El IoT と新技術全般が作物の栽培方法を変えました。。実際、田舎では、生産性の向上や収量の向上、農家の快適さなどを実現するために、少しずつ多くの技術が導入されています。そこで、この記事では、 農業2.0の可能性 いくつかの例を挙げて説明します。
さらに、この新たな移行に参加したいすべての人々と、 農業生産を近代化し、 始めるための良い情報やアイデアを得ることができます。
農業2.0とは何ですか?
La 農業 2.0 は精密農業またはスマート農業とも呼ばれ、 これは伝統的な農業慣行の根本的な変革を表しています。これは、生産の最適化、コストの削減、環境への影響の最小限化を目的とした、農業分野への情報通信技術 (ICT) の応用に関するものです。
遺伝子組み換え種子、化学植物検疫製品、人工肥料などの遺伝学がすでに導入されているため、いわゆる 2.0 が到来する前であっても、農業はもはや以前のようなものではなくなっているのは事実です。 セクターを完全に破壊した。 はい、さらに多くのものが生産されます。しかし、生産されるものがあまり健康的ではないことも事実です。これは、田舎で支払われる低価格と相まって、農業部門を抑制し、奈落の淵にある状態にしている。なぜなら、多くの土地では利益が得られず、農家の利益はますます減少し、あるいは損失さえ出ているからである。見て見ぬふりをして、他国からの製品の購入を奨励し、国内製品の首を絞めることになります。
したがって、農業 2.0 の新時代は不確実な時代に到来しており、農業部門が以前の状態に戻るための基本的なソリューションではなく、技術を販売する企業、つまり農家にさらなる利益をもたらすソリューションを提供します。一般に、多くが高齢でデジタルネイティブではないことを考慮すると、適応することは大きな課題であり、多くの場合、それだけの価値のない学習曲線であることを考慮すると、なおさらです。それにもかかわらず、 新規就農者や将来の就農者にとって、いくつかの重要なポイントがあるかもしれません 面白い：
- データ： ローカルまたはビッグデータを通じて、センサー、衛星画像、その他のデバイスから大量のデータを収集および分析する可能性。
- Automatización– 農業作業を効率的かつ正確に実行するための自律型機械とシステムの使用。
- コネクティビダード: クラウド、フォグ、エッジ コンピューティング、IoT デバイスの新しいパラダイムを利用して、通信と情報交換を促進するデバイスとシステムの相互接続。
- 人工知能: データに基づいて意思決定を行ったり、作物の状況を分析したり、考えられる問題を診断したりするための機械学習アルゴリズムの適用。
間に 利点 私たちが貢献したもの:
- 効率の向上: 水、肥料、農薬などの資源の使用を最適化し、コストを削減し、生産性を向上させます。
- 環境への影響が少ない: 汚染の削減と天然資源の保護。
- より高い製品品質：より安全で栄養価の高い食品の生産。
- より多くの情報に基づいた意思決定- 農家は実際のデータに基づいてリアルタイムで意思決定を行うことができます。
- 気候変動への適応：より強靱で持続可能な農業慣行の開発。
オープンソースと hardware libre 農業2.0へ?
El オープンソースソフトウェアと hardware libre これらは、独自のプログラムに比べて一連の利点を提供することで、農業 2.0 の民主化において基本的な役割を果たし、農業 2.0 開発計画を実施する農家に、ライセンスを支払うことなく、よりアクセスしやすく、規定に従って適応または修正できる可能性を提供します。大企業への依存を回避するだけでなく、信頼性、セキュリティ、信頼性を向上させるための完全な透明性を備えながら、一人ひとりのニーズに応えます。
農業分野におけるテクノロジーの活用事例
農業 2.0 は、農業生産の最適化と環境への影響の最小限化を可能にするさまざまなテクノロジーの統合により、急激な成長を遂げています。次に、最も関連性の高いテクノロジーとその応用例をいくつか見ていきます。
機械
La 機械加工の自動化 ロボットや人工視覚システムなどを使用して、播種、施肥、収穫、または最終製品の加工プロセスの作業を削減し、生産性、精度、効率を高め、コストを削減します。
いくつか 農業用車両も自動運転になりつつあるドライバーが不要なため、耕起や収穫の作業が容易になり改善され、LiDAR や AI システムなどを使用して実行されるルートやラインが改善され、必要な燃料やエネルギーの量も削減されます。
一方、次のこともできます 集中トラフィック制御を監視および実行する 生産地では、一部のエリアでの混雑を回避し、すべてが最適な時間に到着するように作業フローを最適化し、安全性を向上させ、重機の通過による作物への被害を軽減します。
リエゴ
La 水不足は世界的な課題です それは農業セクターに大きな影響を与えます。この問題に対処するために、灌漑を最適化し、水の消費量を削減し、作物の効率を向上させるさまざまな革新的な技術が開発されてきました。
たとえば、いくつかの センサー 収集したデータを無線で送信し、畑のさまざまなエリアに配置して土壌水分をリアルタイムで測定し、必要なときに部門ごとの灌漑を活性化します。気象観測所を使用して、降水量、気温、相対湿度などの気象条件に関する詳細情報を取得することもできます。
これに加えて、はるかに効率的で、必要な場所にのみ水を供給するための、タイマーで起動したり、ソフトウェアで選択的に制御したりできる高度な点滴またはマイクロスプリンクラー灌漑システムもあります。
収穫前、収穫、収穫後
たくさん ドローンは革新的で効率的なソリューションを提供してきました 畑の処理から収穫、収穫後までのさまざまな作業に。その多用途性と精度により、農業プロセスを最適化し、生産性を向上させるために不可欠なツールとなっています。たとえば、植物検疫製品をより効率的に適用し、必要な場所に噴霧したり、感染する前に非常に早期に治療する必要がある害虫や病気を自ら検出するための視覚システムを提供することもできます。作物全体。
収穫後、テクノロジーは、倉庫やサイロの容量の決定、製品の状態の認識、品質管理のためのサンプルの選択、記録の保存などにも役立ちます。
計算モデル
たくさん 計算モデル 彼らは、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析する際に洗練されたツールを提供しており、これらのモデルにより、より多くの情報に基づいた証拠に基づいた意思決定が可能になります。たとえば、気候、土壌、農業慣行に関する過去のデータを分析することで、将来の作物の収量をより正確に予測できます。この情報は、収穫量を最大化するために農業慣行を調整したり、事態が起こる前に予測したり、シミュレーションに基づいてさまざまな慣行の実施前にその影響を評価したりするのに非常に重要です。
計算モデルのもう 1 つの重要な応用は、 輪作設計。 モデルは土壌の特性、気候、これまでの輪作を分析することで、各区画に最適な作物を選択し、土壌の健全性を改善し、作物の多様性を高めることができます。