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Déploiement de la plateforme de traitement des données phénotypage haut débit 4P sur l'infrastructure France Grilles.

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Academic year: 2021

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HAL Id: hal-03085753

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03085753

Submitted on 21 Dec 2020

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Déploiement de la plateforme de traitement des données phénotypage haut débit 4P sur l’infrastructure France

Grilles.

Vincent Negre, Eric David, Philippe Burger, Romain Chapuis, Boris Adam, Anne Tireau, Patrick Moreau, Anthony Tong, Gallian Colombeau, Samuel

Thomas, et al.

To cite this version:

Vincent Negre, Eric David, Philippe Burger, Romain Chapuis, Boris Adam, et al.. Déploiement de la plateforme de traitement des données phénotypage haut débit 4P sur l’infrastructure France Grilles..

JRES 2019, Dec 2019, Dijon, France. �hal-03085753�

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Déploiement de la plateforme de traitement des données

phénotypage haut débit 4P sur l'infrastructure France Grilles

II - QUE MESURE-T-ON ET AVEC QUELS CAPTEURS?

IV - ARCHITECTURE LOGICIELLE

VI - M OTEUR DE TRAITEMENT C ROM W ELL

o Un traitement (ou macro) correspond à l’enchainement d’un ou plusieurs modules.

o Le moteur d’exécution CromWell développé par le Broad Institute assure la gestion des traitements.

o Lorsque l’utilisateur crée une macro, l’application 4P génère automatiquement un fichier WDL (Workflow Description Language) décrivant les modules et leur enchaînement ainsi qu’un fichier JSON décrivant les paramètres d’entrées.

o Cromwell lance l’exécution du traitements sur le cluster Docker Swarm.

https://software.broadinstitute.org/wdl/

V – CRÉATION D’UN MODULE

VI - DÉPLOIEMENT SUR FRANCE GRILLES CALCUL

o La plateforme 4P est déployée sur l’infrastructure Cloud opérée par France Grilles à travers son service FG-Cloud.

o Le service FG-Cloud est basé sur la technologie OpenStack.

o Nous utilisons six machines virtuelles (CentOS 7) afin de répartir la charge et les services.

o Les données brutes sont stockées sur le système iRODS opéré par l’infrastructure France Grilles à travers son service de gestion de données FG-IRODS.

o L’utilisateur peut transférer des fichiers allant jusqu'à plusieurs dizaines de Go via le protocole http et l’API W3C file.

FRANCE GRILLES

VII - INTERFACES UTILISATEUR

Interface de gestion des macros

Vincent Nègre 1 , Eric David 2 , Philippe Burger 1 , Romain Chapuis 1 , Boris Adam 1 , Anne Tireau 1 , Patrick Moreau 1 , Anthony Tong 2 , Gallian Colombeau 3 , Samuel Thomas 4 , Pascal Neveu 1 , Jérôme Pansanel 5 , Frédéric Baret 1 , Marie Weiss 1 .

Plateforme M3P – Montpellier

Plateforme 4PMI - Dijon

Conditions contrôlées

Conditions semi-contrôlées ou au champ

III - DISPOSITIFS DE PHÉNOTYPAGE À HAUT DEBIT

o Le phénotypage consiste à observer les caractères ou traits qui caractérisent la structure ou le fonctionnement d’un individu (les plantes dans notre cas).

o Le suivi de ces traits permet aux agronomes d'améliorer la sélection variétale en identifiant par exemple des variétés plus adaptées à un environnement donné (climat, sol, pathogènes, ...).

o Afin d’établir des corrélations robustes, il est nécessaire de considérer le phénotypage haut-débit, c’est- à-dire de suivre un grand nombre d’individus (plusieurs centaines voire plusieurs milliers), parfois dans différentes modalités (introduction de pathogènes ou non, différentes conditions d’irrigation ou d’apport azoté) et de mesurer un grand nombre de traits (jusqu’à plusieurs dizaines).

o Au champ, la dynamique de développement de milliers de micro parcelles (variétés/modalités) est caractérisée tout au cours du cycle de la culture.

I - LE PHÉNOTYPAGE DES PLANTES À HAUT DEBIT

Interface de gestion des modules

VIII - EXEMPLES D’UTILISATIONS IX - PARTENAIRES

o Analyse de données LIDAR pour le suivi de suivi de la hauteur de couvert (S. Madec, S. Thomas).

o Analyse de données issues d’une caméra multi spectrale pour le suivi spatial et temporel de l’indice foliaire (surface de feuilles sur 1m² de sol).

1: INRA; 2: EPHESIA CONSULT; 3: HIPHEN; 4: ARVALIS; 5: CNRS

STOCKAGE

Vue aérienne d’une expérimentation de phénotypage haut-débit .

Plateforme Pheno3C – Clermont-Ferrand .

Phenomobile et Drone – Toulouse, Montpellier

o Un module correspond à une étape d’un traitement.

o Un module de calcul peut être écrit dans n’importe quel langage (Java, C, C++, Python, etc.) mais doit suivre les conditions suivantes:

- être embarqué dans une image Docker incluant tout l’environnement d’exécution;

- exécutable en ligne de commande sans intervention de l’utilisateur;

- les paramètres (déclarés dans 4P) doivent être fournis en arguments.

o Un module doit être publié sur un dépôt git (Gitlab, Bitbucket, Github, etc.) et accessible en lecture depuis l’application 4P.

o Intégration continue avec Jenkins et Apache Groovy

Capteur Utilisations

Camera haute résolution/RGB

Fraction verte o Taux de couverture verte o Indice foliaire

o Efficience d’interception PAR o Comptage de plantes

o Enherbement

o Symptômes de maladies o Risque de verse

LIDAR

Mesure de distance et profondeur

(LIDAR-stéréo)

• Hauteur du couvert

• Port foliaire

• Structure du couvert

• Expérimentation Caméra IR

thermique

• Température de surface

• Stress hydrique

• Pilotage de l’irrigation Caméra multi

spectrale

• Indice foliaire

• Contenu en chlorophylle

• Symptômes maladies

• Pilotage de l’azote

Spectromètre

• Chlorophylle/statut azoté

• Stress (hydrique, …)

• Indice foliaire

• Composition biochimique

Références

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