211service.com
Jak technologia może wreszcie zacząć mówić rolnikom rzeczy, których jeszcze nie wiedzieli?
W Salinas Valley, amerykańskiej „Salad Bowl”, startupy sprzedające uczenie maszynowe i teledetekcję znajdują klientów.
Mark Mason jest kierownikiem w firmie Steinbeck Country Produce, która używa wieży topnikowej do pomiaru ilości wody wyparowującej z liści roślin. Lucas Foglia
18 grudnia 2020 r.Jako operator maszyny w firmie FarmWise, startującej w robotyce, Diego Alcántar każdego dnia chodzi za potężnym robotem przypominającym pozbawionego kierowcy Zamboni, pomagając mu nauczyć się wykonywać pracę 30-osobowej ekipy odchwaszczającej.
We wtorkowy poranek we wrześniu spotkałem Alcántara na gigantycznym polu kalafiorów na wzgórzach poza Santa Maria, na południowym krańcu ogromnej szachownicy farm warzyw, które rozciągają się wzdłuż środkowego wybrzeża Kalifornii, ciągnąc się od Oxnard na północ do Salinas i Watsonville. Schłodzona przez przybrzeżne mgły spływające z Pacyfiku, dolina Salinas jest czasami nazywana America's Salad Bowl. Wraz z dwoma sąsiednimi hrabstwami na południu, obszar wokół Salinas produkuje zdecydowaną większość sałaty uprawianej w USA w miesiącach letnich, wraz z większością kalafiora, selera i brokułów oraz znaczną część jagód.
Ta historia była częścią naszego wydania ze stycznia 2021 r.
- Zobacz resztę numeru
- Subskrybuj
Była to pogoda w stylu Złotowłosej, z której słynie centralne wybrzeże — ciepła, ale nie gorąca, sucha, ale nie spieczona, z delikatną bryzą dolatującą od strony wybrzeża. W pobliżu ekipa żniwna w słomkowych kapeluszach i długich rękawach szybko pracowała z niewyobrażalną ilością sałaty lodowej, układając pudła na wysokości 10 na tyłach ciągników siodłowych ustawionych na polnej drodze.
Za trzy miesiące ta sama scena rozegra się na polu kalafiorów, na którym teraz stał Alcántar, otoczony dziesiątkami tysięcy dwu- i trzylistnych sadzonek. Najpierw jednak trzeba było go odchwaszczać.
Robot siedział okrakiem na grządce o szerokości trzech rzędów, z kołami w sąsiednich bruzdach. Alcántar podążył kilka kroków do tyłu, trzymając iPada z elementami sterującymi na ekranie dotykowym jak joystick. Pod maską kamery robota nieustannie migały. Wybuchy powietrza, niczym tłoki w grze zręcznościowej typu „walnięcie w mole”, prowadziły zestawy ostrzy w kształcie litery L precyzyjnymi, krótkimi ruchami między sadzonkami kalafiora, drapiąc ziemię w celu wyrywania maleńkich chwastów, a następnie rozdzielając je co 12 cali, tak że tylko kalafior pozostał nietknięty.
Od czasu do czasu Alcántar zatrzymywał maszynę i klęczał w bruździe, pochylając się, by zbadać ofiarę — miejsca, w których zestaw kamer i ostrzy robota nieznacznie się przesunął i wyrwał samą sadzonkę. Alcántar miał średnio około akr na godzinę i tylko jeden zabijał na tysiąc roślin. Zabójstwa często następowały w seriach dwójkami i trójkami, zaznaczając miejsca, w których jedno koło wypełzło z bruzdy na samo łóżko lub gdzie ostrza rozsunęły się o ułamek sekundy za późno.
Wyjąwszy iPhone'a z kieszeni, Alcántar wyciągnął kanał Slack o nazwie #field-de-bugging i wysłał notatkę do kolegi oddalonego o 150 mil o pięciu zabójstwach z rzędu, z hipotezą dotyczącą przyczyny (opóźnienie między kamerą a ostrzem ) i znacznik czasu, aby mógł znaleźć obrazy i zobaczyć, co poszło nie tak.
Ta historia była częścią naszego wydania ze stycznia/lutego 2021 r.
- Zobacz resztę numeru
Na tym polu, i wielu innych, ziemia została przygotowana przez maszynę, sadzonki przesadzone przez maszynę, a pestycydy i nawozy zastosowane przez maszynę. Ekipy nawadniające nadal ręcznie układały rury zraszające, a robotnicy rolni zbieraliby ten kalafior, gdy nadejdzie czas, ale nie jest przesadą myśleć, że pewnego dnia nikt nigdy nie dotknie ziemi wokół tych sadzonek.
Wyścig technologii, który ma na celu zakłócenie jednego z najstarszych i największych zawodów na świecie, koncentruje się na próbie naśladowania, a ostatecznie prześcignięcia niezwykłych mocy dwóch części ludzkiego ciała: ręki, która może używać pęsety lub trzymać dziecko, łapać lub rzucać piłką nożną, pokrój sałatę lub zerwij dojrzałą truskawkę z nienaruszonym kielichem; oraz oko, któremu coraz większe wyzwanie stanowi potężne połączenie przetwarzania w chmurze, obrazów cyfrowych i uczenia maszynowego.
Termin ag tech został ukuty na konferencji w Salinas prawie 15 lat temu; dopalacze obiecują napływ gadżetów i oprogramowania, które przynajmniej tak długo zmienią przemysł rolniczy. I chociaż start-upy ag tech mają zwykle łatwiejszy czas na znalezienie inwestorów niż klientów, dopalacze mogą w końcu coś zainteresować.
Wzmacniacze technologii AG od co najmniej 15 lat obiecują napływ gadżetów i oprogramowania, które przekształcą branżę rolniczą. Mogą w końcu do czegoś dojść.
Dolina Krzemowa znajduje się tuż za wzgórzem od Salinas. Ale według standardów Pasa Zbożowego Salad Bowl to względna zaścianka — warta około 10 miliardów dolarów rocznie w porównaniu z prawie 100 dolarami. miliard dla upraw towarowych na Środkowym Zachodzie. Nikt nie handluje kontraktami futures na sałatę jak kontraktami futures na soję; behemoty, takie jak Cargill i Conagra, przeważnie trzymają się z daleka. Ale właśnie dlatego branża upraw specjalistycznych wydawała mi się najlepszym miejscem do sporządzenia wykresu ewolucji rolnictwa precyzyjnego: jeśli narzędzia technologiczne mogą pracować wzdłuż środkowego wybrzeża Kalifornii, na małych działkach z krótkimi cyklami wzrostu, to być może naprawdę są gotowe do przeprowadzenia szerszego przejąć.
Alcántar, który ma 28 lat, urodził się w Meksyku i przyjechał do Stanów Zjednoczonych jako pięciolatek w 1997 roku, idąc przez pustynię Sonora do Arizony ze swoim wujem i młodszą siostrą. Jego rodzice, pochodzący z meksykańskiego stanu Michoacán, pracowicie przygotowywali składniki do nowego życia jako robotnicy rolni w Salinas, śpiąc w garderobie krewnego, zanim wynajęli przerobione mieszkanie w garażu. Alcántar spędził pierwszy rok w domu, oglądając telewizję i opiekując się siostrą, podczas gdy jego rodzice pracowali: w głównym domu mieszkała kobieta, która sprawdzała ich stan i karmiła w ciągu dnia, ale nikt nie mógł ich zawieźć do podstawówki Szkoła.
Pracownicy zbierają brokuły w ramach wspólnego projektu NASA i Uniwersytetu Kalifornijskiego.
W szkole średniej Alcántar często pracował jako pomocnik polowy na farmie, w której jego ojciec został brygadzistą. Pokroił i odchwaszczał sałatę, po żniwach układał pudła truskawek, jeździł wózkiem widłowym w magazynie. Ale kiedy skończył 22 lata i zobaczył przyjaciół, z którymi dorastał, zdobywając pierwszą pracę po studiach, zdecydował, że potrzebuje planu odejścia od pracy fizycznej. Dostał komercyjne prawo jazdy i rozpoczął pracę w startupie robotyki.
Podczas tego pierwszego okresu, wspomina Alcántar, krewni czasami go strofowali za pomoc w przyspieszeniu przejęcia maszyny na polach, gdzie pochylona, spocona praca utorowała drogę jego rodzinie do awansu. Zabierasz nam pracę! powiedzieliby.
Pięć lat później, mówi Alcántar, rozmowa całkowicie się zmieniła. Nawet FarmWise ma trudności ze znalezieniem ludzi, którzy chcą chodzić za maszyną, mówi. Ludzie woleliby pracować w restauracji typu fast food. In-N-Out płaci 17,50 USD za godzinę.
yl
Nawet z bliska wszelkiego rodzaju rzeczy mogą zakłócić wizję komputerów, które zasilają zautomatyzowane systemy, takie jak te, których używa FarmWise. Komputerowi trudno jest na przykład stwierdzić, czy przylegająca do siebie plama zielonych liści sałaty reprezentuje pojedynczą zdrową sadzonkę, czy podwójną, gdzie dwa nasiona kiełkowały obok siebie i dlatego hamują wzajemnie swój wzrost. Pola rolnicze są jasne, gorące i zakurzone: nie są to idealne warunki do zapewnienia płynnej pracy komputerów. Koło utknęło w błocie i tymczasowo zaburza wyczucie odległości algorytmu: lewe opony obróciły się teraz o ćwierć obrotu więcej niż prawe.
Inne sposoby cyfrowego widzenia mają swoje własne wyzwania. W przypadku satelitów trzeba zmierzyć się z chmurą; dla dronów i samolotów, wiatru i wibracji z silników, które utrzymują je w powietrzu. W przypadku wszystkich trzech, oprogramowanie do rozpoznawania obrazów musi uwzględniać zmieniający się wygląd tych samych pól w różnych porach dnia, gdy słońce porusza się po niebie. I zawsze istnieje kompromis między rozdzielczością a ceną. Rolnicy muszą płacić za drony, samoloty lub jakiekolwiek maszyny polowe. Zdjęcia satelitarne, które w przeszłości były produkowane, opłacane i udostępniane swobodnie przez agencje zajmujące się przestrzenią publiczną, ograniczały się do nielicznych obrazów o niskiej rozdzielczości.
NASA wystrzeliła pierwszego satelitę do zdjęć rolniczych, znanego jako Landsat, w 1972 roku. Chmury i wolne prędkości pobierania przyczyniły się do ograniczenia pokrycia większości gruntów rolnych na świecie do kilku zdjęć rocznie dla dowolnej witryny, z pikselami od 30 do 120 metrów na stronę.
Pół tuzina kolejnych iteracji Landsata nastąpiło w latach 80. i 90., ale dopiero w 1999 r., dzięki spektroradiometrowi obrazowania średniej rozdzielczości (MODIS), satelita mógł wysyłać rolnikom codzienne obserwacje większości powierzchni ziemi, aczkolwiek z pikselem 250 metrów. Andy French, ekspert ds. ochrony wód w USDA, mówi, że w miarę jak kamery i komputery poprawiały się równolegle w ciągu ostatnich 20 lat, parada firm technologicznych przekonała się, że można zarobić na dostarczaniu spostrzeżeń pochodzących ze zdjęć satelitarnych i lotniczych. Centrum Badań Rolniczych Arid-Land w Arizonie. Nie odnieśli sukcesu, mówi. Uważa jednak, że wraz ze wzrostem częstotliwości i rozdzielczości obrazów satelitarnych może się to zmienić bardzo szybko: przeszliśmy od satelity Landsat, który co 16 dni przechodzi nad naszą głową, do prawie dziennej rozdzielczości od jednego do czterech metrów. .
Przeszliśmy od Landsata przechodzącego przez głowę co 16 dni do prawie dziennej rozdzielczości od jednego do czterech metrów.
Andy francuski
W 2014 roku Monsanto nabyło za miliard dolarów startup o nazwie Climate Corporation, który reklamował się jako firma zajmująca się rolnictwem cyfrowym. Grupa ludzi z Google, którzy byli ekspertami w dziedzinie obrazowania satelitarnego, pytała: „Czy możemy to uczynić przydatnym dla rolników?” – mówi Thad Simons, wieloletni dyrektor ds. surowców, który był współzałożycielem firmy venture capital o nazwie Yield Lab. To zwróciło uwagę wszystkich.
Od tamtej pory Dolina Krzemowa wysłała szereg finansowanych ze środków venture startupów, których usługi analityczne i prognostyczne opierają się na narzędziach, które mogą gromadzić i przetwarzać informacje autonomicznie lub na odległość: nie tylko obrazy, ale także takie elementy, jak czujniki gleby i sondy wilgotności. . Kiedy zobaczysz, że konferencje zarabiają więcej pieniędzy niż ludzie faktycznie wykonujący pracę, Simons mówi ze śmiechem: „Wiesz, że to gorący obszar”.
Część tych firm, takich jak FarmWise, pracuje nad czymś podobnym do koordynacji ręka-oko, dążąc do odwiecznego celu automatyzacji najbardziej pracochłonnych etapów uprawy owoców i warzyw — odchwaszczania, a przede wszystkim zbioru — w kontekście chroniczne niedobory siły roboczej w rolnictwie. Ale wiele innych koncentruje się wyłącznie na dostarczaniu rolnikom lepszych informacji.
Jednym ze sposobów zrozumienia rolnictwa jest nieustanne zabezpieczenie się przed niepewnościami, które wpływają na wynik finansowy: pogoda, choroby, optymalna dawka i terminy stosowania nawozów, pestycydów i nawadniania oraz ogromne wahania cen. Każdy z tych czynników wpływa na tysiące decyzji przyrostowych w ciągu sezonu — decyzji opartych na długich latach prób i błędów, intuicji i ciężko zdobytej wiedzy. Tak więc pytanie techniczne na ustach rolników na całym świecie, jak powiedział mi Andy French, brzmi: Co nam mówisz, czego jeszcze nie wiedzieliśmy?
III
Josh Ruiz, wiceprezes ds. rolniczych w firmie Church Brothers, która uprawia warzywa dla przemysłu spożywczego, zarządza ponad tysiącem oddzielnych bloków ziemi uprawnej o powierzchni ponad 20 000 akrów. Przystępny, przysadzisty i łatwy do rozmowy Ruiz jest znany w branży jako wczesny użytkownik, który nie boi się eksperymentować z nową technologią. W ciągu ostatnich kilku lat stał się regularnym przystankiem na torze, który sprowadza ciekawskich dyrektorów technicznych z Teslas z San Francisco i Mountain View, aby stanąć na polu sałaty i zadawać pytania dotyczące działalności rolniczej. Trimble, Bosch, Amazon, Microsoft, Google – nazwij to, wszyscy do mnie dzwonią, mówi Ruiz. Możesz przyciągnąć moją uwagę naprawdę szybko, jeśli rozwiążesz problem za mnie, ale dziewięć razy na 10 dzieje się tak, że firmy technologiczne przychodzą do mnie i rozwiązują problem, który nie był problemem.
Jednym słowem wszyscy chcą dalekowzroczności. Przez ponad pokolenie rząd federalny chronił plantatorów kukurydzy, pszenicy, soi i innych towarów przed finansowym wpływem szkodników i złej pogody, oferując subsydia mające na celu zrekompensowanie kosztów ubezpieczenia upraw oraz, w czasach obfitych zbiorów, sztuczna cena minimalna, po której rząd wkracza jako nabywca ostatniej szansy. Owoce i warzywa nie są objęte taką samą ochroną: stanowią mniej niż jeden% z 25 miliardów dolarów, które rząd federalny wydaje na dotacje dla gospodarstw rolnych. W rezultacie rynek warzyw podlega dzikim wahaniom opartym na pogodzie i innych tylko niejasno przewidywalnych czynnikach.
Josh Ruiz, wiceprezes ds. operacji rolniczych w Church Brothers, koncernie zajmującym się uprawą zieleni, z Big Red, automatycznym kombajnem do brokułów jego projektu.
Kiedy odwiedziłem Salinas we wrześniu, przemysł sałaty był w środku tygodnia banerowego pod względem cen, z całymi głowami gór lodowych i rzymskich, które zarabiały na nadawcach nawet 30 dolarów za pudełko, czyli około 30 000 dolarów za akr. W tej chwili masz szansę stracić fortunę i odzyskać ją, powiedział Ruiz, gdy staliśmy na skraju pola. Wahania mogą być dramatyczne: kilka tygodni wcześniej, jak wyjaśnił, góra lodowa sprzedawała się za ułamek tej kwoty — 5 dolarów za pudełko, mniej więcej połowę tego, co kosztuje wyprodukowanie i zebranie.
Na sąsiednim polu rzędy młodych sadzonek sałaty lodowej były prążkowane smugami płowobrązowego koloru – znaku wirusa nekrotycznej plamistości niecierpka lub INSV, który sieje spustoszenie w sałacie Salinas od połowy lat temu. To były wczesne znaki. Wróć po kilku tygodniach, powiedział Ruiz, a połowa roślin będzie martwa: zbiory nie będą w ogóle opłacalne. W obecnej sytuacji wynik ten oznaczałby stratę w wysokości 5000 dolarów, w oparciu o koszty ziemi, orki, sadzenia i nakładów. Jeśli zdecydują się na chwasty i zbiory, ta strata może się podwoić. Ruiz powiedział, że nie wiedziałby, że marnuje 5000 $, gdyby nie zdecydował się zabrać mnie na przejażdżkę tego dnia. Pomnóż to na ponad 20 000 akrów. Zakładając, że firma może rzetelnie dostarczyć tego rodzaju zaawansowaną wiedzę na temat INSV, ile byłoby to dla niego warte?
Jedną z firm, która próbuje się dowiedzieć, jest startup zajmujący się obrazowaniem i analizą o nazwie GeoVisual Analytics z siedzibą w Kolorado, który pracuje nad udoskonaleniem algorytmów, które mogą przewidywać plony na kilka tygodni przed czasem. Trudno jest dobrze modelować. W ciągu ostatnich trzech tygodni przed zbiorami główka sałaty zwykle rośnie ponad połowę; jeśli pozostanie w terenie tylko kilka dni dłużej, sprzedaż może być zbyt trudna lub prosta. Każdy model budowany przez firmę musi uwzględniać takie czynniki i nie tylko. Kula góry lodowej podlewana w niewłaściwym czasie pęcznieje w luźny bukiet. Marchewki z supermarketów są pozbawione wody, aby je wydłużyć.
Kiedy GeoVisual po raz pierwszy dotarło do Salinas w 2017 roku, obiecywaliśmy przyszłość, a potem nie dostarczyliśmy, mówi Charles McGregor, jej 27-letni dyrektor generalny. Ruiz, mniej miłosiernie, nazywa swój pierwszy sezon epicką porażką. Ale przypisuje McGregorowi trzymanie się w pobliżu. Posłuchali i naprawili, mówi. Po prostu nie jest pewien, ile jest w stanie za to zapłacić.
Przyszliśmy obiecując przyszłość, a potem się nie udało.
charles mcgregor
W obecnej sytuacji sposób, w jaki badacze terenowi dochodzą do prognoz plonów, jest zdecydowanie analogiczny. Niektórzy odliczają główki sałaty tempo po tempie, a następnie ekstrapolują, mierząc swoje buty. Inni używają odcinka rury tryskaczowej o długości 30 stóp. Nie ma możliwości, aby takie metody były w stanie dopasować się do skali tego, co może uchwycić dron lub samolot, ale wyniki mają zaletę, że hodowcy formatu mogą łatwo przetworzyć i zwykle są przesunięte o nie więcej niż 25 do 50 pudełek na akr lub około 3% do 5%. Są one również częścią podstawowych kosztów działalności rolniczej: jeśli ten sam pracownik zauważy zepsuty zawór nawadniający lub pusty zbiornik na nawóz i upewni się, że ekipa odchwaszczająca rozpocznie pracę na czas, wówczas poproszenie go o przedstawienie przyzwoitej prognozy zbiorów niekoniecznie jest dodatkowy koszt. Natomiast ceny prognoz opartych na technologii są zwykle nierówne. Sprzedawcy technologii obniżają koszty obsługi, aby pozyskać nowych klientów, a następnie w końcu muszą dowiedzieć się, jak zarabiać na tym, co sprzedają.
Za 10 dolców za akr powiem [GeoVisual], żeby przeleciał całość, ale przy 50 USD za akr muszę się o to martwić, powiedział mi Ruiz. Jeśli kosztuje mnie to sto tysięcy dolarów rocznie przez dwa lata, a potem mam to aha! Chwila, czy odzyskam moje dwieście tysięcy dolarów?
IV
Cała detekcja cyfrowa dla rolnictwa jest formą pomiaru przez proxy: sposobem na przełożenie fragmentów widma elektromagnetycznego na zrozumienie procesów biologicznych, które wpływają na rośliny. Odbicie termicznej podczerwieni koreluje z temperaturą powierzchni ziemi, która koreluje z wilgotnością gleby, a tym samym ilością wody dostępnej dla korzeni roślin. Pomiar odbitych fal światła zielonego, czerwonego i bliskiej podczerwieni to jeden ze sposobów oszacowania pokrycia korony drzew, który pomaga naukowcom śledzić ewapotranspirację – czyli ilość wody wyparowanej przez liście rośliny, co ma wyraźne powiązania ze zdrowiem roślin.
Ulepszenie tych łańcuchów ekstrapolacji jest wezwaniem i odpowiedzią między danymi generowanymi przez nowe generacje czujników a modelami oprogramowania, które pomagają nam je zrozumieć. Na przykład przed wystrzeleniem pierwszego w UE satelity Sentinel w 2014 r. naukowcy mieli pewną wiedzę na temat tego, co radar z syntetyczną aperturą, który tworzy obrazy o wysokiej rozdzielczości poprzez symulowanie dużych anten, może ujawniać informacje o biomasie roślinnej, ale brakowało im wystarczających danych ze świata rzeczywistego aby zweryfikować ich modele. Na amerykańskim Zachodzie istnieje wiele obrazów pozwalających śledzić ruch wody nad nawadnianymi polami, ale nie ma wystarczająco zaawansowanego modelu upraw, aby niezawodnie pomóc rolnikom w podjęciu decyzji, kiedy zamówić wodę do nawadniania z rzeki Kolorado, co zwykle odbywa się z kilkudniowym wyprzedzeniem.
Podobnie jak w przypadku każdej granicy Big Data, częścią tego, co napędza eksplozję zainteresowania technologią rolniczą, jest po prostu dostępność bezprecedensowych ilości danych. Po raz pierwszy technologia może dostarczyć zdjęcia każdej pojedynczej korony brokułów na działce o powierzchni 1000 akrów i pokazać, na których polach istnieje największe prawdopodobieństwo najazdów jeleni i dzików żyjących na wzgórzach nad doliną Salinas.
Problem w tym, że wyłączanie takiego węża strażackiego jeden s i 0 Aby uzyskać jakikolwiek użyteczny wgląd – powiedzmy, wygenerowanie ostrzeżenia tekstowego na temat pięciu najważniejszych obszarów z oznakami stresu związanego z suszą – wymaga bardziej wyrafinowanego zrozumienia biznesu rolniczego niż wydaje się, że ma wiele startupów. Jak ujął to Paul Fleming, wieloletni konsultant rolny w Salinas: Chcemy wiedzieć tylko o rzeczach, które nie poszły tak, jak powinny.
Chcemy tylko wiedzieć o rzeczach, które nie poszły tak, jak powinny.
Paul Fleming
A to dopiero początek. Nadawcy detaliczni otrzymują wynagrodzenie za każdą sztukę kalafiora lub wiązkę jarmużu, którą produkują; przetwórcy, którzy sprzedają wstępnie pokrojone brokuły lub torebki mieszanki sałat, są zazwyczaj opłacani według wagi. Rolnicy kontraktowi, wynajęci do uprawy plonów dla kogoś innego za opłatą od hektara, mogą nigdy się nie dowiedzieć, czy dane zbiory były dobre, czy złe, co oznacza zysk lub stratę dla spedytora, który ich wynajął. Często w interesie spedytora jest utrzymywanie indywidualnych rolników w niewiedzy na temat ich pozycji w porównaniu z pobliskimi konkurentami.
W Salinas wyzwaniem uczynienia dużych zbiorów danych istotnymi dla kierowników gospodarstw jest również konsolidacja wszechświata informacji, które farmy już gromadzą – a może nie. Aaron Magenheim, który dorastał w rodzinnej firmie irygacyjnej, a obecnie prowadzi firmę konsultingową zajmującą się technologią rolniczą, mówi, że szczegóły dotyczące nawadniania, nawozów, płodozmianu lub dowolnej liczby zmiennych, które mogą wpływać na zbiory, giną w zgiełku sezon, jeśli w ogóle zostaną schwytani. Wszyscy myślą, że rolnicy wiedzą, jak rosną, ale w rzeczywistości wyciągają to z powietrza. Powiedział mi, że nie śledzą tego aż do poziomu parceli, używając terminu branżowego dla pojedynczego obszaru ziemi uprawnej. Aż 40 lub 50 partii może dzielić tę samą studnię i zbiornik nawozu, bez precyzyjnego sposobu uwzględnienia szczegółów. Kiedy aplikujesz nawóz, w rzeczywistości jest to facet otwierający zawór w zbiorniku i uruchamiający go przez 10 minut i mówiący: „Cóż, wygląda dobrze”. Czy Juan zablokował numer 6 lub numer 2 z powodu pękniętej rury? Czy oni to zapisali? mówi Magenheim. Nie! Ponieważ mają zbyt wiele rzeczy do zrobienia.
Potem są mapy. W porównaniu z uprawami kukurydzy i soi, w których te same rośliny sadzi się rok po roku, lub winnicami i sadami, gdzie nasadzenia nie mogą się zmieniać przez więcej niż jedno pokolenie, hodowcy upraw specjalistycznych mają do czynienia z niekończącą się układanką: rzymskie po seler brokuły, których nasadzenia zmieniają rozmiar i kształt w zależności od rynku, a cykle trwają zaledwie 30 dni od nasion do zbiorów.
LUKAS LIŚĆW przypadku wielu firm w Salinas człowiekiem stojącym na skraju przepaści między tym, co dzieje się w terenie, a potrzebami nowoczesnego gospodarstwa rolnego w zakresie prowadzenia dokumentacji, jest 50-letni konsultant ds. technologii, Paul Mariottini. Mariottini – który planował zostać generalnym wykonawcą, dopóki nie dostał komputera w wieku 18 lat i, jak to ujął, natychmiast przestał spać – prowadzi jednoosobową operację poza swoim domem w Hollister, z telefonem z klapką i zestawem na zamówienie szablony i wtyczki, które pisze dla Microsoft Access i Excela. Kiedy zapytałem hodowców, których spotkałem, jak radzili sobie z tą częścią biznesu, odpowiedź brzmiała: Och, używamy Paula.
Wśród klientów Mariottiniego znajdują się jedne z największych firm produkcyjnych na świecie, ale tylko jedna używa tabletów, aby inspektorzy terenowi mogli rejestrować areał i odmianę każdego nasadzenia, rodzaj i datę zastosowania nawozów i pestycydów oraz inne podstawowe fakty dotyczące wykonywanej przez nich pracy. nadzorować, gdy to się dzieje. Reszta robi notatki na papierze lub pod koniec dnia wprowadza informacje z pamięci.
Kiedy zapytałem Mariottiniego, czy ktoś używał oprogramowania do łączenia map papierowych z arkuszami kalkulacyjnymi pokazującymi, co zostało posadzone gdzie, zachichotał i powiedział: Robię to od 20 lat, próbując to osiągnąć. Kiedyś zaprogramował PalmPilota; nazywa jedną ze swoich wtyczek Close-Enough GPS. Branża technologiczna prawdopodobnie by się z tego śmiała, ale rzecz, której branża technologiczna nie rozumie, to ludzie, z którymi pracujesz, powiedział.
V
Cel automatyzacji w rolnictwie jest najlepiej rozumiany jako wszechogarniający. Krótkie tygodnie zbiorów pochłaniają nieproporcjonalną część całkowitego budżetu — aż połowę kosztów uprawy niektórych upraw. Ale są też wysiłki na rzecz optymalizacji i minimalizacji pracy w całym cyklu wegetacyjnym. Uprawia się truskawki z biodegradowalnymi barierami chroniącymi przed chwastami w sprayu, które mogą wyeliminować potrzebę rozkładania folii z tworzywa sztucznego na każdym grządce. Zautomatyzowane ciągniki będą wkrótce w stanie orać pola warzywne na gładszą powierzchnię niż mógłby to zrobić kierowca, poprawiając tempo kiełkowania. Nawet gdy firmy analityczne ścigają się, aby dostarczyć platformy, które mogą śledzić stan zdrowia poszczególnych główki sałaty od nasion do supermarketu i optymalizować kolejność zbioru pól, inne start-upy opracowują nowe stożkowe odmiany sałaty — podobne do rzymskiej — o zwartym sylwetka i liście, które spoczywają wyżej nad ziemią, aby robot mógł je łatwiej dostrzec i przeciąć.
Ogólnie rzecz biorąc, problemy z amerykańskim systemem żywnościowym dotyczą nie tyle technologii, co prawa i polityki. Od dawna wiemy, że herbicyd Roundup jest powiązany ze wzrostem zachorowalności na raka, ale nadal jest szeroko stosowany. Od ponad 100 lat wiemy, że na Zachodzie brakuje wody, a mimo to nadal uprawiamy lucernę na pustyni i stosujemy coraz bardziej wyrafinowane techniki wiercenia w rodzaju wyścigu zbrojeń wodnych. To nie są problemy spowodowane brakiem technologii.
Ostatniego dnia mojego pobytu w Salinas spotkałem hodowcę Marka Masona tuż przy autostradzie 101, która przecina dolinę na dwie części, i poszedłem za nim do dziewięcioakrowego bloku selera z schludną wieżą sprzętu meteorologicznego pośrodku. Sprzęt jest własnością NASA, będącego częścią wspólnego projektu z UCANR (Uniwersytet Kalifornijski).
Osiem lat temu, wśród wieści o suszach i pożarach lasów na Zachodzie, Mason poczuł dręczące poczucie, że powinien być bardziej ostrożnym gospodarzem wód gruntowych, których używa do nawadniania, nawet jeśli ekonomia sugerowała inaczej. To doprowadziło go do skontaktowania się z Michaelem Cahnem, badaczem z UCANR.
Historycznie rzecz biorąc, woda w Salinas zawsze była tania i obfita: minusy niedostatecznego nawadniania lub używania zbyt małej ilości nawozów zawsze były znacznie większe niż potencjalne oszczędności. Hodowcy chcą sprzedawać produkt; efektywne wykorzystanie jest drugorzędne. Nie ograniczą się i nie zaryzykują jakości, powiedział Cahn. Ryzyko może nawet rozciągać się na utratę plonów.
Ostatnio jednak zanieczyszczenie wody pitnej azotanami, spowodowane intensywnym stosowaniem nawozów i powiązane z chorobami tarczycy i niektórymi rodzajami raka, stało się głównym problemem politycznym w Salinas. Lokalna rada kontroli jakości wody opracowuje obecnie nowy standard, który ograniczy ilość nawozów azotowych, które hodowcy mogą stosować na swoich polach, i oczekuje się, że zostanie sfinalizowany w 2021 r. Jak wyjaśnił Cahn, nie można kontrolować azotu bez kontrolowania nawadniania woda. W międzyczasie Mason i garstka innych hodowców współpracuje z UCANR nad platformą oprogramowania o nazwie Crop Manage, zaprojektowaną do pozyskiwania danych o pogodzie i glebie oraz dostarczania dostosowanych zaleceń dotyczących nawadniania i stosowania nawozów dla każdej uprawy.
Michael Cahn, naukowiec z Uniwersytetu Kalifornijskiego, który opracowuje oprogramowanie do optymalizacji zużycia wody i nawozów, podczas próby wodnej karczochów.
Cahn mówi, że spodziewa się, że postęp technologiczny w gospodarce wodnej będzie podobny do tego, jaki wyznacza groźba zaostrzenia przepisów dotyczących nawozów azotowych. W obu przypadkach argument biznesowy przemawiający za poprawką i technologia wymagana do tego leżą gdzieś poniżej polityki. Oburzenie z powodu braku dostępu do czystych wód gruntowych doprowadziło do powstania nowego mechanizmu regulacyjnego, który odblokował fundusze, aby dowiedzieć się, jak je zmierzyć, a który z kolei wpłynie na podejście do zarządzania stosowane przez rolników.
W końcu to presja polityczna stworzyła warunki do rozwoju nauki i technologii. Na razie kapitał wysokiego ryzyka i federalne granty badawcze nadal stanowią sztuczny impuls dla technologii rolnej, podczas gdy jej potencjalni nabywcy – tacy jak hodowcy sałaty – nadal traktują je z pewną dozą ostrożności.
Ale tak jak nowe przepisy mogą z dnia na dzień zmienić analizę kosztów i korzyści związanych ze zużyciem azotu lub wody, tak samo może zmienić się produkt, który zapewnia wyraźny zwrot z inwestycji. Wszyscy hodowcy, z którymi rozmawiałem, spędzali cenny czas na obserwowaniu świata startupów: odbieraniu telefonów, kupowaniu i testowaniu usług opartych na technologii na skrawku ich farm, sugestiach, jak ukierunkować analizy lub ulepszyć aplikację skierowaną do farmy. Czemu? Mieć wpływ na to, jak rozwija się przyszłość, albo przynajmniej podejść na tyle blisko, by zobaczyć, jak nadchodzi. Niedługo ktoś zarobi dużo pieniędzy, posługując się radą komputera, jaka jest cena sałaty, kiedy należy spryskać nowego szkodnika lub które pola zbierać, a które porzucić. Kiedy tak się dzieje, ci rolnicy chcą się dowiedzieć pierwsi.