Большие данные в интеллектуальном сельском хозяйстве: обзор

Интеллектуальное сельское хозяйство представляет собой направление, акцентирующее использование информационно-коммуникационных технологий в киберфизическом цикле управления сельскохозяйственным производством. Ожидается, что новые технологии, такие как Интернет вещей и облачные вычисления, будут способствовать развитию этого направления и внедрению большего числа роботов и систем искусственного интеллекта в сельское хозяйство. Это охватывается феноменом больших данных — огромными объемами разнообразных данных, которые могут собираться, анализироваться и использоваться для принятия решений. Цель данного обзора — получить представление о современном состоянии применения больших данных в интеллектуальном сельском хозяйстве и выявить связанные с этим социально-экономические проблемы, требующие решения. В рамках структурированного подхода была разработана концептуальная основа анализа, которая также может использоваться в будущих исследованиях по данной теме. Обзор показывает, что область применения больших данных в интеллектуальном сельском хозяйстве выходит за пределы первичного производства и охватывает всю цепочку поставок продовольствия. Большие данные используются для получения прогнозной информации о сельскохозяйственных операциях, принятия оперативных решений в реальном времени и реорганизации бизнес-процессов с целью создания принципиально новых бизнес-моделей. Поэтому ряд авторов предполагает, что большие данные приведут к существенным изменениям ролей и распределения власти между различными участниками существующих сетей продовольственных цепочек поставок. В среде заинтересованных сторон формируется своеобразная конкуренция между влиятельными технологическими компаниями, венчурными инвесторами, а также зачастую небольшими стартапами и новыми участниками рынка. Одновременно ряд государственных учреждений публикует открытые данные при условии гарантированного обеспечения конфиденциальности граждан. Будущее интеллектуального сельского хозяйства может развиваться в диапазоне двух крайних сценариев: 1) закрытые проприетарные системы, в которых фермер является частью высокоинтегрированной продовольственной цепочки поставок, или 2) открытые системы сотрудничества, в которых фермер и каждый другой участник сетевой цепочки обладают гибкостью при выборе деловых партнеров — как в технологической сфере, так и в сфере производства продовольствия. Дальнейшее развитие...