Wadhwani AI s’associe à des startups dans l’espace agro-technologique

L’institut travaille avec des startups indiennes et mondiales qui aident les agriculteurs à détecter rapidement les maladies et à fournir des conseils pour sauver les cultures, garantissant ainsi de meilleurs revenus et rendements.

Hyderabad: Wadhwani AI, un institut de recherche indépendant à but non lucratif axé sur le développement d’applications basées sur l’intelligence artificielle (IA), renforce les liens avec les startups de l’espace agro-technologique.

L’institut travaille avec des startups indiennes et mondiales qui aident les agriculteurs à détecter rapidement les maladies et à fournir des conseils pour sauver les cultures, assurant ainsi de meilleurs revenus et de meilleurs rendements.

Rajesh Jain, directeur principal des programmes d’IA de Wadhwani, a déclaré à Telangana Today: «Nous réalisons que grâce au soutien du secteur privé, nous pouvons atteindre un maximum d’agriculteurs non seulement en Inde mais dans le monde entier avec notre solution et notre technologie pour sauver leur récolte. Nous sommes activement engagés avec les startups agritech pour faire bouger l’agriculture et plus rapidement. »

«L’une des plus grandes startups intégrées de lutte antiparasitaire Plantix, basée en Allemagne, nous a contactés lorsque nous avons obtenu la subvention Google AI Impact Challenge en 2019. La startup, via son application mobile de conseil en culture, couvre 40 cultures et 400 maladies et aide les agriculteurs à identifier les maladie en temps réel et donner des recommandations. Nous avons conclu un protocole d’accord avec eux pour travailler ensemble. L’entreprise souhaite que notre solution d’IA soit intégrée à son application et nous sommes en discussion », a-t-il informé.

De même, CropIn, une société agritech full-stack qui fournit des solutions basées sur le logiciel en tant que service (SaaS), a approché Wadhwani AI. Intelligent Growth Solutions (IGS), une start-up écossaise de technologie agricole verticale, qui s’adresse aux organisations de producteurs agricoles (OPF), souhaite s’associer à Wadhwani AI. En outre, des discussions sont en cours avec la startup eKutir, qui a développé un système décentralisé, atténué et transparent pour étendre les services agricoles aux agriculteurs indiens et aux agriculteurs.

Producteurs de coton

Wadhwani AI s’est associé à Better Cotton Initiative (qui touche 19% des producteurs de coton du monde), IDH, Welspun Foundation, Deshpande Foundation, IGS et d’autres pour créer et tester sa solution d’IA pour la détection précoce des ravageurs et est actuellement utilisée par plus de 18 000 agriculteurs à travers Telangana (dans 100 villages), Maharashtra et Gujarat.

À l’avenir, la solution serait utilisée par les gouvernements des États du Telangana et du Maharashtra pour aider les producteurs de coton. Wadhwani AI a déjà signé un protocole d’accord avec le gouvernement Telangana. «Nous avons conçu notre solution de manière à ce qu’elle s’intègre dans le cadre gouvernemental, les flux de travail et la plate-forme technologique existants», a ajouté Jain.

L’institut explore également un système de réponse vocale interactive (IVR) pour diffuser des informations et des conseils aux agriculteurs sur leurs téléphones dans leur langue locale à travers l’Inde. Wadhwani AI a également établi un partenariat avec le Conseil consultatif international du coton, qui envisage de diffuser l’outil dans les pays producteurs de coton du monde entier.

Champ d’application

À l’avenir, il a déclaré: «Nous examinons également d’autres aspects liés à la culture du coton, notamment la gestion de l’eau, des sols et des nutriments, où l’IA peut aider à améliorer la capacité de sauver les cultures. Nous explorons une approche multimodale pour proposer des modèles prédictifs. »

La communauté des sciences agricoles a également contacté Wadhwani AI pour examiner les aspects de la sécurité alimentaire, le maïs (maïs) étant attaqué par la chenille légionnaire d’automne dans le monde au cours des deux dernières années, entraînant une perte de récolte de 40%. «Notre solution est très proche de résoudre ce problème si nous obtenons plus de données. Nous cherchons à obtenir un lakh d’images d’infestation de chenille légionnaire d’automne pour développer une solution. Nous travaillons actuellement avec 2 ou 3 organisations », a informé Jain.

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