 С тех пор, как Дорн Кокс начал автоматизацию его фермы в Нью-Гемпшире площадью в 250 акров четыре года назад, он установил десятки датчиков. Некоторые из них измеряют влаги в почве вокруг его фермы. Некоторые отслуживают температуру воздуха в теплицах. Другие отслеживают скорость ветра и осадки в сегментах области размером примерно в четверть акра. Когда что-то становится неладно (температура слишком высокая или почва слишком сухая), он получает предупреждение от своего смартфона. Он также посылает беспилотники с целью обследования его полевых культур на сухость, эрозии почвы и здоровье растений.
«На ферме происходит много разных вещей», говорит Кокс. «Возможность в состоянии отслеживать все это, не нанимая большое количество людей, является важной. Это позволяет делать больше работы, и делать ее более эффективно».
На протяжении веков, сельское хозяйство было интуитивным процессом. Сегодня оно связано сетью, аналитикой, и разными данными. Большие хозяйства (1000 акров или более) начали тенденцию с использованием инструментов точного земледелия, применяя GPS-управление техникой и компьютерное моделирование, чтобы настроить обработку каждого дюйма земли. Менеджеры фермы могут измерить и сопоставить такие вещи, как кислотность почвы и уровни азота, а затем применить удобрения для конкретных растений. В результате, они получают максимальную отдачу от каждого семени, которое они посажают. Такие методы сократили расходы ферм в среднем на 15 процентов и повысили урожайность на 13 процентов, по данным опроса американской фермерской федерации в 2014 году.
Небольшие фермы, составляющие 88 процентов всех хозяйств в США, согласно Департаменту сельского хозяйства, в настоящее время принимают подобные методы, распространяя недорогие датчики, беспилотные летательные аппараты, камеры, беспроводные сети, и планы данных. И они иногда видят лучшие результаты, чем крупные хозяйства. Кокс, например, смог сократить затраты на рабочую силу и удобрения на целых 70 процентов, и в некоторых случаях увеличил в два раза его урожайность.
Он и его коллеги обмениваются данными через farmhack.org. «В прошлом, инновации приходили от индивидуальных экспериментов. Теперь, если вы сможете захватить новые данные с помощью других хозяйств», говорит Кокс, «то все эти эксперименты приведут к гораздо более быстрому обучению».
Кокс использует farmOS, программное обеспечение с открытым исходным кодом для управления фермой, которое он также помог разработать. Он также может создавать 3-D модели культур, чтобы показать объем биомассы. Он может просмотреть большие модели ландшафтов с помощью беспилотника. И он может обмениваться информацией в режиме реального времени. Его очередное нововведение будет заключаться в использовании роботов в этой области.
В будущем, машины будут делать фермерскую работу и в то же время познавать эту область. Эти данные, в свою очередь, влияют на то, как фермеры, подобные Коксу, управляют своей землей.
|
