I. MỞ ĐẦU
2.3.6.Phân tích dữ liệu và kho lưu trữ đám mây
6. Cấu trúc luận văn
2.3.6.Phân tích dữ liệu và kho lưu trữ đám mây
Công nghệ phân tích nông nghiệp dựa trên dữ liệu lớn để khai thác nguồn giá trị nông nghiệp thông minh. Dữ liệu lớn trong nông nghiệp là việc thực hành các khái niệm, công nghệ và phương pháp thu thập các dữ liệu lớn trong nông nghiệp. Công nghệ dữ liệu lớn nông nghiệp đột phá hạn chế của phân tích truyền thống để quản lý dữ liệu có cấu trúc, kế thừa giá trị của thống kê, lượng dữ liệu khổng lồ tìm kiếm, so sánh và phân tích thống kê, phân nhóm và phân loại, chú ý nhiều hơn đến dữ liệu liên quan đến doanh nghiệp, tập trung vào đa phương tiện, phân tích khai thác dữ liệu phức tạp và phân tích so sánh các dữ liệu lịch sử
Dữ liệu là một trong những tính năng quan trọng nhất của sự tiến bộ của công nghệ thúc đẩy ngành nông nghiệp thông minh. Tất cả dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến IoT, máy bay không người lái và robot, ở một số trang trại được lưu trữ trong kho dữ liệu đám mây. 5G và điện toán biên sẽ cho phép truyền dữ liệu nhanh chóng lên đám mây để phân tích thời gian thực và giao tiếp giữa máy với máy có thể hợp lý hóa và tự động hóa quy trình canh tác. Một số ứng dụng quan trọng của khoa học dữ liệu như:
Phát hiện bệnh sớm
30
Lập bản đồ kỹ thuật số đất và cây trồng
Khuyến nghị về phân bón
Khuyến nghị về thuốc trừ sâu
Hệ thống tưới tiêu tự động
Dự đoán lợi nhuận và xu hướng
Những dữ liệu lớn hơn này (thay đổi từ megabyte đến terabyte) phải được chuyển từ các nguồn khác nhau lên đám mây, như được mô tả trong Hình 9 và trở lại người dùng như nông dân và nhà khoa học dữ liệu. Ví dụ, khi kiểm tra chặt chẽ một loại cây trồng, một robot sẽ chụp ảnh cây trồng sau khi nghi ngờ có sâu bệnh và robot sẽ chuyển hình ảnh lên đám mây để phát hiện dịch hại bằng kỹ thuật thị giác máy tính.
31
Hình 2.7: Cơ chế dữ liệu đám mây.
Sau đó, kết quả được trả lại cho người nông dân và rô bốt truyền động, được thiết kế để kiểm soát dịch hại thực hiện các hành động cần thiết, như thể hiện trong Hình 10.
Hình 2.8: Hoạt động đồng bộ của các thiết bị hỗ trợ 5G khác nhau để kiểm soát dịch hại.
Điện toán biên dựa trên đám mây chủ yếu được sử dụng trong các robot thông minh để giảm độ phức tạp. Đám mây có thể được sử dụng như một trung tâm dữ liệu hoặc máy chủ lưu trữ các dịch vụ điều khiển của robot để điều hướng và xử lý dữ liệu. Do băng thông cần thiết để xử lý dữ liệu rất cao (120 Mbps) nên chỉ có 5G mới có thể đạt được khả năng này. Kích thước vật lý, độ phức tạp, tiêu thụ điện năng và chi phí của các robot được giảm đáng kể. Tất cả các dịch vụ điều khiển để quản lý cơ sở, điều hướng và xử lý dữ liệu đều được đặt trên đám mây, chạy trong trung tâm dữ liệu hoặc trên các máy chủ chuyên dụng. 5G sẽ cải thiện đáng kể trải nghiệm truyền dữ liệu qua các mạng di động hiện có.
Với tốc độ truyền 10-30 Gbps, một lượng lớn dữ liệu có thể được truyền đáng tin cậy trên nhiều thiết bị, giữ cho việc mất dữ liệu ở mức tối thiểu, tức là thời gian ngừng kết nối sẽ được giảm bớt và việc truyền lại dữ liệu sử dụng băng thông không cần thiết có thể được tránh được. Do độ trễ giảm thiểu hiện đại, tất cả những dữ liệu này có thể được truy cập một cách an toàn trong thời gian thực. Điện toán đám mây tận dụng tối đa công nghệ 5G, cung cấp khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn trên đám mây với độ trễ truyền vòng tối thiểu giữa các thiết bị được kết nối 5G khác nhau và do đó cho phép năng suất tối đa của một trang trại thông minh.
32