Журнал про птицю іспанською мовою читають у багатьох країнах
- ПЕРЕГЛЯД
- ПІДПИСКА
- ДИВІТЬСЯ PDF
- УЛЮБЛЕНЕ
- ФАЙЛ
- ПОДІЛИТИСЯ (соціальні мережі, постійне посилання, електронна пошта)
"Великі дані" про птицю та її реальність
«ВЕЛИКІ ДАНІ» В ПТИЦІ ТА ЇЇ РЕАЛЬНІСТЬ
29 авст. Птахівництво Sci. Сідней, лютий 2018 року
Тип даних, їх актуальність, їх точність та цілісність є основними для цього процесу. Не слід недооцінювати важливість отримання відповідних і точних даних, доступних за значний час та простір. Однак навколо великих даних у виробництві птиці виникають значні проблеми не тільки з точки зору збору даних, але також щодо їх зберігання, безпеки та аналізу, а також внесення на їх основі значних змін.
У цій статті розглядаються сучасні технології птахівництва, що є у стадії розробки, та висвітлюються можливості їх застосування.
Сільське господарство перебуває на порозі цифрової революції. Зростаючий попит на більш високі врожаї, в поєднанні з обмеженнями на обмежені ресурси, такі як земля та вода, посилили тиск на сільськогосподарські ресурси. Зростаючий попит на продукцію зростаючого світового населення та соціально-економічне зростання посилили тиск на аграрний сектор, щоб він виробляв більше та менше.
Поточні прогнози приросту населення показують, що населення світу досягне 9 млрд. Чоловік до 2050 р. І що, щоб прогодувати таку кількість людей, загальний обсяг виробництва продовольства повинен збільшитися приблизно на 70% у період з 2007 по 2050 рр. - ФАО, 2009 -.
Традиційно, щоб задовольнити це зростання попиту, сільськогосподарський сектор повинен був би застосовувати принцип "чим більше, тим краще" та збільшувати виробництво, роблячи доступнішими більше землі або збільшуючи інтенсивність виробництва. Однак ця стратегія стає все складнішою в середовищі, яке часто конфліктує з розширенням населених пунктів, які надають пріоритет землі для розвитку міст. До цієї дилеми додаються оцінки ФАО, що близько 20-40% щорічного виробництва світових культур втрачається від шкідників та хвороб.
Щоб допомогти вирішити цю проблему, ключовим фактором сприяння зростанню продовольства є сільське господарство 4.0 та технології великих даних.
Розумне землеробство
Розробка та застосування інтелектуального сільського господарства розпочалося наприкінці 1990-х років, запровадивши точне землеробство та вперше застосувавши технологію до виробництва сільськогосподарської сировини. Однак точне землеробство головним чином орієнтоване на сільськогосподарські машини, що використовуються у рослинництві, з такими технологіями, як системи позиціонування, щоб оптимізувати обертання обладнання на кінцях поля і таким чином підвищити ефективність посадки, збирання врожаю та використання палива.
Наступною ітерацією (*) розумного землеробства було названо Сільське господарство 4.0, що є продовженням точного землеробства та вказано як нову еру в сучасному сільському господарстві. Основи сільського господарства 4.0 залежать від посиленого використання механізованих процесів, які підтримуються Інтернетом речей - IoT - великі дані, бездротовий/мобільний зв'язок та хмарні обчислення. Сільське господарство 4.0 стежить за кожним кроком ланцюжка виробництва продуктів харчування від першого введення до останнього результату.
Збір даних
Часто зазначається, що організації будують озеро даних, подібно до будівництва рукотворного водосховища - малюнок 1 -. Спочатку створюється дамба, потім вона заповнює - дані - і як тільки озеро починає заповнюватися, вода - дані - потім використовується для інших цілей, що додають вартість.
Озеро даних забезпечує платформу для швидкого накопичення даних і, можливо, їх застосування.
Рис. 1. Озеро даних, як воно працює? (Джерело: Realworldanalystics.com)
Доступність датчиків, ферми підключалися цілодобово, і, незабаром, десятки тисяч нових даних, які будуть збирати роботи, які патрулюють ферми, відкривають нові перспективи для тих, хто вміє не тільки збирати, але також робіть висновки з величезних зібраних "великих даних".
Коли хороша інформація піде не так: ціна помилок
Якщо ми приймемо 1% рівня помилки при ручному введенні даних як еталонне середнє і помножимо його на приклади ручного введення даних, наслідки цих неправильних кроків можуть бути глибокими. Людська здатність фіксувати або уникати помилок по суті недолікована, і якщо дані потрібно вводити кілька разів, це лише посилює проблему.
Поширеною бізнес-концепцією є 1-10-100, правило, яке ілюструє важливість виправлення помилок введення даних у джерелі. За її словами, якщо перевірка точності даних у точці входу коштує 1 долар, виправлення або очищення їх у партії коштує 10 доларів - і більше - і не реєструвати їх, якщо не виконати коригувальну дію - 100 доларів.
Хоча абсолютна величина окремих та сукупних помилок даних компанії може відрізнятися, принцип залишається незмінним. Важливе значення мають надійні та своєчасні дані. Використання основних технологій агропромислового комплексу 4.0 для збору та передачі цих підключених даних до автоматичного використання підключених датчиків і платформ, «онлайнових», призводить до більшої точності та сприяє своєчасному прийняттю рішень.
Наступні категорії даних, описані в цьому документі, представляють інформаційні потоки для виробництва птиці з трансформаційним потенціалом.
Дані про навколишнє середовище
Оскільки ці технології вже існують і широко використовуються, основним завданням цього огляду буде зосередження на нових технологіях та виявленні можливостей розвитку. Однак варто зазначити, що, хоча регулювання та контроль за станом навколишнього середовища набуває дедалі більшої автоматизації, звітування та розкриття даних позалікарських записів часто є фрагментованими та залишаються областю вдосконалення.
Питна вода
Лічильники води частіше зустрічаються на фермах, ніж прилади обліку кормів; однак вони є не у всіх господарствах. Споживання води є показником здоров’я птахів і, екстраполювавши, може дати певний показник споживання корму. Однак інформація про воду часто робиться на фермі та реєструючи спостереження таким чином, щоб найкраще підтримувати загальне управління стадами. Хоча щогодинний, якщо не щоденний, запис даних про споживання води допомагає виявити тенденції у споживанні, особливо наскільки воно зменшується, оскільки може передувати проблемі зі здоров’ям, надаючи можливість дослідити та вирішити її.
(Рис. 2. Схема того, як біосенсори можуть бути використані на фермі для поліпшення виробництва. (Corkery et al., 2013).
Відкривається цікава ніша ринку. Залишається з’ясувати, чи рукавичку підберуть спеціалісти з програмного забезпечення, IBM, Amazon тощо, або нові мультидисциплінарні команди, які знають, як бачити структури найкращих ферм за своїми „великими даними”.
Вага і рівномірність тіла
Вага живого тіла та рівномірність поголів’я важливі для оцінки росту, ефективності годівлі та основних проблем здоров’я чи добробуту - Vranken et al., 2005 -. В даний час середня вага та однорідність птахів отримуються шляхом ручного зважування підгрупи зграї або, рідше, за допомогою автоматичних платформ зважування.
Ручне зважування птахів займає багато часу і обмежує кількість відібраних птахів, що потенційно не представляє належним чином зграю. А при автоматичному зважуванні на платформах це залежить від поведінки птахів, оскільки найважчі птахи рідше піднімаються на них, що може призвести до заниження ваги до 30% - Chedad et al., 2003 -. Це найбільш очевидно до кінця вирощування бройлерів, саме тоді, коли ваги мають вирішальне значення для визначення часу збору.
Різниця у вартості виробника обладнання, лабораторії чи компанії з виробництва продуктів харчування все більше залежатиме від допомоги на вимогу, яку вони можуть надати підприємцю-птахівнику для збільшення врожайності за рахунок тисяч зібраних матеріалів.
В даний час впровадження цих технологій є низьким, хоча вони представляють напрямок, в якому рухається виробництво птиці, і ще більше сприятимуть наповненню озера даних.
Обмеження та перешкоди усиновлення
Цифрові технології є ключовим фактором харчового ланцюга, хоча, незважаючи на чіткі тенденції в інших країнах, в Австралії ми значно відстаємо у використанні цифрових інформаційних та програмних платформ. Перешкоди на шляху впровадження цифрових технологій є багатофакторними, але їх можна здебільшого пояснити обмеженнями капіталу, необхідними для її впровадження, та недостатнім покриттям телекомунікацій, особливо у фермерських господарствах, розташованих у віддалених районах.
Зусилля щодо вдосконалення підключення до Інтернету у віддалених районах прогресують, але доступ до нього залишається непослідовним, ненадійним і повільним у багатьох областях. Опрацювати рішення для цього дорого, і, враховуючи розташування та фрагментовану власність птахофабрик, навряд чи хтось може виправдати необхідний капітал.
Як би там не було, отримана інформація повинна приносити користь обом сторонам, доки буде зрозуміло, як будуть використовуватися дані.
Експерти повинні інтерпретувати дані, а також управління стадом на місцях, і вони не повинні замінювати їх, а скоріше інструментом для прийняття рішень. Щоб максимізувати цінність великих даних у виробництві птиці, повинен застосовуватися підхід до цілого ланцюжка доданої вартості, який вимагатиме коригування способу їх спільного використання. Загальною метою використання великих даних у птиці має бути надання правильних даних потрібній людині в потрібний час. Реалізація набору значущих даних та їх аналіз сприятимуть прийняттю рішень та підвищать ефективність виробництва.
(Вони будуть надіслані зацікавленим сторонам, які їх запитують) •