Internet rzeczy i inne cyfrowe technologie w koncepcji Rolnictwa 4.0

W ostatnich dekadach postęp technologiczny, który zmienia oblicze rolnictwa oraz agrobiznesu, znacznie przyspieszył. Istnieje wiele nowych technologii, które wydają się bardzo obiecujące dla przyszłości gospodarstw rolnych, przedsiębiorstw zajmujących się przetwarzaniem płodów rolnych, jak i podmiotów dostarczających produkty żywnościowe dla konsumentów.

Jedną z cyfrowych technologii jest Internet Rzeczy, który jeszcze całkiem niedawno był wschodzącą technologią, a w tej chwili stał się głównym trendem technologicznego rozwoju różnych sektorów gospodarki, w tym także rolnictwa i agrobiznesu.

Fundamentem nowoczesnego rolnictwa, przyczyniającym się do wzrostu efektywności produkcji rolnej i poprawy bezpieczeństwa żywnościowego, jest integracja takich rozwiązań jak chmury obliczeniowe i analityka ogromnych zasobów danych (Big Data). Do tego dochodzi jeszcze technologia 5G. Połączenie tych technologii nie tylko wspiera rolników w codziennym zarządzaniu gospodarstwem, ale także ma najważniejsze znaczenie dla zapewnienia zdrowej i bezpiecznej żywności dla rosnącej populacji świata.

Co oznacza Internet Rzeczy?

Internet Rzeczy (IoT) to nowoczesna koncepcja łącząca świat fizyczny z cyfrowym poprzez sieć urządzeń wyposażonych w czujniki, oprogramowanie i technologie komunikacyjne, które wymieniają dane za pośrednictwem Internetu. Termin ten został wprowadzony w 1999 roku przez Kevina Ashtona z MIT podczas prezentacji dla firmy Procter & Gamble, gdzie zaproponował wykorzystanie technologii RFID do monitorowania łańcucha dostaw i integracji jej z Internetem.

W rolnictwie 4.0, IoT pełni kluczową rolę, umożliwiając rolnikom pozyskiwanie danych w czasie rzeczywistym dzięki urządzeniom takim jak czujniki, kamery, drony czy roboty. Systemy te gromadzą informacje o stanie gleby, wilgotności, pogodzie, kondycji roślin i zwierząt, a także o pracy maszyn. Zebrane dane trafiają do platform opartych na chmurze obliczeniowej, gdzie są przechowywane, analizowane i wizualizowane. Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego pozwala na prognozowanie plonów, planowanie zabiegów agrotechnicznych oraz optymalizację nawadniania, nawożenia i ochrony roślin.

Internet Rzeczy, chmury obliczeniowe, Big Data i technologia 5G oferują możliwość pozyskiwania, gromadzenia, przesyłania i analizy danych z plantacji, szklarni i budynków inwentarskich. Fot. Firmowe

Wykorzystanie Internetu Rzeczy w rolnictwie 4.0 opiera się na kilku etapach: gromadzenie danych, ich transmisja, analiza oraz wdrożenie wniosków w praktyce. Dzięki temu rolnicy mogą podejmować efektywne decyzje dotyczące zarządzania uprawami, hodowlą zwierząt i logistyką w gospodarstwie. Takie podejście prowadzi do zwiększenia plonów, obniżenia kosztów produkcji i ograniczenia negatywnego wpływu rolnictwa na środowisko, a także staje się fundamentem inteligentnego rolnictwa, które wspiera globalne bezpieczeństwo żywnościowe. Monitorowanie upraw

Podstawą działań dotyczących uprawy roślin jest monitoring ich kondycji oraz warunków pogodowych i glebowych, w jakich rośliny się rozwijają. Podpięte do Internetu czujniki pogodowe (stacje pogodowe) dostarczają w czasie rzeczywistym danych na temat temperatury i wilgotności powietrza, prędkości wiatru, opadów itp., pomagając rolnikom podejmować świadome decyzje dotyczące szeregu zabiegów agrotechnicznych.

Wyposażone w systemy wizyjne urządzenia IoT pozwalają śledzić wzrost i stan upraw, jak również wykrywać choroby, co umożliwia rolnikom podjęcie interwencji we właściwym czasie. Uzupełnieniem danych ze stacji pogodowych są dane pozyskane z czujników umieszczonych w glebie. Te zaś są szczególnie przydatne w określaniu potrzeb nawadniania, ale również mogą być pomocne w ustalaniu terminu siewu, sadzenia i nawożenia.

Dane z czujników polowych można łączyć z obrazami pozyskiwanymi z dronów i satelitów, które mogą być automatycznie dostarczane do systemów informatycznych umożliwiających zarządzanie gospodarstwem. Tego rodzaju integracja danych pozwala na lokalizację obszarów na polu o pogorszonej kondycji roślin i identyfikację rodzaju zagrożenia.

Analiza danych pozyskanych z czujników pozwala na podejmowanie efektywnych decyzji produkcyjnych i biznesowych w gospodarstwie. Fot. Firmowe

Zarządzanie stadem zwierząt

Umieszczone w budynkach inwentarskich czujniki dokonują pomiaru parametrów mikroklimatu, które mają istotny wpływ na kondycję, jak i zachowanie zwierząt. Czujniki umieszczone na zwierzętach umożliwiają ocenę ich stanu zdrowotnego czy też lokalizację w budynku lub na pastwisku. Dzięki temu możliwe jest wczesne wykrywanie stanów chorobowych, co pozwala uniknąć długotrwałego leczenia. Systemy IoT umożliwiają również automatyzowanie procesu karmienia, zapewniając zwierzętom odpowiednią ilość pożywienia we adekwatnym czasie.

Inteligentne szklarnie

Czujniki IoT oraz inne rozwiązania techniczne pozwalają automatyzować procesy zachodzące w szklarniach. Dzięki nim można sterować w trybie automatycznym parametrami mikroklimatu w szklarni – w tym temperaturą, wilgotnością i oświetleniem. Ponadto rolnicy mogą zdalnie monitorować i kontrolować warunki w szklarni dzięki aplikacji mobilnych.

Monitorowanie sprzętu rolniczego

Czujniki IoT mogą również monitorować działanie sprzętu rolniczego i przesyłać te dane do biura, a w tej chwili coraz częściej do chmury obliczeniowej za pośrednictwem łączności mobilnej, aby zapewnić rolnikom dane w czasie rzeczywistym o tym, jak sprzęt jest używany, ile paliwa zużywają maszyny i czy konieczne są prace konserwacyjne w celu zapobiegania awarii. Na podstawie danych pozyskiwanych z maszyn możliwa jest ocena realizacji prac polowych, optymalizowanie pracy sprzętu rolniczego, jak i określenie kosztów pracy ciągników i maszyn.

Za pośrednictwem Internetu można również zbierać dane z ciągników i maszyn rolniczych. Fot. J. Skudlarski

Chmury obliczeniowe i przetwarzanie danych

Chmury obliczeniowe (ang. cloud computing) to nowoczesne rozwiązania technologiczne i usługi umożliwiające przechowywanie, przetwarzanie oraz udostępnianie ogromnych ilości danych pochodzących z różnych źródeł, w tym z czujników IoT, systemów monitoringu czy serwisów informacyjnych. Dzięki nim firmy, w tym gospodarstwa rolne, nie muszą inwestować w kosztowną infrastrukturę IT ani zajmować się jej obsługą i utrzymaniem – wszystkim zarządzają dostawcy usług chmurowych. Chmura to nie tylko przestrzeń dyskowa, ale również zaawansowane usługi, takie jak systemy informatyczne czy platformy analityczne, dostępne przez Internet z dowolnego urządzenia obsługującego przeglądarkę.

W rolnictwie chmury obliczeniowe odgrywają coraz ważniejszą rolę, ponieważ pozwalają gromadzić dane pozyskiwane z sensorów IoT, dronów, maszyn rolniczych czy prognoz pogodowych, a także materiały wprowadzane przez rolników, takie jak zdjęcia pól czy dokumentacja wideo. Ilość tych danych dynamicznie rośnie, dlatego potrzebne są elastyczne i pojemne zasoby, które chmura zapewnia w sposób skalowalny i bezpieczny.

Coraz częściej w chmurze umieszczane są także systemy zarządzania gospodarstwem rolnym, które automatycznie porządkują dane w odpowiednich modułach, umożliwiając ich zestawianie, analizę i wizualizację. Dzięki temu rolnicy zyskują dostęp do nowoczesnych narzędzi analitycznych bez konieczności instalowania skomplikowanego systemu na komputerach, co pozwala podejmować trafniejsze decyzje dotyczące produkcji rolnej, optymalizować procesy i zwiększać efektywność gospodarstwa.

Big Data w rolnictwie

Big Data to termin odnoszący się do ogromnych i zróżnicowanych zasobów danych, które mogą być przechowywane zarówno na dyskach komputerów i innych urządzeń, jak i w chmurach obliczeniowych. Dane te pochodzą z wielu źródeł – zarówno uporządkowanych jak bazy klientów, dostawców czy produktów, jak i nieustrukturyzowanych, obejmujących wyniki badań naukowych, informacje z mediów społecznościowych czy dane generowane w czasie rzeczywistym przez maszyny i czujniki podłączone do Internetu Rzeczy (IoT).

Big Data obejmuje nie tylko samo gromadzenie, ale również przetwarzanie, analizowanie i interpretowanie danych z wykorzystaniem zaawansowanych narzędzi, coraz częściej opartych na sztucznej inteligencji (AI) i uczeniu maszynowym (ML). Dzięki analizie dużych zbiorów danych przedsiębiorstwa i organizacje mogą lepiej rozumieć procesy zachodzące wewnątrz firmy oraz w jej otoczeniu, co wspiera podejmowanie trafnych decyzji biznesowych i produkcyjnych. Zasoby Big Data pozwalają śledzić produkcję, sprzedaż, zachowania klientów, przewidywać trendy rynkowe, a także precyzyjnie obliczać koszty i marże, umożliwiając efektywne dostosowanie oferty do zmieniających się potrzeb rynku.

Dzięki gromadzeniu i analizie ogromnych ilości danych rolnicy mogą podejmować lepsze decyzje dotyczące upraw i hodowli. Dane te pochodzą m.in. z czujników IoT zamontowanych w maszynach rolniczych, dronów monitorujących pola, satelitów, stacji pogodowych czy systemów GPS. Fot. J. Skudlarski

W rolnictwie Big Data staje się nieodłącznym elementem nowoczesnego, inteligentnego gospodarowania. Źródłem danych są nie tylko czujniki polowe, stacje pogodowe czy urządzenia IoT umieszczone w budynkach inwentarskich i szklarniach, ale także maszyny rolnicze sterowane komputerowo, takie jak ciągniki czy kombajny. Zasoby danych poszerzają również informacje wprowadzane przez rolników w formie notatek, zdjęć czy materiałów wideo, a także dane rynkowe i produkcyjne pochodzące z serwisów informacyjnych.

Narzędzia analityczne dostępne w systemach zarządzania gospodarstwem rolnym umożliwiają bieżące monitorowanie procesów produkcyjnych – począwszy od kondycji roślin i zwierząt, przez analizę warunków atmosferycznych i zasobności gleby aż po śledzenie sytuacji rynkowej (w tym zmian cen płodów rolnych czy środków produkcji).

Dzięki precyzyjnej analizie danych rolnicy mogą przewidywać plony, oceniać produktywność stad, a także gwałtownie identyfikować problemy, takie jak choroby roślin czy zwierząt. Pozwala to na opracowywanie skutecznych strategii działania w zmieniających się warunkach środowiskowych i rynkowych. W praktyce oznacza to m.in. ograniczenie zużycia nawozów i pestycydów, optymalizację nawadniania, redukcję kosztów energii oraz bardziej zrównoważoną produkcję żywności.

Technologia 5G w rolnictwie

Ekosystem IoT w rolnictwie, aby efektywnie pracował, potrzebuje technologii o wysokiej przepustowości i minimalnych opóźnieniach, a takie możliwości zapewnia standard 5G. Technologia 5G to piąta generacja sieci komórkowych, która stanowi przełom w sposobie przesyłania danych bezprzewodowych. Została zaprojektowana tak, aby sprostać rosnącym wymaganiom związanym z Internetem Rzeczy (IoT), automatyzacją przemysłu, transportem autonomicznym, a także coraz bardziej zaawansowanymi usługami cyfrowymi jak wirtualna i rozszerzona rzeczywistość (VR/AR) czy przesyłanie wideo w ultrawysokiej rozdzielczości.

Technologia 5G to przełom w komunikacji bezprzewodowej, oferujący prędkość przesyłu danych sięgającą 20 Gb/s oraz zdolność obsługi choćby miliona urządzeń na kilometr kwadratowy. Jednym z jej najważniejszych atutów są niezwykle niskie opóźnienia. Sygnał w technologii 5G może być przesyłany z opóźnieniem na poziomie 1 ms, co umożliwia natychmiastową reakcję systemów. Dzięki temu możliwe staje się sterowanie w czasie rzeczywistym autonomicznymi pojazdami, dronami czy maszynami rolniczymi pracującymi w polu.

Technologia 5G otwiera nowe możliwości w rolnictwie – rozwój tzw. rolnictwa inteligentnego (Smart Farming). Dzięki niezwykle szybkiemu przesyłowi danych, niskim opóźnieniom i możliwości obsługi ogromnej liczby urządzeń jednocześnie sieć 5G staje się fundamentem dla nowoczesnych systemów rolniczych. Fot. Firmowe

Nowoczesne maszyny rolnicze podłączone do sieci 5G automatycznie gromadzą i przesyłają w czasie rzeczywistym dane dotyczące gleby, warunków pogodowych czy stanu upraw. Pozwala to rolnikom na precyzyjne planowanie nawożenia, nawadniania i ochrony roślin, co prowadzi do optymalizacji kosztów oraz minimalizacji wpływu na środowisko.

Szybka i niezawodna komunikacja umożliwia także zdalne sterowanie maszynami rolniczymi, co pozwala monitorować ich pracę, diagnozować usterki i zapobiegać awariom. To nie tylko zwiększa wydajność gospodarstwa, ale również redukuje koszty związane z przestojami i naprawami.

Technologia 5G wspiera także rozwój dronów w rolnictwie, które mogą być wykorzystywane do monitorowania pól, wykrywania chorób roślin, szkodników czy suszy, a choćby do precyzyjnego rozprowadzania nawozów i pestycydów.

Ważnym obszarem, w którym 5G znajduje zastosowanie, jest logistyka i łańcuch dostaw. Możliwość śledzenia transportu płodów rolnych w czasie rzeczywistym pozwala na optymalizację tras dostaw, zmniejszenie kosztów transportu oraz ograniczenie strat żywności, co ma najważniejsze znaczenie dla bezpieczeństwa żywnościowego.

Jakie korzyści dla rolnictwa oferuje Internet Rzeczy, Cloud Computing, Big Data i 5G?

Internet Rzeczy (IoT) w rolnictwie przynosi wiele korzyści, całkowicie zmieniając sposób zarządzania uprawami i hodowlą zwierząt. Dzięki inteligentnym czujnikom i urządzeniom rolnicy mogą uzyskiwać szczegółowe informacje o stanie pól, gleby, roślin oraz zwierząt bez konieczności częstych inspekcji. Dane są gromadzone automatycznie i przesyłane w czasie rzeczywistym, co umożliwia zdalne sterowanie procesami, takimi jak nawadnianie czy nawożenie, dzięki komputera lub telefona. Systemy IoT nie tylko monitorują warunki środowiskowe, ale także ostrzegają o zagrożeniach jak choroby roślin, szkodniki czy niekorzystna pogoda. Dzięki precyzyjnym informacjom możliwe jest efektywniejsze wykorzystanie nawozów, wody i środków ochrony roślin, co zmniejsza koszty i wpływ na środowisko.

W produkcji zwierzęcej IoT pozwala na stałe monitorowanie kondycji i zachowania zwierząt, co ułatwia optymalizację żywienia i wczesne wykrywanie problemów zdrowotnych, poprawiając efektywność hodowli i dobrostan zwierząt. Integracja IoT z chmurami obliczeniowymi i Big Data umożliwia przechowywanie i zaawansowaną analizę ogromnych ilości danych, natomiast technologia 5G zapewnia błyskawiczną i niezawodną transmisję informacji z wielu urządzeń jednocześnie.

Dzięki temu rolnictwo staje się bardziej precyzyjne, zrównoważone i bezpieczne, a rolnicy mogą podejmować trafne decyzje w oparciu o aktualne, dokładne dane, zwiększając plony i stabilność produkcji żywności.