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Cambiando el futuro de la agricultura global: una entrevista con Mark Holderness

Cambiando el futuro de la agricultura global: una entrevista con Mark Holderness


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Este año, Food Tank se ha asociado con el Foro Global de Investigación Agrícola (GFAR) para mostrar los desafíos y desarrollos para los pequeños agricultores durante el Año Internacional de la Agricultura Familiar. Food Tank recientemente tuvo la oportunidad de hablar con el Dr. Mark Holderness sobre los objetivos, desafíos e iniciativas actuales de GFAR para mejorar la agricultura global.


Qué están aprendiendo las ciudades inteligentes de las granjas inteligentes

Las ciudades de todo el mundo se están volviendo más inteligentes. Las luces de las calles en lugares como San Diego ya se están apagando y ahorrando energía cuando los vehículos y los peatones no están cerca. Pronto, los botes de basura conectados le dirán a los transportistas de basura cuándo deben vaciarse, optimizando las rutas de recolección. Los edificios inteligentes notificarán al personal de mantenimiento sobre las inminentes necesidades de reparación. Y los lugares de estacionamiento encontrarte, en lugar de al revés.

Ideas inteligentes como estas no se limitan a los límites de la ciudad. También están trabajando en zonas rurales agrícolas, ayudando a que la agricultura sea cada día más eficiente y eficaz. De hecho, algunas de las innovaciones que hacen que las ciudades inteligentes sean tan inteligentes, como los sensores, la conectividad de IoT y los vehículos autónomos, se plantearon en la granja.

TECNOLOGÍA DE PRECISIÓN EN AGRICULTURA

En la ciudad, las redes inteligentes suministran energía cuando y donde se necesita, basándose en datos en tiempo real de una red de sensores. El sistema monitorea el uso de electricidad, reportando escasez o cortes instantáneamente, mientras que los relés e interruptores inteligentes desvían la energía automáticamente alrededor de los problemas. Todo está diseñado para hacer que la red eléctrica sea más resistente y más confiable, utilizando menos energía.

El mismo tipo de optimización de recursos y tecnología está ocurriendo en la agricultura moderna. Los drones, satélites y sensores remotos brindan a los agricultores información detallada sobre cada rincón de su operación, incluida la humedad del suelo, los niveles de nutrición, la salinidad, los datos de cosecha y más. “Solíamos hablar de la agricultura con los pies como este concepto radicalmente nuevo”, dice Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation. "Y ahora estamos prácticamente cultivando por semilla". Los conocimientos se pueden utilizar para hacer cosas como guiar automáticamente los sistemas de aplicación de dosis variable, incluido el riego por goteo. Al igual que la red inteligente, el riego de tasa variable suministra agua a pedido y solo donde se necesita.

"Solíamos hablar de la agricultura por los pies como este concepto radicalmente nuevo, y ahora estamos prácticamente cultivando por la semilla".

Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation

La información también puede ayudar a crear un mapa de campo digital de las condiciones del suelo y un plan personalizado para el agricultor. "Estamos utilizando modelos de IA para hacer una recomendación de qué semillas se deben plantar y dónde se deben plantar", explica Young. Cuando se utiliza con la guía del tractor GPS y los implementos inteligentes, los agricultores pueden aplicar la cantidad exacta de nutrición, control de plagas y otros recursos precisamente cuando y donde se necesiten.

“No solo es mejor para el agricultor”, agrega Young. "Si podemos ser más prescriptivos y ayudar al agricultor a comprender exactamente cuánto necesita la planta y cuándo, es más sostenible".

GRANJAS SIN CONDUCTOR

Si bien los vehículos autónomos apenas han comenzado a circular por las ciudades, como los autobuses autónomos 5G adoptados recientemente en Zhengzhou, China, han estado trabajando en la granja durante décadas. De hecho, el primer tractor autónomo se remonta a 1997, cuando un prototipo creó camas perfectamente rectas con una precisión de una pulgada. Hoy en día, algunos agricultores todavía viajan en la cabina, pero el tractor hace la mayor parte de la conducción.

Los robots agrícolas (o agbots) también se están diseñando para su uso en la granja, lo que ayuda a los agricultores a cultivar lo suficiente y reducir la pérdida de cultivos al tiempo que ofrecen alternativas en una escasez de mano de obra. Las cosechadoras automáticas pueden identificar y recoger manzanas, fresas y tomates maduros, todo sin magulladuras. Para 2024, se pronostica que estos robots navegarán por la granja al ritmo de una industria de robots agrícolas estimada en $ 5.7 mil millones. Eso es cinco veces el tamaño del mercado de 2016.

APRENDIZAJE MÁQUINA, AGRICULTURA MÁQUINA

La conectividad de las ciudades y las granjas inteligentes trae consigo montañas de datos y la capacidad cada vez mayor de las computadoras para analizarlo todo.

En la ciudad, el aprendizaje automático marcará una gran diferencia en su viaje diario al trabajo. Miles de cámaras y sensores utilizarán el reconocimiento de patrones para controlar los semáforos, reducir la congestión y reducir el tiempo de viaje hasta en un 25%.

En la agricultura, las computadoras procesarán una cantidad asombrosa de insumos, incluidas características visuales, firmas químicas, variables climáticas e imágenes térmicas, por nombrar solo algunas, aprendiendo cómo cuidar mejor los cultivos. Los nuevos prototipos de agbot que se están probando actualmente en el campo pueden navegar de forma autónoma por la granja, utilizando el aprendizaje automático para identificar todos los tipos de plantas y eliminar solo las malas hierbas.

Las fotos de cultivos de los mismos robots, así como de drones y satélites, también se pueden utilizar para detectar el estrés de las plantas, las enfermedades y la infestación de plagas. En las aplicaciones de fitomejoramiento, las computadoras se pueden entrenar para identificar la expresión de rasgos antes que el ojo humano. Al comparar los puntos de datos de millones de fotos, estos sistemas pueden aprender a distinguir las plantas sanas (y las características deseables) de aquellas que muestran señales tempranas de lo contrario.

EL FUTURO DE LA AGRICULTURA

Nuestras ciudades y granjas pueden estar a kilómetros de distancia, pero están mucho más cerca cuando se trata de utilizar los últimos avances en conectividad, automatización y aprendizaje automático. Los agricultores, los planificadores urbanos, los científicos de datos, los ingenieros y muchos otros continúan encontrando nuevas formas de que los datos ayuden a tomar mejores decisiones mientras hacen más con menos energía y menos recursos.

La granja del futuro funcionará de manera diferente y también podría verse muy diferente.

La siembra mixta, o la práctica de plantar diferentes cultivos uno al lado del otro, es difícil hoy en día. Las cosechadoras de tamaño industrial no pueden manejarlo y los métodos tradicionales favorecen las economías de escala. Pero en el futuro, nuestro concepto de escala podría cambiar. Los agbots en miniatura podrán emparejar el cultivo ideal con las condiciones exactas del suelo en un lugar preciso, regresando meses después para identificar y cosechar plantas individuales.

Es más ciencia que ciencia ficción para Mark Young. "No podemos administrar 10,000 acres de maíz de la manera en que lo hace en el jardín de su patio trasero", dice. "Pero con la llegada de los equipos autónomos, podríamos hacerlo".

Este enfoque diverso hará que los campos sean irreconocibles según los estándares actuales. Hará que el uso de pesticidas sea más eficiente, conservará los recursos naturales y mejorará la salud del suelo. Y aumentará las cosechas, lo que ayudará a mantener abastecidos los pasillos inteligentes en las tiendas de comestibles inteligentes en las ciudades inteligentes.


Qué están aprendiendo las ciudades inteligentes de las granjas inteligentes

Las ciudades de todo el mundo se están volviendo más inteligentes. Las luces de las calles en lugares como San Diego ya se están apagando y ahorrando energía cuando los vehículos y los peatones no están cerca. Pronto, los botes de basura conectados le dirán a los transportistas de basura cuándo deben vaciarse, optimizando las rutas de recolección. Los edificios inteligentes notificarán al personal de mantenimiento sobre las inminentes necesidades de reparación. Y los lugares de estacionamiento encontrarte, en lugar de al revés.

Ideas inteligentes como estas no se limitan a los límites de la ciudad. También están trabajando en zonas rurales agrícolas, ayudando a que la agricultura sea cada día más eficiente y eficaz. De hecho, algunas de las innovaciones que hacen que las ciudades inteligentes sean tan inteligentes, como los sensores, la conectividad de IoT y los vehículos autónomos, se plantearon en la granja.

TECNOLOGÍA DE PRECISIÓN EN AGRICULTURA

En la ciudad, las redes inteligentes suministran energía cuando y donde se necesita, basándose en datos en tiempo real de una red de sensores. El sistema monitorea el uso de electricidad, reportando escasez o cortes instantáneamente, mientras que los relés e interruptores inteligentes desvían la energía automáticamente alrededor de los problemas. Todo está diseñado para hacer que la red eléctrica sea más resistente y más confiable, utilizando menos energía.

El mismo tipo de optimización de recursos y tecnología está ocurriendo en la agricultura moderna. Los drones, satélites y sensores remotos brindan a los agricultores información detallada sobre cada rincón de su operación, incluida la humedad del suelo, los niveles de nutrición, la salinidad, los datos de cosecha y más. “Solíamos hablar de la agricultura con los pies como este concepto radicalmente nuevo”, dice Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation. "Y ahora estamos prácticamente cultivando por semilla". Los conocimientos se pueden utilizar para hacer cosas como guiar automáticamente los sistemas de aplicación de dosis variable, incluido el riego por goteo. Al igual que la red inteligente, el riego de tasa variable suministra agua a pedido y solo donde se necesita.

"Solíamos hablar de la agricultura por los pies como este concepto radicalmente nuevo, y ahora estamos prácticamente cultivando por la semilla".

Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation

La información también puede ayudar a crear un mapa de campo digital de las condiciones del suelo y un plan personalizado para el agricultor. "Estamos utilizando modelos de IA para hacer una recomendación de qué semillas se deben plantar y dónde se deben plantar", explica Young. Cuando se utiliza con la guía del tractor GPS y los implementos inteligentes, los agricultores pueden aplicar la cantidad exacta de nutrición, control de plagas y otros recursos precisamente cuando y donde se necesiten.

“No solo es mejor para el agricultor”, agrega Young. "Si podemos ser más prescriptivos y ayudar al agricultor a comprender exactamente cuánto necesita la planta y cuándo, es más sostenible".

GRANJAS SIN CONDUCTOR

Si bien los vehículos autónomos apenas han comenzado a circular por las ciudades, como los autobuses autónomos 5G adoptados recientemente en Zhengzhou, China, han estado trabajando en la granja durante décadas. De hecho, el primer tractor autónomo se remonta a 1997, cuando un prototipo creó camas perfectamente rectas con una precisión de una pulgada. Hoy en día, algunos agricultores todavía viajan en la cabina, pero el tractor hace la mayor parte de la conducción.

Los robots agrícolas (o agbots) también se están diseñando para su uso en la granja, lo que ayuda a los agricultores a cultivar lo suficiente y reducir la pérdida de cultivos al tiempo que ofrecen alternativas en una escasez de mano de obra. Las cosechadoras automáticas pueden identificar y recoger manzanas, fresas y tomates maduros, todo sin magulladuras. Para 2024, se pronostica que estos robots navegarán por la granja al ritmo de una industria de robots agrícolas estimada en $ 5.7 mil millones. Eso es cinco veces el tamaño del mercado de 2016.

APRENDIZAJE MÁQUINA, AGRICULTURA MÁQUINA

La conectividad de las ciudades y las granjas inteligentes trae consigo montañas de datos y la capacidad cada vez mayor de las computadoras para analizarlo todo.

En la ciudad, el aprendizaje automático marcará una gran diferencia en su viaje diario al trabajo. Miles de cámaras y sensores utilizarán el reconocimiento de patrones para controlar los semáforos, reducir la congestión y reducir el tiempo de viaje hasta en un 25%.

En la agricultura, las computadoras procesarán una cantidad asombrosa de insumos, incluidas características visuales, firmas químicas, variables climáticas e imágenes térmicas, por nombrar solo algunas, aprendiendo cómo cuidar mejor los cultivos. Los nuevos prototipos de agbot que se están probando actualmente en el campo pueden navegar de forma autónoma por la granja, utilizando el aprendizaje automático para identificar todos los tipos de plantas y eliminar solo las malas hierbas.

Las fotos de cultivos de los mismos robots, así como de drones y satélites, también se pueden utilizar para detectar el estrés de las plantas, las enfermedades y la infestación de plagas. En las aplicaciones de fitomejoramiento, las computadoras se pueden entrenar para identificar la expresión de rasgos antes que el ojo humano. Al comparar los puntos de datos de millones de fotos, estos sistemas pueden aprender a distinguir las plantas sanas (y las características deseables) de aquellas que muestran señales tempranas de lo contrario.

EL FUTURO DE LA AGRICULTURA

Nuestras ciudades y granjas pueden estar a kilómetros de distancia, pero están mucho más cerca cuando se trata de utilizar los últimos avances en conectividad, automatización y aprendizaje automático. Los agricultores, los planificadores urbanos, los científicos de datos, los ingenieros y muchos otros continúan encontrando nuevas formas de que los datos ayuden a tomar mejores decisiones mientras hacen más con menos energía y menos recursos.

La granja del futuro funcionará de manera diferente y también podría verse muy diferente.

La siembra mixta, o la práctica de plantar diferentes cultivos uno al lado del otro, es difícil hoy en día. Las cosechadoras de tamaño industrial no pueden manejarlo y los métodos tradicionales favorecen las economías de escala. Pero en el futuro, nuestro concepto de escala podría cambiar. Los agbots en miniatura podrán emparejar el cultivo ideal con las condiciones exactas del suelo en un lugar preciso, regresando meses después para identificar y cosechar plantas individuales.

Es más ciencia que ciencia ficción para Mark Young. "No podemos administrar 10,000 acres de maíz de la manera en que lo hace en el jardín de su patio trasero", dice. "Pero con la llegada de los equipos autónomos, podríamos hacerlo".

Este enfoque diverso hará que los campos sean irreconocibles según los estándares actuales. Hará que el uso de pesticidas sea más eficiente, conservará los recursos naturales y mejorará la salud del suelo. Y aumentará las cosechas, lo que ayudará a mantener abastecidos los pasillos inteligentes en las tiendas de comestibles inteligentes en las ciudades inteligentes.


Qué están aprendiendo las ciudades inteligentes de las granjas inteligentes

Las ciudades de todo el mundo se están volviendo más inteligentes. Las luces de las calles en lugares como San Diego ya se están apagando y ahorrando energía cuando los vehículos y los peatones no están cerca. Pronto, los botes de basura conectados le dirán a los transportistas de basura cuándo deben vaciarse, optimizando las rutas de recolección. Los edificios inteligentes notificarán al personal de mantenimiento sobre las inminentes necesidades de reparación. Y los lugares de estacionamiento encontrarte, en lugar de al revés.

Ideas inteligentes como estas no se limitan a los límites de la ciudad. También están trabajando en zonas rurales agrícolas, ayudando a que la agricultura sea cada día más eficiente y eficaz. De hecho, algunas de las innovaciones que hacen que las ciudades inteligentes sean tan inteligentes, como los sensores, la conectividad de IoT y los vehículos autónomos, se plantearon en la granja.

TECNOLOGÍA DE PRECISIÓN EN AGRICULTURA

En la ciudad, las redes inteligentes suministran energía cuando y donde se necesita, basándose en datos en tiempo real de una red de sensores. El sistema monitorea el uso de electricidad, reportando escasez o cortes instantáneamente, mientras que los relés e interruptores inteligentes desvían la energía automáticamente alrededor de los problemas. Todo está diseñado para hacer que la red eléctrica sea más resistente y más confiable, utilizando menos energía.

El mismo tipo de optimización de recursos y tecnología está ocurriendo en la agricultura moderna. Los drones, satélites y sensores remotos brindan a los agricultores información detallada sobre cada rincón de su operación, incluida la humedad del suelo, los niveles de nutrición, la salinidad, los datos de cosecha y más. “Solíamos hablar de la agricultura con los pies como este concepto radicalmente nuevo”, dice Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation. "Y ahora estamos prácticamente cultivando por semilla". Los conocimientos se pueden utilizar para hacer cosas como guiar automáticamente los sistemas de aplicación de dosis variable, incluido el riego por goteo. Al igual que la red inteligente, el riego de tasa variable suministra agua a pedido y solo donde se necesita.

"Solíamos hablar de la agricultura por los pies como este concepto radicalmente nuevo, y ahora estamos prácticamente cultivando por la semilla".

Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation

La información también puede ayudar a crear un mapa de campo digital de las condiciones del suelo y un plan personalizado para el agricultor. "Estamos utilizando modelos de IA para hacer una recomendación de qué semillas se deben plantar y dónde se deben plantar", explica Young. Cuando se utiliza con la guía del tractor GPS y los implementos inteligentes, los agricultores pueden aplicar la cantidad exacta de nutrición, control de plagas y otros recursos precisamente cuando y donde se necesiten.

“No solo es mejor para el agricultor”, agrega Young. "Si podemos ser más prescriptivos y ayudar al agricultor a comprender exactamente cuánto necesita la planta y cuándo, es más sostenible".

GRANJAS SIN CONDUCTOR

Si bien los vehículos autónomos apenas han comenzado a circular por las ciudades, como los autobuses autónomos 5G adoptados recientemente en Zhengzhou, China, han estado trabajando en la granja durante décadas. De hecho, el primer tractor autónomo se remonta a 1997, cuando un prototipo creó camas perfectamente rectas con una precisión de una pulgada. Hoy en día, algunos agricultores todavía viajan en la cabina, pero el tractor hace la mayor parte de la conducción.

Los robots agrícolas (o agbots) también se están diseñando para su uso en la granja, lo que ayuda a los agricultores a cultivar lo suficiente y reducir la pérdida de cultivos al tiempo que ofrecen alternativas en una escasez de mano de obra. Las cosechadoras automáticas pueden identificar y recoger manzanas, fresas y tomates maduros, todo sin magulladuras. Para 2024, se pronostica que estos robots navegarán por la granja al ritmo de una industria de robots agrícolas estimada en $ 5.7 mil millones. Eso es cinco veces el tamaño del mercado de 2016.

APRENDIZAJE MÁQUINA, AGRICULTURA MÁQUINA

La conectividad de las ciudades y las granjas inteligentes trae consigo montañas de datos y la capacidad cada vez mayor de las computadoras para analizarlo todo.

En la ciudad, el aprendizaje automático marcará una gran diferencia en su viaje diario al trabajo. Miles de cámaras y sensores utilizarán el reconocimiento de patrones para controlar los semáforos, reducir la congestión y reducir el tiempo de viaje hasta en un 25%.

En la agricultura, las computadoras procesarán una cantidad asombrosa de insumos, incluidas características visuales, firmas químicas, variables climáticas e imágenes térmicas, por nombrar solo algunas, aprendiendo cómo cuidar mejor los cultivos. Los nuevos prototipos de agbot que se están probando actualmente en el campo pueden navegar de forma autónoma por la granja, utilizando el aprendizaje automático para identificar todos los tipos de plantas y eliminar solo las malas hierbas.

Las fotos de cultivos de los mismos robots, así como de drones y satélites, también se pueden utilizar para detectar el estrés de las plantas, las enfermedades y la infestación de plagas. En las aplicaciones de fitomejoramiento, las computadoras se pueden entrenar para identificar la expresión de rasgos antes que el ojo humano. Al comparar los puntos de datos de millones de fotos, estos sistemas pueden aprender a distinguir las plantas sanas (y las características deseables) de aquellas que muestran señales tempranas de lo contrario.

EL FUTURO DE LA AGRICULTURA

Nuestras ciudades y granjas pueden estar a kilómetros de distancia, pero están mucho más cerca cuando se trata de utilizar los últimos avances en conectividad, automatización y aprendizaje automático. Los agricultores, los planificadores urbanos, los científicos de datos, los ingenieros y muchos otros continúan encontrando nuevas formas de que los datos ayuden a tomar mejores decisiones mientras hacen más con menos energía y menos recursos.

La granja del futuro funcionará de manera diferente y también podría verse muy diferente.

La siembra mixta, o la práctica de plantar diferentes cultivos uno al lado del otro, es difícil hoy en día. Las cosechadoras de tamaño industrial no pueden manejarlo y los métodos tradicionales favorecen las economías de escala. Pero en el futuro, nuestro concepto de escala podría cambiar. Los agbots en miniatura podrán emparejar el cultivo ideal con las condiciones exactas del suelo en un lugar preciso, regresando meses después para identificar y cosechar plantas individuales.

Es más ciencia que ciencia ficción para Mark Young. "No podemos administrar 10,000 acres de maíz de la manera en que lo hace en el jardín de su patio trasero", dice. "Pero con la llegada de los equipos autónomos, podríamos hacerlo".

Este enfoque diverso hará que los campos sean irreconocibles según los estándares actuales. Hará que el uso de pesticidas sea más eficiente, conservará los recursos naturales y mejorará la salud del suelo. Y aumentará las cosechas, lo que ayudará a mantener abastecidos los pasillos inteligentes en las tiendas de comestibles inteligentes en las ciudades inteligentes.


Qué están aprendiendo las ciudades inteligentes de las granjas inteligentes

Las ciudades de todo el mundo se están volviendo más inteligentes. Las luces de las calles en lugares como San Diego ya se están apagando y ahorrando energía cuando los vehículos y los peatones no están cerca. Pronto, los botes de basura conectados le dirán a los transportistas de basura cuándo deben vaciarse, optimizando las rutas de recolección. Los edificios inteligentes notificarán al personal de mantenimiento sobre las inminentes necesidades de reparación. Y los lugares de estacionamiento encontrarte, en lugar de al revés.

Ideas inteligentes como estas no se limitan a los límites de la ciudad. También están trabajando en zonas rurales agrícolas, ayudando a que la agricultura sea cada día más eficiente y eficaz. De hecho, algunas de las innovaciones que hacen que las ciudades inteligentes sean tan inteligentes, como los sensores, la conectividad de IoT y los vehículos autónomos, se plantearon en la granja.

TECNOLOGÍA DE PRECISIÓN EN AGRICULTURA

En la ciudad, las redes inteligentes suministran energía cuando y donde se necesita, basándose en datos en tiempo real de una red de sensores. El sistema monitorea el uso de electricidad, reportando escasez o cortes instantáneamente, mientras que los relés e interruptores inteligentes desvían la energía automáticamente alrededor de los problemas. Todo está diseñado para hacer que la red eléctrica sea más resistente y más confiable, utilizando menos energía.

El mismo tipo de optimización de recursos y tecnología está ocurriendo en la agricultura moderna. Los drones, satélites y sensores remotos brindan a los agricultores información detallada sobre cada rincón de su operación, incluida la humedad del suelo, los niveles de nutrición, la salinidad, los datos de cosecha y más. “Solíamos hablar de la agricultura con los pies como este concepto radicalmente nuevo”, dice Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation. "Y ahora estamos prácticamente cultivando por semilla". Los conocimientos se pueden utilizar para hacer cosas como guiar automáticamente los sistemas de aplicación de dosis variable, incluido el riego por goteo. Al igual que la red inteligente, el riego de tasa variable suministra agua a pedido y solo donde se necesita.

"Solíamos hablar de la agricultura por los pies como este concepto radicalmente nuevo, y ahora estamos prácticamente cultivando por la semilla".

Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation

La información también puede ayudar a crear un mapa de campo digital de las condiciones del suelo y un plan personalizado para el agricultor. "Estamos utilizando modelos de IA para hacer una recomendación de qué semillas se deben plantar y dónde se deben plantar", explica Young. Cuando se utiliza con la guía del tractor GPS y los implementos inteligentes, los agricultores pueden aplicar la cantidad exacta de nutrición, control de plagas y otros recursos precisamente cuando y donde se necesiten.

“No solo es mejor para el agricultor”, agrega Young. "Si podemos ser más prescriptivos y ayudar al agricultor a comprender exactamente cuánto necesita la planta y cuándo, es más sostenible".

GRANJAS SIN CONDUCTOR

Si bien los vehículos autónomos apenas han comenzado a circular por las ciudades, como los autobuses autónomos 5G adoptados recientemente en Zhengzhou, China, han estado trabajando en la granja durante décadas. De hecho, el primer tractor autónomo se remonta a 1997, cuando un prototipo creó camas perfectamente rectas con una precisión de una pulgada. Hoy en día, algunos agricultores todavía viajan en la cabina, pero el tractor hace la mayor parte de la conducción.

Los robots agrícolas (o agbots) también se están diseñando para su uso en la granja, lo que ayuda a los agricultores a cultivar lo suficiente y reducir la pérdida de cultivos al tiempo que ofrecen alternativas en una escasez de mano de obra. Las cosechadoras automáticas pueden identificar y recoger manzanas, fresas y tomates maduros, todo sin magulladuras. Para 2024, se pronostica que estos robots navegarán por la granja al ritmo de una industria de robots agrícolas estimada en $ 5.7 mil millones. Eso es cinco veces el tamaño del mercado de 2016.

APRENDIZAJE MÁQUINA, AGRICULTURA MÁQUINA

La conectividad de las ciudades y las granjas inteligentes trae consigo montañas de datos y la capacidad cada vez mayor de las computadoras para analizarlo todo.

En la ciudad, el aprendizaje automático marcará una gran diferencia en su viaje diario al trabajo. Miles de cámaras y sensores utilizarán el reconocimiento de patrones para controlar los semáforos, reducir la congestión y reducir el tiempo de viaje hasta en un 25%.

En la agricultura, las computadoras procesarán una cantidad asombrosa de insumos, incluidas características visuales, firmas químicas, variables climáticas e imágenes térmicas, por nombrar solo algunas, aprendiendo cómo cuidar mejor los cultivos. Los nuevos prototipos de agbot que se están probando actualmente en el campo pueden navegar de forma autónoma por la granja, utilizando el aprendizaje automático para identificar todos los tipos de plantas y eliminar solo las malas hierbas.

Las fotos de cultivos de los mismos robots, así como de drones y satélites, también se pueden utilizar para detectar el estrés de las plantas, las enfermedades y la infestación de plagas. En las aplicaciones de fitomejoramiento, las computadoras se pueden entrenar para identificar la expresión de rasgos antes que el ojo humano. Al comparar los puntos de datos de millones de fotos, estos sistemas pueden aprender a distinguir las plantas sanas (y las características deseables) de aquellas que muestran señales tempranas de lo contrario.

EL FUTURO DE LA AGRICULTURA

Nuestras ciudades y granjas pueden estar a kilómetros de distancia, pero están mucho más cerca cuando se trata de utilizar los últimos avances en conectividad, automatización y aprendizaje automático. Los agricultores, los planificadores urbanos, los científicos de datos, los ingenieros y muchos otros continúan encontrando nuevas formas de que los datos ayuden a tomar mejores decisiones mientras hacen más con menos energía y menos recursos.

La granja del futuro funcionará de manera diferente y también podría verse muy diferente.

La siembra mixta, o la práctica de plantar diferentes cultivos uno al lado del otro, es difícil hoy en día. Las cosechadoras de tamaño industrial no pueden manejarlo y los métodos tradicionales favorecen las economías de escala. Pero en el futuro, nuestro concepto de escala podría cambiar. Los agbots en miniatura podrán emparejar el cultivo ideal con las condiciones exactas del suelo en un lugar preciso, regresando meses después para identificar y cosechar plantas individuales.

Es más ciencia que ciencia ficción para Mark Young. "No podemos administrar 10,000 acres de maíz de la manera en que lo hace en el jardín de su patio trasero", dice. "Pero con la llegada de los equipos autónomos, podríamos hacerlo".

Este enfoque diverso hará que los campos sean irreconocibles según los estándares actuales. Hará que el uso de pesticidas sea más eficiente, conservará los recursos naturales y mejorará la salud del suelo. Y aumentará las cosechas, lo que ayudará a mantener abastecidos los pasillos inteligentes en las tiendas de comestibles inteligentes en las ciudades inteligentes.


Qué están aprendiendo las ciudades inteligentes de las granjas inteligentes

Las ciudades de todo el mundo se están volviendo más inteligentes. Las luces de las calles en lugares como San Diego ya se están apagando y ahorrando energía cuando los vehículos y los peatones no están cerca. Pronto, los botes de basura conectados le dirán a los transportistas de basura cuándo deben vaciarse, optimizando las rutas de recolección. Los edificios inteligentes notificarán al personal de mantenimiento sobre las inminentes necesidades de reparación. Y los lugares de estacionamiento encontrarte, en lugar de al revés.

Ideas inteligentes como estas no se limitan a los límites de la ciudad. También están trabajando en zonas rurales agrícolas, ayudando a que la agricultura sea cada día más eficiente y eficaz. De hecho, algunas de las innovaciones que hacen que las ciudades inteligentes sean tan inteligentes, como los sensores, la conectividad de IoT y los vehículos autónomos, se plantearon en la granja.

TECNOLOGÍA DE PRECISIÓN EN AGRICULTURA

En la ciudad, las redes inteligentes suministran energía cuando y donde se necesita, basándose en datos en tiempo real de una red de sensores. El sistema monitorea el uso de electricidad, reportando escasez o cortes instantáneamente, mientras que los relés e interruptores inteligentes desvían la energía automáticamente alrededor de los problemas. Todo está diseñado para hacer que la red eléctrica sea más resistente y más confiable, utilizando menos energía.

El mismo tipo de optimización de recursos y tecnología está ocurriendo en la agricultura moderna. Los drones, satélites y sensores remotos brindan a los agricultores información detallada sobre cada rincón de su operación, incluida la humedad del suelo, los niveles de nutrición, la salinidad, los datos de cosecha y más. “Solíamos hablar de la agricultura con los pies como este concepto radicalmente nuevo”, dice Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation. "Y ahora estamos prácticamente cultivando por semilla". Los conocimientos se pueden utilizar para hacer cosas como guiar automáticamente los sistemas de aplicación de dosis variable, incluido el riego por goteo. Al igual que la red inteligente, el riego de tasa variable suministra agua a pedido y solo donde se necesita.

"Solíamos hablar de la agricultura por los pies como este concepto radicalmente nuevo, y ahora estamos prácticamente cultivando por la semilla".

Mark Young, director de tecnología de The Climate Corporation

La información también puede ayudar a crear un mapa de campo digital de las condiciones del suelo y un plan personalizado para el agricultor. "Estamos utilizando modelos de IA para hacer una recomendación de qué semillas se deben plantar y dónde se deben plantar", explica Young. Cuando se utiliza con la guía del tractor GPS y los implementos inteligentes, los agricultores pueden aplicar la cantidad exacta de nutrición, control de plagas y otros recursos precisamente cuando y donde se necesiten.

“No solo es mejor para el agricultor”, agrega Young. "Si podemos ser más prescriptivos y ayudar al agricultor a comprender exactamente cuánto necesita la planta y cuándo, es más sostenible".

GRANJAS SIN CONDUCTOR

Si bien los vehículos autónomos apenas han comenzado a circular por las ciudades, como los autobuses autónomos 5G adoptados recientemente en Zhengzhou, China, han estado trabajando en la granja durante décadas. De hecho, el primer tractor autónomo se remonta a 1997, cuando un prototipo creó camas perfectamente rectas con una precisión de una pulgada. Hoy en día, algunos agricultores todavía viajan en la cabina, pero el tractor hace la mayor parte de la conducción.

Los robots agrícolas (o agbots) también se están diseñando para su uso en la granja, lo que ayuda a los agricultores a cultivar lo suficiente y reducir la pérdida de cultivos al tiempo que ofrecen alternativas en una escasez de mano de obra. Las cosechadoras automáticas pueden identificar y recoger manzanas, fresas y tomates maduros, todo sin magulladuras. Para 2024, se pronostica que estos robots navegarán por la granja al ritmo de una industria de robots agrícolas estimada en $ 5.7 mil millones. Eso es cinco veces el tamaño del mercado de 2016.

APRENDIZAJE MÁQUINA, AGRICULTURA MÁQUINA

La conectividad de las ciudades y las granjas inteligentes trae consigo montañas de datos y la capacidad cada vez mayor de las computadoras para analizarlo todo.

En la ciudad, el aprendizaje automático marcará una gran diferencia en su viaje diario al trabajo. Miles de cámaras y sensores utilizarán el reconocimiento de patrones para controlar los semáforos, reducir la congestión y reducir el tiempo de viaje hasta en un 25%.

En la agricultura, las computadoras procesarán una cantidad asombrosa de insumos, incluidas características visuales, firmas químicas, variables climáticas e imágenes térmicas, por nombrar solo algunas, aprendiendo cómo cuidar mejor los cultivos. Los nuevos prototipos de agbot que se están probando actualmente en el campo pueden navegar de forma autónoma por la granja, utilizando el aprendizaje automático para identificar todos los tipos de plantas y eliminar solo las malas hierbas.

Las fotos de cultivos de los mismos robots, así como de drones y satélites, también se pueden utilizar para detectar el estrés de las plantas, las enfermedades y la infestación de plagas. En las aplicaciones de fitomejoramiento, las computadoras se pueden entrenar para identificar la expresión de rasgos antes que el ojo humano. Al comparar los puntos de datos de millones de fotos, estos sistemas pueden aprender a distinguir las plantas sanas (y las características deseables) de aquellas que muestran señales tempranas de lo contrario.

EL FUTURO DE LA AGRICULTURA

Nuestras ciudades y granjas pueden estar a kilómetros de distancia, pero están mucho más cerca cuando se trata de utilizar los últimos avances en conectividad, automatización y aprendizaje automático. Los agricultores, los planificadores urbanos, los científicos de datos, los ingenieros y muchos otros continúan encontrando nuevas formas de que los datos ayuden a tomar mejores decisiones mientras hacen más con menos energía y menos recursos.

La granja del futuro funcionará de manera diferente y también podría verse muy 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.


Ver el vídeo: Futuro de producción agrícola. Alex Foessel. TEDxPuraVida (Diciembre 2022).