食物是我们日常生活的一个重要组成部分,并对许多人来说,当前COVID-19流行和相关限制突出了拥有一个健壮的食品供应链是多么重要。从种植和饲养到超市货架上,供应链必须能够从多个方向同时应对突然的变化。确保足够的种子播种,在正确的时间在正确的位置,提供足够的灌溉和害虫防治和收获在正确的时间只是一个拼图的农业。这么多联锁信息保持粮食生产的轮盘。但你如何整理,多样的来自这么多数据源的数据,使用这么多的消费者?一家公司,Agrimetric,试图做到这一点。
我们采访了马修·史密斯博士Agrimetrics首席产品官的根公司,他们的系统可以工作的方式对农业数据提供者和用户和他们是如何发挥他们的作用在管理食品体系在当前流感大流行的形势。
凯伦管家(KS):什么使你找到Agrimetrics吗?组织的主要目标是什么?
马修·史密斯(女士):Agrimetrics是四个国家农业创新主要中心之一,它的形成是由教授理查德·午餐和约翰•克劳福德。理查德中心的食品安全主任正式读大学。理查德说,2008年金融危机为他帮助说明危险在我们的食物系统,即金融体系崩溃,因为它是令人难以置信的相互联系:相互依赖,没有人完全了解复合直到有灾难性的崩溃。农产品系统也是如此:它是非常复杂和高度相互关联。
连接数据被视为必不可少的克服这一风险,以及提高生产力以可持续的方式养活100亿人(农业)是一个主要的挑战。然而,许多行业——尤其是农业——不愿意分享他们的数据。数据市场被视为一个解决这个问题的方法。数据所有者,例如空客获得作物从卫星数据分析,或生态与水文中心的自然英格兰和环境办公室收集生态数据,或农民拥有自己的数据,可以将数据连接到平台和提供访问,以换取一个新的收入来源,通过收入共享模型Agrimetrics:货币化。与此同时,这些数据可用其他组织迫切需要:巴斯夫为例从我们购买的数据来支持创建一个农药应用决策支持工具。
我们的任务是创建一个蓬勃发展的农产品行业市场数据转换,数据拥有者可以共享自己的数据,并从中盈利和数据使用者可以轻松获得他们所需要的数据集和实惠。我们的目标是加快部门得到价值的数据,也建造更多的弹性和可持续性为该行业作为一个整体。
KS:食品系统是非常复杂的,有许多“移动部件”,你从哪里开始在挑选拆开来了解它的优点和缺点吗?
女士:5-10-year任务一个蓬勃发展的市场数据,但为了到达那里,我们已经决定开始工作是很重要的领域,需要数据现在市场的好处。所以,我们确定问题领域,“弱点”,如果你喜欢,我们的数据市场可以被用来减少或消除这些缺陷。这些地区是一个真正的需要获得和组合来自不同供应商的相关数据,以获得改进的可行的见解如何具体的系统功能或预测。关键领域的会计1)广泛的可持续性指标表明农业生产以减少冲击的长期生存能力由于不可持续的做法和2)初级生产的改进预测,如作物产量估计,以减少在生产。
KS:你认为最危险的食物系统流行现状?你认为可以采取什么措施来防止情况变得危机点吗?
女士:下和生产过剩的关键食品供应的冲击,需求,劳动力和财政。这些都是会发生,因为多个地区的食品系统关闭和启动世界各地在不同的时间。如果你想象的传播流行和锁定的行波在世界各地这也将导致一波复杂的供应链中断,可能会持续更长时间。防止这种情况我们需要表面上的数据所在的关键盈余或缺陷或正在寻找,如例如农业劳动力的短缺在许多英国的生产系统。
KS: Agrimetrics哪里适合当前流感大流行的全球粮食供应吗?
女士:我们正在做我们所能来支持使数据可以提供洞察力和远见即将食品系统的冲击。其中一些已经在我们的标准产品路线图,比如提供field-linked数据可以用来描述整个英国作物和作物的健康发展。这种信息提供远见到生产模式是如何被破坏的大流行。我们的长期目标是使一个农业系统,更耐药和弹性冲击这些,所以我们保持我们的核心发展是很重要的。我们也考虑我们如何能帮助提供相关信息通过数据市场在应对危机。
KS:数据共享似乎Agrimetrics的成功至关重要。多大的挑战是它来获得不同的组织共享信息和集体一起工作好吗?
女士:他人的错误在过去导致农产品行业的一些怀疑,尤其是农民,他们将利用数据共享时。这些历史挑战先例意味着我们需要确保人们理解我们如何确保不会发生。它是非常重要的对我们的数据提供者在完全控制如何使用他们的数据,他们收取的价格,他们可以在任何时间改变这些,如果他们的愿望。人们也往往更愿意分享他们得到当他们清楚从任何努力。以前还没有明确提出了另一个挑战。所以,我们优先考虑的是识别那些关键value-returning用例明确价值的组织。
让组织一起工作比看起来更少的挑战,因为不同的数据提供者都没有一起工作。他们只是需要看到价值在他们的数据通过数据市场和我们的一个重要途径,值是通过使数据消费者理解不同数据集之间的关系,这样他们就可以获得他们所需要的“数据包”来解决他们的问题。我们启用不同的提供者的数据集的兼容性没有他们曾经在一起工作,虽然他们仍在控制他们的数据。
当用户想要获取信息,他们可以通过我们的数据目录。数据目录是一个简单的方式查看我们提供的数据集。你可以看到自己:它列出了每个数据集,用于购买数据市场。然而,也许更有趣比目录是搜索我们的数据概念的能力。这是可能的,因为数据是建立在市场上的知识图:一种连接数据使用的谷歌和亚马逊。它通过解释这些概念之间的关系。如果我搜索“土壤”,知识图拉土壤数据从多个数据集,它还将国旗土壤有关的数据,如作物或天气。
这是一个更有效的方式为用户搜索数据,因为很明显节省时间的vs搜索通过独立数据集和b)更划算,你只支付你需要的而不是整个数据集可能包含无关的数据。最后,真的很令人兴奋,因为以这种方式构建数据很容易机器可读。我们预见AI能够自助知识图,发现见解和关系,我们甚至不知道去寻找。在制造、智能工厂利用人工智能和100%连接到这些革命性的见解。
KS:你提到使用“知识图谱”。目前有任何差距,“知识图谱”,你渴望填补吗?
女士:是的。关键我们在知识方面的图,我们积极填写1)包括更多的可持续性——相关信息如碳储存和排放和优先级的栖息地2)更多agri-landscape信息像灌木篱墙和林地3)农场业务信息如净盈利能力不同的土地使用选项和4)更多的预测信息,如作物疾病的预测。
KS:许多思想在当前情况下,我们发现自己,但思考未来,你的希望和目标是什么Agrimetrics的未来?
女士:如上所述,我们要创建一个欣欣向荣的市场数据的部门,所以我们对未来的目标市场是我们的数据作为一个关键的渠道决策在整个农业食品部门,这是一个可持续的商业模式支撑Agrimetrics。希望,因此,整个行业更耐,弹性和可持续的结果总是能够在正确的时间正确的数据的利用价值。
马修·史密斯博士凯伦管家博士,作家科技网络。188金宝搏备用
