traditionnelle aujourd'hui signifie planter votre champ avec des graines, arroser le champ entier d'engrais et de pesticides et irriguer tout le champ. Mais les champs ne sont pas uniformes: le sol n'est pas nécessairement le même à travers le champ, certaines parties ont besoin de plus d'engrais ou moins; certaines régions ont besoin de plus d'eau ou moins; etc. L'agriculture de précision cherche à apporter plus d'intelligence au processus.
"Pour la plantation de précision et l'agriculture de précision, des entreprises comme Bayer travaillent en étroite collaboration avec les agriculteurs pour comprendre leur terre, leur superficie, le type de sol dont ils disposent, le débit d'eau, et ensuite travailler avec eux », explique Michelle Lacy, responsable de la stratégie de données pour la R&D au sein de la division Biotechnologie végétale de Bayer Crop Science. «Ce sont les meilleures graines; ce sont les meilleures races de plantes qui fonctionnent bien dans cette zone de votre ferme. Planter le bon type de graine – la bonne lignée de maïs ou de soja ou quoi d'autre – qui prospérera dans ce type de sol ou quantité d'eau ou d'azote dont vous disposez. C'est une agriculture de précision. "
Cette approche de l'agriculture fondée sur les données nécessite que les agriculteurs et leurs équipements collectent des données, telles que les moissonneuses-batteuses qui mesurent le sol pendant leur fonctionnement; des tiers, y compris des universitaires et des employés du gouvernement; et les employés de Bayer Crop Science.
Bayer utilise désormais l'analyse d'images optimisée par l'analyse visuelle Spotfire de TIBCO dans le cadre de cet effort. Il utilise des drones qui prennent des photos haute définition pour surveiller les cultures. La hauteur, la couleur / la verdure des plantes et le fait que les plantes soient malades ou infestées d'insectes peuvent être capturés par des images. Un algorithme d'apprentissage automatique traite ces images et mélange les données avec des données sur le sol, l'irrigation et la fertilisation pour fournir des informations approfondies sur chaque partie d'un champ. Bayer Crop Science utilise le logiciel TIBCO Data Virtualization pour comprendre les diverses sources de données et schémas et les rassembler sans altérer la source physique.