 |
| Sử dụng thiết bị bay không người lái để phun thuốc bảo vệ thực vật (Ảnh minh họa: B.T) |
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính, nghiên cứu về khả năng của máy tính để thực hiện các tác vụ thông minh tương tự như con người. Với sự phát triển của công nghệ và tầm quan trọng của nông nghiệp đối với sự phát triển kinh tế, AI đang được áp dụng rộng rãi trong ngành này.
Ứng dụng của AI trong nông nghiệp giúp cho các quy trình sản xuất được tự động hóa và tối ưu hóa, từ việc dự báo thời tiết, đến giám sát sức khỏe của cây trồng và động vật, quản lý đàn gia súc và cải thiện chất lượng sản phẩm. AI cũng giúp cho nông dân có được một cách tiếp cận thông minh hơn đối với hoạt động sản xuất nông nghiệp.
Tầm quan trọng của AI trong phát triển nông nghiệp hiện đại là không thể phủ nhận. Sử dụng AI có thể giúp nông dân tăng cường năng suất và giảm chi phí sản xuất. AI có thể giúp nông dân dự đoán và phòng tránh các rủi ro, từ khí hậu đến dịch bệnh. Điều này cũng đồng nghĩa với việc giảm thiểu lượng phân bón và thuốc trừ sâu, giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Ngoài ra, sử dụng AI còn giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và đảm bảo an toàn thực phẩm.
Tại Việt Nam, ứng dụng AI vào nông nghiệp vẫn còn khá mới mẻ nhưng đang thu hút được sự quan tâm của Chính phủ cũng như của các doanh nghiệp sản xuất vì những ưu thế mà nó mang lại so với nông nghiệp truyền thống.
Thực tế hiện nay, đã có một số ứng dụng của AI được sử dụng trong sản xuất nông nghiệp tại Việt Nam. Đó là ứng dụng AI trong dự báo thời tiết và mô hình hóa tài nguyên nước. Trong đó, để dự báo thời tiết, các mô hình máy học có thể sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự đoán về thời tiết trong tương lai. Các thuật toán học máy và các thuật toán học sâu có thể được sử dụng để phân tích hàng trăm hoặc hàng nghìn biến số trong dữ liệu thời tiết, bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và áp suất khí quyển. Khi được đào tạo trên dữ liệu thời tiết lịch sử, các mô hình này có thể phát hiện ra các xu hướng và mô hình tương quan giữa các biến số, từ đó đưa ra dự đoán về thời tiết trong tương lai.
Đối với mô hình hóa tài nguyên nước, AI cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu về nhu cầu sử dụng nước và khả năng cung cấp nước trong một khu vực. Các mô hình học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu về nhu cầu sử dụng nước của người dân, công nghiệp và nông nghiệp, từ đó đưa ra các dự đoán về nhu cầu nước trong tương lai. Các mô hình này cũng có thể phân tích dữ liệu về môi trường và tài nguyên nước hiện có để đưa ra dự đoán về khả năng cung cấp nước trong tương lai.
Thứ hai, đó là AI theo dõi sức khỏe cây trồng và phát hiện bệnh tật. AI đang được sử dụng để giám sát sức khỏe cây trồng và phát hiện bệnh tật một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Các kỹ thuật AI có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh và dữ liệu cảm biến từ cây trồng để đưa ra dự đoán về sức khỏe của cây trồng và phát hiện bệnh tật.
Một trong những ứng dụng AI phổ biến trong giám sát sức khỏe cây trồng là sử dụng học máy để phân tích hình ảnh. Các mô hình học máy có thể được đào tạo để phát hiện các đặc trưng của cây trồng bình thường và phát hiện các dấu hiệu của bệnh tật.
Thứ ba, ứng dụng robot tự động hóa trong quá trình sản xuất nông nghiệp. Các ứng dụng của robot trong nông nghiệp giúp tăng cường năng suất, giảm chi phí và giảm thiểu nhân công, đồng thời cải thiện hiệu quả sản xuất và bảo vệ môi trường. Trong đó, robot có khả năng gieo hạt và trồng cây tự động, thu hoạch; phun thuốc trừ sâu và phân bón; tưới cây; giám sát và dự báo sản lượng cây trồng; quản lý đàn gia súc,…
Thứ tư, AI được sử dụng giúp tăng cường hiệu quả sản xuất bằng cách tối ưu hóa phân bón và thuốc trừ sâu. Dựa trên việc phân tích dữ liệu, AI được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán năng suất cây trồng. Các mô hình này có thể giúp nhà nông quyết định về lượng phân bón và thuốc trừ sâu cần sử dụng để đạt được năng suất tối đa.
Thứ nữa, AI giúp tăng cường quản lý đàn gia súc và giảm thiểu tác động đến môi trường. AI được sử dụng để giám sát sức khỏe của đàn gia súc. Các cảm biến được trang bị trên đàn gia súc sẽ ghi lại các thông số về sức khỏe, bao gồm cả tình trạng dinh dưỡng, mức độ hoạt động,…của đàn gia súc. Dữ liệu này sau đó sẽ được xử lý bởi các thuật toán AI để đưa ra các đề xuất về chế độ ăn uống và chăm sóc sức khỏe cho đàn gia súc.
Hiện nay, một số ứng dụng AI trong nông nghiệp mà chúng ta có thể thấy rõ như: sử dụng thiết bị drone hay flycam trong theo dõi, phân tích hình ảnh cũng như tưới phân bón giúp tăng năng suất và hiệu quả hơn con người nhiều lần; sử dụng máy bay không người lái để phun thuốc bảo vệ thực vật; sử dụng các camera độ phân giải cao để chụp lại hình ảnh và phân tích các yêu tố gây hại hoặc côn trùng, từ đó đưa ra các quyết định xử lý cho máy móc hoặc con người. AI tưới và pha dinh dưỡng tự động cho cây trồng, trong đó, sử dụng các cảm biến độ ẩm đất, pH để đo đạc các thông số cần thiết sau đó đưa ra các lệnh xử lý hệ thống bơm, tưới tự động. Ứng dụng này đã được sử dụng trong các trang trại trồng rau xà lách thuỷ canh, dưa lưới và dâu tây tại Việt Nam,…
Mặc dù mang lại nhiều lợi ích và giá trị cho sản xuất nông nghiệp, tuy nhiên, theo TS.Trần Quý, Viện trưởng Viện Phát triển kinh tế số Việt Nam, hiện nay, việc ứng dụng AI trong nông nghiệp tại nước ta vẫn còn nhiều khó khăn. Nguyên nhân do giá cả phần cứng và phần mềm cho các hệ thống AI đang rất cao, nhất là trong những năm gần đây khi các công nghệ AI đang phát triển mạnh mẽ.
Bên cạnh đó, theo TS. Đỗ Minh Phương (Trung tâm Chuyển đổi số và Thống kê Nông nghiệp, Bộ NN&PTNT), hiện nay, Việt Nam chủ yếu ứng dụng công nghệ của nước ngoài. Đồng thời, việc ứng dụng AI còn khó khăn do hệ thống hạ tầng phục vụ nông nghiệp công nghệ cao nước ta còn hạn chế.
Để phát tiếp tục thúc đẩy ứng dụng AI trong nông nghiệp, Viện trưởng Viện trưởng Viện Phát triển kinh tế số Việt Nam Trần Quý cho rằng, nông dân Việt Nam cần được đào tạo để sử dụng và hiểu rõ các công nghệ mới này. Điều này đặc biệt quan trọng vì nông nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm biến đổi khí hậu, giá cả nguyên liệu tăng cao và cạnh tranh trong thị trường toàn cầu.
Để đào tạo cho nông dân sử dụng các công nghệ mới, cần có sự đầu tư vào các chương trình đào tạo và huấn luyện. Mặt khác, để đảm bảo rằng các nông dân có thể tiếp cận được các công nghệ mới, cần có sự hỗ trợ về tài chính và công nghệ từ Chính phủ, các tổ chức quốc tế và các công ty trong lĩnh vực nông nghiệp. Sự hỗ trợ này có thể bao gồm các khoản tài trợ để đầu tư vào các hệ thống AI và robot tự động hóa, và các dịch vụ tư vấn và hỗ trợ kỹ thuật để giúp các nông dân sử dụng các công nghệ mới.
Cùng với đó, để tận dụng tối đa tiềm năng của AI trong nông nghiệp, cần có sự đầu tư và nghiên cứu đáng kể. Ngoài ra, cần có sự hợp tác giữa các bên liên quan, bao gồm các nhà sản xuất công nghệ, Chính phủ và các tổ chức nông nghiệp để phát triển các ứng dụng AI thích hợp và phù hợp với điều kiện của người nông dân và nhu cầu của thị trường.
Một số ý kiến cũng cho rằng, vấn đề thể chế khuyến khích phát triển nông nghiệp công nghệ cao cần được chỉnh sửa, bổ sung và làm mới. Đồng thời, nguồn nhân lực nông nghiệp công nghệ cao cũng cần được đào tạo với số lượng lớn.
Theo Bộ trưởng Bộ NN&PTNT Lê Minh Hoan, năm 2023 là năm thực hiện mục tiêu chuẩn hóa, thực hiện tư duy kiến tạo và khởi tạo trong nông nghiệp; hình thành đội ngũ nông dân chuyên nghiệp. Đồng thời, đây cũng là năm đẩy mạnh chuyển đổi số một cách thực chất, hiệu quả, tiết kiệm, gắn với kêu gọi sự hỗ trợ, tư vấn của các doanh nghiệp, hiệp hội công nghệ thông tin chuyên nghiệp.
Để triển khai nhiệm vụ trên, đồng thời, nhằm đẩy mạnh ứng dụng AI trong nông nghiệp, thiết nghĩ, chúng ta cần có sự quan tâm nhiều hơn cho lĩnh vực này. Trong đó, cần tiếp tục thu hút sự tham gia của các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ cao phục vụ cho sản xuất nông nghiệp. Trong đó, các doanh nghiệp giữ vai trò đầu tàu, tiên phong trong các hoạt động nghiên cứu các ứng dụng AI. Song song với đó, tiếp tục có cơ chế để tạo điều kiện thuận lợi cho các doanh nghiệp tham gia nghiên cứu, sản xuất các ứng dụng AI.
Đặc biệt, đó là tiếp tục đưa các công nghệ AI ngày càng gần hơn với nông dân thông qua các buổi giới thiệu, tập huấn để người nông dân thấy được những lợi ích, công dụng mà AI mang lại trong tăng năng suất cho cây trồng, vật nuôi, giảm thiểu sức lao động cho con người,…Từ đó, đưa AI ngày càng trở nên gần gũi hơn với người nông dân. Bên cạnh đó, cần từng bước tiếp tục thúc đẩy chuyển đổi số để tiếp tục tạo tiền đề quan trọng cho việc đẩy mạnh ứng dụng AI trong nông nghiệp.
Những giá trị mà AI mang lại cho sản xuất là điều chúng ta có thể thấy rõ, do đó, cần tiếp tục “khơi thông” con đường đưa AI vào nông nghiệp để thúc đẩy nông nghiệp công nghệ cao, hiện đại trong tương lai./.