Birçok akıllı tarım projesi sensör kurulumuyla başlar ve tam orada durur. Toprak nemi sondası, meteoroloji istasyonu ve kamera verilerini kendi üreticilerinin uygulamasına gönderir ve çiftçi, hiçbiri bugün ne yapılması gerektiğini söylemeyen birkaç ayrı grafikle kalır. Sulama kararı hâlâ deneyime ve tahmine dayanır, sadece yanına grafikler eklenmiştir. Entegrasyon, işleme ve model olmadan toplanan veri bir depolama maliyetinden başka bir şey değildir.
Önemi su, enerji ve iş gücü üzerindeki eş zamanlı baskıda yatar. Birçok bölgede su en kıt kaynaktır ve gereksiz yere verilen her metreküp doğrudan gelecek yılın hasadından eksilir. Aynı zamanda işletmeler büyürken nitelikli personel azalır; tek bir ziraat mühendisi onlarca hektarı yönetmek zorundadır. Veri odaklı tarım, tekrarlayan kararları veri ve modellerle destekleyerek bu baskıya yanıt verir; böylece insan uzmanlığı istisnai durumlara ayrılabilir.
Veri odaklı tarımın mimarisi bir zincir olarak görülebilir: tarladaki sensörler ve kontrolörler, veriyi toplayan ve bağlantı koptuğunda arabelleğe alan yerel bir ağ geçidi, okumaları ve uyarıları akış olarak ileten bir olay platformu, geçmişi hava durumu verileri, uydu görüntüleri ve tarımsal kayıtlarla birleştiren bir veri gölü ve bu birleşimi önerilere dönüştüren bir model katmanı. Sonunda öneri ya çiftçiye gösterilir ya da otomatik modda sulama kontrolörüne komut olarak gönderilir. Her halka tek başına değiştirilebilir olmalıdır.
İlk pratik husus zorlu bir ortamda veri kalitesidir. Bir toprak sondası zamanla kalibrasyonunu kaybeder, zayıf bir pil hatalı okumalar üretir ve bir hayvan cihazın yerini değiştirebilir. Platform herhangi bir karardan önce bu anomalileri tespit etmeli, şüpheli okumaları işaretlemeli ve bunları komşu sensörler ve hava durumu verileriyle çapraz kontrol etmelidir. Örneğin, bir sonda nemde ani bir düşüş bildirirken komşuları hiçbir değişiklik göstermiyorsa, ani bir kuraklıktan çok bir sensör arızası olasıdır ve öneri motoru durumu bu şekilde ele almalıdır.
İkinci husus çiftçinin güvenidir. Kendini açıklamayan bir sulama önerisi, ne kadar doğru olursa olsun kabul görmez. Öneri, sonuca hangi okumaların, hangi hava tahmininin ve hangi gelişim evresinin yol açtığını belirtmeli ve reddedilebilir veya ayarlanabilir olmalıdır. Modeli geçersiz kılan her insan kararı, modeli iyileştirmek için değerli bir veridir. Pratik yol genellikle danışma moduyla başlar ve ancak bir iki sezon boyunca doğrulanmış sonuçlardan sonra otomatik kontrole geçer.
Yaygın tuzaklar tanıdıktır. Birincisi, kapsamanın güvenilir olmadığı yerlerde kesintisiz internet bağlantısına güvenmek; yerel ağ geçidi günlerce bağımsız çalışabilmelidir. İkincisi, tek bir üreticinin donanımına bağımlı kalmak; böylece bir sensörü değiştirmek yazılımı yeniden yazmak anlamına gelir. Üçüncüsü, toprak ve bitki davranışı son derece yerelken tüm ürünler ve bölgeler için tek bir genel model oluşturmak. Dördüncüsü, nihai çıktının fiziksel bir komut olduğunu unutmak; otomatik moddaki bir yazılım hatası bir tarlayı su altında bırakabilir veya kurutabilir ve bağımsız bir güvenlik mekanizması gerektirir.
Niadad'da Jarian platformu («جریان») bu zincirdeki olay katmanını sağlar: yerel ağ geçitlerinden okumaları ve uyarıları alır, akış olarak iletir ve geçmişi saklar. Darya («دریا»), bu akışı hava durumu verileri, görüntüler ve tarımsal kayıtlarla birleştirerek modellemenin temelini oluşturan veri gölüdür. Niadad'ın akıllı tarım projesinde bu ikisi, sensörden karara uzanan zincirin tek bir sistem olarak çalışması için özel kartlar ve saha kontrolörleriyle entegre edilmiştir.
Veri odaklı tarım ne sensörlerle ne de algoritmalarla ilgilidir; bir okumayı güvenilir bir karara dönüştüren zincirle ilgilidir. Bu zinciri mühendislik disipliniyle kuran bir kurum her sezon biraz daha iyileşir ve tarımda kalıcı olan, sezonlar arasındaki bu farktır. Tek bir tarla, tek bir ürün ve tek bir kararla küçük başlamak ve ancak zincir kendini kanıtladıktan sonra genişlemek, kalıcı olma olasılığı en yüksek yoldur.