AI đóng góp mạnh mẽ vào chuyển đổi nông nghiệp toàn cầu

Theo dõi KT&TD trên

Quy mô thị trường Trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu trong nông nghiệp dự kiến sẽ đạt giá trị khoảng 10,2 tỷ USD vào năm 2032 từ 1,2 tỷ USD vào năm 2022, tăng trưởng với tốc độ CAGR là 24,5% trong giai đoạn năm 2022–2032.

Trong đó, nhu cầu và triển vọng ứng dụng AI trong nông nghiệp ở Việt Nam là rất lớn bởi nó giúp ngành này giải quyết nhiều vấn đề đang đặt ra hiện nay, liên quan đến quá trình quản lý, sản xuất và tiêu thụ nông sản.

Các giải pháp kỹ thuật nông nghiệp dựa trên AI có thể được sử dụng để kiểm soát sâu bệnh, tăng năng suất, theo dõi điều kiện đất đai và hợp lý hóa các nhiệm vụ liên quan đến nông nghiệp trong toàn bộ chuỗi cung ứng thực phẩm.

Nâng cao năng suất cây trồng

Sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đem lại hiệu quả cao trong việc tăng năng suất cây trồng, kiểm soát sâu bệnh và điều kiện canh tác, cùng với việc tối ưu hóa các hoạt động liên quan đến chuỗi cung ứng thực phẩm trong ngành nông nghiệp. Hiện nay, các nông dân trên toàn thế giới đang áp dụng AI để giảm thiểu tác động của việc sử dụng hóa chất đối với môi trường. Ngoài ra, các tiến bộ trong sản xuất robot do AI điều khiển cũng đang giúp nông dân tối giản hóa sử dụng đất đai và nhân lực, đồng thời vẫn tăng cường sản xuất nông nghiệp.

Ngoài ra, AI nâng cao độ chính xác và tốc độ trong quá trình sản xuất. Với khả năng thu thập và xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác, hệ thống AI có thể giúp phát hiện các vấn đề sản xuất sớm hơn và đưa ra giải pháp nhanh chóng.

Hiện nay, hầu hết các trang trại lớn đều đã ứng dụng công nghệ phát hiện sớm sâu bệnh như vệ tinh, máy bay không người lái hay phần mềm giám sát đánh giá đồng ruộng, nhằm hạn chế khả năng gây bệnh của chúng với cây trồng giúp tăng năng suất và chất lượng sản phẩm nông sản đồng thời giảm chi phí sửa chữa và ngăn chặn từ sớm các vấn đề để tránh lan rộng khắp khu vực sản xuất và đạt được biện pháp kiểm soát quản lý dịch hại tổng hợp (IPM).

Tại California, Verdant Robotics đã phát triển một robot có khả năng diệt cỏ dại đồng thời gieo cây với tốc độ 20 cây/mỗi giây có tên là Christened the SprayBox. Robot này được thiết kế gắn vào phía sau máy kéo để lập bản đồ thực vật trên từng centimet bằng cách sử dụng thuật toán để nhận dạng hình ảnh.

Hệ thống dự báo thu hoạch bằng trí tuệ nhân tạo

Trong ngành nông nghiệp, các giải pháp trí tuệ nhân tạo như máy bay không người lái, robot và cảm biến không dây trên mặt đất đang được sử dụng rộng rãi. NatureFresh Farms là một công ty công nghệ của Mỹ đã sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu thực vật trên quy mô lớn và đưa ra dự báo năng suất và thu hoạch chính xác; thuật toán của họ thậm chí còn dự đoán khi nào hoa sẽ chín.

Ngày nay, các giải pháp công nghệ có thể thay thế các dụng cụ ghi chép như sổ tay hay bút để thu thập dữ liệu thực địa hiệu quả hơn. Các đánh giá về điều kiện kiểm dịch thực vật, thu hoạch, chất lượng, tưới tiêu và hiện tượng học gần như được thực hiện hoàn toàn bằng các thiết bị di động có truy cập GPS để ghi lại địa điểm và thời gian của mỗi lần đánh giá.

Một ví dụ công ty công nghệ đang đóng góp khá tốt vào quy trình thu hoạch nông sản là Dilepix, một công ty con từ nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Khoa học Máy tính và Tự động hóa (INRIA) của Pháp. Họ đang phát triển các công cụ trí tuệ nhân tạo để giám sát vật nuôi, côn trùng và máy móc nông nghiệp: “Bằng cách sử dụng các công cụ thị giác máy tính, chúng tôi có thể theo dõi sự phát triển của thực vật, đếm nụ hoa, phát hiện sự hiện diện của bệnh tật hoặc côn trùng, hoặc tình trạng thiếu nước hoặc chất dinh dưỡng có thể xảy ra”.

Tuân thủ các yếu tố an toàn thực phẩm

Hiện nay, hệ thống thông tin nông nghiệp kỹ thuật số đóng một vai trò quan trọng trong quản lý kiểm dịch thực vật tối ưu. Những phần mềm này cho phép các nhà sản xuất theo dõi chính xác khối lượng và thời gian áp dụng các biện pháp kiểm dịch thực vật cũng như giới hạn dư lượng tối đa (MRLs). Việc tuân thủ các giới hạn này là rất quan trọng đối với các công ty xuất khẩu nông sản để đạt được các chứng nhận như GLOBALGAP nhằm đưa sản phẩm ra các thị trường mục tiêu.

Cuối cùng, công nghệ thị giác máy tính AI có thể tiếp tục hỗ trợ nông dân ngay cả sau khi thu hoạch. Giống như khả năng phát hiện khuyết tật, bệnh tật và sâu bệnh khi cây đang trong giai đoạn phát triển, các thuật toán hình ảnh cũng có thể được sử dụng để phân loại sản phẩm "tốt" và sản phẩm bị lỗi hoặc đơn giản là không đạt yêu cầu chuẩn mực. Thông qua việc kiểm tra kích thước, hình dạng, màu sắc và khối lượng của trái cây và rau quả, công nghệ thị giác máy tính có thể tự động hóa quy trình phân loại với độ chính xác và tốc độ cao hơn nhiều so với cả một chuyên gia được đào tạo.

Theo báo cáo của Market Graph, Châu Á Thái Bình Dương dự kiến sẽ chứng kiến tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm cao nhất khi ngành nông nghiệp của các quốc gia trong khu vực đang sử dụng ngày càng nhiều các công nghệ trí tuệ nhân tạo. Trong đó, Trung Quốc và Ấn Độ là hai nền kinh tế mới nổi đã áp dụng thành công các giải pháp trí tuệ nhân tạo như công nghệ giám sát từ xa hoặc phân tích dự báo cho nhu cầu của ngành thực phẩm.

Nhìn chung, ngành nông nghiệp toàn cầu đều đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm nhu cầu lương thực tăng, tác động từ các điều kiện tự nhiên và thị trường ngày càng cạnh tranh. Chính vì vậy, số hóa là yêu cầu bắt buộc cho các trang trại, tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi các nông dân phải có kiến thức quản lý công nghệ thông qua những hỗ trợ giáo dục về kỹ thuật và công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp.

Song, để ứng dụng AI vào nông nghiệp Việt Nam thì cũng tồn tại nhiều thách thức. Đầu tiên là giá phần cứng và phần mềm của các hệ thống AI còn cao. Bên cạnh đó, nông dân cũng cần được đào tạo để sử dụng công nghệ mới, trong khi các bên liên quan gồm nhà sản xuất công nghệ, Chính phủ, tổ chức nông nghiệp cần hợp tác phát triển các ứng dụng AI phù hợp, đáp ứng cho nông dân.

Bảo Anh