Artificial Intelligence of Things (AIoT) for Smart Agriculture: Architectures and Solutions
L'intelligence artificielle des objets (AIoT) au service de l'agriculture intelligente : Architectures et solutions
Résumé
Smart Agriculture (SA) plays a vital role in improving the quality and quantity of food production, which aligns with the United Nations (UN) goal of eradicating hunger by providing sustainable food. The convergence of Artificial Intelligence (AI) and the Internet of Things (IoT), known as Artificial Intelligence of Things (AIoT), offers promising solutions for optimizing agricultural processes through intelligent systems in SA. These systems enable advanced monitoring such as soil, weather, and crops and efficient management such as water, harvest, disease, energy, and supply chains. This thesis starts by conducting a comprehensive literature review of AIoT-based solutions for SA to identify research gaps. This thesis focuses on AIoT-based solutions for crop and water management. First, it presents and evaluates a user-friendly AIoT-based crop recommendation system (UACR) for recommending crops to the farmers. Afterward, a multi-farm irrigation scheduling system is proposed to manage the limited available water in a shared water source. The thesis also proposes solutions for water management in SA using Federated Learning (FL) techniques. Finally, this thesis highlights the current challenges of implementing AIoT-based solutions for SA and future research directions.
L’agriculture intelligente (Smart Agriculture, SA) joue un rôle essentiel dans l’amélioration de la qualité et de la quantité de la production alimentaire, ce qui s’aligne avec l’objectif des Nations Unies (United Nations, NU) d’éradiquer la faim en assurant une alimentation durable. La convergence de l’intelligence artificielle (Artificial Intelligence, IA) et de l’Internet des objets (Internet of Things, IoT), connue sous le nom d’Intelligence artificielle des objets (Artificial Intelligence of Things, AIoT), offre des solutions prometteuses pour optimiser les processus agricoles grâce à des systèmes intelligents dans l’agriculture intelligente. Ces systèmes permet- tent une surveillance avancée, telle que l’analyse des sols, des conditions météorologiques et des cultures, ainsi qu’une gestion efficace, notamment de l’eau, des récoltes, des maladies, de l’énergie et des chaînes d’approvisionnement. Cette thèse débute par une revue de la littérature complète des solutions AIoT pour l’agriculture intelligente afin d’identifier les lacunes de la recherche. Elle se concentre sur les solutions basées sur l’AIoT pour la gestion des cultures et de l’eau. Tout d’abord, elle présente et évalue un système de recommandation de cultures basé sur l’AIoT, convivial et destiné aux agricul- teurs (User-friendly AIoT-based Crop Recommendation System, UACR). Ensuite, un système d’ordonnancement d’irrigation multi-exploitations, conçu pour gérer l’eau limitée disponible dans une source partagée, est proposé. La thèse propose également l’utilisation de techniques d’apprentissage fédéré (Federated Learning, FL) pour améliorer la gestion de l’eau dans l’agriculture intelligente. Enfin, cette thèse met en évidence les défis actuels de la mise en œuvre de solutions basées sur l’AIoT pour l’agriculture intelligente et propose des orientations pour les recherches futures.
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