Trí tuệ nhân tạo đang được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp để nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm. Các ứng dụng của AI giúp nông dân quản lý đất, tưới cây và thu hoạch nông sản một cách tối ưu hơn, đồng thời giúp ngành nông nghiệp dự đoán được sự bất ổn về môi trường và đưa ra các biện pháp phòng chống và giảm thiểu thiệt hại. Các nhà sản xuất nông nghiệp có thể tận dụng ứng dụng của AI để tăng cường hiệu suất năng suất, giảm chi phí và cải thiện chất lượng sản phẩm. Dưới đây là một số lĩnh vực thuộc ngành nông nghiệp đã ứng dụng AI mang lại hiệu quả lớn:
1. Phân tích dữ liệu đất: AI được sử dụng để phân tích dữ liệu đất, bao gồm độ pH, độ ẩm và độ bón phân. Dữ liệu này có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình trồng trọt, cải thiện sản lượng và chất lượng cây trồng. Một số dự án tiêu biểu: Dự án TerrAvion (Hoa Kỳ), Dự án SWAMP (Malaysia), Dự án Agrivi (Croatia), Dự án Agroscout (Israel), Dự án FARMIS (Việt Nam), Dự án Smart Farm (Việt Nam)… Những dự án trên thế giới và ở Việt Nam đều cho thấy tiềm năng của AI trong việc nâng cao năng suất và hiệu quả trong nông nghiệp. Với khả năng phân tích dữ liệu chính xác, nhanh chóng, các công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể giúp các nông dân đưa ra quyết định chính xác và tối ưu hóa quá trình sản xuất.
2. Theo dõi và dự báo thời tiết: AI được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu thời tiết. Thông tin về thời tiết có thể giúp các nông dân quản lý đất, tưới cây và thu hoạch nông sản một cách tối ưu hơn. Ngoài ra, các dự báo thời tiết cũng có thể giúp ngành nông nghiệp dự đoán được sự bất ổn về môi trường để đưa ra các biện pháp phòng chống và giảm thiểu thiệt hại. Một số dự án tiêu biểu: IBM GRAF (Global High Resolution Atmospheric Forecasting System), AccuWeather, Google Flood Forecasting Initiative, ClimateAI, CLIMANET (Pháp), VNPT AI Weather (Việt Nam)…
3. Sử dụng robot nông nghiệp: Các robot nông nghiệp có thể được trang bị các cảm biến để thu thập dữ liệu về thực vật, đất và thời tiết. Dữ liệu này sau đó được phân tích bởi AI để đưa ra các quyết định tự động như cắt tỉa cây, tưới cây và phun thuốc. Một số dự án đáng chú ý: Robot nông nghiệp của John Deere, Robot tự động tưới nước của FarmWise, Robot phun thuốc của Yanmar, Robot phun thuốc của Việt Trung Agricultural Robotics, Robot chăm sóc cây trồng của CEMA… Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong robot nông nghiệp đang được triển khai rộng rãi trên thế giới và Việt Nam đã mang lại nhiều lợi ích cho ngành nông nghiệp như tăng năng suất, giảm chi phí và bảo vệ môi trường.
4. Điều khiển tự động: AI cũng có thể được sử dụng để điều khiển các quy trình tự động trong nông nghiệp bao gồm tưới cây và phun thuốc. Hệ thống tự động này giúp tiết kiệm thời gian, công sức của nông dân đồng thời cải thiện chất lượng sản phẩm. Một số dự án tiêu biểu: Dự án John Deere, Dự án Hands Free Hectare, Dự án Agrilyst, Dự án FarmView, Dự án One Farm, Robot điều khiển tự động trong sản xuất rau của Iron Ox, Trang trại tự động của Toshiba, Dự án SmartHog… Các dự án ứng dụng AI vào điều khiển tự động trong sản xuất nông nghiệp đang được phát triển rộng rãi trên toàn thế giới và Việt Nam. Các công nghệ này góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí, cải thiện chất lượng sản phẩm trong nông nghiệp đồng thời giúp giảm thiểu tác động của nông nghiệp đến môi trường.
5. Dự báo sản lượng: AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu cây trồng, đất và thời tiết để dự báo sản lượng nông sản. Điều này giúp nhà sản xuất nông nghiệp dự trù các tài nguyên và giải pháp phù hợp để đáp ứng nhu cầu thị trường. Một số dự án tiêu biểu: Dự án CropProphet, Dự án SmartAgrIoT, Dự án ICRISAT, Dự án RIICE, Dự án NextFarm…
6. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa chuỗi cung ứng trong nông nghiệp bao gồm đưa ra dự đoán về nhu cầu của thị trường và lên kế hoạch vận chuyển sản phẩm. Một số dự án tiêu biểu: Dự án “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng nông sản” của IBM, Dự án “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng thực phẩm” của Microsoft, Dự án “Nông nghiệp thông minh” của Google, Dự án “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý chuỗi cung ứng thủy sản” của Công ty CP Cá tra Việt Nam, Dự án Hệ thống truy xuất nguồn gốc nông sản của Công ty TE-FOOD… Những dự án trên đều cho thấy tiềm năng, hiệu quả của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng sản phẩm nông nghiệp. Tuy nhiên, để đạt được kết quả tốt nhất cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa các đơn vị nghiên cứu, doanh nghiệp và chính phủ, đồng thời đảm bảo việc đào tạo và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực này.
7. Xử lý ảnh kỹ thuật số: AI được sử dụng để phân tích và xử lý ảnh kỹ thuật số của cây trồng. Các hình ảnh này có thể được sử dụng để giám sát sức khỏe của cây trồng và phát hiện sớm các vấn đề để nâng cao hiệu suất năng suất. Một số dự án tiêu biểu: Dự án Sử dụng hình ảnh và trí tuệ nhân tạo để phát hiện bệnh trong trồng trọt (Mỹ), Dự án Sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để tăng năng suất trong sản xuất nông nghiệp (Mỹ), Dự án Sử dụng trí tuệ nhân tạo để giám sát sản xuất rau quả tại Châu Âu (Nhật Bản), Dự án RIICE (Việt Nam)… Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý ảnh số là một trong những lĩnh vực đang phát triển mạnh trong ngành nông nghiệp. Các dự án ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý ảnh số trong sản xuất nông nghiệp không chỉ giúp tăng năng suất và hiệu quả sản xuất mà còn giảm thiểu tối đa sự mất mát và lãng phí trong quá trình sản xuất.
8. Cải thiện chất lượng sản phẩm: AI còn được sử dụng để phân tích dữ liệu về chất lượng sản phẩm bao gồm độ chín, kích thước, hình dạng và màu sắc. Dữ liệu này có thể giúp các nhà sản xuất nông nghiệp đưa ra các quyết định chính xác về thời điểm thu hoạch và cải thiện chất lượng sản phẩm. Một số dự án tiêu biểu: Dự án Harvest Croo (Mỹ), Dự án IBM Watson Decision Platform for Agriculture (Mỹ), Dự án Tomato Analyzer (Nhật Bản), Dự án Agritech Việt Nam (Việt Nam), Dự án Xây dựng hệ thống giám sát thông minh cho trang trại chăn nuôi (Việt Nam)…
Ảnh minh họa
Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển vượt bậc, ứng dụng AI đang được áp dụng rộng rãi trong nông nghiệp trên thế giới và Việt Nam giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng năng suất và giảm thiểu lượng sản phẩm bị lãng phí. Đi kèm với sự phát triển của hạ tầng viễn thông và điện toán mây, nhiều tính toán, phân tích phức tạp được tự động hóa mang lại nhiều lợi ích to lớn cho các nhà nghiên cứu và quản lý nông nghiệp.
Tuy nhiên, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực nông nghiệp cũng đặt ra nhiều thách thức như các vấn đề về thu thập và xử lý dữ liệu chính xác và đầy đủ, đào tạo nhân lực để sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, bảo mật thông tin, các vấn đề liên quan đến đạo đức và trách nhiệm xã hội… đang là những thách thức cần được giải quyết trong quá trình áp dụng. Do đó, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo rất cần sự đồng hành, hợp tác chặt chẽ giữa các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, chính phủ và cộng đồng để phát huy tiềm năng, các tác động tích cực của công nghệ này đến nông nghiệp và xã hội./.