Сельское хозяйство, основанное на данных, может помочь не только агрохолдингам, но и мелким фермерам повысить урожайность культур. Примером тому служит четырехлетний опыт сотрудничества экспертов в точном земледелии и колумбийских фермеров, которые занимаются выращиванием кукурузы

В колумбийском регионе Кордова, где растет кукуруза, погода непредсказуема: в один год льет дождь, а во второй стоит засуха. В результате, фермерство превращается в рискованную игру. Кроме того, аграрии нуждаются в информационных услугах, которые помогли бы им решить, какие сорта сажать, когда и как им следует управлять своими культурами.

Четыре года назад был образован Консорциум совместно с правительством, Национальной федерацией зерновых и бобовых культур Колумбии (FENALCE) и учеными, работающими с базой данных в Международном центре тропического сельского хозяйства (CIAT).

Отличительной особенностью стало то, что фермеры сами предоставили множество данных для создания консультативной информационной сети.

«Сегодня мы можем собирать огромные объемы данных, но не просто хранить их, а обрабатывать при помощи искусственного интеллекта, наученного принимать решения и выдавать советы», - сказал Даниэль Хименес, специалист по данным в CIAT и ведущий автор исследования.

«Работая вместе с экспертами и фермерами, мы преодолели трудности и достигли наших целей», отметил он.

В течение четырехлетнего исследования Хименес и его коллеги проанализировали данные и проверили разработанные рекомендации по увеличению производства.

Из года в год урожай кукурузы в исследуемом регионе варьируется на целых 39 процентов из-за погоды.

В прошлом мелкие фермеры должны были полагаться на свои собственные знания о своих культурах или принимать общие рекомендации, часто разработанные исследователями, далекими от конкретных реалий.

Но благодаря новой консультационной системе, они смогли внести вклад в редактирование, предоставив для машинного анализа собственные знания и данные о погоде, почве и реакции сельскохозяйственных культур на переменные.

Более точные рекомендации помогли стабилизировать урожайность на более высоком уровне

Фермеры, принявшие полный набор сгенерированных на машинах инструкций, увидели, что их урожайность увеличилась в среднем с 3,5 тонн с гектара до более 6 тонн с гектара. Это отличные показатели для данного региона.

Также существенно сократились расходы на удобрения. Пригодились аграриям и рекомендации о том, как снизить риски, связанные с изменением погодных условий, с упором на уменьшение негативных последствий сильных дождей.

«Если один фермер предоставляет данные исследователю, практически невозможно получить много информации о том, как улучшить управление, - сказал Джеймс Кок, соавтор работы. - С другой стороны, если многие фермеры, каждый из которых имеет свой собственный опыт, условия выращивания и методы управления, предоставляют информацию, то с помощью машинного обучения можно определить, где и когда сработают конкретные рекомендации».

(Источник: International Center for Tropical Agriculture).