Les ensembles de données visent à évaluer les rendements et à détecter les maladies dans les cultures telles que le maïs, une source alimentaire essentielle dans de nombreuses régions d’Afrique.
Le Lacuna Fund est la première initiative participative au monde, qui vise à fournir aux scientifiques spécialistes des données, aux chercheurs et aux entrepreneurs sociaux, dans des contextes de revenus faibles et moyens à l’échelle mondiale, les ressources dont ils ont besoin pour produire des ensembles de données étiquetées qui répondent aux problèmes urgents de leurs collectivités. Lancé en juillet 2020 grâce à un fonds commun de 4 millions de dollars canadiens pour soutenir la création, l’expansion et la tenue à jour d’ensembles de données pour la formation ou l’évaluation de modèles d’apprentissage machine, le Lacuna Fund soutiendra au départ les trois secteurs clés que sont l’agriculture, la santé et les langues.
Des projets d’IA agricole dans toute l’Afrique ont reçu un financement du Lacuna Fund pour produire des ensembles de données de formation étiquetés pour l’apprentissage machine, qui aideront à atténuer les défis posés par la sécurité alimentaire, à stimuler les occasions économiques et à donner aux chercheurs, aux agriculteurs, aux collectivités et aux décideurs politiques un accès à des données agricoles de qualité supérieure. Les projets répondront à une série de besoins agricoles, notamment la gestion du bétail et des pêches, la détermination des cultures, l’estimation des rendements et la détection des maladies dans les cultures qui soutiennent l’effort de sécurité alimentaire dans la région – à savoir le manioc, le maïs, les haricots, les bananes, le millet perlé et le cacao.
« Nous avons hâte de travailler avec le Fonds Lacuna pour accroître la représentation des ensembles de données sur l’agriculture en Afrique. Nous ferons appel à l’incroyable talent des scientifiques des données de toute l’Afrique et du monde entier pour trouver, au moyen de l’impartition, une solution d’apprentissage machine pour corriger les erreurs en matière d’emplacement, qui sont un problème courant dans les ensembles de données sur l’agriculture », a déclaré Celina Lee, bénéficiaire d’un financement et cofondatrice et PDG de Zindi, une plateforme d’appels compétitifs pour les sciences des données en Afrique.
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