Smart Farming: как Big Data влияет на сельское хозяйство

11.07.2019  |  Smart Farming

Анна
Анна
13

Распространение новых технологий в отрасли сельского хозяйства, применение интеллектуальных машин и датчиков приводит к увеличению объёма данных, которыми управляются процессы. Использование технологий IoT (интернет вещей), облачных вычислений, машинного обучения и других привело к появлению такого термина как «феномен интеллектуального фермерства» (Smart Farming). Это значительно отличается от точного земледелия, поскольку оно просто учитывает изменчивость полевых условий, а Smart Farming охватывает множество аспектов, выходит за рамки. Задачи управления в этом случае зависят не только от условий местоположения, но и от контекста ситуации в реальном времени.

Какую роль играют данные в Smart Farming

Использование Big Data в сельском хозяйстве обладает большим потенциалом. Сервисы становятся доступными даже для тех, кто раньше не работал с большими данными. Сейчас они могут сами принимать решения и меры, нужно только определить задачи. Для гибких действий предусмотрены вспомогательные функции, которые в реальном времени могут оповещать об изменениях условий (например, о перемене погоды или заболевании).

Концепция Smart Farming заключается в том, что интеллектуальные устройства, подключенные к Интернету, контролируют систему фермы. Устройства расширяют привычные инструменты и позволяют всегда оставаться в курсе ситуации благодаря датчикам и встроенному интеллекту, которые могут выполнять действия автономно.

Разнообразие таких устройств позволяет работать на разных уровнях:

Первый – это работа непосредственно в поле, то есть техника, собирающая данные по маршруту, расходу топлива и посевных материалов

Аналитические инструменты в совокупности с мониторинговыми могут отслеживать состояние почвы, содержание в ней влаги, делать прогнозы погоды, получать снимки полей, составлять карты и оценивать состояние урожая

Цикл выполнения концепции Big Data в сельском хозяйстве

Сервисы собирают данные, обрабатывают и составляют аналитический отчет в доступном виде. Программы могут быть направлены только на выполнение одной задачи, например, сбор данных, а может и выполнять их в совокупности. Цепочка включает в себя все этапы от сбора данных до принятия решений и маркетинга.

Существующие проблемы

Есть ряд проблем, которые необходимо решить для успешного распространения и использования больших данных в сельском хозяйстве:

Безопасность

Вопросы конфиденциальности возникают довольно часто, мы не раз слышали о незаконном использовании данных различными предприятиями (например, банками). Безопасность данных должна быть обеспечена должным образом, но все же не контролироваться слишком строго, иначе процесс активного внедрения может оказаться значительно дольше. 

Качество данных

Качество данных сегодня ключевая проблема для информационных систем управления фермой, да и для Big Data в целом.

Анализ

Часто это неструктурированные, неоднородные данные, для обработки которых нужно участие опытных аналитиков и экспертов в предметной области.

Устойчивая интеграция источников данных

Должна быть возможность интеграции большого количества источников для полноценной реализации бизнес-модели.

Прозрачность

Открытость и прозрачность платформ значительно ускорит разработку решений и внедрение инноваций в целом. 

Прогноз

Распространение Big Data в отрасли сельского хозяйства приведут к серьезным изменениям и трансформации классической системы ведения бизнеса. Аналитические процессы станут проходить намного быстрее и точнее, что может привести к развитию новых бизнес-моделей. Управление фермерскими операциями кардинально изменится из-за возможности отслеживать данные в реальном времени, прогнозировать и использовать их для автоматизации работы фермы.  



Яндекс.Метрика