Как технологии Big data помогают избежать дефицита пищевых ресурсов

Популярный термин Big data обычно упоминают при описании масштабных ИТ решений для бизнес-аналитики, научных проектов, медицинской статистики и правительственных экономических программ. Между тем, нетривиальные методы обработки «больших данных» произвели настоящую революцию и в более приземлённых областях. С наступлением «цифровой эпохи» облик сельскохозяйственной отрасли в развитых странах изменился кардинальным образом. Причиной тому стали не только более совершенные алгоритмы обработки (больших) данных, но и адаптация достижений интернета вещей.

Большие объёмы производства всегда сопряжены с большими данными (изображение: bigdata-startups.com)

Ежегодно число плодородных земель сокращается, а потребности в пищевых ресурсах возрастают. За последние полвека общее число жителей планеты удвоилось. По прогнозам экспертов ООН, численность мирового населения может достигнуть одиннадцати миллиардов уже до конца XXI века. Продолжающийся рост приведёт к усугублению продовольственного кризиса и вынуждает искать новые способы повышения отдачи от каждого гектара земли уже сейчас.

Помочь в этом способна глубокая оптимизация принятых в сельском хозяйстве подходов, превращающая все малозначащие цифры в ценный информационный ресурс. Аналитики выделяют, по меньшей мере, три ключевых направления:

• повышение эффективности эксплуатации и снижение затрат на сельскохозяйственную технику;
• повышение продуктивности самих сельскохозяйственных культур и животных;
• снижение влияния погодных условий за счёт более точных моделей локальной динамики метеоусловий и их воздействия, основанных на множестве наблюдений.

Сегодня очиповать и подключить к интернету можно практически любое оборудование. За счёт «интернета вещей» вместо отдельных полуавтоматических устройств вы получаете сеть умных машин, способных не только выполнять удалённые команды, но и обмениваться информацией между собой, часто обходясь без прямого вмешательства человека.

Большим парком умной техники на полях способен управлять один человек. Более того, все корректировки по времени работы и маршрутам движения могут выполнятся автоматически, так как машины обмениваются данными между собой и действуют как единый организм.

Полив, опрыскивание, обработка скота репеллентами, поддержание температуры, кормление и доение – всё это автоматизировано уже сейчас, но далеко от совершенства. Тысячи сенсоров генерируют потоки данных, большая часть которых остаётся невостребованной.

Сегодня они контролируются узкоспециализированными программами, и оператор реагирует на проблемы уже тогда, когда они случатся. Технологии Big data предлагают другой подход. Подобно тому, как контроль параметров S.M.A.R.T. заранее предупреждает об угрозе потери данных на жёстком диске, постоянное фоновое сопоставление десятков параметров даёт возможность спрогнозировать большинство проблем и принять необходимые меры заранее. Снижается время простоя техники, повышается общая эффективность фермерских хозяйств.

Цены на сырьё и пищевые продукты характеризуются высокой изменчивостью. Актуальные данные о фактическом количестве сельскохозяйственной продукции и её себестоимости помогут снизить волатильность рынка, устранить спекуляцию и защитить фермеров от убытков.