Агропромышленная газета юга России - Видео Ютуб
Аналитика больших данных оказала такое мощное влияние на сельскохозяйственную промышленность, что трудно определить все ее последствия, и еще труднее предсказать, какие изменения она может повлечь. Перечисленные ниже четыре направления дают просто ощущение последствий.
В 1838 году плуг Джона Дира, работавший тогда на тяге домашнего скота, произвел революцию в сельском хозяйстве, в начале 1900-х годов это был комбайн, и сегодня - большие данные разрушают устои сельского хозяйства во всем мире. Большие данные помогают фермерам ускорить рост растений и увеличить их урожайность, они позволяют ученым конструировать растения, предназначенные для выращивания в суровом климате, чтобы предотвратить голод.
С другой стороны, аналитика больших данных позволила компаниям создать семена, которые не всходят на следующий год, и ошибки, допущенные при интерпретации массивов данных, привели к некоторым серьезным экологическим проблемам. Однако, эти темы пока не являются поводом для раздумий людей в настоящее время. А в то же время, аналитика больших данных является движущей силой, стоящей за темами окружающей среды и реформами в сельскохозяйственной отрасли сегодня. Аналитика больших данных оказала такое широкомасштабное воздействие на сельскохозяйственную промышленность, что трудно определить все ее последствия, и еще труднее предсказать, какие изменения она может принести. Итак, чтобы немного разобраться, рассмотрим список из четырех направлений, в которых идет разрушение уклада сельского хозяйства технологией больших данных.
Точные прогнозы урожая
Томление по поводу результатов урожая вынуждало мужчин пить с момента, ... ну, со самого начала, как у нас появился алкоголь.Мы испытывали все - от танца дождю до торжественной молитвы, но виды на урожай на протяжении всех лет оставался чем угодно, только не точным прогнозом, - до сегодняшнего времени. Используя сложные компьютерные алгоритмы для анализа десятилетних, а иногда и вековых данных о погоде и урожае, сегодняшние фермеры могут прогнозировать урожайность с поразительной точностью, прежде чем даже посеять каждое зерно. Проницательность, предоставляемая аналитикой больших данных, позволяет фермерам начинать сев и собирать урожай в оптимальное время, что максимизирует урожайность сельскохозяйственных культур и сводит к минимуму их стресс.
Более сильные семена и меньше голода
В начале этого года ООН объявила, что мы сталкиваемся с наибольшей гуманитарной угрозой со времен нацистов. Растущее население мира в сочетании с повышением температуры привело к массовому голоду в Африке, в результате которого 20 миллионов человек пострадали от голода. Гуманитарные группы по всему миру обеспечили передачу помощи, но системное решение может идти от аналитики больших данных.
Химики и ученые сельскохозяйственного производства в течение многих лет анализируют данные о растениях в надежде на развитие сельскохозяйственных культур, которые могут расти в любой среде. Мы можем выращивать растения быстрее, выше и делать их сильнее, чем когда-либо прежде, - и, очевидно, что и на Марсе. Семена, спроектированные с использованием химически модифицированных материалов, могут вызывать отторжение на первый взгляд, и новости обычно изображают их таким образом. Однако семена, созданные с использованием аналитики данных, могут положить конец голоду в мире.
Автоматизированное сельское хозяйство
Автоматизированное сельское хозяйство или точное земледелие - не новость. На протяжении десятилетий мы использовали разные системы для автоматизации и отслеживания как можно большего количества сельскохозяйственных процессов. Во многом аналитика больших данных – тот критерий, который выделял коммерчески успешных фермеров от коллег задолго до того, как большие данные стали термином.
Теперь, благодаря недавним достижениям в области дронов, с развитием интернета и аналитики больших данных, автоматизация достигла ошеломляющих новых высот. Фермеры используют беспилотные летательные аппараты с усовершенствованными датчиками, чтобы исследовать урожай, обновляют данные и уведомлены ими о требующих улучшения областях. По мере того, как технология продолжает развиваться, можно ожидать, что дроны перейдут от съемки к посадке и уборке. Аналитика данных – наше все, она находит мельчайшие недостатки в системе и исправляет их, но, часто, к сожалению, человеческий фактор – элемент, который нельзя назвать крошечным недостатком.
Экологическая ответственность
Как было упомянуто ранее, мы можем не часто это признавать, но именно большие данные констатируют то, и на что мы можем уверенно ссылаться, что именно люди оказали негативное влияние на окружающую среду, и аналитика больших данных - это инструмент, который мы используем для исправления ситуации.
Сохранение окружающей среды звучит великолепно с точки зрения человека, но сельское хозяйство – это отрасль экономики, бизнес и все бизнес-решения живут и умирают в бухгалтерской строчке «итого». Большие данные показывают сельскохозяйственным компаниям не только, как защитить окружающую среду без увеличивая затрат, но и как уменьшить само негативное влияние. Не только производственная отрасль вносит изменения в снижение воздействия на окружающую среду, но фермеры и сельскохозяйственные компании берут эту инициативу.
Итоговый вывод может показаться претенциозным, но, если сельское хозяйство продолжит внедрение технологии с большими данными, результатом станут и прекращение голода в мире, и более чистая и безопасная планета.
(Приводится с сокращениями).
