Introdução à IoT na Agricultura
Na era da Internet e dos dispositivos conectados, a Internet das Coisas (IoT) é a próxima grande novidade da indústria. Por outro lado, prevê-se que, nos próximos 30 anos, a população do mundo exceda 6 bilhões e a taxa de transferência incremental necessária para produzir alimentos para essa população seja de 70%. A incorporação de sistemas agrícolas inteligentes baseados na IoT é essencial para lidar com essa necessidade. Vamos dar uma olhada nos desafios enfrentados pelo setor agrícola e como a IoT é uma resposta para os problemas.
Desafios da indústria agrícola moderna e como a IoT é uma resposta?
Os principais desafios enfrentados pela agricultura e indústria agrícola podem ser classificados brevemente das seguintes maneiras
- Aquecimento global e mudanças ambientais
- Falta de mão de obra, uma enorme lacuna na oferta e demanda de mão de obra
- Falta de monitoramento adequado e necessidade de grande intervenção manual
- Desafios para analisar dados não estruturados em larga escala
Aplicações de IoT em agricultura inteligente e agricultura
A facilidade de conectividade com a Internet e a computação barata tornaram possível incorporar soluções de IoT na agricultura. A seguir, estão alguns dos casos de uso importantes da IoT no setor agrícola
1. Monitoramento de culturas em tempo real
Sensores inteligentes, detectores de movimento, câmeras inteligentes com detecção de movimento e detectores de luz permitem que os agricultores obtenham os dados em tempo real de suas fazendas para monitorar a qualidade de seus produtos e otimizar o gerenciamento de recursos.
2. Análise da IoT na agricultura
Os dados dos sensores inteligentes podem ser analisados para análise preditiva e tomada de decisão automatizada. Ajuda os agricultores a tomar decisões inteligentes e automatizadas, em vez de sistemas clássicos baseados em regras ou procedimentos manuais. A análise preditiva e o aprendizado de máquina podem ajudar os agricultores a lidar com condições climáticas extremas, como inundações, secas etc. A principal vantagem da análise da Internet das Coisas é a inclusão da qualidade, temperatura e umidade do solo como parâmetro.
3. Gestão de gado
Como a agricultura industrial depende fortemente da força de trabalho manual. Dadas as mudanças no cenário econômico global, o hiato de oferta e demanda está aumentando dia a dia. A pecuária é uma área que precisa de monitoramento regular. O rastreamento inteligente baseado na IoT pode ajudar os agricultores a obter as informações de estoque diretamente em seus dispositivos inteligentes. Ele permite que os agricultores manejem os estoques, detectando as fugas de combustão muito antes e separando as raças infectadas por não infectadas.
4. Casos de uso baseados em drones
Os drones de nível industrial também têm vários casos de uso em agricultura inteligente. Por um lado, os drones são usados para monitorar o ar, o solo, a qualidade da umidade e, por outro lado, podem ajudar em atividades físicas, como pulverização automatizada de fertilizantes, prevenção de quebras físicas nas fazendas, etc. Obviamente, existem alguns desafios na incorporação de drones nas fazendas, mas bem-sucedidos. casos de implantação e uso podem ajudar a reduzir significativamente a força de trabalho manual na agricultura.
5. Soluções inteligentes para o efeito estufa
As estufas são convencionalmente usadas para manter a atmosfera necessária para as plantas e esse processo exige monitoramento contínuo e intervenção manual. Soluções industriais de IoT podem ser incorporadas para automatizar esse processo. Os dados coletados por sensores inteligentes podem ser analisados automaticamente e sistemas baseados em aprendizado profundo podem ser implantados para tomar decisões e criar determinado clima automaticamente. Com esses sensores inteligentes, as variáveis climáticas e o consumo de água podem ser monitorados via SMS ou sistemas baseados em Wi-Fi.
6. Gestão inteligente de resíduos
Uma das principais diferenças entre agricultura e outra indústria é o valor dos resíduos industriais. Os resíduos biológicos produzidos na agricultura podem ser reutilizados para a fabricação de fertilizantes, as soluções de IoT podem ajudar a gerenciar o processo remotamente de maneira inteligente. Sensores inteligentes podem ser usados para medir a presença de produtos químicos tóxicos em resíduos e gerenciar o ciclo de vida agrícola adequado.
Tendências globais nas aplicações da Internet das coisas na agricultura
fonte: https://trends.google.com/trends/
O ciclo de vida típico de um caso de uso agrícola baseado no IoT Analytics
O ciclo de vida de um caso de uso típico baseado em IoT. Se analisarmos um caso de uso de amostra de análise de IoT, ele consiste nos seguintes estágios:
1. Seleção de sensores
A seleção de sensores difere de caso de uso para caso de uso. Por exemplo, os sensores necessários para o gerenciamento de gado são muito diferentes dos requisitos do sensor para um caso de uso inteligente com efeito de estufa.
2. Coleta de dados
Coleta de dados dos sensores implantados e convertê-los no formato necessário.
3. Tomada de decisões e implantação
Os dados coletados dos sensores podem ser usados para extrair insights e tomar decisões de negócios automatizadas. Depois de concluir um ciclo de vida adequado da ciência de dados, os modelos são implantados na nuvem ou nos servidores locais, conforme necessário.
4. Recalibração de modelos
Os resultados obtidos dos processos anteriores são monitorados e recalibrados com base no KPI de negócios e no desvio do resultado.
Conclusão
Neste artigo, discutimos os vários problemas enfrentados pelo setor agrícola e como a IoT industrial pode ajudar a mitigar os problemas. A IoT com aprendizado de máquina e visão computacional pode mudar o cenário industrial da agricultura inteligente. Também discutimos as várias fases de um caso de uso típico da IoT e as tendências globais da IoT no setor agrícola. Embora seja um fato que a escalabilidade dos casos de uso da IoT ainda seja muito limitada em comparação com outros setores, a incorporação do mesmo está se tornando essencial para o gerenciamento global de alimentos.
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