Избор на домашни птици - The; Голяма информация; в птицевъдството и неговата реалност

Списанието за птици на испански се чете в повече страни

  • ВИЖДАЧ
  • АБОНАМЕНТ
  • ВИЖТЕ PDF
  • ЛЮБИМО
  • ФАЙЛ
  • СПОДЕЛЕТЕ (социални мрежи, постоянна връзка, имейл)

„Големите данни“ в птицевъдството и неговата реалност

„ГОЛЯМИТЕ ДАННИ“ В ПТИЦАТА И НЕЙНАТА РЕАЛНОСТ

птици

29-ти Авст. Птици Sci. Сидни, февруари 2018 г.

Видът на данните, тяхната значимост, тяхната точност и цялост са от основно значение за този процес. Не бива да се подценява значението на вземането на съответните и точни данни, които са достъпни за значително време и пространство. Съществуват обаче значителни предизвикателства около големите данни в производството на птици, не само по отношение на събирането на данни, но и при тяхното съхранение, сигурност и анализ, както и извършването на значителни промени въз основа на тях.

Тази статия прави преглед на наличните или в процес на разработка технологии за птицевъдство и подчертава възможностите за тяхното приложение.

Селското стопанство е на върха на цифровата революция. Нарастващото търсене на по-високи добиви, съчетано с ограничения върху ограничените ресурси като земя и вода, увеличиха натиска върху земеделските ресурси. Нарастващото търсене на продукти от нарастващо световно население и социално-икономическият растеж засилиха натиска върху селскостопанския сектор да произвежда повече с по-малко.

Настоящите прогнози за прираст на населението показват, че световното население ще достигне 9 милиарда души до 2050 г. и че за да се изхрани този брой хора, общото производство на храни ще трябва да се увеличи с около 70% между 2007 и 2050 г. - ФАО, 2009 г. -.

Традиционно, за да отговори на това нарастване на търсенето, селскостопанският сектор би трябвало да приложи принципа „по-голямото е по-добро“ и да увеличи производството, като предостави повече земя или увеличи интензивността на производството. Тази стратегия обаче става все по-трудна в среда, често в конфликт с разширяването на населените центрове, които дават приоритет на земята за градско развитие. Към тази дилема добавят и оценките на ФАО, че около 20-40% от годишното производство на световни култури се губи от вредители и болести.

За да се помогне за решаването на това предизвикателство, ключът към улесняването на нарастването на храните се крие в Селско стопанство 4.0 и технологиите за големи данни.

Умно земеделие

Разработването и приложението на интелигентното земеделие започна в края на 90-те години чрез въвеждане на прецизно земеделие и прилагане на технологията за първи път в производството на селскостопански суровини. Прецизното земеделие обаче се фокусира главно върху селскостопански машини, използвани в растениевъдството с технологии като позициониращи системи за оптимизиране на въртенето на оборудването в краищата на полето и по този начин подобряване на ефективността на засаждане, събиране и използване на гориво.

Следващата итерация (*) на интелигентното земеделие беше наречена Селско стопанство 4.0, като продължение на прецизното земеделие и посочено като новата ера в съвременното земеделие. Основите на селското стопанство 4.0 зависят от засиленото използване на механизирани процеси, които се поддържат от Интернет на нещата - IoT - големи данни, безжични/мобилни комуникации и облачни изчисления. Селско стопанство 4.0 следи всяка стъпка от веригата за производство на храни от първия вход до последния резултат.

Събиране на данни

Често се твърди, че организациите изграждат езеро за данни, подобно на изграждането на изкуствен водоем - фигура 1 -. Първо се създава язовирът, след което се запълва - данните - и след като езерото започне да се пълни, водата - данните - след това се използва за други цели с добавяне на стойност.

Езерото за данни предоставя платформа за бързо натрупване на данни и потенциално тяхното приложение.

Фиг. 1. Езеро с данни, как работи? (Източник: Realworldanalystics.com)

Достъпността на сензорите, фермите се свързват 24 часа в денонощието и скоро десетките хиляди нови данни, които ще бъдат събрани от роботите, които патрулират във фермите, отварят нови перспективи за тези, които знаят как не само да събират, но също така правят изводи от събраните огромни „големи данни“.