Ứng dụng AI hướng tới nền nông nghiệp thông minh và bền vững

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, song việc ứng dụng công nghệ này vào nông nghiệp ở nước ta vẫn đối mặt với không ít khó khăn, thách thức. 

Cách mạng hóa cách nghĩ về nông nghiệp

John McCarthy (1927-2011) – nhà khoa học máy tính người Mỹ được ghi nhận là cha đẻ của AI. Năm 1965, John McCarthy tổ chức Hội nghị Dartmouth huyền thoại, lần đầu tiên ông đưa ra thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” trong bài phát biểu của mình, định nghĩa nên ngành khoa học và kỹ thuật cho việc tạo ra các cỗ máy nhân tạo thông minh. 

Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, là trí tuệ do con người lập trình tạo nên, với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hoá các hành vi thông minh như con người.

Ứng dụng AI trong sản xuất nông nghiệp giúp nâng cao năng suất và giảm thiểu chi phí.

AI đang thay đổi và cách mạng hóa cách chúng ta nghĩ về nông nghiệp. AI cung cấp các giải pháp mới và sáng tạo giúp nông dân nâng cao năng suất, cắt giảm chi phí và tăng hiệu quả, từ canh tác chính xác đến giám sát cây trồng. Không có gì đáng ngạc nhiên khi AI đang tìm chỗ đứng trong thế giới nông nghiệp.

Mặc dù có rất nhiều ứng dụng thực tế cho AI trong nông nghiệp nhưng điều quan trọng là phải hiểu cách sử dụng công nghệ này. Như ứng dụng canh tác chính xác của AI trong nông nghiệp – Nông nghiệp chính xác là một trong những ứng dụng thiết thực nhất của AI trong nông nghiệp. Nó đề cập đến việc sử dụng công nghệ để tối ưu hóa các biện pháp canh tác và tăng năng suất bằng cách sử dụng dữ liệu từ cảm biến và camera để cung cấp cho nông dân thông tin theo thời gian thực về điều kiện cây trồng. Canh tác chính xác nhằm mục đích nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và tăng năng suất bằng cách sử dụng đúng lượng nước, phân bón và các nguồn tài nguyên khác vào đúng thời điểm.

Ứng dụng bảo trì dự đoán của AI trong nông nghiệp – Bảo trì dự đoán là chiến lược bảo trì thiết bị và hệ thống sử dụng phân tích dữ liệu, máy học và các kỹ thuật AI khác để dự đoán khi nào thiết bị có thể bị hỏng để có thể thực hiện bảo trì trước khi xảy ra lỗi. Trong nông nghiệp, bảo trì dự đoán có thể được áp dụng cho nhiều thiết bị và hệ thống khác nhau, như máy kéo, máy gặt, hệ thống tưới tiêu và các máy móc nông nghiệp khác.

Ứng dụng giám sát cây trồng của AI trong nông nghiệp – Giám sát cây trồng là quá trình sử dụng công nghệ để thu thập và phân tích dữ liệu về sự tăng trưởng và sức khỏe của cây trồng. AI có thể được sử dụng trong giám sát cây trồng để phân tích lượng lớn dữ liệu và đưa ra dự đoán về sự tăng trưởng và sức khỏe của cây trồng. Dữ liệu này có thể được sử dụng để ước tính năng suất cây trồng và giảm nguy cơ mất mùa.

Ứng dụng giám sát chăn nuôi của AI trong nông nghiệp – Các ứng dụng giám sát chăn nuôi của AI trong nông nghiệp liên quan đến việc sử dụng thuật toán học máy và các kỹ thuật AI khác để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như camera, cảm biến và máy bay không người lái, để theo dõi sức khỏe và thể trạng của vật nuôi. Nó có thể bao gồm việc theo dõi các dấu hiệu bệnh tật, theo dõi sự di chuyển và hành vi của động vật cũng như xác định các vấn đề tiềm ẩn trong việc cho ăn hoặc sinh sản.

Ứng dụng dự báo thời tiết của AI trong nông nghiệp – Phương pháp tiếp cận AI được sử dụng trong các ứng dụng dự báo thời tiết trong nông nghiệp để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, chẳng hạn như trạm thời tiết, vệ tinh và máy bay không người lái, nhằm đưa ra dự báo chính xác và đáng tin cậy về các kiểu thời tiết trong tương lai. Nhiệt độ, lượng mưa, tốc độ và hướng gió cũng như các biến số khí tượng khác ảnh hưởng đến sinh trưởng và phát triển của cây trồng đều có thể được dự báo.

Nó có thể bao gồm các dự báo ngắn hạn trong vài ngày tới và các dự đoán dài hạn trong vài tuần hoặc vài tháng tới. Mục đích của các ứng dụng này là cung cấp thông tin thời tiết chính xác và nhanh chóng cho nông dân và các chuyên gia nông nghiệp khác để họ có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về trồng trọt, tưới tiêu và các nhiệm vụ quan trọng khác.

Ứng dụng dự đoán năng suất của AI trong nông nghiệp – Dự đoán năng suất là quá trình sử dụng kỹ thuật AI để dự đoán năng suất cây trồng. Nó có thể được thực hiện bằng cách phân tích các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến sự phát triển của cây trồng, chẳng hạn như dữ liệu thời tiết, điều kiện đất đai và sức khỏe thực vật. Mục đích là cung cấp cho nông dân thông tin chính xác về năng suất cây trồng của họ để cải thiện việc quản lý cây trồng và ra quyết định.

Ứng dụng giám sát cỏ dại, sâu bệnh hại của AI trong nông nghiệp – Giám sát cỏ dại, sâu bệnh và dịch bệnh trong nông nghiệp có thể sử dụng AI để phát hiện và chẩn đoán các vấn đề về cây trồng. Nó có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các cảm biến và máy ảnh để chụp ảnh cây trồng và phân tích hình ảnh bằng thuật toán AI. Thuật toán AI có thể phát hiện cỏ dại, sâu bệnh và bệnh tật bằng cách phân tích hình ảnh để tìm các mẫu cụ thể, chẳng hạn như hình dạng và màu sắc của lá, sự hiện diện của sâu bệnh hoặc triệu chứng bệnh.

Ứng dụng Drone của AI trong Nông nghiệp – Máy bay không người lái, còn được gọi là phương tiện bay tự động (UAV), có thể được cấu hình với một số cảm biến và camera để thu thập dữ liệu về cây trồng và cánh đồng. Sau đó, dữ liệu được thu thập có thể được phân tích bằng thuật toán AI để hiểu rõ hơn về sức khỏe cây trồng, mô hình tăng trưởng và các vấn đề tiềm ẩn như sâu bệnh.

Không ít khó khăn, thách thức

Mặc dù ứng dụng AI mang lại nhiều lợi ích và gia tăng giá trị cho sản xuất nông nghiệp, nhưng tại Việt Nam, việc áp dụng rộng rãi công nghệ này vẫn gặp không ít khó khăn.

Theo ông Đỗ Minh Phương, đại diện Cục Chuyển đổi số (Bộ Nông nghiệp và Môi trường), mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, việc ứng dụng công nghệ này tại Việt Nam vẫn đối mặt với không ít thách thức. Hệ thống cơ sở hạ tầng phục vụ cho nông nghiệp công nghệ cao còn hạn chế, và nhân lực nông nghiệp công nghệ cao vẫn cần được đào tạo một cách bài bản hơn. Bên cạnh đó, các chính sách và thể chế hỗ trợ phát triển nông nghiệp công nghệ cao cần được cập nhật để phù hợp với xu thế.

Tại một số vùng nông thôn và miền núi, việc tiếp cận Internet và hạ tầng mạng vẫn còn hạn chế, gây khó khăn cho việc triển khai ứng dụng AI. Theo báo cáo kết quả điều tra 53 dân tộc thiểu số (DTTS) năm 2024, hiện Việt Nam có 10,3% số hộ gia đình DTTS có sử dụng máy vi tính.

Tỷ lệ đồng bào sử dụng Điện thoại, trong đó có điện thoại thông minh tăng nhưng vẫn tập trung ở các dân tộc có thu nhập ở nhóm cao. Từ thực tế nêu trên cho thấy, cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và truyền thông chưa được xây dựng đầy đủ và phủ sóng ở tất cả các vùng DTTS, làm hạn chế khả năng truy cập, tiếp cận và khai thác công nghệ số của đồng bào.

Tiến sĩ Trần Quý, Viện trưởng Viện Phát triển kinh tế số Việt Nam, cho biết, do các vấn đề về tư duy, thể chế, tiếp cận công nghệ, khả năng tài chính cho nên việc ứng dụng AI tại Việt Nam, đặc biệt trong mảng nông nghiệp, chưa được nhiều.

“Tư duy của người nông dân vẫn là tư duy cũ, sản xuất theo phương thức truyền thống. Mặt khác, nguồn nhân lực ở Việt Nam khá dồi dào, giá rẻ nên ứng dụng AI trong nông nghiệp chưa mạnh”, ông Quý cho hay.

Ngoài ra, việc ứng dụng AI trong nông nghiệp cũng đặt ra nhiều thách thức về đạo đức và xã hội, liên quan đến việc bảo đảm công bằng và bình đẳng trong quyền tiếp cận công nghệ, bảo vệ quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu, cũng như thu hẹp khoảng cách số.

“Việc sử dụng AI trong sản xuất nông nghiệp chỉ có thể đạt được hiệu quả và bền vững thông qua nỗ lực chung hướng tới nghiên cứu, ứng dụng AI có trách nhiệm. Theo đó, các nhà nghiên cứu phải phát triển các công cụ AI thân thiện với người dùng và tiết kiệm chi phí để nông dân có thể tiếp cận ở bất kỳ quy mô sản xuất nào. Các bên liên quan phải xây dựng chính sách bảo đảm an ninh dữ liệu và bảo vệ nông dân khi ứng dụng công nghệ này”, PGS.TS. Nguyễn Thị Quế Anh, Hiệu trưởng Trường Đại học Luật (Đại học Quốc gia Hà Nội), nhấn mạnh.

Chuyển đổi số là hướng đi tất yếu trong xu thế canh tác nông nghiệp thông minh và xây dựng nông thôn thông minh.

Làn gió mới từ cánh đồng “không dấu chân”

Mấy năm qua, tỉnh Hải Dương đã vận động, khuyến khích nông dân trên địa bàn canh tác lúa theo mô hình cánh đồng “không dấu chân”. Theo Phó Giám đốc Sở Nông nghiệp và Môi trường tỉnh Hải Dương Lương Thị Kiểm: Trên cánh đồng “không dấu chân”, việc sản xuất lúa được cơ giới hóa từ khâu làm đất, cấy, phun thuốc bảo vệ thực vật, bón phân, thu hoạch.

Lợi ích khi thực hiện cánh đồng “không dấu chân” không chỉ giảm chi phí sản xuất, nâng cao hiệu quả, mà còn giúp khắc phục tình trạng thiếu lao động do chuyển dịch lao động từ nông nghiệp sang công nghiệp. Tác dụng nữa của mô hình này là người nông dân không trực tiếp lội ruộng nên hạn chế khả năng mang các mầm bệnh gây hại cho cây trồng phát tán từ cánh đồng này sang cánh đồng khác.

Đặc biệt, khi thực hiện mô hình, sẽ tạo điều kiện cho các HTX, tổ hợp tác, cá nhân tập trung ruộng đất sản xuất nông nghiệp theo hướng hàng hóa, nâng cao hiệu quả kinh tế, khắc phục tình trạng bỏ ruộng.

Đến nay, Hải Dương có khoảng 1.000ha được áp dụng theo mô hình này, trong đó phát triển mạnh ở những địa phương thiếu hụt lao động trong nông nghiệp, những vùng tích tụ ruộng đất quy mô lớn nên bắt buộc phải cơ giới hóa nhằm tiết kiệm chi phí đầu vào, giảm giá thành, nâng cao hiệu quả canh tác.

Chủ tịch Hội đồng quản trị, Giám đốc HTX Dịch vụ nông nghiệp Long Xuyên Hoàng Hữu Bắc cho biết: “Hiện nay, HTX đang làm dịch vụ cho người dân với diện tích khoảng 160ha. Việc cơ giới hóa đã mang lại hiệu quả hơn so với gieo cấy truyền thống 300 – 400 nghìn đồng/sào (1 sào Bắc Bộ = 360m2) nhờ giảm chi phí công lao động, thuốc bảo vệ thực vật sử dụng ít hơn, trong khi năng suất lại cao hơn”.

Mô hình cánh đồng “không dấu chân” đang được nhân rộng tại Bình Phước. Những nông dân như ông Trương Văn Đảo ở xã Phước Tín (thị xã Phước Long) không còn cảnh chân lấm, tay bùn trong những năm gần đây. Sở hữu diện tích lớn, làm chủ máy móc hiện đại, cập nhật công nghệ mới là chân dung của những nông dân số trong giai đoạn hiện nay.

“Để số hóa vườn cây, toàn bộ diện tích vườn tôi đều áp dụng quy trình VietGAP, GlobalGAP, các khâu tưới nước, bón phân đều do máy móc thực hiện. Điển hình như quy trình tưới nước, trước đây phải cần 10 người kéo dây đến từng gốc cây thì nay chỉ cần một người đóng mở công tắc, tiết kiệm nhân công mà năng suất lao động cũng tăng lên”, ông Đảo chia sẻ.

Ông Đảo cũng là người tiên phong xây dựng kho đông lạnh bằng khí nitơ lỏng, giữ được sản phẩm tươi ngon đến tay người tiêu dùng. Đầu tư quy trình đóng gói, bảo quản sầu riêng theo quy trình bài bản, không chỉ xuất bán trái tươi, ông còn chế biến sâu trái sầu riêng xuất đi các thị trường Trung Quốc, Hàn Quốc, Australia. Ngay cả thị trường khó tính như Nhật Bản, Mỹ hay các nước châu Âu cũng được ông tính đến.

Vụ sầu riêng năm nay, diện tích sầu riêng của ông Đảo và các thành viên HTX Cây ăn trái Bàu Nghé đã được cấp mã vùng trồng (200ha), đủ điều kiện xuất hàng chính ngạch sang Trung Quốc  và đang chuẩn bị hồ sơ để được cấp thêm mã vùng trồng 44 ha của 16 hộ khác trong vùng.

Thành quả của hành trình xây dựng nông thôn mới ở nhiều địa phương cũng bắt đầu từ sự “thay đổi cách làm” của chính bà con nông dân. Từ những nông dân quanh năm chân lấm tay bùn, “bán mặt cho đất, bán lưng cho trời”, coi “con trâu là đầu cơ nghiệp”…, nay nhiều người đã thành nông dân hiện đại.

Ở nhiều địa phương, cơ giới hóa đã phát triển mạnh mẽ, thay thế toàn bộ sức người trên đồng ruộng. Như hàng chục mẫu ruộng ở xã Tứ Cường (Thanh Miện – Hải Dương) được canh tác hoàn toàn tự động từ làm đất, gieo hạt, bón phân… đến thu hoạch. Người nông dân chỉ cần bấm nút điều khiển.

Nâng cao năng suất

Chủ tịch Tổng hội Nông nghiệp và PTNT Việt Nam Hồ Xuân Hùng cho biết, Đảng và Chính phủ đã có những quyết sách nhằm phát triển nền nông nghiệp một cách hiệu quả và bền vững. Tiêu biểu là Nghị quyết số 06-NQ/TW ngày 5/11/2016 về thực hiện có hiệu quả tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế, giữ vững ổn định chính trị – xã hội trong bối cảnh nước ta tham gia các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới, nhấn mạnh những định hướng về phát triển nông nghiệp hiện đại, ứng dụng công nghệ cao; Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/1/2021 về việc Ban hành chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030. Nghị quyết 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia…

Ngày nay, các thiết bị máy móc ứng dụng AI đang dần phổ biến trong thời đại công nghệ phát triển. Những loại máy này được sáng tạo và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực đời sống, trong đó có cả sản xuất nông nghiệp. AI giúp năng suất cây trồng, vật nuôi được tăng lên, cây trồng – vật nuôi được khỏe mạnh hơn, kiểm soát dịch bệnh và các điều kiện canh tác; tổ chức dữ liệu cho nông dân, giúp giải quyết khối lượng công việc và cải thiện một loạt các nhiệm vụ liên quan đến nông nghiệp trong toàn bộ chuỗi cung ứng thực phẩm.

Ông Nguyễn Quốc Toản, nguyên Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số và Thống kê nông nghiệp (nay là Cục Chuyển đổi số) đã đề cập 8 định hướng lớn của Chính phủ Việt Nam về chuyển đổi số nông nghiệp, gồm: Phát triển nông nghiệp công nghệ cao; Xây dựng hệ thống dữ liệu lớn; Thúc đẩy phát triển nông dân số; Thúc đẩy ứng dụng công nghệ số; Tự động hóa quy trình sản xuất; Giám sát nguồn gốc, chuỗi cung ứng sản phẩm; Phát triển thương mại điện tử trong ngành nông nghiệp; Chuyển đổi số trong quản lý, điều hành.

Ông Toản cũng đưa ra những nút thắt cần phải giải quyết và đề xuất lộ trình giải quyết vướng mắc đó như: đẩy mạnh truyền thông chính sách chuyển đổi số trong nội bộ ngành; xây dựng, ban hành Kiến trúc dữ liệu ngành nông nghiệp, hoàn thiện các quy định liên quan chuyển đổi số; xây dựng Trung tâm dữ liệu ngành, Trung tâm điều hành thông minh; phát triển các nền tảng số như hệ thống truy xuất nguồn gốc nông sản, nền tảng dữ liệu số nông nghiệp, ứng dụng công nghệ số phục vụ nông dân; nghiên cứu, hợp tác, đào tạo, chuyển giao công nghệ số…

TS. Trần Quý cho biết, Việt Nam đã ứng dụng AI trong dự báo thời tiết mô hình hoá tài nguyên nước; theo dõi sức khỏe cây trồng và phát hiện bệnh tật; ứng dụng robot tự động hoá trong quá trình sản xuất nông nghiệp; giám sát sức khỏe của đàn gia súc; dự báo nhu cầu dinh dưỡng của đàn gia súc… Các ứng dụng này trên thực tế đã giúp tăng cường hiệu quả sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm, giảm thiểu tác động đến môi trường và đem lại lợi ích kinh tế cho nông dân.

Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của AI trong nông nghiệp, TS. Trần Quý lưu ý, cần có sự đầu tư và nghiên cứu đáng kể, cùng với sự đào tạo cho nông dân về việc sử dụng các công nghệ mới. 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.

Vân Nhi