Данные повсюду: что является данными, и как с ними работать
Растения, почва, климат — это все неограниченные источники данных, которые в последствии сбора и анализа можно использовать для принятия эффективных решений. Но прежде чем проанализировать собранную информацию, ее нужно правильно извлечь. Сегодня это еще проблема. Сфера АПК только начала автоматизироваться и работать с помощью инновационных технологий. Для правильного извлечения данных требуется разработать специальные датчики, использовать спутниковый мониторинг. Это достаточно сложный процесс, так как нужно искать способ эффективной передачи данных в условиях зачастую отсутствующих телекоммуникаций в сельской местности. Также к инструментам сбора данных относятся дроны, умная система прогноза погоды и урожая. На этом этапе также важно роботизировать сельскохозяйственную технику.
Следующий, не менее важный и сложный этап, отобрать эти данные и сделать по ним полезные выводы. Здесь начинается конкуренция аналитических алгоритмов. Компании, разработавшие наиболее эффективные подходы к отбору и анализу информации, могут предлагать свои аналитические инструменты компаниям-производителям датчиков. Сейчас фактически формируется второй рынок алгоритмов для AgTech.
Проблемы создания и развития инновационных агропродуктов
Развитие механических инструментов сельского хозяйства сталкивается с естественным физическим и биологическим барьером — население растет, а пахотной земли больше не становится, несмотря на то что появляются более продуктивные сорта, гибриды и удобрения, количество сельхозпродукции все еще не удовлетворяет спрос. Также меняется климат: происходит деградация почв и истощения подземных вод. Новая техника не может существенно изменить эффективность, вносить больше удобрений смыла нет, так как у продуктивности растений есть свой предел. В совокупности наступает период стагнации, тот момент, когда нужны свежие решения для шага вперед. Данные как раз позволяют вывести процессы на новый уровень точности и гибкости, недоступный человеку без компьютерной поддержки.
Но здесь важно осознавать, что нельзя разработать практически эффективную систему анализа данных только силами «айтишников». Требуется экспертиза опытных агрономов, сочетающих глубокие знания в сфере сельского хозяйства и понимания специфики разработки ИТ-продуктов. Фактически возникает новая ниша агропродуктологов. Эти специалисты на стыке агрономии и AgTech в скором времени станут крайне востребованными из-за редкости такого сочетания. В Digital Agro успели осознать эту потребность — сформировали команду разработчиков, продуктологов и агрономов, совместно работающих над задачей разработки прикладных решений для сельского хозяйства. Например, сервис агроскаутинга сочетает работу собирающих данные скаутов-агрономов в полях и системы точного земледелия — ДА. Помощник и Агросигнал, что позволяет давать точные рекомендации и повышать урожайность в среднем на 10-15%.
