Od czasu, gdy cztery lata temu Dorn Cox zaczął automatyzować swoją farmę 250 w New Hampshire, zainstalował dziesiątki czujników. Niektórzy mierzą wilgotność w glebie wokół swojego kabaczka. Niektóre śledzą temperatury w szklarni w powietrzu wokół jego ogórków. Inni śledzą prędkość wiatru i opady deszczu na odcinkach pola o wielkości około ćwierć akra. Gdy coś jest nie tak - temperatura jest zbyt wysoka lub gleba jest zbyt sucha - otrzymuje powiadomienie na swoim smartfonie. Wysyła również drony, aby zbadały jego uprawy polowe pod kątem suchości, erozji gleby i zdrowia roślin.
„Na farmie wiele się dzieje” - mówi Cox. „Ważna jest możliwość śledzenia wszystkiego bez konieczności zatrudniania większej liczby osób. Pozwala ci wykonywać lepszą, bardziej wydajną pracę. ”
Przez wieki rolnictwo było procesem intuicyjnym. Dziś jest połączony w sieć, analityczny i oparty na danych. Duże farmy (akry 1,000 lub więcej) rozpoczęły ten trend, przyjmując narzędzia rolnictwa precyzyjnego - wykorzystując traktory z GPS, drony i modelowanie komputerowe, aby dostosować sposób gospodarowania każdym calem ziemi. Kierownicy gospodarstw mogą mierzyć i mapować takie czynniki, jak kwasowość gleby i poziomy azotu, a następnie nakładać nawóz na określone rośliny - nie tylko opryskiwać i modlić się. W rezultacie czerpią najwięcej z każdego zasadzonego nasiona. Takie metody zmniejszyły koszty gospodarstwa średnio o procent 15 i zwiększyły plony o procent 13, zgodnie z badaniem 2014 przeprowadzonym przez American Farm Bureau Federation.
Małe gospodarstwa - które stanowią procent 88 wszystkich gospodarstw w USA, według Departamentu Rolnictwa - stosują obecnie podobne metody, oparte na mnogości niedrogich czujników, dronów, kamer, sieci bezprzewodowych i planów danych. I czasami widzą lepsze wyniki niż duże gospodarstwa. Na przykład Cox twierdzi, że obniżył koszty robocizny i nawozów nawet o X procent 70, aw niektórych przypadkach podwoił plony.
On i jego koledzy rolnicy również dzielą się danymi za pośrednictwem farmhack.org. W przeszłości innowacje pochodziły z indywidualnych eksperymentów. „Jeśli jesteś w stanie uchwycić nowe dane za pomocą innych gospodarstw”, mówi Cox, „wszystkie te eksperymenty składają się na znacznie szybsze uczenie się”.
W Cox's Tuckaway Farm, około 20 mil na północny wschód od Portsmouth, Cox używa farmOS, oprogramowania do zarządzania farmą o otwartym kodzie źródłowym, które pomógł opracować. Może również tworzyć modele upraw 3-D, aby pokazać objętość biomasy. Za pomocą drona może patrzeć na większe wzory krajobrazu. I może udostępniać informacje w czasie rzeczywistym. Jego następną innowacją będzie wykorzystanie robotów w terenie. Kiedy kukurydza rośnie do dojrzałej wysokości, trudno jest przedostać się przez rzędy, aby zastosować azot. Zamiast tego rolnicy nakładają go na glebę na początku sezonu i mają nadzieję, że będzie trwał. Ale Rowbot - stworzony przez inżyniera rolnictwa Minnesoty Kenta Cavendera-Baresa i jego dwóch braci, z których jeden jest robotem - jest wystarczająco mały i wytrzymały, aby przenosić kilka galonów azotu i przesuwać się w przestrzeni między rzędami, w razie potrzeby stosując azot.
„W przyszłości maszyny będą tam pracować i jednocześnie uczyć się na tym polu”, mówi Cavender-Bares. Te dane z kolei wpłyną na sposób, w jaki rolnicy tacy jak Cox zarządzają swoją ziemią. „Mamy elementy, które to poskładają” - mówi Cox. „Nie mieliśmy tego wcześniej. To wielka sprawa. ”
Ale jakie są wymagania energetyczne robota? Wiesz, nie działają za darmo.