サイロは、ポールマンファームに穀物を保管するだけの場所ではありません。www.modernagriculturefarm.comそれらはまた、収量の孤立したポケットを表しています、 水分、 マシーン、 サザーランドを助けることができる栄養素データ、 ネブラスカ、 操作は、ほぼ10を最大限に活用します。 それがカバーする000エーカー。

Roric Paulmanは、40の異なるアプリを使用して、その土地で栽培されている14の乾燥地と灌漑作物を制御および監視しています。このソフトウェアは、毎月1テラバイトのサイト固有のデータを生成します。 これは7500万ページの情報に相当します。

その情報は、彼が適切な管理上の決定を下すのを助けるための鍵です。問題は、 ポールマンにより良い洞察を与えるためにドットを簡単に接続するシステムを作成した人は誰もいません。また、 スマートフォンから情報にアクセスできない場合は、 彼は興味がありません。 「収集されているアプリと情報は役に立たなくなっています。 」とポールマンは言います。 妻のデブと息子のザカリーと一緒に農業をしている人。

ソリューションの作成

農業の長い歴史を持つ企業は、無数のアプリからのデータをシームレスに処理して統合するユーザーフレンドリーなシステムの構築に取り組んできました。まだ、 データ共有と相互運用性はまだ簡単でもシームレスでもありません。

これらの企業は、独自の問題にも直面しています。他の企業とどのように協力してソリューションを開発し、競争力を維持するのでしょうか。農業の既存のプレーヤーが解決に取り組んでいるとき、 IBMのような部外者は、独自のアプローチで出現しています。

2018年に発売、 Watson Decision Platform for Agricultureは、人工知能（AI）の力を活用してデータのサイロを分析し、証拠に基づいた洞察を生成します。 Watsonは、フィールドのデジタル表現を作成することから始めます。この電子フィールドレコード（EFR）には、土壌が含まれています。 装置、 農場の実践とワークフロー、 および画像データ。また、The WeatherCompanyからの気象データを受け入れることもできます。

AIを適用し、 機械学習、 EFRへの高度な分析、 プラットフォームは、土壌温度などの作物収量に影響を与える可能性のある重要な要因を強調しています。 水分レベル、 作物のストレス、 害虫、 と病気。最終的には、 各EFRは、ポールマンの113のフィールドで発生するすべてのデジタルツインになります。統合されたダッシュボードにより、彼はデータを簡単に表示および監視できるだけでなく、天気などの重要な要素が作物に影響を与える可能性があるときにアラートを受信できます。

ポールマンが下そうとする決定の多くの難しさは、それらが生物学に基づいているということです。 「彼らはほとんどの場合、私たちがまだ知らない天気の影響を受けます。状況を予測する能力を持つことは、あらゆる意思決定プラットフォームの不可欠な部分である必要があります。 」とケネス・サドゥースは言います。 USDA-ARSで農業技術者を研究します。

加えて、 プロセスは最初から最後まで自動化する必要があります。自動ガイダンスなどのテクノロジー、 シャットオフ、 また、ブームの高さ制御（直接的な人間による制御がほとんどまたはまったくないシステム）は、オペレーターの操作を必要とせずにワークフローを改善したため、かなり迅速に採用されました。

今日、 アプリケーションが多すぎると、農家は何度も何度も情報を入力する必要があります。 「農家がエントリーするたびに、 彼らがそれを正しく理解する可能性があります、 しかし、彼らがそれを間違える可能性もあります、 」とマイケル・ゴメスは言います。 事業開発IoT担当副社長、 トプコン農業。

多くの場合、 植えられる最も一般的な品種は、その種子を地面に植えるための窓が絶えず縮小しているため、「1つ」とラベル付けされています。

それは苦痛なプロセスです、 そして農民はそれにうんざりしています。

農家が選択リストから選択できる場合、 ゴメスは言う、 それを間違える彼らのリスクは、それを一文字ずつ打ち抜かなければならないことや、彼らが毎回まったく同じものと呼ぶことを保証することよりもはるかに低いです。

「実際に使用できるのは、収集されているデータの約8％だけです。 」とジョン・フルトンは言います。 オハイオ州立大学の准教授。

aiの力

分析を改善するために、 よりクリーンなデータセットが必要です。 そして多くの人がAIがプロデューサーをそこに連れて行くことができると信じています。それをデータに適用すると、ポールマンに無数の新しい能力がもたらされます。

空から、 彼はドローンを配備してトウモロコシ畑を捕獲し、AI視覚認識を使用して作物の病気や害虫の蔓延を特定することができます。地面から、 植物を間近で撮影できます。 ポールマンはリアルタイムで反応できます。

「プロセスを簡素化することで、現在80％の時間を農家のデータの収集と分析に費やしている農学者は、より自信を持って意思決定を行うことができます。 」とクリステン・ローリアは言います。 Watson Media and WeatherSolutionsのゼネラルマネージャー。

データを照合およびキュレートすることにより、 ポールマンはまた、彼の灌漑エーカーのベストプラクティスを特定することができます。約22インチの水を必要とするトウモロコシ作物には、年間13インチの水が割り当てられます。 彼はすべてのドロップが賢く使用されることを確認する必要があります。つまり、彼には1時間あたり2インチの水を必要とする土壌と、1時間あたり1/4インチの水を必要とする土壌があることを理解している技術に依存することを意味します。

価格は常に変動するため、 ワトソンはまた、地元の穀物エレベーターから先物市場まで、膨大な量の価格データを整理するツールを提供し、利益を最大化するために販売するのに最適な時期を推奨します。これは、AIと分析なしでは不可能なタイプのデータ収集と分析です。

データベースの構築

より多くのデータが流入すると、 意思決定プラットフォームは、より堅牢なソリューションになります。それが警告です。 AIが効果的であるためには、 そこから引き出すには大規模なデータベースが必要です。農民は他の人に自分の情報へのアクセスを許可しなければならないだけでなく、 また、デジタルツールを利用するにはデータを共有する必要があります。

「私たちは非常に多くのデータを持っていることについて話しますが、 多くの場合、 非常にローカライズされています。データが多すぎるようですが、 まだ十分なデータが同時にない、 」とSudduthは言います。

キー、 ゴメスは言う、 農家が受け入れる正しいデータを取得することです。 そうすれば彼らは自信を持って行動を起こすことができます。

では、どのようにして農家がデータの共有に慣れるようにするのでしょうか。ビリー・ティラーは、それはプロデューサー主導のイニシアチブでなければならないと主張しています。

2012年に設立され、 Grower Information Services Cooperative（GiSC）は、農家が所有するデータ協同組合であり、農家のメンバーに安全なクラウドストレージを提供します。ラボックに本社を置き、 テキサス、 同社のプラットフォームは、トウモロコシを含むさまざまな作物の農学と収量データの複数の層を収集および管理し、 大豆、 小麦、 とソルガム。

「農民が客観的な動機に基づいて構築されたオプションを持つ時が来ました、 別の製品を購入する理由ではなく、 」とティラーは言います。 GiSCの創設者兼CEOは誰ですか。

IBMは、データ協同組合もしっかりと信じています。何千もの農民の経験をデータセットに組み込むことにより、 ポールマンは理解できた、 例えば、 ネブラスカ州のすべてのトウモロコシ生産者に共通していることは、平均より20％低い収穫量を持っていた人々と比較して、平均より20％高い収穫量を推進しています。彼は自分の手術を別の視点から見ているので、 彼は、どのプラクティスが本当により良い利回りを推進しているか、そしてどのプラクティスが貢献していないかを評価することができます。

「毎年、自社の農場からのデータだけに頼るのではなく、 農民はお互いから学ぶこともできます、 」ローリアは言います。

アクセスと共有はインフラストラクチャの重要なコンポーネントであり、 分析からの価値はさまざまな企業からもたらされるため、 フルトンは言います。

彼のデータに既得権を持つ企業に懐疑的で、 ワトソンはまた、ポールマンが探している独立性を提供します。 「IBMは私にもっと肥料や機械を売ろうとはしていません。 」と彼は言います。 「それは信頼できることです。」

前進する

インフラストラクチャは、デジタルagをサクセスストーリーにするための最大のコンポーネントです。 Ag Gatewayによると、 農家とその信頼できるビジネスパートナーの84％は、農地からのデータを編集して分析することは中程度または非常に難しいと感じています。

2005年に設立され、 Ag Gatewayは、相互運用性の摩擦を削ぎ落としてきました。その標準化された精密Agデータ交換（SPADE）プロジェクトは、Agデータアプリケーションツールキット（ADAPT）を作成しました。 これにより、さまざまなソフトウェアアプリケーションとハードウェアシステムがシームレスに情報を交換できるようになり、最終目標として広く採用されます。現在まで、 26社が、ファイル形式用のプラグインを開発するか、ADAPTサポートをソフトウェアシステムに統合することにより、ADAPTに取り組んでいます。

「私たちはどこでも、できる限りテクノロジーを使用しています。 将来の世代のために私たちがしていることをより良くしなければならないからです。 」ポールマンは言います。 「データからの洞察は、それを実現するのに役立ちます。」

エコシステム全体を標準化して接続する単一のシステムが導入されるまで、 サイロは残ります、 また、PaulmanFarmsのデータの価値は引き続き制限されます。

デジタル戦略の開発

農家がデータから価値を得る前に、 彼らは基盤を作らなければなりません。ジョン・フルトン、 オハイオ州立大学、 農家がデジタル戦略を開発する際には、以下の7つのポイントを考慮することをお勧めします。

1.使用しているテクノロジーと、それらのテクノロジーから生成されたデータを特定します。

2.保存したデータを整理します（例： 年、 作物、 農場、 分野）。

3.バックアップがあるように、ファームの内外の両方でデータの元のコピーを保存します。

4.どこからでもデータにアクセスできること、および接続が再確立されるとオフライン情報が更新されることを確認します。

5.必要な分析を実行できるように、完全で高品質のデータを収集します。

6.安全なパスワードでデータを保護します。

7.ファイルを共有するための戦略を定義します。 これには、ファームの内外でコピーしやすい形式が含まれています。許可なく情報を共有しないでください。