IoT и машинное обучение повышают производительность молочных ферм на 20%

Внедрение IoT и аналитики данных в сельском хозяйстве происходит по всему миру.

С ожиданием, что население Земли взлетит до девяти миллиардов к 2050 году, требуются новые способы повышения сельскохозяйственной производительности, если мы хотим накормить еще 1,3 миллиарда людей.

Одна ферма в Ярославле, Россия, пытается сделать необходимые приросты продуктивности, используя Интернет вещей (IoT) и машинное обучение. С помощью испанского провайдера платформы Libelium, они улучшили удоины на 18 процентов, менее чем за год внедрения.

Libelium развернула свою платформу Plug&Sense! Smart Agriculture, которая отслеживает температуру, влажность и давление на ферме. Эти данные затем анализируются аналитическим сервисом ALAN-IT Smart4Agro, основанным на Microsoft Azure Power BI SQL, чтобы информировать фермеров, сколько корма понадобится корове.

Фермеры получают SMS-уведомления о неожиданных погодных предупреждениях и инсайты о лучшем курсе действий для улучшения урожайности. Помимо улучшения урожайности, сервис также может информировать фермеров о коэффициентах размножения стада и возможных болезнях животных.

Согласно Libelium, умная ферма, которая испытывала систему на 2000 молочных коровах, сэкономила 340 000 евро за 180 дней. Mustang, российский поставщик корма, возглавивший развитие умной фермы, видит платформу как способ повышения эффективности и увеличения прибыли.

Внедрение IoT и аналитики данных в сельском хозяйстве происходит по всему миру. Согласно отчету по исследованию рынка MarketsandMarkets, рынок сельскохозяйственного IoT ожидается превысить 20 миллиардов долларов в стоимости к 2024 году.