Rolnictwo 4.0 czy 5.0? Po co nam informacje w rolnictwie?
Informacje dostarczane z pola przekładają się na opłacalne decyzje tylko wtedy, gdy efektywnie się nimi zarządza. Obecny postęp w zarządzaniu danymi sprawia, że inteligentne rolnictwo rozwija się w tempie wykładniczym. Dane stały się kluczowym elementem współczesnego rolnictwa, pomagającym producentom w podejmowaniu decyzji. Z obiektywnych informacji pozyskiwanych za pomocą czujników wynika wiele korzyści, pozwalających na maksymalizację wydajności i zrównoważony rozwój. W tym artykule przedstawiam przegląd aktualnego stanu zaawansowanych systemów zarządzania gospodarstwami rolnymi, analizując każdy kluczowy etap, od pozyskiwania danych z pól uprawnych po zastosowania o zmiennej wydajności. Rozwiązania te pomagają rolnikom podejmować optymalne decyzje, pozwalające oszczędzać pieniądze, chronić środowisko i zmienić sposób produkcji żywności.
Transformacja rolnictwa
Sektor rolniczy przechodzi transformację napędzaną przez nowe technologie, która wydaje się bardzo obiecująca, ponieważ umożliwi temu sektorowi przejście na wyższy poziom wydajności i rentowności gospodarstw rolnych. Rolnictwo precyzyjne, polegające na stosowaniu środków produkcji (tego, co jest potrzebne) w odpowiednim czasie i miejscu, stało się trzecią falą nowoczesnej rewolucji rolniczej (pierwszą była mechanizacja, a drugą zielona rewolucja). Obecnie jest ono udoskonalane dzięki rozwojowi systemów wiedzy rolniczej, wynikającemu z dostępności większych liczby danych. Departament Rolnictwa Stanów Zjednoczonych (USDA) już w październiku 2016 r. poinformował, że technologie rolnictwa precyzyjnego zwiększyły zyski netto i zyski operacyjne. Ponadto, biorąc pod uwagę środowisko, w gospodarstwach rolnych coraz częściej stosuje się nowe technologie w celu utrzymania zrównoważonej produkcji rolnej. Jednak wdrożenie tych technologii wiąże się z niepewnością i kompromisami.
Według analizy rynku czynniki, które ułatwiłyby wdrożenie zrównoważonych technologii rolniczych, obejmują lepszą edukację i szkolenia rolników, wymianę informacji, łatwą dostępność zasobów finansowych oraz rosnący popyt konsumentów na żywność ekologiczną. Przy stosowaniu tych nowych technologii wyzwaniem związanym z pozyskiwaniem danych z upraw jest uzyskanie spójnych i wartościowych informacji, ponieważ same dane nie są przydatne, są tylko liczbami lub obrazami. Gospodarstwa, które decydują się na wykorzystanie technologii w jakiś sposób, wskazują zalety, takie jak oszczędność pieniędzy i pracy, zwiększona produkcja lub redukcja kosztów przy minimalnym wysiłku oraz produkcja wysokiej jakości żywności przy użyciu praktyk bardziej przyjaznych dla środowiska. Jednak wykorzystanie tych zalet w gospodarstwie będzie zależało nie tylko od chęci producentów do wdrażania nowych technologii na swoich polach, ale także od potencjału każdego konkretnego gospodarstwa pod względem ekonomii skali, ponieważ marża zysku rośnie wraz z wielkością gospodarstwa.
Ostatecznym celem niniejszego artykułu jest pokazanie, w jaki sposób podejmowanie decyzji w oparciu o dane istotne w rolnictwie może prowadzić do zrównoważonych i rentownych działań, mających na celu wyżywienie ludzi, przy jednoczesnym ograniczeniu szkód dla środowiska. Aby ocenić, w jaki sposób nowoczesne rolnictwo może pomóc w zrównoważonym procesie podejmowania decyzji, w niniejszym artykule ponownie omówiłam główne etapy rolnictwa opartego na informacjach i skupiłam się na systemach zarządzania danymi, analizując najnowsze zastosowania związane z każdym kluczowym etapem produkcji, od pozyskiwania danych z pól uprawnych po wykonywanie zadań przy użyciu sprzętu o zmiennej wydajności.
Rolnictwo oparte na danych – Rolnictwo 4.0
Ta nowa „filozofia”, skupiona na danych rolniczych, została określona różnymi terminami: Rolnictwo 4.0, Rolnictwo cyfrowe lub Rolnictwo inteligentne. Powstało ono w wyniku połączenia telematyki i zarządzania danymi z już znaną koncepcją rolnictwa precyzyjnego, poprawiając dokładność operacji. W rezultacie Rolnictwo 4.0 opiera się na zasadach rolnictwa precyzyjnego, a producenci wykorzystują systemy generujące dane w swoich gospodarstwach, które są następnie przetwarzane w taki sposób, aby umożliwić podejmowanie właściwych decyzji strategicznych i operacyjnych. Tradycyjnie rolnicy udawali się na pola, aby sprawdzić stan swoich upraw i podejmować decyzje w oparciu o zgromadzone doświadczenie. Podejście to nie jest już możliwe do utrzymania, między innymi dlatego, że niektóre pola są zbyt duże, aby można było efektywnie nimi zarządzać zgodnie z trzema kryteriami, które będą dominować w nadchodzących latach: wydajność, zrównoważony rozwój i dostępność (dla ludzi).
Zaawansowane systemy zarządzania w kontekście inteligentnego rolnictwa zapewniają praktyczne rozwiązania. Ponadto, mimo że niektórzy rolnicy mają wieloletnie doświadczenie zdobyte podczas wielu lat pracy w terenie, technologia może zapewnić systematyczne narzędzie do wykrywania nieprzewidzianych problemów, które trudno jest zauważyć podczas sporadycznych kontroli wizualnych. Jeśli chodzi o gotowość do stosowania nowoczesnych narzędzi w rolnictwie, młodzi rolnicy wykazują bardziej pozytywne nastawienie niż starsi, ponieważ ci pierwsi mogą uzupełnić swoje niewielkie doświadczenie w terenie nowymi inteligentnymi narzędziami dostarczającymi kluczowych informacji. Jednak średnia wieku rolników w ostatnich dziesięcioleciach alarmująco wzrosła: wynosi około 58 lat w Stanach Zjednoczonych i Europie, 60 lat w Afryce Subsaharyjskiej lub 63 lata w Japonii.
Na szczęście oczekuje się, że tendencja ta ulegnie zmianie. Na przykład w Europie wprowadza się szereg działań, mających na celu wspieranie odnowy pokoleniowej, ułatwiających dostęp do inwestycji początkowych, kredytów, doradztwa biznesowego i szkoleń. Odnowa pokoleniowa w kontekście rozwoju obszarów wiejskich wykracza poza obniżenie średniej wieku rolników; chodzi również o wzmocnienie pozycji nowego pokolenia wysoko wykwalifikowanych młodych rolników, aby mogli w pełni wykorzystać zalety technologii w celu wspierania zrównoważonych praktyk rolniczych. Oznacza to, że młodzi rolnicy będą musieli przekształcić istniejące grunty w bardziej nowoczesne i konkurencyjne gospodarstwa rolne w celu utrzymania rentownej produkcji żywności przy jednoczesnej poprawie konkurencyjności łańcucha rolno-spożywczego, ponieważ dzięki zaawansowanym technologiom i nowemu sposobowi myślenia młodzi ludzie mogą przekształcić sektor rolniczy.
Internet rzeczy – gromadzenie informacji
W kontekście rolnictwa internet rzeczy (IoT) odnosi się do wykorzystania czujników i innych urządzeń do przekształcania wszystkich elementów i działań związanych z rolnictwem w dane. Szacuje się, że od 10% do 15% rolników w Stanach Zjednoczonych korzysta z rozwiązań IoT w gospodarstwach rolnych o łącznej powierzchni 1200 milionów hektarów, na którą składa się 250 000 gospodarstw. IoT napędza rolnictwo 4.0, w rzeczywistości technologie IoT są jednym z powodów, dla których rolnictwo może generować tak dużą ilość cennych informacji, a sektor rolniczy ma być pod silnym wpływem postępów w tych technologiach. Szacuje się, że dzięki nowym technikom IoT ma potencjał, aby do 2050 r. zwiększyć wydajność rolnictwa o 70%, co jest pozytywnym zjawiskiem, ponieważ świat musi zwiększyć globalną produkcję żywności o 60% do 2050 r. ze względu na wzrost liczby ludności do ponad dziewięciu miliardów.
Głównymi zaletami stosowania IoT są wyższe plony i niższe koszty. Na przykład badania przeprowadzone przez OnFarm wykazały, że w przypadku przeciętnego gospodarstwa rolnego korzystającego z IoT plony wzrastają o 1,75%, a koszty energii spadają o 17 do 32 dolarów na hektar, podczas gdy zużycie wody do nawadniania spada o 8%.
Big Data – analiza ogromnych zbiorów danych
W obecnej erze opartej na technologii koncepcja big data jest obecna w wielu sektorach gospodarki, ale czy jest już dostępna w rolnictwie? Stale rosnąca ilość danych dostępnych do zarządzania polami uprawnymi wymaga wdrożenia pewnego rodzaju automatycznego procesu w celu wydobycia informacji operacyjnych z dużych zbiorów danych. Jednak ilość danych obecnie pozyskiwanych z większości pól komercyjnych nie osiągnęła jeszcze poziomu, który można by uznać za big data. Duże zbiory danych mają trzy wymiary: objętość, szybkość i różnorodność. Czwarty wymiar to prawdziwość, a piąty – dodatkowy wymiar waloryzacji.
Duże zbiory danych mają zastosowanie w rolnictwie tylko w niektórych przypadkach, w zależności od gospodarstwa i poziomu zaawansowania technologicznego.
Rolnictwo 5.0 – robotyka i sztuczna inteligencja (AI)
Duże wyzwania inżynieryjne zazwyczaj pobudzają do tworzenia wielkich rozwiązań poprzez przełomowe technologie, a Rolnictwo 5.0 jest prawdopodobnie jednym z nich w pierwszej połowie XXI wieku. Koncepcja Rolnictwa 5.0 zakłada, że gospodarstwa rolne działają zgodnie z zasadami rolnictwa precyzyjnego i wykorzystują sprzęt, który obejmuje bezzałogowe operacje i autonomiczne systemy wspomagania decyzji. Rolnictwo 5.0 oznacza zatem wykorzystanie robotów i niektórych form sztucznej inteligencji. Tradycyjnie gospodarstwa rolne potrzebowały wielu pracowników, głównie sezonowych, do zbioru plonów i utrzymania wydajności. Jednak społeczeństwo odeszło od modelu agrarnej społeczności, w której duża część ludności mieszkała na wsi, na rzecz modelu, w którym ludzie mieszkają w miastach. W rezultacie gospodarstwa rolne stoją przed wyzwaniem niedoboru siły roboczej. Jednym z rozwiązań pomagających w walce z tym niedoborem są roboty rolnicze wyposażone w funkcje sztucznej inteligencji.
Roboty rolnicze zwiększają wydajność pracy ludzkiej i mogą zbierać plony w większej ilości i szybciej niż pracownicy fizyczni. Chociaż nadal istnieje wiele przypadków, w których roboty nie są tak szybkie jak ludzie, rolnictwo obecnie opracowuje systemy robotyczne do pracy w terenie i pomocy producentom w wykonywaniu żmudnych zadań, wprowadzając systemy rolnicze do nowej koncepcji Rolnictwa 5.0.
Pojawienie się robotów w rolnictwie znacznie zwiększyło wydajność w kilku krajach i obniżyło koszty prowadzenia gospodarstw rolnych. Zastosowania robotyki w rolnictwie rosną wykładniczo, co oferuje obiecujące rozwiązania dla inteligentnego rolnictwa w zakresie radzenia sobie z niedoborem siły roboczej i długotrwałym spadkiem rentowności; jednak, podobnie jak w przypadku większości innowacji, na obecnym wczesnym etapie rozwoju istnieją istotne ograniczenia, z którymi należy się zmierzyć. Technologie te są nadal zbyt drogie dla większości rolników, zwłaszcza tych posiadających małe gospodarstwa, ponieważ ekonomia skali sprawia, że małe indywidualne gospodarstwa są mniej rentowne. Niemniej jednak koszty technologii maleją z upływem czasu, a roboty rolnicze z pewnością zostaną wdrożone w przyszłości jako alternatywa pozwalająca na osiągnięcie wyższej produkcji.
Zarządzanie oparte na danych dla zaawansowanego rolnictwa – główne etapy
Surowe pomiary kluczowych parametrów upraw muszą być efektywnie przetwarzane, aby liczby lub obrazy jednoznacznie przekształcały się w cenne informacje. Zarządzanie uprawami w oparciu o dane z pól ewoluowało już trzydzieści lat temu, kiedy pojawiło się rolnictwo precyzyjne, ale z pewnością uległo transformacji w obecnej erze informacji cyfrowej. Tradycyjnie, a także w miejscach, gdzie technologia jeszcze nie dotarła, zarządzanie uprawami polega na wizualnej kontroli rozwoju upraw w celu postawienia diagnozy, na podstawie której rolnicy podejmują decyzje i stosują różne zabiegi na swoich plantacjach. Podejście to opiera się na doświadczeniu w terenie i informacjach postrzeganych przez rolników. Ponadto rolnicy zrzeszeni w spółdzielniach mogą stosować się do zaleceń techników lub inżynierów zatrudnionych przez spółdzielnię, do której należą.
W gospodarstwach, w których wdrożono zaawansowaną technologię, zarządzanie uprawami różni się w zależności od cyklu operacyjnego. Ten system zarządzania oparty na obiektywnych danych z pól i inteligentnym podejmowaniu decyzji rozpoczyna się od rzeczywistych upraw, którymi należy zarządzać, wykorzystując ich wewnętrzną zmienność, zarówno pod względem przestrzennym, jak i czasowym. Platforma odnosi się do fizycznych środków, za pomocą których pozyskuje się informacje, przy czym czujniki są konkretnymi elementami, dzięki którym uzyskuje się obiektywne dane. Dane obejmują informacje uzyskane bezpośrednio z parametrów mierzonych w uprawie, glebie lub otoczeniu. Pobieranie danych z czujników może odbywać się na wiele sposobów, od włożenia pendrive’a do portu USB w celu uzyskania plików po pobieranie danych z aplikacji zsynchronizowanych z Internetem. Związek między danymi a etapem podejmowania decyzji, obejmuje procedury filtrowania i algorytmy sztucznej inteligencji, które pozwalają uzyskać tylko właściwe dane i pomagają rolnikowi w podejmowaniu trafnych decyzji. Wreszcie, uruchomienie odnosi się do fizycznego wykonania działania nakazanego przez system decyzyjny i jest zazwyczaj realizowane przez zaawansowany sprzęt, który może odbierać polecenia z komputerowej jednostki sterującej. Ponieważ każde działanie ma miejsce nad uprawą, cykl rozpoczyna się i kończy na poziomie uprawy, reakcja uprawy jest następnie rejestrowana przez specjalistyczne czujniki, a pętla trwa systematycznie aż do czasu zbiorów, który oznacza koniec cyklu życia uprawy.
Niniejszy artykuł powstał na bazie publikacji będących częścią projektu, który otrzymał dofinansowanie z programu badań i innowacji Unii Europejskiej „Horyzont 2020”
