Trier les pommes de terre avec l'IA

Au cours de ses études d'ingénierie mécanique à l'Université technique de Munich, Benedikt Kessler – qui a grandi dans une exploitation cultivant des pommes de terre – a eu l'idée d'une machine de tri automatisée fonctionnant avec un modèle d'IA spécialement entraîné. Ce modèle a été entraîné à partir de plus de 100 000 images et est capable d'identifier les défauts des pommes de terre avec une précision de 95 %. La machine est capable de détecter les corps étrangers et sept types de défauts, tels que la pourriture, les fissures et les vers fil-de-fer. Avantage particulier: la détection fonctionne également avec des pommes de terre non lavées.
«Les trieuses de pommes de terre sont souvent trop chères, trop volumineuses ou trop compliquées à entretenir pour les petites exploitations», explique Benedikt Kessler, fort de son expérience. Les machines de Karevo, le nom de sa start-up, sont donc plus compactes et moins onéreuses. De plus, elles sont modulaires. Leur entretien est ainsi plus simple et elles s’intègrent facilement dans les installations existantes. Benedikt Kessler  précise: « J’ai développé la machine qui m’aurait épargné ce travail pénible dans l’exploitation de pommes de terre de mes parents.» eng
Photo : L’équipe fondatrice de Karevo : Johannes von Wittke, Benedikt Kessler et Felix Beck.