Système d’optimisation de la surveillance de la culture via des robots en utilisant les LLVM et l’optimisation VSLAM3D

L’agriculture dans les régions nordiques fait face à des défis majeurs : saisons courtes, conditions climatiques difficiles et manque de main-d’uvre. Ce projet vise à développer des robots agricoles capables de travailler de manière autonome dans ces environnements exigeants, sans nécessiter une supervision humaine constante.
Grâce à l’intelligence artificielle, ces robots pourront non seulement se déplacer dans les champs, mais aussi comprendre ce qu’ils voient et prendre des décisions adaptées. Imaginez un robot capable de reconnaître différentes cultures, détecter des maladies des plantes et planifier ses actions simplement à partir d’instructions en langage naturel, tout comme un travailleur agricole expérimenté. Le projet combinera deux technologies innovantes : des systèmes de navigation visuelle qui permettent au robot de se localiser précisément dans l’environnement, et des modèles d’intelligence artificielle capables d’interpréter des images et du texte pour comprendre les tâches à accomplir. Les résultats contribueront à améliorer la productivité agricole dans les régions nordiques, renforcer la sécurité alimentaire locale et réduire la dépendance à une main-d’uvre qui se fait de plus en plus rare.

Faculty Supervisor:

Martin Otis

Student:

Partner:

Université Ibn Zohr

Discipline:

Engineering

Sector:

Education

University:

Université du Québec à Chicoutimi

Program: