Ứng dụng của Big Data trong Nông nghiệp
Ngày nay, Big Data ngày càng phát triển và tác động mạnh mẽ đến nhiều lĩnh vực. Không nằm ngoài xu hướng đó, công nghiệp hóa và Big Data đã và đang cải thiện nhiều mặt trong ngành nông nghiệp.
Bài viết dưới đây cho bạn cái nhìn tổng quan về những ứng dụng của Big Data trong nông nghiệp.
Tại sao Big Data cần thiết trong nông nghiệp?
Nghiên cứu cho thấy đến năm 2050, dân số thế giới sẽ lên đến 10 tỷ người. Điều đó có nghĩa rằng lượng thực phẩm cần thiết sẽ tăng gấp đôi. Khi đó, gần 40% bề mặt trái đất sẽ được sử dụng cho nông nghiệp và cũng sinh ra một lượng lớn rác thải trong quá trình sản xuất.
Lúc này, Big Data đóng vai trò hỗ trợ và giải quyết mọi vấn đề và khó khăn trong nông nghiệp. Nó góp phần thiết lập một hệ thống nông nghiệp tiên tiến và hiện đại hơn. Thông thường, nhiều nông dân vẫn phân vân khi đưa ra quyết định trồng loại cây nào sẽ đem lại hiệu quả cao.
Bằng việc phân tích các dữ liệu về điều kiện khí hậu, chất dinh dưỡng của đất, lượng mưa, v.v., các chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ đưa ra các dự đoán giúp cải thiện chất lượng sản phẩm, tăng tối đa sản lượng và giúp phát triển ngành nông nghiệp.
Ứng dụng của Big Data trong nông nghiệp
- Theo dõi xu hướng tự nhiên
Trước khi Big Data ra đời, người nông dân không thể dự đoán được những yếu tố rủi ro như sâu bệnh, côn trùng, thiên tai,… Những tác nhân này làm giảm sút sản lượng nông sản một cách đáng kể.
Mặc dù với kinh nghiệm nhiều năm trong nghề, nông dân vẫn có thể phát hiện ra các dấu hiệu đến từ các rủi ro trên, tuy nhiên khi phát hiện ra thì tất cả đã quá muộn và khó có thể khắc phục được. Bằng cách cung cấp dữ liệu từ mùa vụ trước, tình hình hiện tại vào hệ thống và trích xuất thông tin thông qua Data Science và các thuật toán, những thông tin có được có thể giúp người nông dân đưa ra các giải pháp cải thiện mùa vụ.
Big Data được ứng dụng trong việc theo dõi xu hướng tự nhiên
- Lựa chọn cây trồng phù hợp
Gieo hạt và chờ cây phát triển và xem cây trồng sẽ cho năng suất như thế nào là một quá trình dài. Trong những năm gần đây, Big Data đưa ra những dự đoán và xác định cây trồng phù hợp mà không cần gieo hạt giống.
Với việc sử dụng thuật toán, các chuyên gia khoa học dữ liệu sẽ phân tích các điều kiện khí hậu và thông tin mùa vụ để đưa ra các dự đoán vụ mùa trong năm nay.
- Tự động hóa trong nông nghiệp
Nhờ vào sự tiến bộ trong công nghệ và Big Data, các thiết bị tự động như robot nông trại, máy móc, máy phun nước, máy bơm nước mặt trời,.. đã ra đời. Máy bay không người lái được tạo ra với các cảm biến để cập nhật dữ liệu, theo dõi sự phát triển của cây trồng và thông báo các khu vực cần cải thiện. Ngoài ra, Robot cũng được sử dụng ở nhiều nơi để trồng ngô, nhặt cỏ dại.
Big Data được ứng dụng trong tự động hóa sản xuất
- Công nghiệp dựa trên dữ liệu
Ưu điểm của Big Data là nó được kết nối với các nền tảng bên ngoài cho một lượng dữ liệu và thông tin chi tiết đáng kể. Nông dân có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích dự đoán để lập kế hoạch và thực thi phù hợp với điều kiện thời tiết, nhu cầu người tiêu dùng và xu hướng.
Dữ liệu này sẽ giúp họ hiểu thế giới xung quanh ảnh hưởng đến ngành nông nghiệp như thế nào. Họ nên trồng cây gì? Thời gian tốt nhất là gì? Giá cả vật liệu có tăng không? Và lợi nhuận sẽ như thế nào? Tất cả những điều này tạo ra một ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu, vận hành trên phương thức cải tiến và sáng tạo để đưa ra các giải pháp phù hợp.
- Đánh giá rủi ro
Trong kinh doanh nói chung, đội ngũ quản lý và lập kế hoạch thường thực hiện đánh giá rủi ro. Nhưng cho đến nay việc đánh giá rủi ro ít được thực hiện trong lĩnh vực nông nghiệp. Với Big Data, mọi quyết định và sự tác động đều có thể được xem xét trong kế hoạch phân tích rủi ro. Nhờ đó, người nông dân có thể tìm ra giải pháp thích hợp để đảm bảo mọi thiệt hại xảy ra ở mức tối thiểu.
Big Data ngày càng được ứng dụng nhiều trong nông nghiệp. Phân tích Big Data đóng vai trò lớn trong việc dự báo những rủi ro có thể xảy ra trong quá trình sản xuất. Trong tương lai, Big Data sẽ tiếp tục phát triển vượt bậc và đem lại nhiều lợi thế trong nền nông nghiệp.
Nguồn: data-flair.training
