Đại học New York phát hành tập dữ liệu LiDAR dày đặc giúp phát triển đô thị

Đại học New York đã cung cấp tập dữ liệu LiDAR công khai dày đặc nhất từng được thu thập thông qua Trung tâm Khoa học đô thị và phát triển. Các dữ liệu laser được thu thập bằng các thiết bị LiDAR trên không, với mật độ dày đặc khoảng 30 lần. Ví dụ về một bộ dữ liệu điển hình với độ phân giải khoảng 300 (ppm – Point per metre) điểm cho mỗi mét vuông, và trên một khu vực vuông dài 1,5 km của trung tâm thành phố Dublin.

Dữ liệu được thu thập bởi Giáo sư Debra F. Laefer và nhóm nghiên cứu, bao gồm cả góc nhìn từ trên xuống của mái nhà và sự phân bố của các tòa nhà, cũng như thông tin về bề mặt thẳng đứng của chúng, cho phép xây dựng các mô hình 3D của đô thị cảnh quan với chi tiết xung quanh các phép đo xây dựng, cây cối, đường dây điện, cột và thậm chí cả chiều cao lề đường.

NYU phát hành dữ liệu LiDAR cho phát triển đô thị

NYU phát hành dữ liệu LiDAR cho phát triển đô thị

 

Mở rộng quy mô và chất lượng dữ liệu này có ý nghĩa lớn đối với các nhà nghiên cứu về quy hoạch và phát triển đô thị, và cho các đội ngũ kỹ thuật quyết mọi vấn đề từ vận hành các phương tiện tự hành, vận hành máy bay không người lái, theo dõi sự lây lan dịch bệnh, bệnh truyền nhiễm, …

Nguồn: Techcrunch 

Các nhà cung cấp dịch vụ Internet có thể dễ dàng theo dõi những hoạt động của các thiết bị IoT

Đã qua rồi cái thời mọi thiết thiết bị IoT dễ dàng bị rò rỉ dữ liệu ra ngoài, tuy nhiên không vì thế mà chúng ta ngưng cảnh giác. Hãy luôn cảnh giác. Để nâng cao ý thức cảnh giác của mọi người, một nghiên cứu gần chứng minh rằng, các nhà cung cấp dịch vụ Internet (ISP) có thể điều khiển mọi thiết bị trong căn nhà thông minh của bạn từ những thông tin siêu dữ liệu (metadata) của thiết bị, nếu họ muốn.

Nghiên cứu thuộc về nhóm nghiên cứu tại trường khoa học máy tính Princeton, do cựu sinh viên Noah Apthorpe dẫn đầu, đã chỉ ra: “Chúng tôi chứng minh rằng một ISP hoặc một người quan sát mạng khác có thể suy diễn các hoạt động của các thiết bị IoT bằng cách phân tích các gói tin Internet từ những ngôi nhà thông minh, ngay cả khi các thiết bị sử dụng mã hóa.”

Cách thức tấn công khá đơn giản: các thiết bị IoT thường có định danh riêng của mình, thường bằng cách kết nối với các tên miền hoặc URL cụ thể. Ngay cả khi không tự định danh, có những cách đơn giản để xác định chúng dựa trên theo dõi và từ các dữ liệu đã biết khác. Các nhà nghiên cứu đã chứng minh điều này bằng cách cho thấy rằng các thiết bị khác nhau có các mô hình khác nhau trong việc truyền dữ liệu:

Một đã xác định được thiết bị IoT, ISP (trong trường hợp này là giả định của các nhà nghiên cứu) có thể theo dõi sự gia tăng lưu lượng truy cập. Những gì những thay đổi trong lưu lượng có nghĩa là hoặc là hiển nhiên hoặc hoàn toàn có thể suy được ra với một vài phân tích.

Từ các thiết bị theo dõi giấc ngủ, ISP có thể biết khi nào người dùng lên giường và thức dậy, chất lượng giấc ngủ hay những lần thức giấc giữa đêm,…

Bằng cách theo dõi các switch, ISP có thể thấy khi nào các thiết bị được sử dụng: TV, máy sưởi không gian, ánh sáng trong tầng hầm, cửa nhà để xe.

Bằng cách xem lưu lượng camera an ninh, ISP có thể nhìn thấy khi nào máy ảnh phát hiện chuyển động, khi nào người dùng đang điều chỉnh để xem nhà của họ từ xa hoặc khi họ kiểm tra các cảnh quay được lưu trữ.

Nhưng đừng lo lắng, có thực sự là một giải pháp khá tốt! Nhóm nghiên cứu nhận thấy rằng bằng cách truyền dữ liệu IoT qua trung tâm (ví dụ như một bộ định tuyến với vài tùy chỉnh nhỏ ở phần mềm), chúng ra có thể ngụy trang các thiết bị một cách hiệu quả bằng cách truyền một gói tin rác liên tục. Họ đưa ra lời khuyên về dung lượng của gói tin rác khoảng 40 KB / s hoặc nhiều hơn, mặc dù việc này khiến băng thông tăng theo thời gian, thậm chí có thể đến hàng trăm gigabyte.

Chi tiết về nghiên cứu, bạn có thể xem tại đây.

Nguồn: Internet providers could easily snoop on your smart home

Hạn hán tại Sri Lanka và các nỗ lực công nghệ để hạn chế tác động đến cuộc sống

Tại huyện Kurunegala thuộc tỉnh Tây Bắc của Sri Lanka, các cánh đồng úa gạo thực tế đang bị bỏ rơi do thiếu nước và các hồ chứa gần như trống rỗng. Nông dân trong khu vực đang tìm cách thích nghi, chẳng hạn như trồng những giống ngô nhỏ và sử dụng nước ngầm từ giếng khoan. Nhưng rõ ràng, hạn hán kéo dài đã làm ảnh hướng nghiêm trọng đến cuộc sống của người dân.

Getting a handle on drought surveillance

Hồ chứa nước khô hạn tại huyện Kurunegala của tỉnh Tây Bắc của Sri Lanka

Hạn hán bắt đầu vào cuối năm 2016 đến đầu năm 2017. Điều này dẫn tới giảm diện tích trồng trọt, mất mùa và giảm sản lượng. Vào nửa sau của tháng 5 năm 2017, những trận mưa lớn gây ra lũ lụt và lở đất địa phương, đặc biệt là ở Tây Nam Sri Lanka. Tuy vậy, nước vẫn bị thiếu nghiêm trọng ở các khu vực sản xuất lúa gạo chính như Bắc Trung Bộ và các vùng phía Đông của đất nước. Lượng mưa thấp từ tháng 5 đến tháng 9 khiến tình hình đặc biệt trở nên nghiêm trọng ở các tỉnh phía Bắc, Trung Bắc và Tây Bắc. Độ ẩm của đất ở mức thấp hơn 50-60% so với bình thường ở một số khu vực và nhiệt độ cao đặc biệt được dự báo trong thời gian còn lại của năm. Theo đánh giá gần đây của Food and Agriculture Tổ chức của Liên hiệp quốc (FAO), sản lượng gạo của nước này (ước tính khoảng 2,7 triệu tấn cho năm 2017) có thể sẽ thấp hơn 40% so với sản lượng của năm ngoái và thấp hơn 35% so với mức trung bình trong 5 năm trước đó.

Getting a handle on drought surveillance

Năng suất nông nghiệp bị giảm mạnh 2017

Chính phủ cố gắng thực hiện các biện pháp giảm nhẹ tác động của hạn hán bao gồm việc tăng cường các mạng lưới an sinh xã hội và nhập khẩu ngũ cốc chủ. Họ cần dữ liệu thời gian thực về tình trạng hạn hạn để điều hành chính xác các biện pháp giảm nhẹ thiên tai.

Trong một nỗ lực phối hợp để nền tảng thông tin, Viện Quản lý Nước Quốc tế (IWMI) đã tiến hành xây dựng Hệ thống Theo dõi Hạn hán Nam Á (SADMS) vài năm trước thông qua WLE cùng với Chương trình Nghiên cứu CGIAR về Biến đổi khí hậu, Nông nghiệp và An ninh lương thực (CCAFS). Hệ thống này tạo thành một phần của các nỗ lực CGIAR rộng lớn để tăng cường khả năng phục hồi của nông nghiệp ở các nước đang phát triển khi đối mặt với nhiều rủi ro liên quan đến nước.

Getting a handle on drought surveillance

Biến động hạn hán theo thời gian

Chính phủ Sri Lanka đã sử dụng SADMS và đã đóng vai trò tích cực trong việc xác nhận dữ liệu thực tế. Ngoài ra, một công cụ theo dõi Chỉ số độ ẩm đất (SWI), được phát triển trong Chương trình Copernicus của Châu Âu. Bằng cung cấp thời gian gần thực độ ẩm tại các độ sâu khác nhau của đất. Từ đó, SWI phản ánh mức độ ngấm của nước mưa trong đất và cho phép dự đoán tác động của hạn hán đối với sản xuất cây trồng.

Con đường thẳng đất liền dài nhất trên thế giới

“Liệu bạn có biết khoảng cách lớn nhất của hai điểm trên đất liền?”. Xuất phát từ câu hỏi trên, Guy Bruneau – một nhà vẽ bản đồ đến từ Google đã đưa ra một bản đồ cho thấy quãng đường đất liền dài nhất có thể đi trên Trái Đất

Quãng đường bắt đầu từ ví trí cách Greenville, Liberia về phía Bắc khoảng 10km và kết thúc ở gần Wenling, China. Con đường này cắt qua 9 múi giờ và 18 quốc gia. Khá là thú vị khi con đường thẳng đất liền mà chúng ta nhìn thấy được chiếu lên bản đồ thế giới phẳng lại là một đường cong.

Điểm hạn chế của phép chiếu Mercator khiến cho việc diễn tả bề mặt tròn của thế giới khó hơn khi biểu diễn Trái Đất tròn thành một thế giới phẳng mà không bị một chút sai lệch nào.

Có một số điểm hơi khác thường so với các điểm khác trong bản đồ thế giới bởi vì nó cần được hiệu chỉnh để phù hợp với kinh độ và vĩ độ của nó. Chính vì vậy chúng ta có thể thấy Greenland lại có diện tích tương đương với Châu Phi. Đó cũng là lí do tại sao đường thẳng chúng ta đang nói đến lại bị uốn cong khi chiếu trên bản đồ phẳng.

Chúng ta có thể tham khảo bản đồ dưới đây do Guy Bruneau  phát triển sử dụng một phép chiếu khác. Đây sẽ là cách mà con đường được hiển thị ở bản đồ thế giới phẳng.

Thứ tự các nước mà con đường sẽ cắt qua như sau: Liberia, Côte d’Ivoire, Burkina Faso, Ghana, Burkina Faso, Niger, Chad, Libya, Egypt, Israel, the West Bank, Jordan, Iraq, Iran, Turkmenistan, Uzbekistan, Tajikistan, Afghanistan, Tajikistan và cuối cùng là Trung Quốc.

 

Nguồn: Geospatial Word

DJI và Zanybros ký thỏa thuận hợp tác chiến lược trong việc sản xuất phim và video ca nhạc

Ngày 23/8/2017 tại Seul – Thủ đô của Hàn Quốc, DJI, công ty hàng đầu thế giới về máy bay không người lái dân dụng và các hệ thống chụp ảnh trên không, thông báo việc chính thực hợp tác với Zanybros, nhà sản xuất phim hàng đầu của Hàn Quốc, để cùng đưa việc sản xuất phim lên tầm cao mới với việc ứng dụng công nghệ DJI. Ví dụ đầu tiên của quan hệ đối tác này là video ca nhạc Love Whisper cho nhóm nhạc nữ nổi tiếng GFriend. Đã có hơn 22 triệu lượt xem video này trên YouTube chỉ trong vòng ba tuần.

Quan hệ đối tác chiến lược sẽ cho thấy DJI cung cấp phần cứng và hỗ trợ kỹ thuật cho các dự án sản xuất và quay phim tương lai của Zanybros. Ngoài ra còn có kế hoạch hợp tác về các chương trình đào tạo cho các chuyên gia, đặc biệt là những người trong ngành âm nhạc và giải trí, để khám phá những cách mới và sáng tạo để sản xuất nội dung K-pop.

Ông Tae-hyun Moon, Giám đốc Tiếp thị thương hiệu và vận hành của DJI cho biết “Làn sóng Hàn Quốc đã mở rộng từ sự phát triển của một khu vực thành một hiện tượng toàn cầu, và rất nhiều điều này liên quan đến sự gia tăng của phim, âm nhạc và nội dung video trực tuyến”. “Sự cộng tác đa diện này sẽ tạo cơ hội cho chúng tôi kết hợp kiến thức kỹ thuật và tinh thần sáng tạo của hai nhà lãnh đạo ngành công nghiệp trong lĩnh vực sản xuất nội dung trên không và làm phim chuyên nghiệp.”

Zanybros là một công ty sản xuất chuyên về video âm nhạc và làm phim thương mại. Công ty đã phát triển để trở thành một trong những cơ quan sáng tạo có ảnh hưởng nhất của Làn sóng Hàn Quốc. Một số video nhạc K-pop mang tính biểu tượng nhất của họ bao gồm “Lion Heart” của Girls ‘Generation, “I” của Taeyeon, “Overdose” của Exo và “RED” của Hyuna.

Giám đốc điều hành Zanybros và đạo diễn phim Jun-hong Kim nói: “Video nhạc không chỉ là về những người trên màn hình mà còn có thể thiết lập về nơi mà câu chuyện diễn ra. Với việc sử dụng DJI Inspire 2, chúng tôi đã có thể nắm bắt được vẻ đẹp mênh mông của môi trường xung quanh chúng ta và cung cấp bối cảnh cho toàn bộ câu chuyện. Với công nghệ thiết lập máy bay một cách nhanh chóng và dễ dàng, chúng tôi có thể chụp những bức ảnh trên không đáng kinh ngạc.”.

 

 

 

Thị trường vệ tinh nhỏ sẽ đạt 7.66 tỉ USD đến năm 2023

Vệ tinh nhỏ Rapideye

Theo báo cáo mới nhất của Stratistics MRC, thị trường vệ tinh nhỏ trên toàn cầu dự kiến ​​sẽ tăng từ 2,28 tỷ đô la vào năm 2016 và đạt 7,66 tỷ đô la vào năm 2023 với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 18 phần trăm.

Nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ hình ảnh có độ phân giải cao, chi phí thuận tiện, phạm vi áp dụng và các tiến bộ công nghệ mới là một số yếu tố thúc đẩy thị trường.

Mặt khác, sự thiếu hụt của các phương tiện phóng vệ tinh nhỏ vẫn là một trong những hạn chế chính hạn chế thị trường. Tuy nhiên, Stratistics dự đoán nhu cầu về vệ tinh nhỏ ở các nước đang phát triển sẽ dẫn đến tốc độ tăng trưởng rất lớn trong giai đoạn dự báo.

Dựa vào phân khúc ứng dụng, Quan sát Trái đất (EO) và khí tượng học dẫn đầu thị trường trên toàn cầu với thị phần lớn nhất và dự kiến ​​sẽ tăng với mức tăng trưởng CAGR cao trong giai đoạn dự báo. Stratistics cho thấy sự phát triển của phân khúc này đối với việc sử dụng các vệ tinh nhỏ để kiểm tra khả năng của các công nghệ khác nhau được sử dụng trong không gian.

Bởi người dùng cuối, khu vực thương mại đã giành được thị phần lớn nhất. Stratistics cho thấy sự tăng trưởng của phân khúc này với nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ hình ảnh có độ phân giải cao, được đi kèm với các dịch vụ truyền thông tốc độ cao. Bắc Mỹ chiếm thị phần lớn nhất theo sau là Châu Á Thái Bình Dương.

Nguồn: Geospatialworld

Phương pháp mới cho xe tự lái điều hướng trong mưa hoặc tuyết

Công nghệ điều hướng trong xe tự lái có thể vận hành rất tốt trong điều kiện thời tiết bình thường. Nhưng trong điều kiện thời tiết có tuyết dày hoặc mưa to việc điều hướng trong xe tự lái thực sự rất khó, nó khiến cho những chiếc xe tự lái đi lệch hướng. Trong điều kiện đó nó khiến có các thiết bị cảm biến không còn được đáng tin cậy, bao gồm cả camera, radar laze, hoặc LiDAR có thể nhận diện các bông tuyết thành vật cản trên đường.

Mới đây Ford đã thử nghiệm những chiếc xe tự lái của mình trên tuyết ở Michigan vào hồi tháng 1. Họ cho biết các chiếc xe của họ giờ đây có thể “nhìn thấy” các hạt mưa và bông tuyết nhờ một thuật toán được phát triển với Đại học Michigan.

Các thức hoạt động: Ô tô tự lái của Ford thông qua các cảm biến LiDAR, phát ra các tia laze ngắn dọc theo hướng xe. Các phần của xe cùng các cụm laser để tạo ra một bản đồ 3D về môi trường có độ phân giải cao. Thuật toán mới cho phép chiếc xe phân tích những va trạm laser và phản hồi của chúng để tìm ra liệu chúng có đang trúng hạt mưa hay bông tuyết.

Khi laser đi qua mưa hoặc tuyết, một phần của nó sẽ đi vào giọt mưa hoặc tuyết, và phần còn lại có thể sẽ được chuyển hướng xuống mặt đất. Từ những phản hồi của laser khi chuyển hướng thông qua thuật toán sẽ tạo ra một bức vẽ về mặt đất.

Kết quả McBride lãnh đạo về công nghệ tự lái ở Ford cho hay các chiếc xe tự lái của họ có thể di chuyển trên đường trong điều kiện lượng mưa nhỏ ở vài mm. Bên cạnh đó họ cũng đưa ra cảnh báo với sự trợ giúp của các thiết bị cảm biến nên xe có thể lái với tốc độ cao hơn trong điều kiện khắc nghiệt có thể gây nguy hiểm cho các phương tiện khác trên đường.

Nguồn: Quartz

Dự án Robocodes tăng độ chi tiết của bản đồ nhờ ảnh vệ tinh

Các nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm Kết nối của Facebook phối hợp với viện công nghệ Massachusetts (MIT) đang làm việc trong dự án Robocodes xác định địa chỉ đường từ ảnh vệ tinh thông qua học sâu và gán nhãn. Tầm quan trọng của dự án này là góp phần gia tăng độ chi tiết của một khu vực. Dựa trên đó, cả tất cả các nơi trên thế giới sẽ được kết nối với nhau trên bản đồ. Dự án  sử dụng một thuật toán thu thập thông tin từ ảnh vệ tinh kết hợp với kỹ thuật học sâu và gán nhãn. Ảnh vệ tinh được sử dụng để dự đoán sự tồn tại của các con đường. Các con đường được đặt tên theo khu vực và thứ tự, Phương pháp trong dự án Robocodes được đánh giá có độ chính xác cáo với cả các con đường không trải nhựa và các khu vực đô thị có cấu trúc phức tạp. Dự án cũng được nghiên cứu để giải quyết các vấn đề khi đang xem xét các con đường thực tế bị ngắt đoạn.

Mapping the unmapped

Mô hình thuật toán

Với các phương pháp trước đây, người ta xác định địa chỉ trên bản đồ bằng các dữ liệu địa lý như vĩ độ và kinh độ. Trong nhiều trường hợp,  có thể các khu dân cư nằm liền kề với nhiều con đường và nút giao thông, nên việc xác định thông tin là một thách thức lớn. Dự án Robocodes sử dụng kỹ thuật học sâu trên dữ liệu ảnh vệ tinh để giải quyết vấn đề này.

Mapping the unmapped

Kết quả: bên trái là ảnh vệ tinh với gán nhãn từ thực địa; bên phải là kết quả nhận dạng tự động (trắng là đúng, đỏ là sai)

Hiện tại, dự án này vẫn đang tiếp tục nghiên cứu và phát triển. Khi dự án thành công sẽ góp phần làm cho nhiều địa chỉ được xác định rõ ràng hơn trên bản đồ và nhờ vậy, kết nối mọi người một cách đơn giản hơn.

Nguồn: geospatialworld

New Zealand: Nông trại ứng dụng IoT vào sản xuất để giảm lượng tiêu thụ nước và năng lượng

Hệ thống SCADAfarm của công ty WaterForce, sử dụng công nghệ của hãng Schneider Electric, giúp nhà nông trong trại BlackHills Farm chăn nuôi gia súc, cừu và trồng rau, giám sát từ xa mực nước và điều kiện của cây trồng, để tưới nước đầy đủ, phù hợp mọi lúc.

Công ty công nghệ nông nghiệp  Waterforce (New Zealand) cung cấp hệ thống quản lý và tưới tiêu cho các trang trại ở New Zealand, sử dụng công nghệ cảm biến và phần mềm của hãng Schneider Electric, trên nền công nghệ Azure và Azure IoT của Microsoft. Theo hãng Schneider Electric, công nghệ này giúp công ty BlackHills Farm giảm 30% lượng nước tiêu thụ trong năm.

Hệ thống SCADAfarm bao gồm nền tảng phần mềm đám mây chịu trách nhiệm thu thập và quản lý dữ liệu từ các cảm biến không dây và các trạm khí tượng, nhằm giúp nông dân xem thông tin liên quan đến điều kiện sản xuất, từ đó điều chỉnh sử dụng nước một cách phù hợp. Kể từ khi đưa vào sử dụng trực tiếp, theo báo cáo của trang trại, hệ thống đã giúp giảm không chỉ tiêu thụ nước, mà còn giảm 50% chi phí năng lượng. Với công nghệ này, trang trại BlackHills Farm có thể xác định mức độ ẩm trong đất và không khí, nhu cầu nước để điều chỉnh hoạt động của máy tưới, bơm và vòi phun nước cho từng khu vực cây trồng.

Theo phương pháp truyền thống, nông dân ở New Zealand (và ở hầu hết các nước trên thế giới) đều dựa vào dự báo thời tiết và theo dõi điều kiện tự nhiên khi đưa ra quyết định tưới. Điều này thường dẫn đến có thể tưới quá nhiều (để yên tâm rằng khu nuôi trồng không bị quá khô). Làm vậy sẽ gây ra phí tốn kém. Không chỉ vì nước có giá đắt, nông dân ở nhiều nơi trên thế giới (kể cả New Zealand) còn phải đáp ứng các yêu cầu của chính quyền địa phương phải minh chứng sử dụng nước không lãng phí, không rò ri nước ra ngoài. Trang trại BlackHills Farm áp dụng phương pháp canh tác chính xác, sử dụng hệ thống SCADAfarm để phát hiện, đánh giá lượng nước cần thiết khi nào và ở đâu.

Trang trại BlackHills hơn 400 ha đất, khoảng 2.100 con gia súc và 800 con cừu. Trang trại trồng củ cải, cải xoăn, cỏ và cây ăn quả làm thức ăn cho gia súc. Để tưới nước cho cây trồng, trang trại sử dụng hệ thống tưới trung tâm gồm các thiết bị có chiều dài 700 mét, với các đường ống (được trang bị nhiều vòi phun nước) xoay quanh cây trồng để cung cấp nước tưới. Các van tưới có thể điều khiển từ xa.

Trang trại lắp thêm vào các trục hiện có các cảm biến lưu lượng nước của SCADAfarm đo dòng nước chảy qua và lắp đặt các bộ cảm biến trong đất, phát hiện mức độ ẩm. Cảm biến gửi dữ liệu đo được qua mạng di động Vodafone đến máy tính của trang trại. Sau đó, dữ liệu được đẩy lên máy chủ đám mây. Kết hợp với dữ liệu thời tiết từ các trạm khí tượng của hãng Schneider Electric. phần mềm SCADAfarms sẽ phân tích và cung cấp dữ liệu cho trang trại, Nhờ vậy, trang trại có thể điều chỉnh sử dụng máy bơm nước (từ sông gần đó tới bể chứa, từ bể chứa tới các ống tưới), tùy yêu cầu nước dự tính. Công nghệ này cho phép trang trại điều khiển bơm nước vào đường ống một cách chủ động, thông qua ứng dụng trên PC hoặc điện thoại di động. Điểm cần nhấn mạnh là thông tin thời tiết rất quan trọng. Trong trường hợp trời gió mạnh, cần phải điều chỉnh mở van, đảm bảo tưới lượng nước chính xác.


Trong tương lai, công nghệ này có thể đưa ra các phân tích, có thể  dùng được cho cả ngành nông nghiệp, ví dụ lượng nước cần để sản xuất một pound thịt bò, một gallon sữa. Giải pháp này không chỉ cho phép giảm lượng nước được sử dụng, mà còn tiết kiệm được công sức cho người nông dân, do không phải lái xe ra đồng để giám sát các điều kiện canh tác và kiểm tra mùa màng.

Hãng Schneider Electric hiện đang tìm kiếm các đối tác trên thế giới, nông dân, quan tâm thí điểm triển khai công nghệ quản lý nước và tưới tiêu chính xác trong nông nghiệp.

Nguồn: New Zealand Farm Cuts Water and Energy Consumption With IoT

XAircraft ra mắt máy bay không người lái chuyên dụng cho nông trường tại Nhật Bản

XAircraft ra mắt P20 UAV – một chiếc máy bay không người lái chuyên dụng cho nông trường – tại Nhật Bản, khu vực này đã được cơ giới hoá nông nghiệp từ lâu nhưng sự đổi mới tương đối chậm.

XAircraft, công ty Trung Quốc chuyên sản xuất máy bay không người lái trong nông nghiệp đã cho ra đời chiếc máy bay không người lái P20 (UAV) được thiết kế đặc biệt cho các nông trường – tại Nhật Bản. XAircraft chọn Nhật Bản là nơi đầu tiên để mở rộng ra nước ngoài bởi vì mặc dù nước này dẫn đầu trong việc sử dụng UAV để bảo vệ cây lương thực nhưng công nghệ UAV chỉ được cải thiện rất chậm. Đa số các thao tác vận hành vẫn yêu cầu rất nhiều thao tác bởi con người, độ tự động hóa còn kém.

XAircraft nhận thấy tiềm năng kinh doanh từ thị trường Nhật Bản khi mà nông dân ở đây rất quen thuộc với việc sử dụng các công nghệ tiên tiến. Gần ba phần tư khu vực sản xuất lúa ở Nhật Bản được cơ giới hoá trong khi hơn một phần ba các khu vực trồng lúa được phun thuốc trừ sâu bằng máy bay không người lái.

Ngoài ra, Nhật Bản đang phải vật lộn với một lực lượng lao động đang suy giảm do dân số đang già đi. XAircraft dự đoán sẽ có từ 3.000 đến 5.000 đơn đặt hàng UAV vào năm tới. Tuy nhiên, XAircraft phải hợp tác với một công ty Nhật Bản để cung cấp các dịch vụ hỗ trợ liên quan do tất cả thông tin bản đồ phải được thu thập bởi các công ty địa phương có thẩm quyền. Tại Trung Quốc đại lục, XAircraft cung cấp cả dịch vụ bán và cho thuê. Theo số liệu của XAircraft, việc sử dụng máy bay không người lái cho mục đích nông nghiệp ở Trung Quốc là dưới 1%.

Nguồn: XAircraft launches farm specific drone in Japan