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Les méthodes sont développées au niveau national, ce qui permet à toutes les installations locales de partager l'analyse d'image, un système d'information et des modèles. Les responsables des MCP (pour methodological common projects) sont des spécialistes de chaque thème, ce qui permet à l'infrastructure de rester à jour et assure des développements partagés par tous. Les résultats sont diffusés au consortium via des groupes de travail, et au-delà par une réunion annuelle ouverte aux utilisateurs potentiels. Phenome-Emphasis développe :

1. Des outils d'imagerie, en conditions controlées et au champ, mettant en oeuvre l'intelligence artificielle et organisés en chaines de traitement. De nouveaux développements concernent les interactions biotiques, en particulier l'imagerie de couverts multi-espèces et l'imagerie de plantes infectées par des micro organismes.  (MCP1)
2. Un système d'information qui organise et stocke de grands jeux de données de telle manière que ceux ci puissent etre réutilisés par la communauté scientifique (FAIR: facilement trouvable, accessible, interopérable et réutilisable), et des outils pour manipuler les jeux de donnée, en particulier la visualisation, la détection de données suspectes et l'analyse spatiale (MCP2)

FLOW - Big Data Management - "The design of digital agriculture"

https://www.youtube.com/watch?v=TcUkBzx-7V0

Les données FAIR dans les sciences végétales

https://www.youtube.com/watch?v=jQ7Me_dwTJk&t=13s

Cette courte vidéo explique les avantages de la gestion des données et du principe des données FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable) pour les physiologistes et ecophysiologistes des plantes. Pour en savoir plus sur la manière dont EMPHASIS va promouvoir ce principe, cliquez ici (en anglais) : https://emphasis.plant-phenotyping.eu...