Le projet porte sur l’extraction automatique de relations biologiques à partir de documents. Il ciblera en priorité trois espèces particulières de psylles (insectes piqueurs suceurs) vecteurs de bactéries responsables de maladies des arbres fruitiers.
This internship aims at improving the efficiency of algorithms to estimate microbial community interaction parameters using physics informed neural networks.
Contexte scientifique Accompagner le changement des pratiques agricoles vers une moindre dépendance aux pesticides nécessite d’identifier les déterminants de stratégies de gestion durable des maladies. Pour ce faire, il apparaît comme nécessaire de changer d’échelles : passer de l’étude d’une maladie à l’ensemble du cortège d’agents pathogènes touchant une culture et de considérer la parcelle au sein de son paysage environnant.
Les insectes pollinisateurs sauvages assurent une fonction essentielle au sein des agroécosystèmes : la pollinisation des plantes à fleurs et des cultures. Cependant, les populations d’insectes sont en fort déclin, déclin imputé à différents facteurs anthropiques. Parmi les facteurs anthropiques, l’utilisation de pesticides serait un des facteurs majeurs. Les connaissances sur l’exposition des pollinisateurs sauvages aux pesticides et les effets de cette exposition en conditions naturelles restent cependant éparses.
Contexte Le stage fait partie du projet d’épidémiosurveillance «PHEROSENSOR » 1. Ce projet a pour l’objectif le développement des capteurs innovants pour la détection des insectes nuisibles, basés sur des récepteurs phéromonaux.