Modern agriculture faces grand challenges to meet increased demands for food, fuel, feed, and fiber with population growth under the constraints of climate change and dwindling natural resources. Data innovation is urgently required to secure and improve the productivity, sustainability, and resilience of our agroecosystems. As various sensors and Internet of Things (IoT) instrumentation become more available, affordable, reliable, and stable, it has become possible to conduct data collection, integration, and analysis at multiple temporal and spatial scales, in real-time, and with high resolutions. At the same time, the sheer amount of data poses a great challenge to data storage and analysis, and the \textit{de facto} data management and analysis practices adopted by scientists have become increasingly inefficient. Additionally, the data generated from different disciplines, such as genomics, phenomics, environment, agronomy, and socioeconomic, can be highly heterogeneous. That is, datasets across disciplines often do not share the same ontology, modality, or format. All of the above make it necessary to design a new data management infrastructure that implements the principles of Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR). In this paper, we propose Agriculture Data Management and Analytics (ADMA), which satisfies the FAIR principles. Our new data management infrastructure is intelligent by supporting semantic data management across disciplines, interactive by providing various data management/analysis portals such as web GUI, command line, and API, scalable by utilizing the power of high-performance computing (HPC), extensible by allowing users to load their own data analysis tools, trackable by keeping track of different operations on each file, and open by using a rich set of mature open source technologies.

Bản dịch tiếng Việt:

Nông nghiệp hiện đại phải đối mặt với những thách thức lớn trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về lương thực, nhiên liệu, thức ăn chăn nuôi và chất xơ với sự gia tăng dân số dưới những hạn chế của biến đổi khí hậu và tài nguyên thiên nhiên ngày càng cạn kiệt. Đổi mới dữ liệu là cần thiết để đảm bảo và cải thiện năng suất, tính bền vững và khả năng phục hồi của hệ sinh thái nông nghiệp của chúng ta. Khi các cảm biến và thiết bị Internet of Things (IoT) khác nhau trở nên sẵn có hơn, giá cả phải chăng, đáng tin cậy và ổn định, việc thu thập, tích hợp và phân tích dữ liệu ở nhiều quy mô không gian và thời gian, trong thời gian thực và với độ phân giải cao trở nên khả thi. Đồng thời, lượng dữ liệu khổng lồ đặt ra thách thức lớn đối với việc lưu trữ và phân tích dữ liệu, đồng thời các phương pháp phân tích và quản lý dữ liệu \textit{defacto} được các nhà khoa học áp dụng ngày càng trở nên kém hiệu quả. Ngoài ra, dữ liệu được tạo ra từ các ngành khác nhau, chẳng hạn như gen, hiện tượng học, môi trường, nông học và kinh tế xã hội, có thể rất không đồng nhất. Nghĩa là, các bộ dữ liệu giữa các ngành thường không có chung bản thể luận, phương thức hoặc định dạng. Tất cả những điều trên khiến việc thiết kế cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu mới thực hiện các nguyên tắc Có thể tìm thấy, Truy cập được, Tương tác được và Tái sử dụng (FAIR) là cần thiết. Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất Quản lý và Phân tích Dữ liệu Nông nghiệp (ADMA), đáp ứng các nguyên tắc FAIR. Cơ sở hạ tầng quản lý dữ liệu mới của chúng tôi thông minh bằng cách hỗ trợ quản lý dữ liệu ngữ nghĩa trên nhiều lĩnh vực, tương tác bằng cách cung cấp nhiều cổng phân tích/quản lý dữ liệu khác nhau như GUI web, dòng lệnh và API, có thể mở rộng bằng cách sử dụng sức mạnh của điện toán hiệu năng cao (HPC), có thể mở rộng bằng cách cho phép người dùng tải các công cụ phân tích dữ liệu của riêng họ, có thể theo dõi bằng cách theo dõi các hoạt động khác nhau trên mỗi tệp và mở bằng cách sử dụng một bộ công nghệ nguồn mở hoàn thiện phong phú.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.