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Mudando o futuro da agricultura global: uma entrevista com Mark Holderness

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Este ano, a Food Tank está em parceria com o Fórum Global de Pesquisa Agrícola (GFAR) para apresentar os desafios e desenvolvimentos para os pequenos agricultores durante o Ano Internacional da Agricultura Familiar. Food Tank recentemente teve a oportunidade de falar com o Dr. Mark Holderness sobre os objetivos, desafios e iniciativas atuais do GFAR para melhorar a agricultura global.


O que as cidades inteligentes estão aprendendo com as fazendas inteligentes

Cidades em todo o mundo estão ficando mais inteligentes. As luzes das ruas em lugares como San Diego já estão desligando e conservando energia quando os veículos e os pedestres não estão por perto. Em breve, as latas de lixo conectadas dirão aos transportadores de lixo quando eles precisam ser esvaziados, otimizando as rotas de coleta. Edifícios inteligentes notificarão a equipe de manutenção sobre as necessidades de reparo iminentes. E as vagas de estacionamento vão encontrar-te, em vez do contrário.

Ideias inteligentes como essas não se limitam aos limites da cidade. Eles também estão trabalhando em fazendas rurais, ajudando a agricultura a se tornar mais eficiente e eficaz a cada dia. Na verdade, algumas das inovações que tornam as cidades inteligentes tão inteligentes - como sensores, conectividade IoT e veículos autônomos - foram criadas na fazenda.

TECNOLOGIA DE PRECISÃO EM AGRICULTURA

Na cidade, as redes inteligentes fornecem energia quando e onde é necessário, com base em dados em tempo real de uma rede de sensores. O sistema monitora o uso de eletricidade, relatando faltas ou interrupções instantaneamente, enquanto os relés inteligentes e os interruptores redirecionam a energia para contornar os problemas automaticamente. Tudo foi projetado para tornar a rede elétrica mais resiliente e confiável, usando menos energia.

O mesmo tipo de otimização de tecnologia e recursos está acontecendo na agricultura moderna. Drones, satélites e sensores remotos fornecem aos agricultores informações detalhadas sobre todos os aspectos de sua operação, incluindo umidade do solo, níveis de nutrição, salinidade, dados de colheita e muito mais. “Costumávamos falar sobre agricultura a pé como um novo conceito radical”, diz Mark Young, diretor de tecnologia da The Climate Corporation. “E agora estamos basicamente cultivando pela semente.” Os insights podem ser usados ​​para fazer coisas como guiar automaticamente sistemas de aplicação de taxa variável, incluindo irrigação por gotejamento. Como a rede inteligente, a irrigação de taxa variável fornece água sob demanda e apenas onde é necessária.

“Costumávamos falar sobre cultivar pelos pés como este novo conceito radical, e agora estamos basicamente cultivando pela semente.”

Mark Young, CTO da The Climate Corporation

As informações também podem ajudar a criar um mapa de campo digital das condições do solo e um plano personalizado para o agricultor. “Estamos usando modelos de IA para fazer recomendações sobre quais sementes devem ser plantadas e onde devem ser plantadas”, explica Young. Quando usado com a orientação do trator por GPS e implementos inteligentes, os agricultores podem aplicar a quantidade exata de nutrição, controle de pragas e outros recursos precisamente quando e onde forem necessários.

“Não é apenas melhor para o agricultor”, acrescenta Young. “Se pudermos ser mais prescritivos e ajudar o fazendeiro a entender exatamente de quanto a planta precisa e quando, é mais sustentável.”

FAZENDAS SEM CONDUTOR

Embora os veículos autônomos tenham acabado de começar a circular pelas cidades - como os ônibus autônomos 5G recentemente adotados em Zhengzhou, China - eles trabalham na fazenda há décadas. Na verdade, o primeiro trator autônomo remonta a 1997, quando um protótipo criou camas perfeitamente retas com precisão de uma polegada. Hoje, alguns fazendeiros ainda andam na cabine, mas o trator faz a maior parte da direção.

Robôs agrícolas (ou agbots) também estão sendo projetados para uso na fazenda, ajudando os agricultores a crescer o suficiente e reduzir a perda de safra, ao mesmo tempo que oferece alternativas em uma crise de mão-de-obra. As colheitadeiras automatizadas são capazes de identificar e colher maçãs, morangos e tomates maduros, tudo sem machucar. Em 2024, a previsão é que esses robôs naveguem pela fazenda ao som de uma indústria de agbot estimada em US $ 5,7 bilhões. Isso é cinco vezes o tamanho do mercado de 2016.

APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, AGRICULTURA DE MÁQUINAS

A conectividade de cidades e fazendas inteligentes traz consigo montanhas de dados e a capacidade cada vez maior dos computadores de analisá-los.

Na cidade, o aprendizado de máquina fará uma grande diferença no seu deslocamento diário. Milhares de câmeras e sensores usarão o reconhecimento de padrões para controlar os semáforos, reduzir o congestionamento e diminuir o tempo de viagem em até 25%.

Na agricultura, os computadores processarão um número impressionante de entradas - incluindo características visuais, assinaturas químicas, variáveis ​​climáticas e imagens térmicas, para citar apenas alguns - aprendendo como cuidar melhor das plantações. Novos protótipos do agbot atualmente sendo testados em campo podem navegar de forma autônoma na fazenda, usando aprendizado de máquina para identificar todos os tipos de plantas e remover apenas as ervas daninhas.

Fotos de colheita dos mesmos robôs, bem como drones e satélites, também podem ser usadas para detectar estresse em plantas, doenças e infestação de pragas. Em aplicações de melhoramento de plantas, os computadores podem ser treinados para identificar a expressão de características antes do olho humano. Ao comparar os pontos de dados de milhões de fotos, esses sistemas podem aprender a distinguir plantas saudáveis ​​- e características desejáveis ​​- daquelas que apresentam sinais precoces do contrário.

O FUTURO DA AGRICULTURA

Nossas cidades e fazendas podem estar a quilômetros de distância, mas estão muito mais próximas quando se trata de usar os mais recentes avanços em conectividade, automação e aprendizado de máquina. Agricultores, planejadores urbanos, cientistas de dados, engenheiros e muitos outros continuam a encontrar novas maneiras de os dados ajudarem a informar melhores decisões enquanto fazem mais com menos energia e menos recursos.

A futura fazenda funcionará de maneira diferente e também pode ser muito diferente.

A semeadura mista - ou a prática de plantar diferentes safras lado a lado - é difícil hoje. As colheitadeiras de tamanho industrial não conseguem lidar com isso, e os métodos tradicionais favorecem as economias de escala. Mas, no futuro, nosso conceito de escala pode mudar. Os agbots em miniatura serão capazes de emparelhar a colheita ideal com as condições exatas do solo em um local preciso, retornando meses depois para identificar e colher plantas individuais.

É mais ciência do que ficção científica para Mark Young. “Não podemos administrar 10.000 acres de milho da mesma forma que você faz com o jardim de seu quintal”, diz ele. “Mas com o advento do equipamento autônomo, podemos.”

Esta abordagem diversa tornará os campos irreconhecíveis para os padrões de hoje. Isso tornará o uso de pesticidas mais eficiente, conservará os recursos naturais e melhorará a saúde do solo. E aumentará as colheitas, ajudando a manter estocados os corredores inteligentes nos supermercados das cidades inteligentes.


O que as cidades inteligentes estão aprendendo com as fazendas inteligentes

Cidades em todo o mundo estão ficando mais inteligentes. As luzes das ruas em lugares como San Diego já estão desligando e conservando energia quando os veículos e os pedestres não estão por perto. Em breve, as latas de lixo conectadas dirão aos transportadores de lixo quando eles precisam ser esvaziados, otimizando as rotas de coleta. Edifícios inteligentes notificarão a equipe de manutenção sobre as necessidades de reparo iminentes. E as vagas de estacionamento vão encontrar-te, em vez do contrário.

Ideias inteligentes como essas não se limitam aos limites da cidade. Eles também estão trabalhando em fazendas rurais, ajudando a agricultura a se tornar mais eficiente e eficaz a cada dia. Na verdade, algumas das inovações que tornam as cidades inteligentes tão inteligentes - como sensores, conectividade IoT e veículos autônomos - foram criadas na fazenda.

TECNOLOGIA DE PRECISÃO EM AGRICULTURA

Na cidade, as redes inteligentes fornecem energia quando e onde é necessário, com base em dados em tempo real de uma rede de sensores. O sistema monitora o uso de eletricidade, relatando faltas ou interrupções instantaneamente, enquanto os relés inteligentes e os interruptores redirecionam a energia para contornar os problemas automaticamente. Tudo foi projetado para tornar a rede elétrica mais resiliente e confiável, usando menos energia.

O mesmo tipo de otimização de tecnologia e recursos está acontecendo na agricultura moderna. Drones, satélites e sensores remotos fornecem aos agricultores informações detalhadas sobre todos os aspectos de sua operação, incluindo umidade do solo, níveis de nutrição, salinidade, dados de colheita e muito mais. “Costumávamos falar sobre agricultura a pé como um novo conceito radical”, diz Mark Young, diretor de tecnologia da The Climate Corporation. “E agora estamos basicamente cultivando pela semente.” Os insights podem ser usados ​​para fazer coisas como guiar automaticamente sistemas de aplicação de taxa variável, incluindo irrigação por gotejamento. Como a rede inteligente, a irrigação de taxa variável fornece água sob demanda e apenas onde é necessária.

“Costumávamos falar sobre cultivar pelos pés como este novo conceito radical, e agora estamos basicamente cultivando pela semente.”

Mark Young, CTO da The Climate Corporation

As informações também podem ajudar a criar um mapa de campo digital das condições do solo e um plano personalizado para o agricultor. “Estamos usando modelos de IA para fazer recomendações sobre quais sementes devem ser plantadas e onde devem ser plantadas”, explica Young. Quando usado com a orientação do trator por GPS e implementos inteligentes, os agricultores podem aplicar a quantidade exata de nutrição, controle de pragas e outros recursos precisamente quando e onde forem necessários.

“Não é apenas melhor para o agricultor”, acrescenta Young. “Se pudermos ser mais prescritivos e ajudar o fazendeiro a entender exatamente de quanto a planta precisa e quando, é mais sustentável.”

FAZENDAS SEM CONDUTOR

Embora os veículos autônomos tenham acabado de começar a circular pelas cidades - como os ônibus autônomos 5G recentemente adotados em Zhengzhou, China - eles trabalham na fazenda há décadas. Na verdade, o primeiro trator autônomo remonta a 1997, quando um protótipo criou camas perfeitamente retas com precisão de uma polegada. Hoje, alguns fazendeiros ainda andam na cabine, mas o trator faz a maior parte da direção.

Robôs agrícolas (ou agbots) também estão sendo projetados para uso na fazenda, ajudando os agricultores a crescer o suficiente e reduzir a perda de safra, ao mesmo tempo que oferece alternativas em uma crise de mão-de-obra. As colheitadeiras automatizadas são capazes de identificar e colher maçãs, morangos e tomates maduros, tudo sem machucar. Em 2024, a previsão é que esses robôs naveguem pela fazenda ao som de uma indústria de agbot estimada em US $ 5,7 bilhões. Isso é cinco vezes o tamanho do mercado de 2016.

APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, AGRICULTURA DE MÁQUINAS

A conectividade de cidades e fazendas inteligentes traz consigo montanhas de dados e a capacidade cada vez maior dos computadores de analisá-los.

Na cidade, o aprendizado de máquina fará uma grande diferença no seu deslocamento diário. Milhares de câmeras e sensores usarão o reconhecimento de padrões para controlar os semáforos, reduzir o congestionamento e diminuir o tempo de viagem em até 25%.

Na agricultura, os computadores processarão um número impressionante de entradas - incluindo características visuais, assinaturas químicas, variáveis ​​climáticas e imagens térmicas, para citar apenas alguns - aprendendo como cuidar melhor das plantações. Novos protótipos do agbot atualmente sendo testados em campo podem navegar de forma autônoma na fazenda, usando aprendizado de máquina para identificar todos os tipos de plantas e remover apenas as ervas daninhas.

Fotos de colheita dos mesmos robôs, bem como drones e satélites, também podem ser usadas para detectar estresse em plantas, doenças e infestação de pragas. Em aplicações de melhoramento de plantas, os computadores podem ser treinados para identificar a expressão de características antes do olho humano. Ao comparar os pontos de dados de milhões de fotos, esses sistemas podem aprender a distinguir plantas saudáveis ​​- e características desejáveis ​​- daquelas que apresentam sinais precoces do contrário.

O FUTURO DA AGRICULTURA

Nossas cidades e fazendas podem estar a quilômetros de distância, mas estão muito mais próximas quando se trata de usar os mais recentes avanços em conectividade, automação e aprendizado de máquina. Agricultores, planejadores urbanos, cientistas de dados, engenheiros e muitos outros continuam a encontrar novas maneiras de os dados ajudarem a informar melhores decisões enquanto fazem mais com menos energia e menos recursos.

A futura fazenda funcionará de maneira diferente e também pode ser muito diferente.

A semeadura mista - ou a prática de plantar diferentes safras lado a lado - é difícil hoje. As colheitadeiras de tamanho industrial não conseguem lidar com isso, e os métodos tradicionais favorecem as economias de escala. Mas, no futuro, nosso conceito de escala pode mudar. Os agbots em miniatura serão capazes de emparelhar a colheita ideal com as condições exatas do solo em um local preciso, retornando meses depois para identificar e colher plantas individuais.

É mais ciência do que ficção científica para Mark Young. “Não podemos administrar 10.000 acres de milho da mesma forma que você faz com o jardim de seu quintal”, diz ele. “Mas com o advento do equipamento autônomo, podemos.”

Esta abordagem diversa tornará os campos irreconhecíveis para os padrões de hoje. Isso tornará o uso de pesticidas mais eficiente, conservará os recursos naturais e melhorará a saúde do solo. E aumentará as colheitas, ajudando a manter estocados os corredores inteligentes nos supermercados das cidades inteligentes.


O que as cidades inteligentes estão aprendendo com as fazendas inteligentes

Cidades em todo o mundo estão ficando mais inteligentes. As luzes das ruas em lugares como San Diego já estão desligando e conservando energia quando os veículos e os pedestres não estão por perto. Em breve, as latas de lixo conectadas dirão aos transportadores de lixo quando eles precisam ser esvaziados, otimizando as rotas de coleta. Edifícios inteligentes notificarão a equipe de manutenção sobre as necessidades de reparo iminentes. E as vagas de estacionamento vão encontrar-te, em vez do contrário.

Ideias inteligentes como essas não se limitam aos limites da cidade. Eles também estão trabalhando em fazendas rurais, ajudando a agricultura a se tornar mais eficiente e eficaz a cada dia. Na verdade, algumas das inovações que tornam as cidades inteligentes tão inteligentes - como sensores, conectividade IoT e veículos autônomos - foram criadas na fazenda.

TECNOLOGIA DE PRECISÃO EM AGRICULTURA

Na cidade, as redes inteligentes fornecem energia quando e onde é necessário, com base em dados em tempo real de uma rede de sensores. O sistema monitora o uso de eletricidade, relatando faltas ou interrupções instantaneamente, enquanto os relés inteligentes e os interruptores redirecionam a energia para contornar os problemas automaticamente. Tudo foi projetado para tornar a rede elétrica mais resiliente e confiável, usando menos energia.

O mesmo tipo de otimização de tecnologia e recursos está acontecendo na agricultura moderna. Drones, satélites e sensores remotos fornecem aos agricultores informações detalhadas sobre todos os aspectos de sua operação, incluindo umidade do solo, níveis de nutrição, salinidade, dados de colheita e muito mais. “Costumávamos falar sobre agricultura a pé como um novo conceito radical”, diz Mark Young, diretor de tecnologia da The Climate Corporation. “E agora estamos basicamente cultivando pela semente.” Os insights podem ser usados ​​para fazer coisas como guiar automaticamente sistemas de aplicação de taxa variável, incluindo irrigação por gotejamento. Como a rede inteligente, a irrigação de taxa variável fornece água sob demanda e apenas onde é necessária.

“Costumávamos falar sobre cultivar pelos pés como este novo conceito radical, e agora estamos basicamente cultivando pela semente.”

Mark Young, CTO da The Climate Corporation

As informações também podem ajudar a criar um mapa de campo digital das condições do solo e um plano personalizado para o agricultor. “Estamos usando modelos de IA para fazer recomendações sobre quais sementes devem ser plantadas e onde devem ser plantadas”, explica Young. Quando usado com a orientação do trator por GPS e implementos inteligentes, os agricultores podem aplicar a quantidade exata de nutrição, controle de pragas e outros recursos precisamente quando e onde forem necessários.

“Não é apenas melhor para o agricultor”, acrescenta Young. “Se pudermos ser mais prescritivos e ajudar o fazendeiro a entender exatamente de quanto a planta precisa e quando, é mais sustentável.”

FAZENDAS SEM CONDUTOR

Embora os veículos autônomos tenham acabado de começar a circular pelas cidades - como os ônibus autônomos 5G recentemente adotados em Zhengzhou, China - eles trabalham na fazenda há décadas. Na verdade, o primeiro trator autônomo remonta a 1997, quando um protótipo criou camas perfeitamente retas com precisão de uma polegada. Hoje, alguns fazendeiros ainda andam na cabine, mas o trator faz a maior parte da direção.

Robôs agrícolas (ou agbots) também estão sendo projetados para uso na fazenda, ajudando os agricultores a crescer o suficiente e reduzir a perda de safra, ao mesmo tempo que oferece alternativas em uma crise de mão-de-obra. As colheitadeiras automatizadas são capazes de identificar e colher maçãs, morangos e tomates maduros, tudo sem machucar. Em 2024, a previsão é que esses robôs naveguem pela fazenda ao som de uma indústria de agbot estimada em US $ 5,7 bilhões. Isso é cinco vezes o tamanho do mercado de 2016.

APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, AGRICULTURA DE MÁQUINAS

A conectividade de cidades e fazendas inteligentes traz consigo montanhas de dados e a capacidade cada vez maior dos computadores de analisá-los.

Na cidade, o aprendizado de máquina fará uma grande diferença no seu deslocamento diário. Milhares de câmeras e sensores usarão o reconhecimento de padrões para controlar os semáforos, reduzir o congestionamento e diminuir o tempo de viagem em até 25%.

Na agricultura, os computadores processarão um número impressionante de entradas - incluindo características visuais, assinaturas químicas, variáveis ​​climáticas e imagens térmicas, para citar apenas alguns - aprendendo como cuidar melhor das plantações. Novos protótipos do agbot atualmente sendo testados em campo podem navegar de forma autônoma na fazenda, usando aprendizado de máquina para identificar todos os tipos de plantas e remover apenas as ervas daninhas.

Fotos de colheita dos mesmos robôs, bem como drones e satélites, também podem ser usadas para detectar estresse em plantas, doenças e infestação de pragas. Em aplicações de melhoramento de plantas, os computadores podem ser treinados para identificar a expressão de características antes do olho humano. Ao comparar os pontos de dados de milhões de fotos, esses sistemas podem aprender a distinguir plantas saudáveis ​​- e características desejáveis ​​- daquelas que apresentam sinais precoces do contrário.

O FUTURO DA AGRICULTURA

Nossas cidades e fazendas podem estar a quilômetros de distância, mas estão muito mais próximas quando se trata de usar os mais recentes avanços em conectividade, automação e aprendizado de máquina. Agricultores, planejadores urbanos, cientistas de dados, engenheiros e muitos outros continuam a encontrar novas maneiras de os dados ajudarem a informar melhores decisões enquanto fazem mais com menos energia e menos recursos.

A futura fazenda funcionará de maneira diferente e também pode ser muito diferente.

A semeadura mista - ou a prática de plantar diferentes safras lado a lado - é difícil hoje. As colheitadeiras de tamanho industrial não conseguem lidar com isso, e os métodos tradicionais favorecem as economias de escala. Mas, no futuro, nosso conceito de escala pode mudar. Os agbots em miniatura serão capazes de emparelhar a colheita ideal com as condições exatas do solo em um local preciso, retornando meses depois para identificar e colher plantas individuais.

É mais ciência do que ficção científica para Mark Young. “Não podemos administrar 10.000 acres de milho da mesma forma que você faz com o jardim de seu quintal”, diz ele. “Mas com o advento do equipamento autônomo, podemos.”

Esta abordagem diversa tornará os campos irreconhecíveis para os padrões de hoje. Isso tornará o uso de pesticidas mais eficiente, conservará os recursos naturais e melhorará a saúde do solo. E aumentará as colheitas, ajudando a manter estocados os corredores inteligentes nos supermercados das cidades inteligentes.


O que as cidades inteligentes estão aprendendo com as fazendas inteligentes

Cidades em todo o mundo estão ficando mais inteligentes. As luzes das ruas em lugares como San Diego já estão desligando e conservando energia quando os veículos e os pedestres não estão por perto. Em breve, as latas de lixo conectadas dirão aos transportadores de lixo quando eles precisam ser esvaziados, otimizando as rotas de coleta. Edifícios inteligentes notificarão a equipe de manutenção sobre as necessidades de reparo iminentes. E as vagas de estacionamento vão encontrar-te, em vez do contrário.

Ideias inteligentes como essas não se limitam aos limites da cidade. Eles também estão trabalhando em fazendas rurais, ajudando a agricultura a se tornar mais eficiente e eficaz a cada dia. Na verdade, algumas das inovações que tornam as cidades inteligentes tão inteligentes - como sensores, conectividade IoT e veículos autônomos - foram criadas na fazenda.

TECNOLOGIA DE PRECISÃO EM AGRICULTURA

Na cidade, as redes inteligentes fornecem energia quando e onde é necessário, com base em dados em tempo real de uma rede de sensores. O sistema monitora o uso de eletricidade, relatando faltas ou interrupções instantaneamente, enquanto os relés inteligentes e os interruptores redirecionam a energia para contornar os problemas automaticamente. Tudo foi projetado para tornar a rede elétrica mais resiliente e confiável, usando menos energia.

O mesmo tipo de otimização de tecnologia e recursos está acontecendo na agricultura moderna. Drones, satélites e sensores remotos fornecem aos agricultores informações detalhadas sobre todos os aspectos de sua operação, incluindo umidade do solo, níveis de nutrição, salinidade, dados de colheita e muito mais. “Costumávamos falar sobre agricultura a pé como um novo conceito radical”, diz Mark Young, diretor de tecnologia da The Climate Corporation. “E agora estamos basicamente cultivando pela semente.” Os insights podem ser usados ​​para fazer coisas como guiar automaticamente sistemas de aplicação de taxa variável, incluindo irrigação por gotejamento. Como a rede inteligente, a irrigação de taxa variável fornece água sob demanda e apenas onde é necessária.

“Costumávamos falar sobre cultivar pelos pés como este novo conceito radical, e agora estamos basicamente cultivando pela semente.”

Mark Young, CTO da The Climate Corporation

As informações também podem ajudar a criar um mapa de campo digital das condições do solo e um plano personalizado para o agricultor. “Estamos usando modelos de IA para fazer recomendações sobre quais sementes devem ser plantadas e onde devem ser plantadas”, explica Young. Quando usado com a orientação do trator por GPS e implementos inteligentes, os agricultores podem aplicar a quantidade exata de nutrição, controle de pragas e outros recursos precisamente quando e onde forem necessários.

“Não é apenas melhor para o agricultor”, acrescenta Young. “Se pudermos ser mais prescritivos e ajudar o fazendeiro a entender exatamente de quanto a planta precisa e quando, é mais sustentável.”

FAZENDAS SEM CONDUTOR

Embora os veículos autônomos tenham acabado de começar a circular pelas cidades - como os ônibus autônomos 5G recentemente adotados em Zhengzhou, China - eles trabalham na fazenda há décadas. Na verdade, o primeiro trator autônomo remonta a 1997, quando um protótipo criou camas perfeitamente retas com precisão de uma polegada. Hoje, alguns fazendeiros ainda andam na cabine, mas o trator faz a maior parte da direção.

Robôs agrícolas (ou agbots) também estão sendo projetados para uso na fazenda, ajudando os agricultores a crescer o suficiente e reduzir a perda de safra, ao mesmo tempo que oferece alternativas em uma crise de mão-de-obra. As colheitadeiras automatizadas são capazes de identificar e colher maçãs, morangos e tomates maduros, tudo sem machucar. Em 2024, a previsão é que esses robôs naveguem pela fazenda ao som de uma indústria de agbot estimada em US $ 5,7 bilhões. Isso é cinco vezes o tamanho do mercado de 2016.

APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, AGRICULTURA DE MÁQUINAS

A conectividade de cidades e fazendas inteligentes traz consigo montanhas de dados e a capacidade cada vez maior dos computadores de analisá-los.

Na cidade, o aprendizado de máquina fará uma grande diferença no seu deslocamento diário. Milhares de câmeras e sensores usarão o reconhecimento de padrões para controlar os semáforos, reduzir o congestionamento e diminuir o tempo de viagem em até 25%.

Na agricultura, os computadores processarão um número impressionante de entradas - incluindo características visuais, assinaturas químicas, variáveis ​​climáticas e imagens térmicas, para citar apenas alguns - aprendendo como cuidar melhor das plantações. Novos protótipos do agbot atualmente sendo testados em campo podem navegar de forma autônoma na fazenda, usando aprendizado de máquina para identificar todos os tipos de plantas e remover apenas as ervas daninhas.

Fotos de colheita dos mesmos robôs, bem como drones e satélites, também podem ser usadas para detectar estresse em plantas, doenças e infestação de pragas. Em aplicações de melhoramento de plantas, os computadores podem ser treinados para identificar a expressão de características antes do olho humano. Ao comparar os pontos de dados de milhões de fotos, esses sistemas podem aprender a distinguir plantas saudáveis ​​- e características desejáveis ​​- daquelas que apresentam sinais precoces do contrário.

O FUTURO DA AGRICULTURA

Nossas cidades e fazendas podem estar a quilômetros de distância, mas estão muito mais próximas quando se trata de usar os mais recentes avanços em conectividade, automação e aprendizado de máquina. Agricultores, planejadores urbanos, cientistas de dados, engenheiros e muitos outros continuam a encontrar novas maneiras de os dados ajudarem a informar melhores decisões enquanto fazem mais com menos energia e menos recursos.

A futura fazenda funcionará de maneira diferente e também pode ser muito diferente.

A semeadura mista - ou a prática de plantar diferentes safras lado a lado - é difícil hoje. As colheitadeiras de tamanho industrial não conseguem lidar com isso, e os métodos tradicionais favorecem as economias de escala. Mas, no futuro, nosso conceito de escala pode mudar. Os agbots em miniatura serão capazes de emparelhar a colheita ideal com as condições exatas do solo em um local preciso, retornando meses depois para identificar e colher plantas individuais.

É mais ciência do que ficção científica para Mark Young. “Não podemos administrar 10.000 acres de milho da mesma forma que você faz com o jardim de seu quintal”, diz ele. “Mas com o advento do equipamento autônomo, podemos.”

Esta abordagem diversa tornará os campos irreconhecíveis para os padrões de hoje. Isso tornará o uso de pesticidas mais eficiente, conservará os recursos naturais e melhorará a saúde do solo. E aumentará as colheitas, ajudando a manter estocados os corredores inteligentes nos supermercados das cidades inteligentes.


O que as cidades inteligentes estão aprendendo com as fazendas inteligentes

Cidades em todo o mundo estão ficando mais inteligentes. As luzes das ruas em lugares como San Diego já estão desligando e conservando energia quando os veículos e os pedestres não estão por perto. Em breve, as latas de lixo conectadas dirão aos transportadores de lixo quando eles precisam ser esvaziados, otimizando as rotas de coleta. Edifícios inteligentes notificarão a equipe de manutenção sobre as necessidades de reparo iminentes. E as vagas de estacionamento vão encontrar-te, em vez do contrário.

Ideias inteligentes como essas não se limitam aos limites da cidade. Eles também estão trabalhando em fazendas rurais, ajudando a agricultura a se tornar mais eficiente e eficaz a cada dia. Na verdade, algumas das inovações que tornam as cidades inteligentes tão inteligentes - como sensores, conectividade IoT e veículos autônomos - foram criadas na fazenda.

TECNOLOGIA DE PRECISÃO EM AGRICULTURA

Na cidade, as redes inteligentes fornecem energia quando e onde é necessário, com base em dados em tempo real de uma rede de sensores. O sistema monitora o uso de eletricidade, relatando faltas ou interrupções instantaneamente, enquanto os relés inteligentes e os interruptores redirecionam a energia para contornar os problemas automaticamente. Tudo foi projetado para tornar a rede elétrica mais resiliente e confiável, usando menos energia.

O mesmo tipo de otimização de tecnologia e recursos está acontecendo na agricultura moderna. Drones, satélites e sensores remotos fornecem aos agricultores informações detalhadas sobre todos os aspectos de sua operação, incluindo umidade do solo, níveis de nutrição, salinidade, dados de colheita e muito mais. “Costumávamos falar sobre agricultura a pé como um novo conceito radical”, diz Mark Young, diretor de tecnologia da The Climate Corporation. “E agora estamos basicamente cultivando pela semente.” Os insights podem ser usados ​​para fazer coisas como guiar automaticamente sistemas de aplicação de taxa variável, incluindo irrigação por gotejamento. Como a rede inteligente, a irrigação de taxa variável fornece água sob demanda e apenas onde é necessária.

“Costumávamos falar sobre cultivar pelos pés como este novo conceito radical, e agora estamos basicamente cultivando pela semente.”

Mark Young, CTO da The Climate Corporation

As informações também podem ajudar a criar um mapa de campo digital das condições do solo e um plano personalizado para o agricultor. “Estamos usando modelos de IA para fazer recomendações sobre quais sementes devem ser plantadas e onde devem ser plantadas”, explica Young. Quando usado com a orientação do trator por GPS e implementos inteligentes, os agricultores podem aplicar a quantidade exata de nutrição, controle de pragas e outros recursos precisamente quando e onde forem necessários.

“Não é apenas melhor para o agricultor”, acrescenta Young. “Se pudermos ser mais prescritivos e ajudar o fazendeiro a entender exatamente de quanto a planta precisa e quando, é mais sustentável.”

FAZENDAS SEM CONDUTOR

Embora os veículos autônomos tenham acabado de começar a circular pelas cidades - como os ônibus autônomos 5G recentemente adotados em Zhengzhou, China - eles trabalham na fazenda há décadas. Na verdade, o primeiro trator autônomo remonta a 1997, quando um protótipo criou camas perfeitamente retas com precisão de uma polegada. Hoje, alguns fazendeiros ainda andam na cabine, mas o trator faz a maior parte da direção.

Robôs agrícolas (ou agbots) também estão sendo projetados para uso na fazenda, ajudando os agricultores a crescer o suficiente e reduzir a perda de safra, ao mesmo tempo que oferece alternativas em uma crise de mão-de-obra. As colheitadeiras automatizadas são capazes de identificar e colher maçãs, morangos e tomates maduros, tudo sem machucar. Em 2024, a previsão é que esses robôs naveguem pela fazenda ao som de uma indústria de agbot estimada em US $ 5,7 bilhões. Isso é cinco vezes o tamanho do mercado de 2016.

APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS, AGRICULTURA DE MÁQUINAS

A conectividade de cidades e fazendas inteligentes traz consigo montanhas de dados e a capacidade cada vez maior dos computadores de analisá-los.

Na cidade, o aprendizado de máquina fará uma grande diferença no seu deslocamento diário. Milhares de câmeras e sensores usarão o reconhecimento de padrões para controlar os semáforos, reduzir o congestionamento e diminuir o tempo de viagem em até 25%.

Na agricultura, os computadores processarão um número impressionante de entradas - incluindo características visuais, assinaturas químicas, variáveis ​​climáticas e imagens térmicas, para citar apenas alguns - aprendendo como cuidar melhor das plantações. Novos protótipos do agbot atualmente sendo testados em campo podem navegar de forma autônoma na fazenda, usando aprendizado de máquina para identificar todos os tipos de plantas e remover apenas as ervas daninhas.

Fotos de colheita dos mesmos robôs, bem como drones e satélites, também podem ser usadas para detectar estresse em plantas, doenças e infestação de pragas. Em aplicações de melhoramento de plantas, os computadores podem ser treinados para identificar a expressão de características antes do olho humano. Ao comparar os pontos de dados de milhões de fotos, esses sistemas podem aprender a distinguir plantas saudáveis ​​- e características desejáveis ​​- daquelas que apresentam sinais precoces do contrário.

O FUTURO DA AGRICULTURA

Nossas cidades e fazendas podem estar a quilômetros de distância, mas estão muito mais próximas quando se trata de usar os mais recentes avanços em conectividade, automação e aprendizado de máquina. Agricultores, planejadores urbanos, cientistas de dados, engenheiros e muitos outros continuam a encontrar novas maneiras de os dados ajudarem a informar melhores decisões enquanto fazem mais com menos energia e menos recursos.

A futura fazenda funcionará de maneira diferente e também pode ser muito diferente.

Mixed sowing — or the practice of planting different crops next to each other — is difficult today. Industrial-sized harvesters can’t handle it, and traditional methods favor economies of scale. But in the future, our concept of scale might change. Miniature agbots will be able to pair the ideal crop with the exact soil conditions in a precise location, returning months later to identify and harvest individual plants.

It’s more science than science fiction to Mark Young. “We can’t manage 10,000 acres of corn the way you do your backyard garden,” he says. “But with the advent of autonomous equipment, we might.”

This diverse approach will make fields unrecognizable by today’s standards. It will make pesticide use more efficient, conserve natural resources, and improve soil health. And it will increase harvests, helping to keep smart aisles in smart grocery stores in smart cities stocked.


What Smart Cities Are Learning From Smart Farms

Cities around the world are getting smarter. Already, street lights in places like San Diego are turning off, and conserving energy, when vehicles and pedestrians aren’t around. Soon, connected garbage cans will tell waste haulers when they need to be emptied, optimizing collection routes. Smart buildings will notify maintenance staff of impending repair needs. And parking spots will find you, instead of the other way around.

Smart ideas like these aren’t confined to the city limits. They’re working in rural farm country too, helping agriculture grow more efficient and more effective every day. In fact, some of the innovations making smart cities so intelligent — like sensors, IoT connectivity, and autonomous vehicles — were raised on the farm.

PRECISION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE

In the city, smart grids deliver power when and where it’s needed, based on real-time data from a network of sensors. The system monitors electricity usage, reporting shortages or outages instantly while smart relays and switches reroute power around problems automatically. It’s all designed to make the electric grid more resilient and more reliable, using less energy.

The same type of technology and resource optimization is happening in modern agriculture. Drones, satellites, and remote sensors give farmers detailed information about every corner of their operation, including soil moisture, nutrition levels, salinity, harvest data, and more. “We used to talk about farming by the foot as this radical new concept,” says Mark Young, chief technology officer at The Climate Corporation. “And now we’re pretty much farming by the seed.” The insights can be used to do things like automatically guiding variable rate application systems, including drip irrigation. Like the smart grid, variable rate irrigation delivers water on-demand, and only where it’s needed.

“We used to talk about farming by the foot as this radical new concept, and now we’re pretty much farming by the seed.”

Mark Young, CTO of The Climate Corporation

The information can also help create a digital field map of soil conditions and a custom plan for the farmer. “We’re using AI models to make a recommendation of which seeds should be planted, and where they should be planted,” Young explains. When used with GPS tractor guidance and smart implements, farmers can then apply the exact amount of nutrition, pest control, and other resources precisely when and where they’re required.

“It’s not only better for the farmer,” Young adds. “If we can be more prescriptive and help the farmer understand exactly how much the plant needs and when, it’s more sustainable.”

DRIVERLESS FARMS

While self-driving vehicles have just begun motoring around cities — like the 5G autonomous buses recently adopted in Zhengzhou, China — they’ve been working the farm for decades. In fact, the first autonomous tractor dates back to 1997, when a prototype created perfectly straight beds accurate to within an inch. Today, some farmers still ride in the cab, but the tractor does most of the driving.

Agricultural robots (or agbots) are also being designed for use on the farm, helping farmers grow enough and reduce crop loss while offering alternatives in a labor crunch. Automated harvesters are able to identify and pick ripe apples, strawberries, and tomatoes, all without bruising. By 2024, these robots are forecast to navigate the farm to the tune of an estimated $5.7 billion agbot industry. That’s five times the market size of 2016.

MACHINE LEARNING, MACHINE FARMING

The connectivity of smart cities and farms brings with it mountains of data, and the increasing ability of computers to analyze it all.

In the city, machine learning will make a big difference for your morning commute. Thousands of cameras and sensors will use pattern recognition to control traffic lights, reduce congestion and cut travel time by as much as 25%.

In agriculture, computers will process a staggering number of inputs — including visual characteristics, chemical signatures, climate variables, and thermal images, to name just a few — learning how to better care for crops. New agbot prototypes currently being field tested can autonomously navigate the farm, using machine learning to identify all plant types and remove only the weeds.

Crop photos from the same robots, as well as drones and satellites, can also be used for detecting plant stress, disease, and pest infestation. In plant breeding applications, computers can be trained to identify the expression of traits sooner than the human eye. By comparing data points from millions of photos, these systems can learn to distinguish healthy plants — and desirable characteristics — from those that are showing early signs to the contrary.

THE FUTURE OF AGRICULTURE

Our cities and farms might be miles apart, but they’re much closer when it comes to using the latest advancements in connectivity, automation, and machine learning. Farmers, urban planners, data scientists, engineers, and many others continue to find new ways for data to help inform better decisions while doing more with less energy and fewer resources.

The future farm will work differently, and it might look a lot different too.

Mixed sowing — or the practice of planting different crops next to each other — is difficult today. Industrial-sized harvesters can’t handle it, and traditional methods favor economies of scale. But in the future, our concept of scale might change. Miniature agbots will be able to pair the ideal crop with the exact soil conditions in a precise location, returning months later to identify and harvest individual plants.

It’s more science than science fiction to Mark Young. “We can’t manage 10,000 acres of corn the way you do your backyard garden,” he says. “But with the advent of autonomous equipment, we might.”

This diverse approach will make fields unrecognizable by today’s standards. It will make pesticide use more efficient, conserve natural resources, and improve soil health. And it will increase harvests, helping to keep smart aisles in smart grocery stores in smart cities stocked.


What Smart Cities Are Learning From Smart Farms

Cities around the world are getting smarter. Already, street lights in places like San Diego are turning off, and conserving energy, when vehicles and pedestrians aren’t around. Soon, connected garbage cans will tell waste haulers when they need to be emptied, optimizing collection routes. Smart buildings will notify maintenance staff of impending repair needs. And parking spots will find you, instead of the other way around.

Smart ideas like these aren’t confined to the city limits. They’re working in rural farm country too, helping agriculture grow more efficient and more effective every day. In fact, some of the innovations making smart cities so intelligent — like sensors, IoT connectivity, and autonomous vehicles — were raised on the farm.

PRECISION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE

In the city, smart grids deliver power when and where it’s needed, based on real-time data from a network of sensors. The system monitors electricity usage, reporting shortages or outages instantly while smart relays and switches reroute power around problems automatically. It’s all designed to make the electric grid more resilient and more reliable, using less energy.

The same type of technology and resource optimization is happening in modern agriculture. Drones, satellites, and remote sensors give farmers detailed information about every corner of their operation, including soil moisture, nutrition levels, salinity, harvest data, and more. “We used to talk about farming by the foot as this radical new concept,” says Mark Young, chief technology officer at The Climate Corporation. “And now we’re pretty much farming by the seed.” The insights can be used to do things like automatically guiding variable rate application systems, including drip irrigation. Like the smart grid, variable rate irrigation delivers water on-demand, and only where it’s needed.

“We used to talk about farming by the foot as this radical new concept, and now we’re pretty much farming by the seed.”

Mark Young, CTO of The Climate Corporation

The information can also help create a digital field map of soil conditions and a custom plan for the farmer. “We’re using AI models to make a recommendation of which seeds should be planted, and where they should be planted,” Young explains. When used with GPS tractor guidance and smart implements, farmers can then apply the exact amount of nutrition, pest control, and other resources precisely when and where they’re required.

“It’s not only better for the farmer,” Young adds. “If we can be more prescriptive and help the farmer understand exactly how much the plant needs and when, it’s more sustainable.”

DRIVERLESS FARMS

While self-driving vehicles have just begun motoring around cities — like the 5G autonomous buses recently adopted in Zhengzhou, China — they’ve been working the farm for decades. In fact, the first autonomous tractor dates back to 1997, when a prototype created perfectly straight beds accurate to within an inch. Today, some farmers still ride in the cab, but the tractor does most of the driving.

Agricultural robots (or agbots) are also being designed for use on the farm, helping farmers grow enough and reduce crop loss while offering alternatives in a labor crunch. Automated harvesters are able to identify and pick ripe apples, strawberries, and tomatoes, all without bruising. By 2024, these robots are forecast to navigate the farm to the tune of an estimated $5.7 billion agbot industry. That’s five times the market size of 2016.

MACHINE LEARNING, MACHINE FARMING

The connectivity of smart cities and farms brings with it mountains of data, and the increasing ability of computers to analyze it all.

In the city, machine learning will make a big difference for your morning commute. Thousands of cameras and sensors will use pattern recognition to control traffic lights, reduce congestion and cut travel time by as much as 25%.

In agriculture, computers will process a staggering number of inputs — including visual characteristics, chemical signatures, climate variables, and thermal images, to name just a few — learning how to better care for crops. New agbot prototypes currently being field tested can autonomously navigate the farm, using machine learning to identify all plant types and remove only the weeds.

Crop photos from the same robots, as well as drones and satellites, can also be used for detecting plant stress, disease, and pest infestation. In plant breeding applications, computers can be trained to identify the expression of traits sooner than the human eye. By comparing data points from millions of photos, these systems can learn to distinguish healthy plants — and desirable characteristics — from those that are showing early signs to the contrary.

THE FUTURE OF AGRICULTURE

Our cities and farms might be miles apart, but they’re much closer when it comes to using the latest advancements in connectivity, automation, and machine learning. Farmers, urban planners, data scientists, engineers, and many others continue to find new ways for data to help inform better decisions while doing more with less energy and fewer resources.

The future farm will work differently, and it might look a lot different too.

Mixed sowing — or the practice of planting different crops next to each other — is difficult today. Industrial-sized harvesters can’t handle it, and traditional methods favor economies of scale. But in the future, our concept of scale might change. Miniature agbots will be able to pair the ideal crop with the exact soil conditions in a precise location, returning months later to identify and harvest individual plants.

It’s more science than science fiction to Mark Young. “We can’t manage 10,000 acres of corn the way you do your backyard garden,” he says. “But with the advent of autonomous equipment, we might.”

This diverse approach will make fields unrecognizable by today’s standards. It will make pesticide use more efficient, conserve natural resources, and improve soil health. And it will increase harvests, helping to keep smart aisles in smart grocery stores in smart cities stocked.


What Smart Cities Are Learning From Smart Farms

Cities around the world are getting smarter. Already, street lights in places like San Diego are turning off, and conserving energy, when vehicles and pedestrians aren’t around. Soon, connected garbage cans will tell waste haulers when they need to be emptied, optimizing collection routes. Smart buildings will notify maintenance staff of impending repair needs. And parking spots will find you, instead of the other way around.

Smart ideas like these aren’t confined to the city limits. They’re working in rural farm country too, helping agriculture grow more efficient and more effective every day. In fact, some of the innovations making smart cities so intelligent — like sensors, IoT connectivity, and autonomous vehicles — were raised on the farm.

PRECISION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE

In the city, smart grids deliver power when and where it’s needed, based on real-time data from a network of sensors. The system monitors electricity usage, reporting shortages or outages instantly while smart relays and switches reroute power around problems automatically. It’s all designed to make the electric grid more resilient and more reliable, using less energy.

The same type of technology and resource optimization is happening in modern agriculture. Drones, satellites, and remote sensors give farmers detailed information about every corner of their operation, including soil moisture, nutrition levels, salinity, harvest data, and more. “We used to talk about farming by the foot as this radical new concept,” says Mark Young, chief technology officer at The Climate Corporation. “And now we’re pretty much farming by the seed.” The insights can be used to do things like automatically guiding variable rate application systems, including drip irrigation. Like the smart grid, variable rate irrigation delivers water on-demand, and only where it’s needed.

“We used to talk about farming by the foot as this radical new concept, and now we’re pretty much farming by the seed.”

Mark Young, CTO of The Climate Corporation

The information can also help create a digital field map of soil conditions and a custom plan for the farmer. “We’re using AI models to make a recommendation of which seeds should be planted, and where they should be planted,” Young explains. When used with GPS tractor guidance and smart implements, farmers can then apply the exact amount of nutrition, pest control, and other resources precisely when and where they’re required.

“It’s not only better for the farmer,” Young adds. “If we can be more prescriptive and help the farmer understand exactly how much the plant needs and when, it’s more sustainable.”

DRIVERLESS FARMS

While self-driving vehicles have just begun motoring around cities — like the 5G autonomous buses recently adopted in Zhengzhou, China — they’ve been working the farm for decades. In fact, the first autonomous tractor dates back to 1997, when a prototype created perfectly straight beds accurate to within an inch. Today, some farmers still ride in the cab, but the tractor does most of the driving.

Agricultural robots (or agbots) are also being designed for use on the farm, helping farmers grow enough and reduce crop loss while offering alternatives in a labor crunch. Automated harvesters are able to identify and pick ripe apples, strawberries, and tomatoes, all without bruising. By 2024, these robots are forecast to navigate the farm to the tune of an estimated $5.7 billion agbot industry. That’s five times the market size of 2016.

MACHINE LEARNING, MACHINE FARMING

The connectivity of smart cities and farms brings with it mountains of data, and the increasing ability of computers to analyze it all.

In the city, machine learning will make a big difference for your morning commute. Thousands of cameras and sensors will use pattern recognition to control traffic lights, reduce congestion and cut travel time by as much as 25%.

In agriculture, computers will process a staggering number of inputs — including visual characteristics, chemical signatures, climate variables, and thermal images, to name just a few — learning how to better care for crops. New agbot prototypes currently being field tested can autonomously navigate the farm, using machine learning to identify all plant types and remove only the weeds.

Crop photos from the same robots, as well as drones and satellites, can also be used for detecting plant stress, disease, and pest infestation. In plant breeding applications, computers can be trained to identify the expression of traits sooner than the human eye. By comparing data points from millions of photos, these systems can learn to distinguish healthy plants — and desirable characteristics — from those that are showing early signs to the contrary.

THE FUTURE OF AGRICULTURE

Our cities and farms might be miles apart, but they’re much closer when it comes to using the latest advancements in connectivity, automation, and machine learning. Farmers, urban planners, data scientists, engineers, and many others continue to find new ways for data to help inform better decisions while doing more with less energy and fewer resources.

The future farm will work differently, and it might look a lot different too.

Mixed sowing — or the practice of planting different crops next to each other — is difficult today. Industrial-sized harvesters can’t handle it, and traditional methods favor economies of scale. But in the future, our concept of scale might change. Miniature agbots will be able to pair the ideal crop with the exact soil conditions in a precise location, returning months later to identify and harvest individual plants.

It’s more science than science fiction to Mark Young. “We can’t manage 10,000 acres of corn the way you do your backyard garden,” he says. “But with the advent of autonomous equipment, we might.”

This diverse approach will make fields unrecognizable by today’s standards. It will make pesticide use more efficient, conserve natural resources, and improve soil health. And it will increase harvests, helping to keep smart aisles in smart grocery stores in smart cities stocked.


What Smart Cities Are Learning From Smart Farms

Cities around the world are getting smarter. Already, street lights in places like San Diego are turning off, and conserving energy, when vehicles and pedestrians aren’t around. Soon, connected garbage cans will tell waste haulers when they need to be emptied, optimizing collection routes. Smart buildings will notify maintenance staff of impending repair needs. And parking spots will find you, instead of the other way around.

Smart ideas like these aren’t confined to the city limits. They’re working in rural farm country too, helping agriculture grow more efficient and more effective every day. In fact, some of the innovations making smart cities so intelligent — like sensors, IoT connectivity, and autonomous vehicles — were raised on the farm.

PRECISION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE

In the city, smart grids deliver power when and where it’s needed, based on real-time data from a network of sensors. The system monitors electricity usage, reporting shortages or outages instantly while smart relays and switches reroute power around problems automatically. It’s all designed to make the electric grid more resilient and more reliable, using less energy.

The same type of technology and resource optimization is happening in modern agriculture. Drones, satellites, and remote sensors give farmers detailed information about every corner of their operation, including soil moisture, nutrition levels, salinity, harvest data, and more. “We used to talk about farming by the foot as this radical new concept,” says Mark Young, chief technology officer at The Climate Corporation. “And now we’re pretty much farming by the seed.” The insights can be used to do things like automatically guiding variable rate application systems, including drip irrigation. Like the smart grid, variable rate irrigation delivers water on-demand, and only where it’s needed.

“We used to talk about farming by the foot as this radical new concept, and now we’re pretty much farming by the seed.”

Mark Young, CTO of The Climate Corporation

The information can also help create a digital field map of soil conditions and a custom plan for the farmer. “We’re using AI models to make a recommendation of which seeds should be planted, and where they should be planted,” Young explains. When used with GPS tractor guidance and smart implements, farmers can then apply the exact amount of nutrition, pest control, and other resources precisely when and where they’re required.

“It’s not only better for the farmer,” Young adds. “If we can be more prescriptive and help the farmer understand exactly how much the plant needs and when, it’s more sustainable.”

DRIVERLESS FARMS

While self-driving vehicles have just begun motoring around cities — like the 5G autonomous buses recently adopted in Zhengzhou, China — they’ve been working the farm for decades. In fact, the first autonomous tractor dates back to 1997, when a prototype created perfectly straight beds accurate to within an inch. Today, some farmers still ride in the cab, but the tractor does most of the driving.

Agricultural robots (or agbots) are also being designed for use on the farm, helping farmers grow enough and reduce crop loss while offering alternatives in a labor crunch. Automated harvesters are able to identify and pick ripe apples, strawberries, and tomatoes, all without bruising. By 2024, these robots are forecast to navigate the farm to the tune of an estimated $5.7 billion agbot industry. That’s five times the market size of 2016.

MACHINE LEARNING, MACHINE FARMING

The connectivity of smart cities and farms brings with it mountains of data, and the increasing ability of computers to analyze it all.

In the city, machine learning will make a big difference for your morning commute. Thousands of cameras and sensors will use pattern recognition to control traffic lights, reduce congestion and cut travel time by as much as 25%.

In agriculture, computers will process a staggering number of inputs — including visual characteristics, chemical signatures, climate variables, and thermal images, to name just a few — learning how to better care for crops. New agbot prototypes currently being field tested can autonomously navigate the farm, using machine learning to identify all plant types and remove only the weeds.

Crop photos from the same robots, as well as drones and satellites, can also be used for detecting plant stress, disease, and pest infestation. In plant breeding applications, computers can be trained to identify the expression of traits sooner than the human eye. By comparing data points from millions of photos, these systems can learn to distinguish healthy plants — and desirable characteristics — from those that are showing early signs to the contrary.

THE FUTURE OF AGRICULTURE

Our cities and farms might be miles apart, but they’re much closer when it comes to using the latest advancements in connectivity, automation, and machine learning. Farmers, urban planners, data scientists, engineers, and many others continue to find new ways for data to help inform better decisions while doing more with less energy and fewer resources.

The future farm will work differently, and it might look a lot different too.

Mixed sowing — or the practice of planting different crops next to each other — is difficult today. Industrial-sized harvesters can’t handle it, and traditional methods favor economies of scale. But in the future, our concept of scale might change. Miniature agbots will be able to pair the ideal crop with the exact soil conditions in a precise location, returning months later to identify and harvest individual plants.

It’s more science than science fiction to Mark Young. “We can’t manage 10,000 acres of corn the way you do your backyard garden,” he says. “But with the advent of autonomous equipment, we might.”

This diverse approach will make fields unrecognizable by today’s standards. It will make pesticide use more efficient, conserve natural resources, and improve soil health. And it will increase harvests, helping to keep smart aisles in smart grocery stores in smart cities stocked.


What Smart Cities Are Learning From Smart Farms

Cities around the world are getting smarter. Already, street lights in places like San Diego are turning off, and conserving energy, when vehicles and pedestrians aren’t around. Soon, connected garbage cans will tell waste haulers when they need to be emptied, optimizing collection routes. Smart buildings will notify maintenance staff of impending repair needs. And parking spots will find you, instead of the other way around.

Smart ideas like these aren’t confined to the city limits. They’re working in rural farm country too, helping agriculture grow more efficient and more effective every day. In fact, some of the innovations making smart cities so intelligent — like sensors, IoT connectivity, and autonomous vehicles — were raised on the farm.

PRECISION TECHNOLOGY IN AGRICULTURE

In the city, smart grids deliver power when and where it’s needed, based on real-time data from a network of sensors. The system monitors electricity usage, reporting shortages or outages instantly while smart relays and switches reroute power around problems automatically. It’s all designed to make the electric grid more resilient and more reliable, using less energy.

The same type of technology and resource optimization is happening in modern agriculture. Drones, satellites, and remote sensors give farmers detailed information about every corner of their operation, including soil moisture, nutrition levels, salinity, harvest data, and more. “We used to talk about farming by the foot as this radical new concept,” says Mark Young, chief technology officer at The Climate Corporation. “And now we’re pretty much farming by the seed.” The insights can be used to do things like automatically guiding variable rate application systems, including drip irrigation. Like the smart grid, variable rate irrigation delivers water on-demand, and only where it’s needed.

“We used to talk about farming by the foot as this radical new concept, and now we’re pretty much farming by the seed.”

Mark Young, CTO of The Climate Corporation

The information can also help create a digital field map of soil conditions and a custom plan for the farmer. “We’re using AI models to make a recommendation of which seeds should be planted, and where they should be planted,” Young explains. When used with GPS tractor guidance and smart implements, farmers can then apply the exact amount of nutrition, pest control, and other resources precisely when and where they’re required.

“It’s not only better for the farmer,” Young adds. “If we can be more prescriptive and help the farmer understand exactly how much the plant needs and when, it’s more sustainable.”

DRIVERLESS FARMS

While self-driving vehicles have just begun motoring around cities — like the 5G autonomous buses recently adopted in Zhengzhou, China — they’ve been working the farm for decades. In fact, the first autonomous tractor dates back to 1997, when a prototype created perfectly straight beds accurate to within an inch. Today, some farmers still ride in the cab, but the tractor does most of the driving.

Agricultural robots (or agbots) are also being designed for use on the farm, helping farmers grow enough and reduce crop loss while offering alternatives in a labor crunch. Automated harvesters are able to identify and pick ripe apples, strawberries, and tomatoes, all without bruising. By 2024, these robots are forecast to navigate the farm to the tune of an estimated $5.7 billion agbot industry. That’s five times the market size of 2016.

MACHINE LEARNING, MACHINE FARMING

The connectivity of smart cities and farms brings with it mountains of data, and the increasing ability of computers to analyze it all.

In the city, machine learning will make a big difference for your morning commute. Thousands of cameras and sensors will use pattern recognition to control traffic lights, reduce congestion and cut travel time by as much as 25%.

In agriculture, computers will process a staggering number of inputs — including visual characteristics, chemical signatures, climate variables, and thermal images, to name just a few — learning how to better care for crops. New agbot prototypes currently being field tested can autonomously navigate the farm, using machine learning to identify all plant types and remove only the weeds.

Crop photos from the same robots, as well as drones and satellites, can also be used for detecting plant stress, disease, and pest infestation. In plant breeding applications, computers can be trained to identify the expression of traits sooner than the human eye. By comparing data points from millions of photos, these systems can learn to distinguish healthy plants — and desirable characteristics — from those that are showing early signs to the contrary.

THE FUTURE OF AGRICULTURE

Our cities and farms might be miles apart, but they’re much closer when it comes to using the latest advancements in connectivity, automation, and machine learning. Farmers, urban planners, data scientists, engineers, and many others continue to find new ways for data to help inform better decisions while doing more with less energy and fewer resources.

The future farm will work differently, and it might look a lot different too.

Mixed sowing — or the practice of planting different crops next to each other — is difficult today. Industrial-sized harvesters can’t handle it, and traditional methods favor economies of scale. But in the future, our concept of scale might change. Miniature agbots will be able to pair the ideal crop with the exact soil conditions in a precise location, returning months later to identify and harvest individual plants.

It’s more science than science fiction to Mark Young. “We can’t manage 10,000 acres of corn the way you do your backyard garden,” he says. “But with the advent of autonomous equipment, we might.”

This diverse approach will make fields unrecognizable by today’s standards. It will make pesticide use more efficient, conserve natural resources, and improve soil health. And it will increase harvests, helping to keep smart aisles in smart grocery stores in smart cities stocked.


Assista o vídeo: O futuro da agricultura pela ótica da evolução das gerações. Rodolfo Castro. TEDxObjetivoSorocaba (Fevereiro 2023).