Надежды на то, что наш растущий мир все же не останется голодным, часто связываются с комбинацией «больших данных» и сельского хозяйства – так называемым точным земледелием. На протяжении тысячелетий земледельцы руководствовались в своей работе комбинацией опыта и инстинкта. На протяжении большей части истории человечества главным научным вкладом в земледелие считался точный расчет фаз луны (как потому, что древние люди верили в воздействие Луны на почву и всходы, так и по более практичным причинам, связанным с управлением временем без часов или календаря). После Второй мировой войны благодаря научным и технологическим инновациям началась так называемая «зеленая революция», приведшая к значительному росту сельскохозяйственного производства и позволившая снизить уровень голода и бедности. Зеленая революция принесла с собой новые технологии и методы работы, такие как гибридные семена, ирригация, пестициды и удобрения. Но несмотря на это, фермеры чаще всего использовали жесткий график посадки, применения удобрений, обрезки и сбора урожая, не обращая особого внимания на меняющиеся погодные и климатические условия или изменения, происходившие на их полях; сельское хозяйство, по сути, представляло собой одну из разновидностей производства промышленной эпохи.

Ожидается, что точное земледелие позволит собирать и оценивать в режиме реального времени данные по целому ряду факторов, включая погоду, уровни воды и азота, качество воздуха и заболевания, – причем эти факторы различаются не только по каждой ферме или каждому акру земли, но и по каждому квадратному сантиметру. Сенсоры, расставленные по полю, смогут передавать в «облачные» хранилища множество различных данных. Затем эти данные будут совмещаться с показаниями GPS-приемников и систем моделирования погоды. А после этого специальные алгоритмы смогут дать точные инструкции для фермеров – что, где и когда делать.

Во времена моего детства тракторы или комбайны были довольно простыми и крепкими машинами – стальные рамы, большие резиновые шины и двигатель. Фермер обрабатывал поле соответственно сезону и времени суток, а в качестве основного средства контроля использовал свои собственные глаза. Но фермерское оборудование завтрашнего дня напоминает скорее кабину летчика в самолете, чем тракторы, которые я помню с детства. Перед глазами фермера находится планшет с графическим интерфейсом, на котором работает множество программ. Движения машины основаны не на том, куда направляет ее фермер, – они руководствуются инструкциями программ, которые управляют агрегатами на основе удаленного доступа. По мере того как машина обрабатывает поле, активные сенсоры, расположенные неподалеку от фар, передают в систему информацию о посевах. Перемещаясь по полю, машина постоянно анализирует и использует информацию – как со спутников высоко в небе, так и из почвы под ее колесами. Инстинкты подчиняются алгоритмам. Машина работает с уровнем точности, который вряд ли могли вообразить в самых смелых своих мечтах фермеры в любой другой момент человеческой истории.

Но даже сегодняшние версии оборудования используют далеко не все возможности. Со временем трактор сможет чувствовать, что именно нужно каждому сантиметру почвы, и будет отправлять крошечные струйки различных удобрений в зависимости от конкретных потребностей. Вместо того чтобы покрывать поле определенным объемом фосфора или азота, устройства будут выбрасывать микроскопические и точно выверенные дозы.

Крупнейшие сельскохозяйственные компании: Monsanto, DuPont и John Deere – уже делают инвестиции в точное земледелие как явление потенциально глобального масштаба. Monsanto быстро убедилась в важности «больших данных» и начала тратить миллиарды долларов на приобретение данных о состоянии ферм у аналитических фирм. Компания вычислила, что аналитика помогает повысить урожайность на 30 %, принося производителям дополнительно до 20 млрд долларов[23].

Одним из новых и многообещающих продуктов, полевое тестирование которого Monsanto только начинает, стал FieldScripts. FieldScripts использует информацию о заданной ферме, включая границы поля, историю урожая и результаты тестов возможной плодородности, а потом разбивает ферму на некоторое количество управляемых зон. Затем алгоритм отбирает определенные семена и выдает свои рекомендации (когда, где, какие семена высаживать и в каком объеме), которые доставляются фермерам через приложение Field View на iPad. Фермер передает данные из Field View на колеблющуюся сеялку, способную высаживать семена на ширине до девяти метров. Внутри сеялки расположен монитор, напоминающий по степени детализации и сложности панель управления нового самолета «Боинг-787». Управляемая данными сеялка засаживает нужными семенами каждую небольшую зону.

Перейти на страницу:

Поиск

Похожие книги