Des chercheurs de l'Université d'Okayama au Japon ont réussi à estimer les rendements rizicoles grâce à un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN) et à des photos de rizières prises avant la récolte. Ils ont créé une base de données contenant plus de 20 000 images de rizières et leurs rendements correspondants, et ont développé un modèle CNN pour estimer le rendement de chaque image.
Ce modèle explique environ 68 à 69 % de la variation des rendements et permet une prédiction précise des rendements à maturité, démontrant ainsi son potentiel pour la surveillance des rendements rizicoles. Cette recherche contribue à améliorer la gestion des rizières et à accélérer les programmes de sélection variétale, contribuant ainsi à la production alimentaire mondiale et au développement durable.