Les réseaux de neurones ReLU transforment la planification d'irrigation

La gestion de l'eau en agriculture devient de plus en plus importante à cause des préoccupations croissantes concernant la rareté de l'eau douce. Comme l'agriculture représente une part significative de l'utilisation mondiale de l'eau, trouver des moyens d'améliorer les pratiques d'irrigation est essentiel pour la durabilité. Une méthode prometteuse est le contrôle prédictif par modèles entiers mixtes (MPC), qui aide à programmer l'irrigation de manière plus efficace. Cependant, utiliser cette méthode peut être compliqué et prendre du temps, surtout pour les grandes exploitations. Cet article discute d'une nouvelle approche qui utilise des modèles de substitution ReLU pour rendre la programmation de l'irrigation plus efficace.

#Le besoin d'une gestion efficiente de l'eau

L'agriculture est le plus grand consommateur d'eau douce, utilisant environ 70 % des ressources en eau disponibles. Les problèmes de rareté de l'eau s'aggravent à cause de facteurs comme le changement climatique et une population croissante. Alors que l'agriculture fait face à des défis à cause des pénuries d'eau, elle contribue aussi au problème en consommant d'énormes quantités d'eau. Pour relever ce défi, il est crucial de mettre en œuvre des stratégies pour gérer l'utilisation de l'eau dans l'irrigation agricole.

Une façon efficace de gérer l'irrigation est d'utiliser une programmation en boucle fermée. Cette méthode permet au système d'ajuster l'approvisionnement en eau en fonction des retours en temps réel, assurant que les cultures reçoivent la bonne quantité d'eau au bon moment.

#Qu'est-ce que la programmation de l'irrigation ?

La programmation de l'irrigation désigne le processus de décision sur la quantité d'eau à appliquer aux cultures et quand le faire. L'objectif est de s'assurer que les cultures reçoivent assez d'eau sans gaspillage de ressources. Pour l'irrigation quotidienne, l'accent est mis sur l'identification des jours à irriguer et de la quantité d'eau à utiliser ces jours-là.

Ces dernières années, la programmation de l'irrigation a commencé à intégrer des zones de gestion (MZ). Ces zones sont des espaces spécifiques au sein d'un champ plus grand qui ont des caractéristiques de sol et de culture uniformes. En tenant compte de ces zones, la programmation de l'irrigation peut mieux s'adapter aux variations naturelles qu'on trouve dans les champs agricoles.

#MPC à entiers mixtes et ses défis

Le MPC à entiers mixtes est une méthode puissante pour gérer l'irrigation. Elle implique de prendre des décisions qui peuvent être soit oui/non (comme décider d'irriguer un jour spécifique) ou continues (comme la quantité d'eau à appliquer). Cette approche mixte peut modéliser des relations complexes, comme la dynamique de l'humidité du sol, mais elle peut aussi être gourmande en ressources.

La nature non linéaire de nombreux modèles utilisés dans la programmation de l'irrigation peut rendre difficile la recherche de solutions efficaces, surtout pour de grands champs avec plusieurs zones de gestion. Des recherches passées ont montré que différentes méthodes peuvent améliorer l'Efficacité computationnelle du MPC à entiers mixtes, mais nombre d'entre elles nécessitent toujours des ressources significatives, ce qui les rend moins pratiques pour un usage quotidien.

#Explorer des solutions avec l'apprentissage automatique

Récemment, des techniques d'apprentissage automatique comme les réseaux de mémoire à long terme et à court terme (LSTM) ont été utilisées pour améliorer l'efficacité de la programmation de l'irrigation. Les LSTM sont un type d'intelligence artificielle qui peut apprendre à partir de données historiques, les rendant adaptées à la prédiction de la dynamique de l'humidité du sol.

Bien que les LSTM aient amélioré l'efficacité, ils peuvent encore être complexes et gourmands en ressources. Cet article propose une nouvelle approche utilisant des réseaux neuronaux ReLU (Rectified Linear Unit). Ces réseaux peuvent simplifier le problème et permettre des solutions plus rapides tout en maintenant des pratiques d'irrigation efficaces.

#Réseaux neuronaux ReLU : une nouvelle approche

Les réseaux neuronaux ReLU sont un type de réseau neuronal à propagation avant connu pour son efficacité et sa pertinence pour diverses applications, y compris la modélisation de systèmes complexes. Ils utilisent une fonction d'activation simple, ce qui leur permet de bien performer dans des tâches où précision et vitesse sont requises.

En utilisant des réseaux ReLU, le problème à entiers mixtes peut être reformulé en une classe de problèmes plus simples appelés programmes quadratiques à entiers mixtes (MIQP). Cette simplification facilite la recherche de solutions en utilisant des outils d'optimisation existants.

#Mise en œuvre de l'approche ReLU

La méthode proposée consiste à remplacer les modèles d'humidité du sol traditionnels utilisés dans le MPC à entiers mixtes par un réseau neuronal ReLU. En faisant cela, les calculs deviennent moins complexes, permettant une programmation d'irrigation plus rapide. Le réseau neuronal ReLU est entraîné à l'aide de données simulées en boucle ouverte provenant des modèles traditionnels d'humidité du sol. Cet entraînement prépare le réseau à prédire avec précision les niveaux d'humidité du sol au fil du temps.

Une fois entraîné, le réseau ReLU est intégré dans le cadre du MPC à entiers mixtes, où il prédit la teneur en humidité du sol en fonction de divers inputs, comme la température, les précipitations et les besoins des cultures. Cette intégration permet à l'ordonnanceur d'irrigation de prendre des décisions éclairées rapidement.

#Études de cas : test de la nouvelle méthode

Deux études de cas ont été réalisées pour évaluer l'efficacité de l'approche de programmation d'irrigation basée sur ReLU. Une étude a examiné comment cette méthode performait en termes d'efficacité computationnelle par rapport aux réseaux LSTM. L'autre étude a comparé les économies d'eau et l'efficacité d'irrigation de la méthode basée sur ReLU avec une approche de programmation d'irrigation déclenchée traditionnelle.

#Étude de cas 1 : Efficacité computationnelle

La première étude de cas a évalué le temps moyen nécessaire pour générer des plannings d'irrigation en utilisant à la fois les approches ReLU et LSTM. Les résultats ont montré que la méthode basée sur ReLU réduisait significativement le temps moyen de solution, le faisant passer de 107,5 minutes avec le LSTM à seulement 0,44 minute avec le réseau ReLU pendant une saison de croissance sèche. Cette amélioration était encore plus marquée pendant une saison humide, où l'approche ReLU n'a pris que 0,52 minute contre 82 minutes pour le LSTM.

#Étude de cas 2 : Économies d'eau et efficacité

La seconde étude de cas a comparé la quantité totale d'eau utilisée et l'Efficacité d'Utilisation de l'Eau d'Irrigation (IWUE) entre la méthode basée sur ReLU et l'approche d'irrigation déclenchée. Pendant une saison sèche, l'approche ReLU a utilisé 0,983 m d'eau, soit une réduction de 9,8 % comparé à 1,09 m utilisé par la méthode déclenchée. De plus, la méthode ReLU a montré une IWUE de 8,63 kg/m, surpassant l'approche déclenchée d'environ 14,6 %.

Pendant la saison humide, la méthode ReLU nécessitait encore moins d'eau, utilisant 0,761 m comparé à 0,97 m pour la méthode déclenchée. L'IWUE était également plus élevée pour l'approche ReLU.

#Avantages des réseaux neuronaux ReLU

Les résultats des deux études de cas montrent clairement les avantages de l'utilisation des réseaux neuronaux ReLU dans la programmation d'irrigation agricole. Les avantages les plus notables incluent :

1. Efficacité computationnelle améliorée : L'approche ReLU fournit des solutions beaucoup plus rapidement que les méthodes traditionnelles, ce qui la rend pratique pour des applications en temps réel.

2. Gestion efficace de l'eau : Cette méthode réduit non seulement la quantité totale d'eau nécessaire mais améliore également l'Efficacité de l'utilisation de l'eau, menant à de meilleurs résultats pour le rendement des cultures.

3. Modélisation simplifiée : L'utilisation des réseaux ReLU permet une représentation plus simple de la dynamique de l'humidité du sol, réduisant la complexité inhérente aux anciens modèles comme l'équation de Richards.

#Conclusion

La recherche indique que l'utilisation de modèles de substitution ReLU peut grandement améliorer l'efficacité de la programmation d'irrigation basée sur le MPC à entiers mixtes. En reformulant le problème en un programme quadratique à entiers mixtes, l'approche proposée permet une programmation d'irrigation plus rapide et plus efficace sans sacrifier les économies d'eau ou le rendement des cultures.

Cette nouvelle méthode offre une solution pratique pour la gestion de l'irrigation en temps réel dans des contextes agricoles à grande échelle, répondant aux défis posés par la rareté de l'eau tout en garantissant que les cultures reçoivent les soins dont elles ont besoin.

Les travaux futurs se concentreront sur le perfectionnement de cette méthode et sur l'exploration de moyens d'incorporer des données en temps réel pour une efficacité et une adaptabilité encore meilleures dans les pratiques d'irrigation.