Автоматизація, алгоритми та сільське господарство: як цифрові вихлопи перетворюють фермерів та галузі, що їх підтримують

Машинне навчання та дистанційне зондування прискорюють автоматизацію та робототехніку в сільському господарстві. Потреба в інноваційних рішеннях для управління ризиками постійно висока.

Я виріс у штаті Нью-Йорк, за 75 миль від Нью-Йорка. Хоча я працював на молочній фермі неподалік від нашого дому, вона була оточена міським розмахом, і сьогодні це все більше розширюється передмістя Нью-Йорка. Це зовсім інше, ніж місто, яке я згадую, і більшість ідентифікує його з дитинства. Однак саме ця перспектива та розрив між фермою та продуктами харчування завжди мене заінтригували та стали рушієм для моєї кар’єри у сільському господарстві.

Цей вибір привів мене до Університету штату Айова (те, що я люблю називати «Гарвардом сільського господарства»). Я закінчив університет у середині 90-х, час, коли точне землеробство штурмувало галузь. Портативні GPS-пристрої змінили методи обстеження на місцях, а гербіцидні системи, керовані світловою панеллю, – польові операції. Я також був свідком надзвичайних поліпшень в генетиці насіння та рецептур гербіцидів, що дозволяють виробникам, навіть на маргінальних землях, постійно вирощувати високопродуктивні культури. Всі ці нововведення привели нас до сьогоднішнього часу, коли робототехніка та технології машинного навчання просунулися до того часу, коли жоден водій не потребує експлуатації тракторів та комбайнів. Однак сьогоднішні виклики полягають у пошуку шляхів масового накопичення «цифрових вихлопних газів», що випускаються з цих операцій кожного сезону. Ці дані мають величезне значення, якщо ми можемо з’ясувати, як їх використовувати.

Я зауважую, що засвоєння даних для сільського господарства все ще перебуває в початковій стадії. Ми лише починаємо дряпати поверхню справжніх можливостей та програм для машинного навчання та систем дистанційного зондування. Моя компанія Agrograph зосереджена на розробці нових рішень, які використовують цю технологію для управління ризиками та підвищення ефективності. Ми розробили масштабовану платформу, яка аналізує агрономічні дані та дані щодо управління ризиками не лише для того, щоб „доручити” цим автоматизованим системам садити, орати, обприскувати та збирати урожай, а й визначати кредитоспроможність за допомогою десятиліть супутникових знімків та аналізу машинного навчання. Ці нові рішення дозволяють фермерам та менеджерам ризиків приймати рішення на рівні місця з місця робочого столу, а не з місця пікапа або кабіни комбайна. Це майбутнє сільського господарства.

Неважко уявити майбутнє, коли телематика з трактора спілкується з дилером, який планує послугу, яка потрапляє в базу даних, де машинне навчання видобуває цифрові вихлопи, даючи уявлення банкіру, який зробить фінансовий огляд цього виробника. Я усвідомлюю, що все це звучить по-братськи як щось із дистопічного майбутнього, але просто подивіться на стартап у Сінгапурі, який використовує час автономної роботи для визначення кредитоспроможності. За допомогою статистичного аналізу компанія визначила, що клієнти, які ніколи не дозволяють заряджати телефон до нуля, насправді є меншим ризиком несплати, ніж ті, хто це зробив. Нехай це стане уроком для всіх нас, хто панікує за 20% заряду! Але ця компанія не одинока у своїх висновках, незалежні дослідники з Франкфуртської школи фінансів у Німеччині виявили, що аналіз, як видається, некорелятивних даних цифрового сліду користувачів, може бути настільки ж передбачувальним щодо фінансової поведінки, як і традиційний кредитний рейтинг. Реальність така, що компанії з усього спектру – банкіри, страховики та дилери обладнання – починають оцінювати багато різних форм даних, щоб створювати власні рішення, що знижують ризик, підвищують прибутковість та покращують обслуговування клієнтів одним натисканням кнопки.

Зараз у мене є шанс представити останній проект, над яким ми працювали в Agrograph, проект, який, на нашу думку, стане новим еталоном в оцінці ризиків. Це те, що ми називаємо кредитною оцінкою сільського господарства, оцінкою E-FICO або „Розширеною FICO”. Цей стандартизований орієнтир поєднує польові спостереження, прогнози погоди, дані ґрунту, супутникові знімки та історичні показники в єдиний кредитний рейтинг для оцінки ризиків, заявок на позики та оцінок. Наш бал E-FICO доповнить базовий FICO та фінансовий огляд, який сьогодні використовують банкіри, страховики та дилери обладнання, які все ще покладаються на традиційну оцінку кредитоспроможності, яка використовує м’які дані, щоб сформувати “оцінку управління”. Ці м’які дані враховують багато факторів, таких як якість ферми, розмір ферми, а також стосунки людини з кредитним представником. Ці суб’єктивні оцінки важко об’єктивно оцінити в цілому по комерційній діяльності, і регулятори можуть розглядати їх як суб’єктивні або гірші дискримінаційні. Натомість ми бачимо оцінку Agrograph E-FICO, яка постає наступним поколінням об’єктивних, масштабованих та керованих даними рішень для фінансових послуг.

Ми віримо в сільське господарство і віримо, що наші рішення забезпечать його довговічність, збільшуючи ефективність та зменшуючи списання, дозволяючи компаніям, які підтримують наших фермерів, надавати якісні послуги та цифрові інструменти, які вимагають їхні клієнти.

Агрограф є лідером у сільському господарстві, керованому даними – те, що я вважаю дуже захоплюючим. Починаючи від підвищення кредитної оцінки сільського господарства, до порівняльного аналізу врожайності сільськогосподарських культур та оцінки земель, які точно відповідають ціні та ризику. Наша мета – розширити можливості аг-бізнесу для масштабування інноваційних рішень на мільйони акрів для кращого обслуговування своїх клієнтів, чиї фермерські господарства годують Америку. Бажаю всім щасливого Різдва, щасливої Хануки та Нового року! Будь ласка, надішліть мені записку з вашими коментарями чи запитаннями. І будемо сподіватися на суху весну та беззаконні вегетаційні періоди (ми завжди можемо мріяти, так?)

###

Джим О’Брайен живе в Медісоні, штат Вісконсин. Він та його співзасновник Мутлу Оздоган заснували Agrograph у 2016 році. Щоб дізнатись більше про інноваційні рішення Agrograph, відвідайте http://www.agrograph.com.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/automation-algorithms-agriculture-how-digital-exhaust-jim-o-brien/.

Jim O’Brien люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: