Использование возможностей больших данных в сельском хозяйстве

Фермеры, учёные и экономисты всё чаще обращаются к исследованиям больших данных (Big Data) для повышения устойчивости и эффективности сельского хозяйства. Как отмечает Томас Резерфорд из Висконсинского института открытий (WID), информационные технологии сегодня для агросектора — то же, что двигатели внутреннего сгорания в 20–30-е годы XX века.

Эксперты WID определяют большие данные по трём компонентам: объём, скорость сбора и разнообразие. Эта информация позволяет создавать точные модели, основанные на опыте, и находить в огромных массивах данных тонкие, но важные закономерности — «иголки в стоге сена».

Исследователи института разрабатывают несколько практических приложений больших данных для сельского хозяйства. Пол Митчелл создаёт мобильные приложения: одно помогает фермерам оптимизировать севооборот для борьбы с устойчивым к Bt кукурузным корневым червём, используя спутниковые и геоданные; другое — оценивать и улучшать устойчивость конкретного хозяйства через специальный опросник. Майкл Феррис и его коллеги работают над технологией распознавания изображений для создания роботов-пропольщиков, которые смогут отличать сорняки от культурных растений. В партнёрстве с USDA также ведётся разработка технологии сепарации навоза для получения из него специализированных биоэнергетических продуктов и удобрений с заданными свойствами.

Кроме того, команда Ферриса создаёт образовательные видеоигры (Fields for Fuel и Trails Forward) для школьников, используя реальные экологические данные. Эти игры наглядно показывают, как действия человека (фермера, лесоруба, шахтёра) влияют на окружающую среду.