Dữ liệu lớn và Internet vạn vật thúc đẩy nông nghiệp chính xác - Quản trị kinh doanh | Trường Đại học Khánh Hòa
Dữ liệu lớn và Internet vạn vật thúc đẩy nông nghiệp chính xác - Quản trị kinh doanh | Trường Đại học Khánh Hòa được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!
Môn: Quản trị kinh doanh (Marketing) (QTKD 01)
Trường: Đại học Khánh Hòa
Thông tin:
Tác giả:
Tài liệu liên quan:
Preview text:
Case study 7: Dữ liệu lớn và Internet vạn vật thúc đẩy nông nghiệp chính xác
Đến năm 2050, ước tính thế giới sẽ có khoảng 9 tỷ người và để nuôi sống tất cả
những người này, sản lượng nông nghiệp sẽ cần phải tăng gấp đôi. Công nghệ thông
tin, dưới dạng Internet vạn vật (IoT), công nghệ di động và không dây, cũng như việc
thu thập và phân tích dữ liệu tự động có khả năng cung cấp một phần giải pháp cho vấn đề này.
Trường Cao đẳng Nông nghiệp của Đại học Purdue là một trong những tổ chức dẫn
đầu hướng tới việc canh tác dựa trên dữ liệu nhiều hơn. Trường đã phát triển một
mạng định hướng nông nghiệp với các thiết bị và cảm biến IoT tiên tiến cho phép các
nhà nghiên cứu nghiên cứu và cải thiện quá trình phát triển của cây trồng và sản xuất
lương thực. Theo Pat Smoker, giám đốc của Purdue Agricultural IT, ở West Lafayette,
Indiana, mọi quy trình từ trang trại đến bàn ăn đều có tiềm năng cải tiến thông qua
việc sử dụng công nghệ thông tin tốt hơn.
Đại học Nông nghiệp Purdue hợp tác với Hewlett Packard Enterprise (HPE) về
sáng kiến nông nghiệp kỹ thuật số. Vào mùa thu năm 2016, trường đại học đã bắt đầu
cài đặt mạng Internet vạn vật (IoT) trên trang trại nghiên cứu rộng 1.408 mẫu Anh của
mình, Trung tâm Nghiên cứu và Giáo dục Nông học (ACRE). Hệ thống thu thập hàng
terabyte dữ liệu hàng ngày từ các cảm biến, máy ảnh và đầu vào của con người. Để
thu thập, tổng hợp, xử lý và truyền khối lượng dữ liệu lớn như vậy trở lại siêu máy
tính HPE của Purdue, trường đại học đang triển khai kết hợp các công nghệ điện toán
biên và không dây (xem Chương 5 và 7). Chúng bao gồm các điểm truy cập Wi-Fi di
động chạy bằng năng lượng mặt trời, một tháp thời tiết thích ứng cung cấp kết nối tốc
độ cao trên toàn bộ cơ sở ACRE và PhenoRover, một phương tiện di động bán tự động
đi khắp các khu vực nghiên cứu của ACRE để thu thập dữ liệu thời gian thực từ cảm
biến dựa trên thực vật. Purdue cũng đang thử nghiệm máy bay không người lái để thu
thập dữ liệu về sự phát triển của thực vật. Các nhà nghiên cứu của ACRE có thể nhập
dữ liệu vào thiết bị di động tại chỗ và truyền chúng qua mạng không dây đến trung
tâm dữ liệu HPE để phân tích.
Trước đây, Đại học Purdue phải tìm ra cách truyền dữ liệu từ các cảm biến về
phòng thí nghiệm và chỉ định ai đó viết phần mềm để phân tích dữ liệu. Hệ thống mới
nhanh hơn và đáp ứng nhanh hơn. Ví dụ: các nhà nghiên cứu sử dụng thiết bị di động
tại hiện trường có thể truyền dữ liệu về sự phát triển của hạt giống trở lại phòng thí
nghiệm ACRE để phân tích tác động của mực nước, lượng phân bón và loại đất. Sau
đó, các phòng thí nghiệm có thể truyền đạt kết quả phân tích của họ trở lại hiện trường
để cho phép điều chỉnh nhanh chóng. Các hướng dẫn trên máy vi tính kiểm soát cách
máy gieo hạt và phun thuốc đưa hạt giống và chất dinh dưỡng vào đồng ruộng.
Dự án Purdue là một ví dụ về “nông nghiệp chính xác”, trong đó dữ liệu được
thu thập và phân tích bằng các công cụ kỹ thuật số đưa ra các quyết định về mức phân
bón, độ sâu gieo trồng và yêu cầu tưới tiêu cho các phần ruộng nhỏ hoặc từng cây
riêng lẻ và thiết bị tự động có thể áp dụng điều trị lý tưởng cho cỏ dại cụ thể.
Các công ty nông nghiệp lớn như Monsanto và DuPont là những công ty lớn
trong lĩnh vực nông nghiệp chính xác, cung cấp phân tích dữ liệu trên máy vi tính và
khuyến nghị trồng trọt cho những người nông dân sử dụng hạt giống, phân bón và
thuốc diệt cỏ của họ. Người nông dân cung cấp dữ liệu về ranh giới cánh đồng của
trang trại mình, năng suất cây trồng trước đây và điều kiện đất đai cho các công ty này
hoặc một công ty phân tích dữ liệu nông nghiệp khác. Công ty này sẽ phân tích dữ liệu
cùng với các dữ liệu khác mà họ đã thu thập được về điều kiện thời tiết và loại đất
trong hoạt động của hạt giống. Những khu vực khác nhau. Sau đó, công ty thực hiện
phân tích dữ liệu sẽ gửi một tệp máy tính với các khuyến nghị trở lại cho người nông
dân, người này sẽ tải dữ liệu lên thiết bị trồng trọt trên máy vi tính và tuân theo các
khuyến nghị khi họ trồng trọt trên cánh đồng. Ví dụ: các khuyến nghị có thể yêu cầu
một nông dân trồng ngô ở Iowa giảm số lượng hạt gieo trên một mẫu Anh hoặc gieo
nhiều hạt hơn trên một mẫu Anh ở những phần cụ thể của cánh đồng có khả năng
trồng nhiều ngô hơn. Người nông dân cũng có thể nhận được lời khuyên về loại hạt
giống chính xác để trồng ở các khu vực khác nhau và lượng phân bón cần bón. Ngoài
việc tạo ra năng suất cây trồng cao hơn, nông dân sử dụng phân bón, nước và năng
lượng để vận hành thiết bị chính xác hơn ít lãng phí hơn và điều này cũng thúc đẩy sức khỏe của hành tinh. Câu hỏi:
1. Công nghệ thông tin đang thay đổi cách nông dân điều hành công việc kinh
doanh của họ như thế nào?
2. Nông nghiệp chính xác đang thay đổi quá trình ra quyết định như thế nào?
3. Cho ví dụ về hai quyết định có thể được cải thiện bằng cách sử dụng nông nghiệp chính xác.