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La maîtrise des aliments est un enjeu majeur pour l'industrie agroalimentaire et la santé publique. Les pratiques agrochimiques actuelles de lutte contre les insectes nuisibles sont généralement problématiques, car elles entraînent des résistances et impactent souvent les espèces non ciblées. C'est le cas de l'utilisation massive d'insecticides non spécifiques pour la protection des cultures qui contribue largement au déclin des pollinisateurs. Pour pallier ces problèmes, des solutions de lutte biologique ont été développées en utilisant des prédateurs naturels ou des pièges chimiques libérant des molécules impliquées dans la communication des ravageurs ciblés. Cependant, même lorsque ces pratiques sont possibles, non seulement une connaissance fine de la biologie des espèces est requise, mais aussi leur impact doit être pris en considération avant toute mise en œuvre efficace. Ainsi, une approche plus générique qui peut être ciblée sur des animaux nuisibles spécifiques sans endommager l'environnement devrait être développée.
Le laser (amplification de la lumière au moyen d'une émission stimulée) peut fournir une approche alternative pour la neutralisation sélective des cibles indésirables, telles que les animaux nuisibles et les mauvaises herbes. Par exemple, Brown et al. (2021) ont discuté de la possibilité d'utiliser un laser pour les oiseaux afin de protéger les champs de maïs doux. De plus, Xiong et al. (2017) ont testé un robot avec un laser statique pour le désherbage lors de la récolte des fraises. Cependant, un inconvénient majeur de cette approche pour un déploiement à grande échelle est qu'elle nécessite des types d'équipements spécifiques coûteux et complexes à mettre en œuvre. Récemment, nous avons testé avec succès la possibilité d'utiliser un laser pour tuer les moustiques (Rakhmatulin 2021), les mauvaises herbes (Rakhmatulin 2020) et créé un programme de simulation pour la destruction des criquets et des chenilles (Rakhmatulin 2021). Bien que dans ces études précédentes, un prototype de laser économique et économe en énergie ait été développé, nous avons envisagé des risques majeurs pour la santé et la sécurité qui pourraient être déclenchés par l'utilisation d'une puissance laser élevée, tels que des lésions oculaires et l'allumage d'un incendie, ce qui a empêché l'expansion à grande échelle de notre prototype. Par conséquent, d'autres considérations sur la théorie du laser étaient nécessaires afin de développer des approches de biocontrôle robustes et sûres.
L'idée d'utiliser un galvanomètre (c'est-à-dire un instrument électromécanique pour mesurer le courant électrique) était auparavant utilisée pour diriger le laser dans d'autres applications. Par exemple, Hegna et al. (2010) ont utilisé un galvanomètre laser pour incliner le faisceau d'un télémètre laser le long d'un objet d'intérêt afin de déterminer ses propriétés géométriques et ainsi développer un système de balayage 3D plus efficace. De plus, Huang et al. (2020) ont examiné les propriétés magnétiques du rotor et ont conclu que la consommation d'énergie du moteur peut être réduite en réduisant le nombre total de changements de position des miroirs par seconde. Dans cet article, nous avons testé l'efficacité de notre prototype amélioré de laser à vision automatisée sur la blatte germanique Blattella germanica (Linnaeus 1767), qui est l'une des principales espèces de ravageurs urbains dans le monde (Lihoreau et al. 2012). Ces cafards domestiques peuvent vivre dans des populations de millions d'individus, gâchant potentiellement la nourriture, les appareils ménagers et électriques (Nasirian 2017), mais constituant également un grave danger pour la santé, déclenchant des réactions allergiques et le développement de l'asthme. Bien que diverses méthodes soient utilisées pour lutter contre les cafards, il n'existe toujours pas de solution parfaite (Pan 2020). Les approches les plus efficaces à ce jour sont mécaniques (p. ex. pièges collants) et chimiques (gels et pâtes insecticides). Ces méthodes ont l'inconvénient d'avoir une zone de capture limitée et, par conséquent, de nombreux individus peuvent ne pas visiter les zones piégées. De plus, les traitements chimiques à long terme peuvent entraîner des résistances problématiques.
Nous avons amélioré notre prototype précédent en utilisant des miroirs de galvanomètre pilotés par des algorithmes de réseaux de neurones pour contrôler la direction du faisceau laser afin de cibler efficacement les cafards en mouvement dans un environnement contrôlé. Ce travail démontre que notre prototype est capable de neutraliser et de dissuader efficacement les cafards à des distances spécifiques en fonction de la puissance laser utilisée. Ainsi, notre approche (ciblée au laser) pourrait offrir une alternative efficace, écologique et peu coûteuse pour contrôler le nombre de cafards et éventuellement d'autres insectes dans différents environnements (c'est-à-dire les ménages domestiques, les champs).
Trolldi : des scientifiques créent une tourelle laser alimentée par l'IA qui tue les cafards
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