Projets nationaux (2017-2023)
Projets internationaux (2017-2023)
Projets locaux (2017-2023)
Projets nationaux (2017-2023)
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PEPR Agroécologie et numérique NINSAR : Itinéraires agroécologiques innovants exploitant la robotique collaborative (2023-2027)
Contact dans l'équipe COPAIN : François Pinet, Laure Moiroux
Partenaires : INRIA (Acentauri, Chroma, Rainbow), INRAE (ASTRO, TSCF), CEA LIST, UniLaSalle, IRL, Cristal, Institut Pascal, ISIR, LAAS, LS2N, XLim, LPC
Le projet Ninsar propose de mener des recherches ambitieuses, basées sur la conception d’itinéraires agroécologiques exploitant une flotte de robots élémentaires, dotés de capacité de coopération et de rétroaction avec l’environnement. Une telle approche, en rupture avec les développements actuels nécessitent de nombreuses avancées, tant au niveau de la définition de pratiques culturales nouvelles, que de développements robotiques. Aussi le projet développera des approches décisionnelles innovantes dédiés aux systèmes multi-robots, pour adapter les comportements robotiques à la diversité des actions requises par les pratiques agroécologiques. Réciproquement, l’évaluation des performances obtenues permettra de construire de nouveaux itinéraires basé sur le degré d’efficience atteignable (en termes de précisions, de vitesse, d’actions réalisables). Le projet inclut la conception d'objets connectés résiliants et autonomes énergétiquement, et de systèmes d'information pour les agroéquipements dédiés à l'agroécologie.
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ANR Labcom IoTAE-Lab : Laboratoire auvergnat pour l'IoT Appliqué à l’Environnement
Contact dans l'équipe COPAIN : Laure Moiroux
Partenaires : Fédération de recherche en environnement (LPC Université Clermont-Auvergne, TSCF INRAE), Yesitis
Le laboratoire commun IoTAE-Lab financé par l'ANR vise à apporter une contribution de recherche sur l’amélioration et la mise au point de systèmes IoT. En particulier, le programme de recherche s’articule autour des 3 axes suivants : performances énergétiques des systèmes et autonomie (energy harvesting, charge capacitive) ; performances des systèmes embarquées (réseau de neurone, Intelligence artificielle locale pour minimiser la quantité de données transmises tout en améliorant leurs pertinences) ; réseaux de capteurs en environnement fortement contraint (isolement, sous-terrain, milieux aquatiques, problématiques d’antennes). Ces axes principaux de recherches ont vocation à relever les défis technologiques de l’IoT en termes de fonctionnalités, de miniaturisation, de modularité, de réduction de coût énergétique et d’impact environnemental. Ces points sont un enjeu majeur des développements futurs en instrumentation à large échelle.
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ANR BEYOND : Vers une épidémio-surveillance et une prophylaxie fondées sur des observations de proximité et à distance
Contact dans l'équipe COPAIN : Sandro Bimonte
https://www6.inrae.fr/beyond/
Le but de BEYOND est de dépasser le paradigme d’épidémiosurveillance (ES) actuel pour en créer un nouveau i) en intégrant de manière rationnelle la pléthore d’indicateurs provenant des capteurs intelligents, réseaux sociaux, fouille textuelle et images de télédétection dans des modèles rendus accessibles aux épidémiologistes, ii) en incitant les épidémiologistes à intégrer ces nouveaux indicateurs dans leur raisonnement lorsqu’ils cherchent à identifier les processus clés pouvant servir de leviers pour la protection des plantes, et iii) en créant des outils d’aide à la décision adaptés à ce nouveau contexte d’ES afin d’accompagner au mieux les agriculteurs et autres décideurs et d’élargir la gamme des options de gestion - zéro pesticides - de la santé des plantes. Telles sont les fondations de l’épidémiosurveillance « augmentée ».
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ANR FooSIN : Food Systems Implementation Netword (2020-2022)
Contact dans l'équipe COPAIN : Catherine Roussey
https://foosin.fr/
Le projet FooSIN développera en France le Food Systems Implementation Network (IN) créé sous l'égide de GO FAIR. Cette initiative internationale aide les communautés à organiser l'implémentation des principes FAIR pour rendre les données plus « Findable, Accessible, Interoperable, Reusable ». FooSIN vise à 1) développer la culture FAIR et les solutions pour mettre en œuvre les principes pour l'agriculture et l'alimentation en France 2) impliquer les acteurs français dans les activités du Food Systems IN et dans GO FAIR. A ces fins, nous organiserons un atelier "Apportez vos propres données", identifierons et diffuserons des supports de formation, proposerons des outils et des méthodologies pour « FAIRifier » les données et ressources sémantiques, éléments clés de la démarche. Nous mettrons en avant les outils et services originaux que nous développons. FooSIN sur le site de l'ANR...
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ANR CoSWot : Constrained Semantic Web of Things - Web sémantique pour les objets contraints (2020-2024)
Contact dans l'équipe COPAIN : Gil De Sousa, Jean-Pierre Chanet
https://coswot.gitlab.io/
L’Internet des Objets connecte des objets tels des capteurs ou actionneurs avec leur voisinage. La puissance toujours croissante de ces objets permet d’imaginer de nouvelles architectures les traitant comme des citoyens de première classe. On peut imaginer de nouvelles applications en e-agriculture, bâtiments intelligents, villes intelligentes, gestion de l’énergie et de l’eau, e-santé et “bien vieillir”... Le Web des Objets (WoT) permet la description sémantique des objets, comblant le fossé entre les différentes descriptions de domaines et services. Dans les architectures WoT actuelles, les objets peuvent se situer loin des systèmes qui traitent leurs données. Une approche centralisée ne profite pas des capacités des objets et induit des transferts de données sous-optimaux et la surcharge du serveur. Pourtant, de nombreux objets sont suffisamment intelligents pour découvrir ses voisins, échanger des données et prendre des décisions collectivement.
CoSWoT a pour objectif de proposer une architecture logicielle distribuée embarquée sur objets contraints avec deux caractéristiques principales (1) elle utilisera des ontologies pour spécifier déclarativement la logique applicative et la sémantique des messages échangés; (2) elle ajoutera aux objets des compétences de raisonnement pour distribuer le calcul. Ainsi, le développement d’applications incluant des objets du WoT sera hautement simplifiée : notre plateforme permettra le développement et l’exécution d’applications WoT décentralisées et intelligentes malgré l’hétérogénéité des objets. Dans CoSWoT, les applications reposeront sur une plateforme hébergeant les services de base. Elle hébergera aussi des extensions correspondant à deux barrières scientifiques : (1) L’utilisation d’ontologies comme modèle généralisé pour les échanges entre les objets hétérogènes. Une déclaration conjointe de l’AIOI WG3, IEEE P2413, oneM2M, W3C place les ontologie comme des facilitateurs clés de l’interopérabilité sémantique du WoT. Mais il reste des questions de recherche sur (i) l’adéquation des ontologies existantes aux besoins des domaines ciblés ; (ii) l’applicabilité des principes théoriques développés dans des protocoles variés et standards, dans le contexte des flux de données ; (iii) la découverte des objets, de leurs services, et de la manière de les solliciter. (2) le raisonnement incrémental embarqué distribué. De nouvelles architectures apparaissent, s sur le edge computing, incluant la puissance de calcul des capteurs et actionneurs. Les flux de données fournis par les capteurs nécessitent des tâches de raisonnement incrémental. Des questions de recherche d’actualité sont (i) comment embarquer du raisonnement dans des objets aux capacités variées, il faut des optimisations spécifiques ; (ii) comment distribuer efficacement les tâches de raisonnement parmi les objets. L’e- agriculture est un domaine d’application typique de telles architecture WoT, où la surveillance de champs cultivés nécessite des capteurs variés qui envoient des flux de données. Ces flux sont la source de raisonnements qui permettent de prendre des décisions et faire agir les actionneurs. Le bâtiment intelligent est un autre domaine où des services applicatifs à valeur ajoutée impliquent d’autres secteurs verticaux comme la gestion de l’énergie, l’e-santé ou le bien vieillir. Nous définirons des cas d’usage et des spécifications des besoins pour l’e-agriculture et le bâtiment intelligent, ferons des simulations puis des expérimentations en situations réelles. La plateforme CoSWoT favorisera le découplage entre développement des logiciels et le développement des matériels, et facilitera l’émergence d’un nouveau secteur économique de l’industrie numérique autour du développement d’applications WoT, déconnectée du développement des objets intelligents eux-mêmes.
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ANR MUSCAA (2024-2027)
Contact dans l'équipe COPAIN : François Pinet
Partenaires : INRAE TSCF (Romea, COPAIN), IRL, Institut Pascal, SITIA, Robagri
Adaptive behavior by multivariate learning and supervision processes for mobile robots (à partir de 2024) - INRAE TSCF, IRL, Institut Pascal, SITIA, Robagri. L'objectif de ce projet est de proposer des mécanismes prédictifs pour adapter le comportement d'un robot mobile évoluant en milieu agricole afin de garantir son intégrité et l'efficacité de la tâche à accomplir. Les applications ciblées sont en agroécologie. Pour ce faire, il est proposé d'investiguer des techniques d'apprentissage profond et des processus de cartographie enrichis afin d'associer des algorithmes d'observation à la perception de l'environnement. Les évolutions attendues en le projet viseront notamment à relier les paramètres régissant la dynamique du robot (motricité, adhérence, vibration, action d'un outil sur le sol...), que l'on peut observer mais non prédire, avec des éléments de perception de haut niveau (texture de l'images, intensité laser, radar...), de manière à anticiper une variation de la comportement du robot. Les principales contributions proposés par ce projet pour améliorer le comportement des les robots sont : 1) La reconnaissance de différents types de sols et de leur influence sur le comportement des robots, à l'aide de l'apprentissage automatique ; 2) La sélection des modes de perception et de contrôle ; 3) L'adaptation des paramètres des lois de commande ; 4) La conception et l'utilisation d'une base de données cartographique pouvant être partagée par plusieurs types de robots.
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ANR D2KAB : Data to Knowledge in Agronomy and Biodiveristy (2019-2024)
Contact dans l'équipe COPAIN : Catherine Roussey, Stéphan Bernard
http://www.d2kab.org/
D2KAB project brings together a unique multidisciplinary consortium of 12 partners to achieve this objective: 2 informatics research units (LIRMM, I3S); 6 INRA/IRSTEA/IRD applied informatics research units (URGI, MaIAGE, IATE, DIST, TSCF, DIADE) specialized in agronomy or agriculture; 2 labs in biodiversity and ecosystem research (CEFE, URFM); 1 association of agriculture stakeholders (ACTA); and 1 partnership with Stanford BMIR department. Each of the project driving scenarios (food packaging, agro-agri linked data, wheat phenotype, ecosystems & plant biogeography) will have a significant impact and produce concrete outcomes for ag & biodiv scientific communities and socio-economic actors in agriculture.
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CASDAR AGOR@GRI (2019-2022)
Contact dans l'équipe COPAIN : François Pinet, Vincent Soulignac
Les médias sociaux au service de l’accompagnement des transformations du métier des agriculteurs engagés dans l’agroécologie (2019-2022)
L’agriculteur engagé dans une démarche agro-écologique doit en permanence adapter ses pratiques aux évolutions de son agro-éco-système et entrer dans une démarche d’apprentissage continu. Il n’est plus, ou moins, attendu du conseil technique agricole de transférer des connaissances génériques construites en dehors de l’exploitation mais de co-construire avec l’agriculteur les solutions dont il a besoin pour agir. Cette co-construction nécessite une hybridation de connaissances scientifiques, techniques et empiriques qui implique rapidité et réactivité dans les échanges entre les différentes parties prenantes. Or, les médias sociaux et les technologies Internet qui les accompagnent peuvent être un atout majeur pour permettre cette réactivité et cette rapidité des échanges de connaissances et d’informations, à l’heure où les smartphones amènent l’information au champ. Mais, l’usage de ceux-ci dans le cadre de projets agroécologiques et leur effectivité à accompagner les changements de pratiques ne sont pas si évidents, ni toujours pertinents. Ainsi, AGOR@GRI s’intéresse aux médias sociaux utilisés par des agriculteurs engagés dans une transition agro-écologique (ou qui souhaitent s’y engager) pour partager des connaissances et des expériences et accéder à des formes de conseil technique « agro-écologique ». L’enjeu du projet est d’optimiser l’usage de ces outils pour les mettre à disposition de la promotion et du déploiement de l'agro-écologie.
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OPEROSE (2018-2022)
Contact dans l'équipe COPAIN : Daniel Boffety
Personnes de COPAIN ayant participées au projet : Daniel Boffety, Géraldine André, Laure Moiroux, Gil De Sousa, François Pinet
http://challenge-rose.fr/
L’équipe COPAIN participe à l’organisation du challenge ANR ROSE « robotique et capteurs ». Le lieu du challenge est sur le site Irstea de Montoldre. Dans le cadre du plan Ecophyto, le challenge ROSE a pour objectif d’encourager le développement de solutions innovantes autonomes en matière de désherbages intra-rang de grandes cultures à fort écartement (maïs, tournesol,…) et de cultures légumières de plein champ afin de réduire l’usage des herbicides. L’organisation du Challenge ROSE, confiée à un consortium LNE/Irstea, se déroule sur 4 années de 2018 à 2022.
Financement : AFB
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MULTIPASS : Faire émerger de nouveaux services pour l’agriculteur dans une chaîne de confiance gérant les gestions des consentements d’accès aux données des exploitations (2017-2020)
Contact dans l'équipe COPAIN : François Pinet
Personnes de COPAIN ayant participées au projet : François Pinet, Catherine Roussey
http://numerique.acta.asso.fr/multipass-faire-emerger-de-nouveaux-services-dans-une-chaine-de-confiance/
Avec l’avènement du numérique, les exploitations deviennent une source de données incontournable pour répondre aux enjeux de multi-performances de l'agriculture. Le projet vise à renforcer la confiance nécessaire au partage de leurs données auprès des producteurs, pour faire émerger de nouvelles connaissances et de nouveaux services. Il apporte une solution aux questions des agriculteurs sur la maîtrise de leurs données et la transparence des usages qui en sont faits. Les attentes des exploitants vis-à-vis d’un outil de gestion des consentements seront exprimées au sein de groupes de travail. Ces recommandations éthiques seront consignées dans un livre blanc puis traduites en spécifications fonctionnelles sur lesquelles seront basées les adaptations de deux outils de gestion des consentements existants. Ces outils, basés sur des approches différentes associant un tiers de confiance pour l’un et la technologie blockchain pour l’autre, seront comparés au sein de cas d’usages restreints mais concrets, tout en implémentant sous forme de preuves de concept les conditions de l’interopérabilité entre ces systèmes existants ou à venir. Ainsi, les partenaires mettront à disposition des producteurs une solution « passeport de données » pour « protéger » le partage des informations collectées sur leurs exploitations.
Plus précisément, les objectifs du projet sont les suivants :
* Proposer un écosystème de gestion des consentements interopérable entre les acteurs qui apporte confiance, simplification et sécurité aux producteurs et valorisateurs de données.
* Favoriser l’innovation ouverte, c’est-à-dire l’émergence d’applications agronomiques couplées aux données des agriculteurs provenant de n’importe quelle source de données ou objet connecté, pour éviter le risque de concentration de l’innovation.
* Favoriser la création de connaissances par l’analyse de données massives d’exploitations, dans une chaîne de confiance.
Partenaires : ARVALIS (Coordinateur), ACTA, FIEA, IDELE, Irstea, Orange, Smag
Financement : CASDAR Recherche Technologique
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ANR VGI4Bio (2017-2022)
Contact dans l'équipe COPAIN : Sandro Bimonte
https://www.vgi4bio.fr
La conservation de la biodiversité et sa relation avec les pratiques agricoles représentent actuellement un défi majeur, car elles affectent les caractéristiques environnementales, sociales, économiques et les autres activités humaines. Les données d’observation peuvent être nécessaires à grande échelle spatiale ou temporelle. Ceci implique que des centaines ou des milliers d’observateurs soient mobilisés, à un coût qui serait prohibitif s’ils devaient être payés. Dans ce projet, les partenaires définissent un ensemble d’outils statistiques et de modèles de comportement d’observateurs pour extraire et visualiser des données précises et pertinentes à partir d’une masse de données opportunistes (données Volunteer Geographic Information – VGI). L’objectif est de produire des indicateurs de biodiversité. Les systèmes VGI ne fournissant pas d’outils d’analyses complexes, nous utiliserons l’OLAP spatial (SOLAP) pour analyser ces bio-indicateurs agricoles. Étant donné que les utilisateurs finaux sont variés et nombreux, nous définirons une nouvelle méthodologie de conception de participative pour l’implémentation des modèles SOLAP pour les bio-indicateurs agricoles.
Partenaires : Irstea (Coordinateur), IRIT, CESCO, LPO, Geosystems France
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CASDAR Recherche Technologique CANNOPHY "Modélisation expérimentale des dépôts de traitements phytosanitaires en fonction de l’architecture du végétal en viticulture. Applications à l’expression des doses et à la viticulture de précision" (2022-2026)
Contacts dans l'équipe COPAIN : Laure Moiroux, Gil De Sousa, François Pinet
Partenaires : IFV, UMR ITAP, UR TSCF.
Le projet CANNOPHY consiste à développer une chaine d’acquisition de données dephénotypage physique pour la caractérisation spatiale et temporelle de la végétation mobilisable par les viticulteurs et agro-équipementiers pour le développement des démarches de viticulture de précision dont la pulvérisation.
Le projet permettra le développement les éléments suivants :
- Méthodes et algorithmique associée pour la modélisation multivariée de la Surface Foliaire Totale sur des parcelles permettant d’obtenir une estimation générique, c’est-à-dire ne nécessitant pas de calibrage spécifique à une parcelle ou un cépage, à partir de mesures effectuées au vignoble avec un LIDAR 2D.
- Chaine d’acquisition et de traitement prototype permettant une acquisition continue et automatisée des données de phénotypage de la végétation avec calcul d’indicateurs morphologiques d’intérêt à la fois pour la robotique et la viticulture de précision dont la pulvérisation, le stockage des données dans le cloud et l'interface de consultation des données.
- Démonstration d’une acquisition robotisée du phénotypage physique
- Rédaction de cahiers des charges techniques et fonctionnels de futurs système commerciaux pour tous les éléments de la chaîne d’acquisition et de traitement depuis le matériel utilisé pour l’acquisition jusqu'à l’API qui servira à consulter les données.
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PACON (Métaprogramme INRAE METABIO) : PArtage des COnnaissances par le Numérique pour la (re)conception de fermes biologiques
Contact dans l'équipe COPAIN : Catherine Roussey
https://www6.inrae.fr/comite_agriculture_biologique/content/download/4324/43048/version/2/file/Fiche_METABIO_PACON.pdf
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POPCORN (Métaprogramme INRAE BETTER)
Le projet exploratoire POP-Extend vise à développer et mettre à l’épreuve un modèle intégré production-consommation-déchet, se basant sur la notion de population qui mange au sein d’un territoireLe projet vise la conception d'une méthode et d'un système d'information pour le diagnostic et la modélisation de la population qui mange dans les territoires urbains
Contacts dans l'équipe COPAIN : François Pinet, Géraldine André
Partenaires : UMR SADAPT, UR TSCF, UMR TRANSFORM, UMR SayFood, USC CMH, UMR ITAP, UMR METIS, UMR Géographie-Cités, FR FIRE
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POP-Extend (Métaprogramme INRAE BETTER)
Dans la continuité du projet POPCORN, le projet vise la conception d'une méthode et d'un système d'information pour le diagnostic et la modélisation de la population qui mange dans les territoires urbains
Contacts dans l'équipe COPAIN : François Pinet
Partenaires : UMR SADAPT, UR TSCF, UR LISC, Centre Maurice Halbwachs, UMR SayFood, UMR ITAP, UMR TBI
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GECO (2017-2020)
Contact dans l'équipe COPAIN : Vincent Soulignac
http://geco.ecophytopic.fr/a-propos-de-geco
GECO est la mise en oeuvre du prototype Agro-PEPS dans le cadre du plan Ecophyto 2018. Les partenaires de ce projet sont le Ministère de l'agriculture, commanditaire, l'ACTA, futur maître d'ouvrage de l'outil, ainsi que l'INRA et la Chambre régionale d'agriculture de Bourgogne. Irstea est chef de projet de Geco.
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ANR TATABOX (2014-2018)
Contact dans l'équipe COPAIN : Vincent Soulignac
Personnes de COPAIN ayant participées au projet : Vincent Soulignac, François Pinet, Jean-Pierre Chanet
https://www6.inra.fr/tatabox/TATABOX-le-projet
TATABOX est un projet ANR sur la transition agroécologique avec comme terrain un territoire situé entre Tarn et Aveyron. Irstea travaille sur la gestion des connaissances pour une agriculture durable, en particulier avec la coopérative Qualisol, des conseillers agricoles et des agriculteurs.
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OASIS / SILLAGE Télédéclaration / SIGEMO / SILLAGE
Contact dans l'équipe COPAIN : Vincent Soulignac
Personnes de COPAIN ayant participées au projet : Vincent Soulignac, Géraldine André
Système Informatisé de Gestion des Epandages de Matières Organiques
L'élaboration de l'outil de gestion des épandages de matières organiques est le fruit d'un long travail associant, autour des ministères de l'agriculture et de la pêche - MAP et de l'écologie et du développement durable - MEDD, de nombreux partenaires réunis au sein d'un comité de pilotage de la filière. Cette élaboration s'est appuyée sur une étude approfondie des attentes des utilisateurs et la prise en compte de leurs avis au sein d'un Comité des utilisateurs qui a validé le contenu ” métier ” de l'application. Le développement de l'outil a ensuite été confié, au terme d'un appel d'offres public, à la société Sword de Lyon. La maintenance de l'application est assurée par le MAP, maître d'ouvrage du programme. Les matières organiques, dont SIGEMO permettra le suivi des épandages, sont : les boues de stations d'épuration urbaines (loi sur l'eau), les boues de stations d'épuration industrielles (loi sur les installations classées), les effluents d'élevage (loi sur les installations classées et directive ” Nitrates ”).
Oasis, Sillage et Sillage Télédéclaration sont des outils nationaux destinés à la police de l'eau.
- Oasis est un outil sur les prélèvements d'eau
- Sillage est un outil sur les épandages de matières organiques
- Sillage Télédéclaration est un outil de suivi de l'Azote à l'échelle de l'exploitation agricole
Le maître d'ouvrage est le Ministère de l'écologie, le maître d'œuvre, le Ministère de l'Agriculture et Irstea est assistant au maître d'ouvrage.
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Projets internationaux (2017-2023)
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H2020 METRICS : Metrological evaluation and testing of robots in international competitions (2020-2022).
Contact dans l'équipe COPAIN : Daniel Boffety
https://metricsproject.eu/
ACRE competition : https://metricsproject.eu/agri-food/acre-competition/
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Reasearch Data Alliance Arisemantics Working Group
Contact dans l'équipe COPAIN : Catherine Roussey
The goal of the Agrisemantics WG is to gather community-based requirements and use cases for an infrastructure that supports appropriate use of semantics for data interoperability, with special focus on agriculture.
https://agrisemantics.org/
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ERA-NET ICT-AGRI - Coordination of European Research within ICT and Robotics in Agriculture and Related Environmental Issues
Contact dans l'équipe COPAIN : Jean-Pierre Chanet
https://www.ictagrifood.eu/
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Projets Locaux (2017-2023)
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Superob (ISITE CAP20-25 - défi 2)
Contact dans l'équipe COPAIN : Sandro Bimonte
Gestion et supervision de flottes de robots mobiles autonomes
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ConnecSens 1 & 2
Contacts dans l'équipe COPAIN : Laure Moiroux, Jean-Pierre Chanet, Gil De Sousa
ConnecSens 1 : http://www.lpc-clermont.in2p3.fr/spip.php?article583
ConnecSens 2 : http://www.lpc-clermont.in2p3.fr/spip.php?article646
Le projet ConnecSens initié dans le cadre du CPER vise au développement d’une solution de capteur sans fil. Les objectifs du projet sont les suivants :
- L’instrumentation de sites pilotes autour de la problématique de l’eau,
- Le développement d’une plateforme de réseaux de capteurs sans fil pour l'environnement,
- Le développement d’outils et de méthodes pour la collecte de données,
- Le développement d’une interaction modélisation / instrumentation.
Quatre sites on été choisis dans ce projet :
- Le Lac d’Aydat pour l’étude de la dynamique et de l’évolution des communautés planctoniques,
- Le site de Montoldre d’Irstea en ce qui concerne le fonctionnement hydrique des agrosystèmes,
- Le site d’Auzon sur la rivière Allier pour le suivi des annexes hydrauliques naturelles,
- La mine d’uranium de Roffin pour l’étude de l’impact de la radioactivité naturelle sur les écosystèmes.
Le projet ConnecSens est soutenu par l'Union Européenne
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Projet Hub Innovergne CRI
Contacts dans l'équipe COPAIN : Laure Moiroux
Dans le cadre du projet du Chèque Innovation Recherche Hub Innovergne, les laboratoires LPC (UCA-CNRS) et TSCF (INRAE) ont initié une collaboration avec la société YESITIS. Les laboratoires ont développé un dispositif nommé SoLo destiné à des applications environnementales et agricoles permettant d’acquérir des données sans fil in-situ. Ce dispositif modulaire et autonome sur lequel une large gamme de capteur peut être connecté permet de collecter, de stocker et de transmettre des données jusqu’à un serveur dédié. La société Yesitis est intéressée par ce dispositif pour des applications dans le secteur industriel. Le projet CRI a eu pour d’objectif d’évaluer le fonctionnement et la robustesse du système dans ce milieu afin que la société puisse estimer son potentiel d’industrialisation.
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Projet CIDEA (I-SITE CAP20-25) - Etude d'une preuve de concept
https://cidea.hub.inrae.fr
Contacts dans l'équipe COPAIN : Christophe Cariou, Laure Moiroux
Le projet CIDEA (Collecte interactive de données de nœuds enterrés pour l’adaptation de comportement robotique) est porté par l’unité de recherche TSCF de l’INRAE, et a pour partenaires l’unité de recherche LISC de l’INRAE et le LIMOS (Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes). L’objectif scientifique du projet CIDEA vise à étudier la faisabilité du développement d'un outil décisionnel permettant d’adapter en temps réel le comportement d’un robot mobile terrestre en fonction de données collectées sur des nœuds enterrés. Pour cela, l’application retenue consiste à déployer et enterrer plusieurs nœuds sur une parcelle de terrain à des points stratégiques associés à des capteurs d’humidité du sol, et à venir modifier la vitesse de travail et le travail agronomique d’un robot agricole en conséquence. Le démonstrateur pilote utilisé sera le robot de pulvérisation de l’INRAE équipé récemment d’un module de contrôle connecté sur son bus CAN permettant d’envoyer et transmettre des variables de commande additionnelles. Ce projet vise à étudier la mise en place d'une preuve de concept appliquée à un contexte agricole, mais vise également à s’ouvrir à d’autres domaines tels la surveillance des écosystèmes de manière plus générale (e.g. par un vecteur mobile aérien) ainsi que le contrôle de passage de véhicules.
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Projet « Qualité des données et big data » (financement I-SITE CAP20-25), action du Programme transverse « Instrumentation - Big Data » (2017-2020)
Contacts dans l'équipe COPAIN : François Pinet
Plusieurs équipes compétentes dans les domaines du big data et de la qualité des données sont présentes au sein de l’ISITE CAP20-25 du site Clermontois. Il était nécessaire de davantage échanger sur ce sujet transversal et les expérimentations sur ces sujets des différentes équipes.
