Lekcje z pola

Rolnictwo precyzyjne w pionierski sposób wykorzystuje analizę danych.

Gospodarstwa rolne wykorzystują analizę danych do rozwiązywania niecodziennych problemów. Firma Intel należy do rozbudowanej sieci badaczy i programistów, którzy pomagają rolnikom, wykorzystując takie narzędzia jak czujniki i drony. Wykorzystanie analizy danych w rolnictwie może skłonić właścicieli firm do rozwiązywania własnych problemów w nowy sposób.

Kiedy Nathan Stein słyszy określenie „Internet przedmiotów”, myśli o kukurydzy i soi. Adaptacja tych roślin – sekunda po sekundzie – do warunków atmosferycznych i gleby dostarcza niekończących się strumieni danych, które pomagają mu lepiej prowadzić rodzinne gospodarstwo w Iowa. Korzystając z oprogramowania analitycznego dla rolników, może symulować wpływ korekt wody, nawozu i pestycydów na uprawy.

„Mogę zwirtualizować całą uprawę” – mówi Stein.

Stein należy do coraz większej grupy rolników, którzy gromadzą dane w czasie rzeczywistym i korzystają z komputerowych analiz. Dzięki rolnikom takim jak Stein – oraz oczywiście badaczom i firmom opracowującym dla nich technologie – rolnictwo, najstarsza branża świata, staje się głównym obszarem badawczym dla czujników, dronów i analiz dużych zbiorów danych.

Te metody pomagają rolnikom zwiększać zbiory, podnosić marże i usprawniać wydajność na skalę masową – co jest celem każdej branży.

„Coś, co sprawdza się w kontekście gospodarstw rolnych działających na dużą skalę, może również okazać się przydatne w innych zastosowaniach” – mówi Vin Sharma, dyrektor ds. strategii, produktu i marketingu w grupie Big Data Solutions w firmie Intel.

Na przykład sprzedawca mógłby wykorzystać jednofunkcyjny czujnik ruchu zamiast analiz wideo do pomiarów i poprawy wydajności wystaw sklepowych. Kierownik centrum zaopatrzenia mógłby skorzystać z drona ogólnego przeznaczenia z wbudowanym czujnikiem, by sprawdzać stan magazynu. W innych branżach dyrektorzy ds. informatycznych mogliby wdrożyć analizy danych bazujące na czujnikach, by precyzyjnie kontrolować zasoby korporacyjne – od surowców po komputery. Ukierunkowane sterowanie zapewnia wzrost wydajności nie tylko w ramach firmy, ale potencjalnie również w całym łańcuchu dostaw.

„Mogę zwirtualizować całą uprawę”.

Nathan Stein, rolnik z Iowa

„Przewidujemy, że centrum przetwarzania danych i urządzenia brzegowe będą ewoluować razem”.

Vin Sharma, dyrektor grupy Big Data Solutions w firmie Intel.

Od 2010 roku rolnik z Iowa, Stein, korzysta ze zdjęć lotniczych z satelitów i samolotów do zbierania informacji na temat wzniesienia, temperatury, wilgotności gleby i poziomu chlorofilu. Eksportuje zdjęcia i dane do oprogramowania mapującego i analizującego firmy senseFly* (pracuje dla tej szwajcarskiej spółki jako pośrednik między klientami firmy i inżynierami), aby wykrywać niezdrowe obszary swoich upraw.

Z procesu gromadzenia i analizowania danych Stein wyciągnął już jeden ważny wniosek – uświadomił sobie, jak radykalnie warunki w jego gospodarstwie mogą zmieniać się w ciągu dnia. „Kiedy zmienia się kąt padania promieni słonecznych, ziemia się nagrzewa. Dane termalne szybują w górę i wyraźnie widać, jak zmienia się transpiracja roślin.

Dane, które Stein zdobył dzięki wykonanym z powietrza zdjęciom swojej rodzinnej farmy, szybko uświadomiły mu, jak bardzo potrzebował lepszego systemu melioracyjnego na swoim polu kukurydzy – „kosztowało” go to prawie 40 buszli na akr.

„To wystarczyło, aby przekonać nas do wydania tysięcy dolarów na nowe kanały, aby odpowiednio odwadniać nasze nasiąknięte wodą gleby” – mówi Stein.

Niedługo planuje też wykorzystać drony i oprogramowanie senseFly*, by zoptymalizować dystrybucję nawozów w swoim gospodarstwie. Korzystając z oprogramowania senseFly i mapy sporządzonej przez drony w czasie lotu, może zaprogramować autonomiczny traktor, który rozprowadzałby zaprogramowaną ilość nawozu po polu.

Kiedy patrzy się na urządzenia takie jak inteligentne drony i autonomiczne traktory, nasuwa się pytanie – gdzie są przechowywane dane i gdzie będzie odbywało się ich przetwarzanie: w urządzeniach brzegowych na farmie czy w centrum danych w chmurze? Sharma twierdzi, że i tu, i tu.

„Niektórzy z branży mają wątpliwości, my jednak przewidujemy, że centrum przetwarzania danych i urządzenia brzegowe będą ewoluować razem”.

Sharma porównuje to rozwiązanie do układu nerwowego człowieka. „Chcemy, by zapewniał nam wystarczająco dużo inteligencji brzegowej, by odsunąć rękę od gorącej kuchenki bez „zastanawiania” się nad tym. Ale to centralna inteligencja mózgu pomaga usprawniać działania lub sterować nimi, by osiągać bardziej wyrafinowane rezultaty. Farmy przyszłości będą wykorzystywać inteligentne, półautomatyczne urządzenia zarządzane z centralnego systemu sterującego w chmurze, który będzie bazował na analizach danych z rożnych lokalizacji”.

Stein przytakuje. „Dane rolnicze są bardzo krótkotrwałe, muszą być pobierane w dokładnie określonym momencie, a technologia musi sprawdzać się za każdym razem” – mówi. „W dzisiejszych gospodarstwach rolnych to rolnik jest specjalistą od danych”.

Pobierz przewodnik „Od danych do skutecznego działania”


Biuletyn

Nasze najpopularniejsze przewodniki po planowaniu i informacje możesz otrzymywać pocztą e-mail.

Zaprenumeruj teraz