Comment le Big Data aide les agriculteurs à s'adapter au changement climatique

Les spécialistes des données sont plus nécessaires dans le monde aujourd'hui qu'à tout autre moment de l'histoire de l'humanité. Votre tâche consiste à récupérer et à identifier des informations cruciales pouvant être utilisées pour résoudre de grandes inconnues et des problèmes scientifiques.

Le développement de ce travail se fait par le biais de référentiels numériques et de technologies de pointe telles que les superordinateurs, où de grandes quantités de données sont stockées et qu'à un moment donné, le plus tôt possible, il faudra y accéder.

Les processus effectués par ces systèmes, qui sont ensuite analysés par des scientifiques, fonctionnent comme si quelqu'un en difficulté avait besoin de la facture d'un paiement précédent, qui se trouve dans un dossier plein de reçus, de sorte que la personne devra examiner papier par papier jusqu'à ce que ils trouvent l'extrait dont vous avez besoin. Sauf que les machines font ces recherches en un temps record.

Bien que ces mécanismes de collecte et d'analyse de données se soient développés depuis l'invention des premiers ordinateurs, les nouvelles technologies d'intelligence artificielle de ces dernières années ont permis à ces processus d'organisation et d'extraction d'informations d'être réalisés de manière plus efficace, simple et automatisée.

Avec ces nouvelles technologies appliquées à ce domaine de l'informatique et de la science, il a été possible de classer les données en deux types, celles qui ne sont pas particulièrement cruciales pour le développement des enquêtes, de sorte qu'elles sont compressées et stockées jusqu'au moment où elles peuvent être nécessaire. Et les données qui sont une priorité car elles donnent des indices pour résoudre les menaces de classe mondiale.

Pour la hiérarchisation de ces données d'intérêt scientifique, une technologie de calcul a été mise en place qui traite et décode rapidement ces fichiers dont les scientifiques ont besoin en urgence dans leurs études sur la médecine ou le changement climatique.

Tout cela est connu sous le nom de Big Data ou Macrodata, qui est l'une des innovations technologiques qui contribue le plus au développement de la civilisation humaine.

Jusqu'à présent, les mégadonnées sont également le principal outil de lutte contre des problèmes de classe mondiale tels que les cyberattaques contre les gouvernements ou le changement climatique et ses conséquences sur les pénuries alimentaires.

Actuellement, la planète Terre et tous les êtres vivants qui l'habitent sont confrontés à la crise du changement climatique, largement causée par des facteurs humains tels que l'augmentation excessive de la population et le développement d'industries nuisibles à l'environnement, entraînant des pénuries d'eau, d'énergie et des terres arables.

Avec ce qui précède, la plus grande crise dans le monde aujourd'hui est la limitation de la nourriture, donc différentes recherches et avancées scientifiques sont menées pour faire face à la situation.

Par exemple, des chercheurs de la North Carolina State University, grâce à des systèmes d'intelligence artificielle appliqués au Big Data, identifient auparavant des zones agricoles et des cultures qui seront affectées dans un avenir proche par des sécheresses et des inondations.

À leur tour, avec ces recherches menées dans ladite université aux États-Unis, ses auteurs cherchent à créer des solutions agricoles numériques capables de faire face à cette crise environnementale, grâce à des systèmes d'IA qui permettent d'optimiser la consommation des ressources dans les cultures, comme l'eau.

De même, l'agence spatiale américaine, la NASA, a pour mission de collecter des données pour analyser la situation réelle des champs de la planète, à travers des photographies haute définition prises par satellite depuis l'espace.

Dans les deux enquêtes, l'analyse des données collectées s'est faite hors ligne et en temps réel grâce à l'utilisation du "Machine Learning", Lenovo explique que "le processus se déroule comme s'il s'agissait d'un bac à sable et les équipes opèrent en arrière-plan , examinant les données hors ligne entrantes et, à leur tour, apprenant et mettant à jour les modèles à partir des données globales qu'ils reçoivent »

De même, la marque, à travers son site Lenovo Vantage, indique que « l'intelligence artificielle et le machine learning offrent une interprétation accélérée des données avec plus d'efficacité et de contrôle. Forts de ces innovations, les chercheurs agricoles sont armés de l'intelligence artificielle pour travailler plus intelligemment, en s'appuyant sur des données et des solutions technologiques pour faire face aux menaces à la sécurité alimentaire.

CONTINUER À LIRE: