Земеделието се намира на кръстопът. Организацията по прехрана и земеделие на ООН твърди, че през следващите 30 години земеделските стопани ще трябва да отглеждат 70% повече храна, само за да могат да посрещнат нарастващото население на света.
Предизвикателствата и решенията на мащабното земеделие
Нарастващата климатична криза води до намаляване на реколтата от най-отглежданите култури в света, като пшеницата и соята. Прогнозите за очакваните добиви изглеждат мрачни, пише Environmental Health News – и това е особено тревожно, имайки предвид че близо 2 милиарда души са изпитали продоволствена (хранителна) несигурност през 2019 г., според Организацията по прехрана и земеделие на ООН. За да се изхрани населението, което според оценките на ООН ще достигне 9.7 милиарда до 2050 г., индустрията ще трябва да използва ресурсите си – особено водата, торовете и работната ръка – по-разумно.
Настоящите земеделски дейности – като обработката на почвата, засаждането, плевенето и събирането на реколтата – се извършват мащабно в индустриалните ферми с универсален подход, който често води до абсолютно разхищение на храна. Само в американските ферми всяка година се изхвърлят 20 милиарда килограма хранително производство, според Foodprint. 5G IoT* сензорите, съчетани с алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение (machine learning*), могат да усъвършенстват земеделските практики като:
- оптимизират използването на вода и торове
- събират реколтата само когато е наистина готова
- извличат все повече храна от всеки декар.
Но използването на данните от хиляди сензори ще изисква по-бързи мрежи с по-голяма честотна лента. 5G може да бъде решението, от което се нуждаят фермите на бъдещето.
Как 5G ще повлияе на бъдещето на земеделието
5G е от основно значение за интелигентното земеделие, което изисква прецизно обработване на културите. Вместо да обработват цялото поле по един и същи начин, фермерите могат да дават на всеки ред растения точно това, от което се нуждаят. Например преди 3 години RuralFirst стана първият земеделски проект, който ефективно засажда, управлява и жъне реколтата без никаква човешка помощ. Проектът използва автономни трактори за засяване на семената, безпилотни самолети (дронове) със сензори за наблюдение на реколтата и малки роботи за вземане на проби, за да се изчисли какви торове и пестициди трябва да се прилагат и къде. Следвайки този пример, ето как 5G ще оптимизира трите най-рутинни и същевременно жизненоважни земеделски практики: напояване, плевене и управление на добитъка.
Напояване и управление на водните ресурси
Глобалното затопляне се отрази драматично върху наличието на вода и предсказуемостта на валежите. Най-съвременните технологии могат да помогнат на индустриалните фермери да преодолеят недостига на вода и продължителните периоди на засушаване. 5G сензори, вградени в почвата, могат да измерват нивата на влажност, а данните, уловени от безпилотни самолети (дронове), могат да помогнат за генерирането на топлинни карти, които подчертават проблемните области. Усъвършенствани алгоритми за машинно обучение могат да обработят тези данни и да разпределят водата там, където е най-необходима. С помощта на 5G този процес може да намали потреблението на вода с 40%.
Плевене
Автономните дронове са оборудвани със скенер за плевели и пръскачка за посеви. Те сканират културите с помощта на изкуствен интелект, за да идентифицират концентрирани области с плевели и след това дроновете прилагат хербициди там, където са необходими. Освен това може с по-висока прецизност да се реши кога да бъде събрана реколтата, като се използва анализ на цвета или размера на културите.
Захранваната от Vodafone 5G система Blue River, която е собственост на John Deere, използва камери с висока резолюция, които заснемат 20 изображения в секунда. Изкуственият интелект позволява на системата да разпознава разликите между културите и плевелите. Селективното справяне с плевелите изисква интензивен анализ на данни – процес, който е по-добре подпомогнат от високата честотна лента и ниско времезакъснение на 5G.
Управление на добитъка
Земеделските стопани трябва непрекъснато да намират и наблюдават ценния си добитък. С помощта на прецизни 5G услуги за геолокация разходите за локализиране на добитъка могат да бъдат значително намалени. Това е особено важно през сезона в който животните раждат. Сензорът “Moocall”, създаден от Vodafone, е монтиран на опашката и предупреждава фермера когато предстои раждане на теле. От въвеждането му през 2017 г. досега над 250 000 телета са се родили безопасно с помощта сензора.
Освен това, съществуват роботизирани 5G доилни апарати които освобождават фермерите от този изтощителен труд, като гарантират че кравите се доят само когато са готови. Роботите биха могли да вършат тежката работа, като приемат данни от IoT* транспондерите и изпращат сигнали до фермерите, когато нещо не изглежда наред – например ако крава не се яви за доене в определен ден. Устройствата обработват данни и предават цялостен анализ на собствениците, но за целта ще им трябват мрежи с ниско времезакъснение и голям обем – условия, които 5G може да осигури.
Бъдещето вече е тук
Интелигентното земеделие не е просто техническа иновация, то е абсолютно необходимо за изхранването на все по-нарастващото население, но със съществуващата инфраструктура това няма да е възможно скоро.
5G може да позволи на земеделските стопани да внедряват IoT* устройства в полетата в голям мащаб – те са евтини, консумират малко енергия и притежават много издръжливи батерии.
Някои от тези практики вече са в сила, но очаквайте ускоряване на тяхното приложение, когато 5G докаже своята ефективност в областта. Като цяло, от подпомагане на напояването до автономно доене на крави, броят на възможните приложения на 5G технологиите в селското стопанство е почти неограничен.
.
* IoT (Интернет на нещата) e система от взаимосвързани обекти, свързани с интернет, които могат да събират и предават данни по безжична мрежа без човешка намеса.*
* Машинното обучение (machine learning) е приложение на изкуствения интелект, което предоставя на системите способността автоматично да се учат и подобряват на базата на опита си. Може да си го представите като симулация на човешкия интелект в машините, които са програмирани да мислят като хората и да имитират техните действия.*
