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利用AWS提高农业可持续性
Sencrop 发现农业领域的一个重大挑战：农民通常缺乏精确的天气和气候数据，这阻碍了他们实施可持续实践的能力。为了解决这个问题，Sencrop 使用 AWS 开发了一个微气候应用程序，能够处理大量数据集以提供本地化的天气预报。这种创新方法已使欧洲超过30,000名农民能够优化其运营，结果不必要的农用车辆出行减少了68%。因此，76%的农民转向了更可持续的耕作方法，为环境保护和资源高效管理做出了显著贡献。
每日收集天气数据点
15亿
来源披露
系统存储数据总量
80
来源披露
减少化学喷雾处理频率的葡萄和土豆种植者比例
90%
来源披露
01
业务背景
Sencrop 发现农业领域的一个重大挑战：农民通常缺乏精确的天气和气候数据，这阻碍了他们实施可持续实践的能力。为了解决这个问题，Sencrop 使用 AWS 开发了一个微气候应用程序，能够处理大量数据集以提供本地化的天气预报。这种创新方法已使欧洲超过30,000名农民能够优化其运营，结果不必要的农用车辆出行减少了68%。因此，76%的农民转向了更可持续的耕作方法，为环境保护和资源高效管理做出了显著贡献。
02
遇到的问题
农民依赖准确的天气预报来优化作物产量和实施可持续农业实践，但准确预报并不容易获得；即使降雨预测也只有40%的准确性。他们缺乏精确的天气和气候数据，阻碍了可持续实践的实施。
03
AI 解决方案
Sencrop在AWS上构建了微气候应用程序，使用Amazon EMR近实时处理来自雷达、天气预报和近40,000个田间传感器的海量数据，并将数据存储在Amazon Aurora中。利用AWS的算力训练机器学习模型，分析数据以创建超本地化的精准预报（Sencrop Forecast功能）。应用程序还允许农民分享田间观察，形成一个可持续导向的种植者社区。通过这一系统，每天摄取15亿个天气数据点，处理总计80TB的数据，为农民提供精准的气候洞察以优化决策。
04
实施结果
每日收集天气数据点：15亿
系统存储数据总量：80
减少化学喷雾处理频率的葡萄和土豆种植者比例：90%
节省农用车辆出行的农民比例：68%
使用Irricrop并节水的农民比例：43%
表示Sencrop有助于农业环境实践的受访者比例：76%
05
风险与边界
未披露
“Using AWS, we can expand to a new region in a new part of the world and keep our architecture exactly the same.”
Mathieu Despriée · CTO, Sencrop
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。