top of page

Εφαρμογές Big Data και Predictive Analytics στην Αγροτική Βιομηχανία

Πως μπορεί η χρήση τους να αλλάξει τους όρους του παιχνιδιού?



Big Data, Predictive Analytics, Artificial Intelligence, Machine Learning. Όλες αυτές είναι δημοφιλείς λέξεις-κλειδιά που αναφέρονται στην επεξεργασία τεράστιου όγκου πληροφοριών οι οποίες συλλέγονται κατά τη διενέργεια καθημερινών δραστηριοτήτων σε διάφορους κλάδους της οικονομίας με σκοπό τη δημιουργία κανόνων και αλγόριθμων έτσι ώστε να καθίσταται δυνατή η πρόβλεψη για την αποτελεσματικότερη και αποδοτικότερη χρήση κάθε είδους πόρων.


Η αγροτική βιομηχανία ως ένας σημαντικός κλάδος της οικονομίας καλείται σήμερα και αυτή όπως και άλλοι κλάδοι να αξιοποιήσει την πληθώρα πληροφοριών και την καινοτομία.


Αλλά πώς θα μπορούσε η χρήση των big data και οι αναλύσεις δεδομένων που αποσκοπούν στην πρόβλεψη να αλλάξουν τη αγροτική βιομηχανία;


Εξοπλισμένες με δεδομένα από αισθητήρες εδάφους ή από δεδομένα που λαμβάνονται από drones καθώς και από στοιχεία και πληροφορίες ζωτικής σημασίας που λαμβάνουν από εξωτερικές πηγές και περιλαμβάνουν τρόπους διαχείρισης για ένα ευρύ φάσμα συνθηκών, οι αγροτικές εκμεταλλεύσεις αποκτούν πρωτοφανή έλεγχο των καθημερινών εργασιών τους. Αυτό τους βοηθά να βελτιστοποιήσουν τον προγραμματισμό και την παραγωγικότητά τους, ενώ παράλληλα να διαχειριστούν καλύτερα τους πόρους.


Έλεγχος Παρασίτων και Ασθενειών

Η παρακολούθηση εκατοντάδων στρεμμάτων καλλιεργειών για τον έλεγχο ύπαρξης παράσιτων ή ασθενειών είναι ένα δύσκολο έργο. Όμως ανιχνευτές εδάφους και αισθητήρες καθώς και drones κατάλληλα εξοπλισμένα για τη συλλογή πληροφοριών μπορούν να επιτελέσουν το έργο αυτό ιδιαίτερα αποτελεσματικά. Οι ανιχνευτές εδάφους και τα drones μπορούν να ανιχνεύουν διάφορα προβλήματα αν είναι κατάλληλα εξοπλισμένα. Μπορούν για παράδειγμα να πάρουν δείγματα φυτών για ανάλυση ή να πάρουν δείγματα εδάφους που θα διευκολύνουν τον προσδιορισμό της καλύτερης δυνατής δράσης για την εξόντωση παράσιτων.


Έλεγχος Θρεπτικών Ουσιών Εδάφους

Η συλλογή πληροφοριών σχετικά με τα επίπεδα θρεπτικών ουσιών στο έδαφος αποτελεί σημαντικό μέρος της γεωργίας, είτε πρόκειται για μικρής είτε για μεγάλης κλίμακας καλλιέργειες. Με τη συλλογή μεγάλων ποσοτήτων πληροφοριών, είναι εύκολο να προσδιοριστεί ποιες καλλιέργειες πρέπει να αλλάξουν ή πότε και πως πρέπει να γίνει εμπλουτισμός με λιπάσματα ή θρεπτικά συστατικά για να εξασφαλιστεί η βέλτιστη ανάπτυξη. Το πρόβλημα με τις παραδοσιακές μεθόδους συλλογής δεδομένων είναι ότι αφορούν τον εντοπισμό προβλημάτων που υπάρχουν έτσι ώστε να γίνουν στη συνέχεια οι κατάλληλες διορθωτικές ενέργειες.


Με σύγχρονες όμως τεχνικές ανάλυσης big data και εφαρμογή των κατάλληλων αλγόριθμων σε ιστορικές πληροφορίες, μπορούν να προβλεφθούν προβλήματα που σχετίζονται με τις θρεπτικές ουσίες πριν αυτά εμφανιστούν ή γίνουν σημαντικά και θέσουν σε κίνδυνο την απόδοση των καλλιεργειών.


Προβλέψεις καλλιεργειών

Μελετώντας την απόδοση των προηγούμενων ετών και εφαρμόζοντας τεχνικές big data, καθίσταται δυνατή η πρόβλεψη με σχετικά υψηλό βαθμό ακρίβειας των καλλιεργειών που θα παράγουν την υψηλότερη απόδοση για ένα συγκεκριμένο έτος ή ένα συγκεκριμένο χωράφι.


Υπό την προϋπόθεση ότι οι πληροφορίες που συλλέχθηκαν κατά τα προηγούμενα έτη είναι ακριβείς, γίνεται πολύ πιο εύκολο να προσδιοριστούν οι καλύτερες ημέρες για σπορά, οι καλύτερες ημέρες για την εφαρμογή λιπασμάτων ή ζιζανιοκτόνων και η καλύτερη εποχή για τη συγκομιδή έτσι ώστε να εξασφαλιστεί η υψηλότερη απόδοση.


Όταν οι αγρότες έχουν πρόσβαση σε άφθονα δεδομένα, έχουν τις πληροφορίες και τις γνώσεις που πρέπει να γνωρίζουν για το πότε, πού, και πώς να σπείρουν.


Καλύτερη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού

Τεχνικές big data εφαρμόζονται ήδη στις αλυσίδες εφοδιασμού σε διάφορες βιομηχανίες. Όσον αφορά τη γεωργία, όλα τα συστατικά στοιχεία ξεκινώντας από τις πηγές εφοδιασμού για τις καλλιέργειες - για σπόρους, λιπάσματα, ζιζανιοκτόνα, εντομοκτόνα κ.λπ. - μέχρι την τελική παράδοση στη λιανική πώληση αποτελούν τμήμα της αλυσίδας εφοδιασμού. Και όλα αυτά τα δεδομένα μπορούν να συλλεχτούν. Έτσι οι πληροφορίες που αποτελούν γνώση απαραίτητη για τον καθένα που συμμετέχει σε κάθε στάδιο της εφοδιαστικής αλυσίδας γίνεται μέρος ενός μεγαλύτερου συνόλου big data.


Οι αγρότες παρακολουθούν εύκολα τα προϊόντα τους σε όλη την αλυσίδα εφοδιασμού, ενώ οι έμποροι λιανικής, οι διανομείς και άλλοι βασικοί ενδιαφερόμενοι είναι καλύτερα εξοπλισμένοι για να προσαρμόζουν τις προσφορές προϊόντων και τις υπηρεσίες τους ανάλογα με τις ανάγκες της γεωργίας χάρη στην αυξανόμενη διαθεσιμότητα πλούσιων δεδομένων και πληροφοριών.


Με τη χρήση τεχνικών predictive analytics, οι αγρότες και άλλοι ενδιαφερόμενοι μπορούν να προβλέψουν τις ανάγκες τους σε σπόρους, λιπάσματα, ζιζανιοκτόνα κ.λπ. Αυτό τους δίνει τη δυνατότητα να προμηθεύονται αυτά που χρειάζονται αντί να αντιμετωπίζουν ελλείψεις ή να δημιουργούν πλεονασματικά αποθέματα που μπορεί να χρησιμοποιήσουν στο μέλλον ή και όχι, αλλά θα είναι υποχρεωμένοι να αποθηκεύουν.


Η αγροτική αλυσίδα εφοδιασμού είναι έτοιμη να δει μερικές από τις πιο εντυπωσιακές επιπτώσεις των τεχνολογιών Big Data και ανάλυσης δεδομένων.


Διαχείριση Καιρού και Περιβαλλοντικών Προκλήσεων

Ενώ μπορούν να ελεγχθούν επακριβώς διάφορες μεταβλητές που σχετίζονται με τη γεωργία οι καιρικές συνθήκες παρουσιάζουν πάντα ένα κάποιο βαθμό μεταβλητότητας πέρα από τα καθιερωμένα εποχιακά δεδομένα. Για παράδειγμα τα ιδιαίτερα ζεστά καλοκαίρια απαιτούν περισσότερη άρδευση, ενώ οι ιδιαίτερα υγροί μήνες μπορεί να οδηγήσουν σε μούχλα ή ανάπτυξη μούχλας στις καλλιέργειες. Οι συνθήκες αυτές πρέπει να αντιμετωπιστούν.


Η πρόγνωση του καιρού είναι περιορισμένη, αλλά αυτό που μπορεί να προβλεφθεί είναι το πώς οι διαφορετικές καλλιέργειες θα αντιδράσουν στις διάφορες περιπτώσεις καιρικών συνθηκών και πώς θα αντισταθμιστούν καλύτερα οι επιπτώσεις.


Η βελτίωση πρόγνωσης των καιρικών συνθηκών και η ανάλυση των δεδομένων μπορούν να δώσουν στους αγρότες την απαραίτητη γνώση για το πως και πότε θα γίνει η σπορά, τι πρέπει να φυτευτεί, πότε πρέπει να προσθέσουν λιπάσματα και ζιζανιοκτόνα και πότε να γίνει η συγκομιδή. Οι πρακτικές εφαρμογής big data θα τους βοηθήσουν να βελτιώσουν τις αποδόσεις τους και να προσαρμοστούν καλύτερα στα απρόσμενα φυσικά φαινόμενα.


Οι κλιματικές αλλαγές και άλλες περιβαλλοντικές προκλήσεις κατατάσσονται στις μεγαλύτερες απειλές για τη γεωργική παραγωγικότητα, αλλά η γεωργία που βασίζεται στα δεδομένα μπορεί να διευκολύνει τους αγρότες να προσαρμόζονται στις εκάστοτε μεταβολές των περιβαλλοντικών συνθηκών αλλά και να συμβάλλουν στην καταπολέμηση της αλλαγής του κλίματος με το να κάνουν πιο έξυπνη διαχείριση των πόρων.


Το κλίμα αλλάζει, είτε οι άνθρωποι το επιθυμούν είτε όχι, και η γεωργία θα πρέπει να προσαρμοστεί για να εξασφαλίσει ισχυρές αποδόσεις στο μέλλον.


Συμπέρασμα

H χρήση των ανιχνευτών των αισθητήρων και των drones καθώς και των εφαρμογών big data, predictive analytics, artificial intelligence και machine learning θα αλλάξουν εντελώς στο μέλλον τον τρόπο με τον οποίο λειτουργεί η αγροτική βιομηχανία.


Καθώς οι συνθήκες για περισσότερο έλεγχο των καλλιεργειών ωριμάζουν, όλο και περισσότερες γεωργικές μονάδες θα υιοθετούν λύσεις με γνώμονα τις Πληροφορίες - Big Data για να διαβλέπουν τάσεις, να παρακολουθούν προμήθειες, να αξιολογούν τον κίνδυνο, να δημιουργούν προγνωστικά μοντέλα και να αυξάνουν τις αποδόσεις τους.


Οι τεχνολογικές εξελίξεις θα βοηθήσουν τόσο τις μεγάλες όσο και τις μικρές γεωργικές εκμεταλλεύσεις να προσαρμοστούν έτσι, ώστε να τροφοδοτούν απρόσκοπτα τον ολοένα αυξανόμενο πληθυσμό της γης.



bottom of page