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Internet delle cose da fattoria
La fattoria di Keith Larrabee si trova su 4.000 acri della Sacramento Valley della California, tra una catena costiera di montagne a ovest e l'alta Sierra Nevada a est. È un'area che tradizionalmente riceve molta più pioggia rispetto alla maggior parte dello stato colpito dalla siccità. Anche così, Larrabee è sempre preoccupato per il costo e la disponibilità di acqua per i suoi frutteti di noci e noci pecan e per i suoi 3.000 acri di riso.
Due anni fa ha iniziato a inserire sonde a cinque piedi di profondità nel terreno dei suoi frutteti di noci per misurare la concentrazione dell'acqua piede per piede.
Quando Larrabee ha iniziato a utilizzare tali sensori, ha dovuto camminare nei campi per leggerli individualmente, un processo così laborioso che a volte lo faceva solo una volta alla settimana. Ma ora, ogni 15 minuti, le letture dei 25 sensori vengono immesse in una rete di stazioni di raccolta di informazioni alimentate a energia solare sparse nel frutteto. Una delle stazioni trasmette tali informazioni a un database principale tramite il segnale cellulare. Larrabee usa il suo smartphone o tablet per accedere per vedere quei dati, che sono disponibili quasi istantaneamente. Utilizzando una piattaforma software chiamata PTC ThingWorx, vede due indicatori colorati per ciascun sensore: blu significa troppa acqua in una determinata posizione, rosso non abbastanza. Combinate con i dati delle stazioni meteorologiche intorno alla proprietà, le informazioni aiutano Larrabee a decidere quando irrigare, dove farlo e quanta acqua usare, per massimizzare la crescita o per evitare il gelo. Tutto quello che facciamo, ogni volta che accendo una pompa, tutto costa, dice. Se riesco a gestire la mia irrigazione esattamente ciò di cui ho bisogno, non corro il rischio di esagerare. Sto gestendo meglio la salute del frutteto. Lo assomiglierei a una vita più lunga di quel frutteto, a raccolti migliori, prodotti di migliore qualità.
Inoltre: più entrate e più profitti.
Martedì, Farmers Business Network, una società di San Francisco che vende consulenza agli agricoltori sulla base dei dati dell'azienda agricola e di informazioni pubbliche come i modelli meteorologici, è diventata l'ultima startup in questo campo ad attirare l'attenzione quando ha chiuso un round di finanziamento di capitale di rischio che includeva Google Ventures, ma il trend è in costruzione da diversi anni. Aziende come la Monsanto, il produttore di trattori Deere e i giganti della tecnologia IBM e Intel sono tra quelli già in competizione con una banda crescente di startup della Silicon Valley, che sperano tutti in una proliferazione di Keith Larrabees: agricoltori che vedranno i dati come parte integrante dell'agricoltura, come importante come trattore affidabile o buon seme.
Un'azienda chiamata PTC realizza una piattaforma, nella foto qui, che mostra dati rilevanti per gli agricoltori.
Un sondaggio condotto l'anno scorso dall'American Farm Bureau Federation, un'associazione di settore agricolo, ha rilevato che il 39% degli intervistati nei principali stati di coltivazione di mais e grano utilizzava tecnologie basate su sensori nelle proprie fattorie. L'agricoltura si sta spostando dall'essere un atto di processo decisionale intuitivo a un atto di processo decisionale analitico, afferma David Friedberg, CEO di Climate Corporation, una società di modellazione di dati che la Monsanto ha acquistato per 930 milioni di dollari nel 2013.
Questo cambiamento è stato reso possibile negli Stati Uniti dalla proliferazione delle reti wireless nelle regioni agricole e dalla popolarità degli smartphone in grado di fornire informazioni agli agricoltori che lavorano nei campi. Da un decennio i principali produttori di trattori includono centinaia di sensori economici sulle attrezzature da campo, consentendo di raccogliere dati come la topografia di ciascun campo e la posizione e la profondità di ogni seme piantato.
Droni e satelliti più piccoli promettono di continuare la generazione di dati rendendo sempre più possibile acquisire immagini frequenti e di alta qualità di piccole sezioni di campo, a un costo molto inferiore rispetto alla fotografia tradizionale da un aereo pilotato.
Questo tipo di informazioni può essere particolarmente utile se combinato con grandi set di dati che le agenzie governative hanno reso disponibili, in gran parte gratuitamente, negli ultimi anni. Tra questi: tesori di indagini storiche sul suolo, dati meteorologici e immagini satellitari.
Poiché ci sono così tanti sensori e ogni punto dati di un sensore di una fattoria ha un luogo e un timestamp, il volume di informazioni generate è enorme, creando una sfida tecnica per coloro che cercano di analizzarle. La quantità di dati da una grande farm potrebbe essere contata nell'ordine delle centinaia di terabyte, secondo IBM. Creare l'infrastruttura per gestire così tanti dati sarà complicato, afferma Vin Sharma, direttore dell'unità di analisi dei big data di Intel.
Se le aziende possono creare servizi che trasformano questa abbondanza di dati in consigli per risparmiare denaro, l'effetto potrebbe essere cruciale per gli agricoltori che operano con margini ristretti: negli Stati Uniti, gli agricoltori di mais su terreni in affitto hanno liberato circa $ 20 per acro di utile netto l'ultimo anno. Combinando informazioni come previsioni meteorologiche localizzate con dettagli sulla topografia, i livelli dell'acqua nel suolo e il seme che è stato piantato in un campo, un'azienda come Climate Corporation consiglierà agli agricoltori quanto fertilizzante, un oggetto costoso, mettere su un campo e quando farlo.
Ma quanto sono buoni i consigli delle tante aziende che cercano di diventare data advisor dell'agricoltore? Gli intervistati al sondaggio dell'American Farm Bureau Federation hanno riferito che le tecnologie che stanno utilizzando hanno ridotto i loro costi di input, una categoria che include fertilizzanti e sementi, in media del 15% e hanno aumentato la resa del raccolto del 13%.
Tuttavia, molti agricoltori rimangono scettici. Non credo che gli agricoltori saranno entusiasti di queste [raccomandazioni basate sui dati] finché non vedranno il profitto, afferma Carl Dillon, economista agricolo presso l'Università del Kentucky.