Sự gia tăng dân số toàn cầu, dự kiến sẽ đạt 10 tỷ vào năm 2050, đang tạo áp lực đáng kể lên ngành nông nghiệp trong việc tăng sản lượng cây trồng và tối đa hóa năng suất. Để giải quyết tình trạng thiếu lương thực đang nổi lên, hai phương pháp tiềm năng đã xuất hiện: mở rộng sử dụng đất và áp dụng canh tác quy mô lớn, hoặc áp dụng các phương pháp canh tác tiên tiến và tận dụng những tiến bộ công nghệ để nâng cao năng suất trên đất nông nghiệp hiện có.
Bị thúc đẩy bởi nhiều rào cản trong việc đạt được năng suất nông nghiệp mong muốn — diện tích đất đai hạn chế, thiếu hụt lao động, biến đổi khí hậu, các vấn đề môi trường và độ phì nhiêu của đất giảm sút, v.v. — nền nông nghiệp hiện đại đang phát triển, mở rộng theo nhiều hướng đổi mới. Nông nghiệp chắc chắn đã có những bước tiến dài kể từ khi có máy cày tay hay máy kéo ngựa. Mỗi mùa vụ đều mang đến những công nghệ mới được thiết kế để cải thiện hiệu quả và tối ưu hóa thu hoạch. Tuy nhiên, cả nông dân cá thể và các doanh nghiệp nông nghiệp toàn cầu thường bỏ lỡ những cơ hội mà trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp có thể mang lại cho phương pháp canh tác của họ.
Tại Intellias, chúng tôi đã hợp tác với ngành nông nghiệp hơn 20 năm, triển khai thành công các giải pháp công nghệ thực tiễn. Trọng tâm của chúng tôi là phát triển các hệ thống tiên tiến về kiểm soát chất lượng, truy xuất nguồn gốc, tuân thủ quy định, v.v. Giờ đây, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về cách các công nghệ mới có thể giúp doanh nghiệp nông nghiệp của bạn phát triển.
Lợi ích của AI trong nông nghiệp
Cho đến gần đây, việc sử dụng hai từ AI và nông nghiệp trong cùng một câu có vẻ như là một sự kết hợp kỳ lạ. Xét cho cùng, nông nghiệp đã là xương sống của nền văn minh nhân loại qua hàng thiên niên kỷ, cung cấp nguồn lương thực cũng như đóng góp vào sự phát triển kinh tế, trong khi ngay cả AI sơ khai nhất cũng chỉ mới xuất hiện vài thập kỷ trước. Tuy nhiên, những ý tưởng đổi mới đang được đưa vào mọi ngành công nghiệp, và nông nghiệp cũng không ngoại lệ. Trong những năm gần đây, thế giới đã chứng kiến những tiến bộ nhanh chóng trong công nghệ nông nghiệp, cách mạng hóa các phương thức canh tác. Những đổi mới này ngày càng trở nên thiết yếu khi những thách thức toàn cầu như biến đổi khí hậu, gia tăng dân số cùng với sự khan hiếm tài nguyên đang đe dọa tính bền vững của hệ thống lương thực. Việc ứng dụng AI giải quyết nhiều thách thức và giúp giảm thiểu nhiều nhược điểm của nông nghiệp truyền thống.
Quyết định dựa trên dữ liệu
Thế giới hiện đại xoay quanh dữ liệu. Các tổ chức trong lĩnh vực nông nghiệp sử dụng dữ liệu để có được những hiểu biết sâu sắc về từng chi tiết của quy trình canh tác, từ việc nắm bắt từng mẫu Anh trên cánh đồng, giám sát toàn bộ chuỗi cung ứng nông sản đến việc thu thập thông tin chuyên sâu về quy trình tạo ra năng suất. Phân tích dự đoán dựa trên AI đang mở đường cho các doanh nghiệp nông nghiệp. Nông dân có thể thu thập và xử lý nhiều dữ liệu hơn trong thời gian ngắn hơn với AI. Ngoài ra, AI có thể phân tích nhu cầu thị trường, dự báo giá cả cũng như xác định thời điểm gieo trồng và thu hoạch tối ưu.
Trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp có thể giúp khám phá sức khỏe đất để thu thập thông tin chi tiết, theo dõi điều kiện thời tiết và đề xuất việc sử dụng phân bón và thuốc trừ sâu. Phần mềm quản lý trang trại thúc đẩy sản xuất cùng với lợi nhuận, cho phép nông dân đưa ra quyết định tốt hơn ở mọi giai đoạn của quá trình canh tác cây trồng.
Tiết kiệm chi phí
Cải thiện năng suất nông nghiệp là mục tiêu thường trực của nông dân. Kết hợp với AI, nông nghiệp chính xác có thể giúp nông dân trồng được nhiều cây trồng hơn với ít tài nguyên hơn. AI trong nông nghiệp kết hợp các phương pháp quản lý đất tốt nhất, công nghệ tỷ lệ biến đổi và các phương pháp quản lý dữ liệu hiệu quả nhất để tối đa hóa năng suất đồng thời giảm thiểu chi phí.
Ứng dụng AI trong nông nghiệp cung cấp cho nông dân thông tin chi tiết về cây trồng theo thời gian thực, giúp họ xác định khu vực nào cần tưới tiêu, bón phân hoặc xử lý thuốc trừ sâu. Các phương pháp canh tác tiên tiến như nông nghiệp thẳng đứng cũng có thể tăng sản lượng lương thực đồng thời giảm thiểu sử dụng tài nguyên. Nhờ đó, giảm sử dụng thuốc diệt cỏ, nâng cao chất lượng thu hoạch, tăng lợi nhuận và tiết kiệm chi phí đáng kể.
Tác động của tự động hóa
Công việc nông nghiệp vốn nặng nhọc, nên tình trạng thiếu hụt lao động không phải là điều mới mẻ. May mắn thay, tự động hóa mang đến giải pháp mà không cần phải thuê thêm người. Trong khi cơ giới hóa đã biến các hoạt động nông nghiệp vốn đòi hỏi sức lao động phi thường và sức kéo của động vật thành những công việc chỉ mất vài giờ, thì một làn sóng tự động hóa kỹ thuật số mới lại một lần nữa làm thay đổi toàn bộ ngành.
Máy móc nông nghiệp tự động như máy kéo không người lái, hệ thống tưới tiêu thông minh , hệ thống bón phân, máy bay không người lái nông nghiệp ứng dụng IoT, hệ thống phun thuốc thông minh , phần mềm canh tác thẳng đứng và robot nhà kính AI phục vụ thu hoạch chỉ là một số ví dụ. So với bất kỳ công nhân nông trại nào, các công cụ do AI điều khiển hiệu quả và chính xác hơn nhiều.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp
Theo MarketsandMarkets, thị trường AI trong nông nghiệp dự kiến sẽ tăng trưởng từ 1,7 tỷ đô la Mỹ vào năm 2023 lên 4,7 tỷ đô la Mỹ vào năm 2028.
Nông nghiệp truyền thống liên quan đến nhiều quy trình thủ công. Việc triển khai các mô hình AI có thể mang lại nhiều lợi thế về mặt này. Bằng cách bổ sung cho các công nghệ đã được áp dụng, một hệ thống nông nghiệp thông minh có thể hỗ trợ nhiều nhiệm vụ. AI có thể thu thập và xử lý dữ liệu lớn , đồng thời xác định và khởi tạo phương án hành động tốt nhất. Dưới đây là một số trường hợp ứng dụng phổ biến của AI trong nông nghiệp:
Tối ưu hóa hệ thống tưới tiêu tự động
Thuật toán AI cho phép quản lý cây trồng tự động. Khi kết hợp với các cảm biến IoT (Internet vạn vật) theo dõi độ ẩm đất và điều kiện thời tiết, thuật toán có thể quyết định lượng nước tưới cho cây trồng theo thời gian thực. Hệ thống tưới tiêu tự động được thiết kế để tiết kiệm nước, đồng thời thúc đẩy nông nghiệp và các phương pháp canh tác bền vững. AI trong nhà kính thông minh tối ưu hóa sự phát triển của cây trồng bằng cách tự động điều chỉnh nhiệt độ, độ ẩm và mức độ ánh sáng dựa trên dữ liệu thời gian thực.
Phát hiện rò rỉ hoặc hư hỏng hệ thống tưới tiêu
Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện rò rỉ trong hệ thống tưới tiêu. Bằng cách phân tích dữ liệu, các thuật toán có thể xác định các mẫu hình và điểm bất thường cho thấy nguy cơ rò rỉ. Các mô hình học máy (ML) có thể được đào tạo để nhận dạng các dấu hiệu rò rỉ cụ thể, chẳng hạn như thay đổi lưu lượng nước hoặc áp suất. Việc giám sát và phân tích theo thời gian thực cho phép phát hiện sớm, ngăn ngừa lãng phí nước và thiệt hại tiềm ẩn cho cây trồng.
AI cũng kết hợp dữ liệu thời tiết với nhu cầu nước tưới của cây trồng để xác định các khu vực sử dụng nước quá mức. Bằng cách tự động phát hiện rò rỉ và đưa ra cảnh báo, công nghệ AI nâng cao hiệu quả sử dụng nước, giúp nông dân tiết kiệm tài nguyên.
Theo dõi cây trồng và đất
Việc kết hợp sai các chất dinh dưỡng trong đất có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe và sự phát triển của cây trồng. Việc xác định các chất dinh dưỡng này và đánh giá tác động của chúng đến năng suất cây trồng bằng AI cho phép nông dân dễ dàng thực hiện các điều chỉnh cần thiết.
Trong khi quan sát của con người còn hạn chế về độ chính xác, các mô hình thị giác máy tính có thể theo dõi tình trạng đất để thu thập dữ liệu chính xác cần thiết cho việc phòng chống bệnh cây trồng. Dữ liệu khoa học thực vật này sau đó được sử dụng để xác định sức khỏe cây trồng, dự đoán năng suất đồng thời đánh dấu bất kỳ vấn đề cụ thể nào. Cây trồng khởi động hệ thống AI thông qua các cảm biến phát hiện điều kiện sinh trưởng của chúng, kích hoạt các điều chỉnh tự động đối với môi trường.
Phát hiện bệnh tật và sâu bệnh
Ngoài việc phát hiện chất lượng đất và sự phát triển của cây trồng, thị giác máy tính còn có thể phát hiện sự hiện diện của sâu bệnh. Điều này hoạt động bằng cách sử dụng AI trong các dự án nông nghiệp để quét hình ảnh nhằm tìm nấm mốc, thối rữa, côn trùng hoặc các mối đe dọa khác đối với sức khỏe cây trồng. Kết hợp với hệ thống cảnh báo, điều này giúp nông dân hành động nhanh chóng để tiêu diệt sâu bệnh hoặc cách ly cây trồng nhằm ngăn chặn sự lây lan của dịch bệnh.
Công nghệ AI trong nông nghiệp đã được sử dụng để phát hiện bệnh thối đen táo với độ chính xác hơn 90%. Nó cũng có thể xác định các loài côn trùng như ruồi, ong, bướm đêm, v.v. với độ chính xác tương đương. Tuy nhiên, trước tiên, các nhà nghiên cứu cần thu thập hình ảnh của những loài côn trùng này để có đủ bộ dữ liệu huấn luyện cần thiết cho thuật toán.
Theo dõi sức khỏe vật nuôi
Việc phát hiện các vấn đề sức khỏe ở vật nuôi có vẻ dễ dàng hơn ở cây trồng, nhưng thực tế lại đặc biệt khó khăn. May mắn thay, AI trong nông nghiệp có thể giúp giải quyết vấn đề này. Ví dụ, một công ty tên là CattleEye đã phát triển một giải pháp sử dụng máy bay không người lái, camera kết hợp với công nghệ thị giác máy tính để theo dõi sức khỏe gia súc từ xa. Giải pháp này phát hiện các hành vi bất thường của gia súc và xác định các hoạt động như sinh nở.
CattleEye sử dụng các giải pháp AI và ML để xác định tác động của chế độ ăn uống cùng với điều kiện môi trường lên vật nuôi và cung cấp những thông tin chi tiết có giá trị. Kiến thức này có thể giúp người nông dân cải thiện sức khỏe của gia súc để tăng sản lượng sữa.
Ứng dụng thuốc trừ sâu thông minh
Hiện nay, nông dân đã nhận thức rõ việc phun thuốc trừ sâu đã đến lúc cần được tối ưu hóa. Tuy nhiên, cả quy trình phun thủ công và tự động đều có những hạn chế đáng kể. Phun thuốc trừ sâu thủ công mang lại độ chính xác cao hơn khi nhắm vào các khu vực cụ thể, mặc dù có thể chậm và khó khăn. Phun thuốc trừ sâu tự động nhanh hơn và ít tốn công hơn, nhưng thường thiếu chính xác, dẫn đến ô nhiễm môi trường.
Máy bay không người lái được hỗ trợ bởi AI mang lại những lợi thế tốt nhất của mỗi phương pháp, đồng thời khắc phục được những nhược điểm của chúng. Máy bay không người lái sử dụng công nghệ thị giác máy tính để xác định lượng thuốc trừ sâu cần phun trên từng khu vực. Tuy còn trong giai đoạn sơ khai, công nghệ này đang nhanh chóng trở nên chính xác hơn.
Lập bản đồ năng suất và phân tích dự đoán
Bản đồ năng suất sử dụng thuật toán ML để phân tích các tập dữ liệu lớn theo thời gian thực. Điều này giúp nông dân hiểu rõ mô hình và đặc điểm của cây trồng, cho phép lập kế hoạch tốt hơn. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật như lập bản đồ 3D, dữ liệu từ cảm biến và máy bay không người lái, nông dân có thể dự đoán năng suất đất cho từng loại cây trồng cụ thể. Dữ liệu được thu thập từ nhiều chuyến bay của máy bay không người lái, cho phép phân tích ngày càng chính xác hơn nhờ sử dụng thuật toán.
Các phương pháp này cho phép dự đoán chính xác năng suất trong tương lai của các loại cây trồng cụ thể, giúp nông dân biết nơi nào và khi nào nên gieo hạt giống cũng như cách phân bổ nguồn lực để có lợi tức đầu tư tốt nhất.
Tự động làm cỏ và thu hoạch
Tương tự như cách thị giác máy tính phát hiện sâu bệnh, nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện cỏ dại và các loài thực vật xâm lấn. Khi kết hợp với học máy, thị giác máy tính phân tích kích thước, hình dạng và màu sắc của lá để phân biệt cỏ dại với cây trồng. Các giải pháp như vậy có thể được sử dụng để lập trình robot thực hiện các tác vụ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), chẳng hạn như nhổ cỏ tự động. Trên thực tế, một robot như vậy đã được sử dụng hiệu quả. Khi các công nghệ này trở nên dễ tiếp cận hơn, cả việc nhổ cỏ và thu hoạch cây trồng đều có thể được thực hiện hoàn toàn bởi các robot thông minh.
Phân loại sản phẩm thu hoạch
AI không chỉ hữu ích trong việc xác định các vấn đề tiềm ẩn với cây trồng trong quá trình sinh trưởng mà còn có vai trò quan trọng sau khi thu hoạch. Hầu hết các quy trình phân loại truyền thống được thực hiện thủ công, tuy nhiên AI có thể phân loại sản phẩm chính xác hơn.
Công nghệ thị giác máy tính có thể phát hiện cả sâu bệnh trên cây trồng đã thu hoạch. Hơn nữa, nó có thể phân loại nông sản dựa trên hình dạng, kích thước và màu sắc. Điều này cho phép nông dân nhanh chóng phân loại nông sản thành các nhóm — ví dụ, để bán cho nhiều khách hàng khác nhau với các mức giá khác nhau. So với phương pháp phân loại thủ công truyền thống, việc phân loại thủ công có thể tốn rất nhiều công sức.
Giám sát
An ninh là một phần quan trọng trong quản lý trang trại. Trang trại thường là mục tiêu của trộm cắp, vì nông dân khó có thể giám sát đồng ruộng 24/7. Động vật cũng là một mối đe dọa khác — có thể là cáo đột nhập vào chuồng gà hoặc gia súc của chính người nông dân làm hỏng mùa màng hoặc thiết bị. Khi kết hợp với hệ thống giám sát video, thị giác máy tính và học máy (ML) có thể nhanh chóng phát hiện các vi phạm an ninh. Một số hệ thống thậm chí còn tiên tiến đến mức có thể phân biệt nhân viên với khách không được phép.
Vai trò của AI trong chu trình quản lý thông tin nông nghiệp
Việc quản lý dữ liệu nông nghiệp bằng AI có thể mang lại nhiều lợi ích:
Quản lý rủi ro
Phân tích dự đoán giúp giảm thiểu lỗi trong quá trình canh tác.
AI lai tạo thực vật
sử dụng dữ liệu về sự phát triển của thực vật để đưa ra lời khuyên về các loại cây trồng có khả năng chống chịu tốt hơn với thời tiết khắc nghiệt, dịch bệnh hoặc sâu bệnh gây hại.
Phân tích sức khỏe đất và cây trồng:
Thuật toán AI có thể phân tích thành phần hóa học của các mẫu đất để xác định chất dinh dưỡng nào có thể bị thiếu. AI cũng có thể xác định hoặc thậm chí dự đoán bệnh cây trồng.
Trí tuệ nhân tạo
trong tưới tiêu rất hữu ích trong việc xác định các mô hình và thời điểm bón phân tối ưu, đồng thời dự đoán sự kết hợp tối ưu của các sản phẩm nông nghiệp.
Thu hoạch
AI rất hữu ích trong việc tăng năng suất cây trồng và thậm chí có thể dự đoán thời điểm thu hoạch tốt nhất.
Phát triển phần mềm nông nghiệp
Tối ưu hóa AI cho nông nghiệp và các quy trình nông nghiệp
Mặc dù lợi ích của AI trong nông nghiệp là rất rõ ràng, nhưng nó không thể hoạt động nếu thiếu các công nghệ số khác đã được triển khai như dữ liệu lớn, cảm biến và phần mềm. Tương tự, các công nghệ khác cũng cần AI để hoạt động hiệu quả. Trong trường hợp dữ liệu lớn, bản thân dữ liệu không thực sự hữu ích. Điều quan trọng là cách dữ liệu được xử lý và triển khai.
Dữ liệu lớn cho việc ra quyết định sáng suốt
Kết hợp AI với phân tích dữ liệu lớn cho phép nông dân nhận được các khuyến nghị dựa trên thông tin chính xác, thời gian thực, do đó tăng năng suất và giảm chi phí.
Cảm biến IoT để thu thập và phân tích dữ liệu.
Cảm biến IoT kết hợp với các công nghệ hỗ trợ khác ( máy bay không người lái AI , GIS và các công cụ khác) có thể giám sát, đo lường và lưu trữ dữ liệu đào tạo về nhiều chỉ số khác nhau theo thời gian thực. Bằng cách kết hợp các thiết bị này với AI và nông nghiệp, nông dân có thể thu thập thông tin chính xác một cách nhanh chóng.
Tự động hóa thông minh và robot giúp giảm thiểu lao động thủ công.
Trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với máy kéo tự động và IoT giúp giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động phổ biến. Robot cũng rất quan trọng — robot nông nghiệp đã được sử dụng cho các công việc thủ công như thu hoạch nông sản. Robot có lợi thế hơn cho mục đích nông nghiệp nhờ khả năng làm việc nhiều giờ hơn, độ chính xác được cải thiện và khả năng mắc lỗi thấp hơn.
Những thách thức của AI trong nông nghiệp
Nhiều người cho rằng AI chỉ áp dụng trong thế giới số, không liên quan gì đến các công việc nông nghiệp thực tế. Giả định này thường xuất phát từ việc thiếu hiểu biết về các công cụ AI. Hầu hết mọi người không hiểu đầy đủ cách thức hoạt động của AI trong công nghệ sinh học nông nghiệp, đặc biệt là những người trong các lĩnh vực không liên quan đến công nghệ, dẫn đến việc áp dụng AI chậm chạp trên toàn ngành nông nghiệp. Mặc dù nông nghiệp đã chứng kiến vô số bước phát triển trong lịch sử lâu dài của mình, nhưng nhiều nông dân vẫn quen thuộc với các phương pháp truyền thống hơn. Phần lớn nông dân khó có thể đã từng làm việc trong các dự án liên quan đến công nghệ AI.
Ngoài ra, các nhà cung cấp công nghệ nông nghiệp (AgTech) thường không giải thích rõ ràng lợi ích của công nghệ mới và cách thức triển khai chúng. Các nhà cung cấp công nghệ phải bỏ ra rất nhiều công sức để giúp mọi người hiểu được ứng dụng AI trong nông nghiệp. Xét đến những lợi ích của trí tuệ nhân tạo đối với nông nghiệp bền vững, việc triển khai công nghệ này có vẻ là một bước đi hợp lý cho mọi nông dân. Tuy nhiên, vẫn còn một số thách thức cần vượt qua.
Chi phí trả trước lớn
Mặc dù các giải pháp AI có thể tiết kiệm chi phí trong trung và dài hạn, nhưng không thể phủ nhận thực tế là chi phí đầu tư ban đầu có thể rất tốn kém. Với nhiều trang trại và doanh nghiệp nông nghiệp đang gặp khó khăn về tài chính, việc áp dụng AI có thể là bất khả thi trong thời điểm hiện tại, đặc biệt là đối với các hộ nông dân quy mô nhỏ và ở các nước đang phát triển. Tuy nhiên, chi phí triển khai các trang trại AI có thể giảm xuống khi công nghệ phát triển. Các doanh nghiệp cũng có cơ hội tìm hiểu các nguồn tài trợ như trợ cấp của chính phủ hoặc đầu tư tư nhân.
Sự miễn cưỡng trong việc áp dụng các công nghệ và quy trình mới
Sự thiếu hiểu biết thường khiến người dân ngần ngại áp dụng công nghệ mới, gây khó khăn cho nông dân trong việc tiếp nhận AI một cách toàn diện, ngay cả khi nó mang lại những lợi ích không thể phủ nhận. Sự phản kháng đối với đổi mới cùng với sự e ngại trong việc áp dụng các quy trình mới đang kìm hãm sự phát triển của các phương pháp canh tác cũng như lợi nhuận của ngành nói chung. Nông dân cần hiểu rằng AI chỉ là phiên bản tiên tiến hơn của các công nghệ xử lý dữ liệu đồng ruộng đơn giản hơn. Để thuyết phục người lao động nông nghiệp tiếp nhận AI, khu vực công và tư nhân nên cung cấp động lực, nguồn lực và đào tạo. Chính phủ cũng cần xây dựng các quy định cần thiết để đảm bảo với người lao động rằng công nghệ này không phải là mối đe dọa.
Thiếu kinh nghiệm thực tế với công nghệ mới
Sự tiến bộ công nghệ trong ngành nông nghiệp diễn ra khác nhau trên toàn thế giới. Một số khu vực có thể tận dụng tất cả lợi ích của AI, mặc dù vẫn còn một số rào cản ở những quốc gia mà công nghệ nông nghiệp thế hệ tiếp theo chưa phổ biến. Các công ty công nghệ hy vọng kinh doanh tại các khu vực có nền kinh tế nông nghiệp mới nổi có thể cần chủ động tiếp cận. Bên cạnh việc cung cấp sản phẩm, họ phải cung cấp đào tạo và hỗ trợ liên tục cho nông dân và chủ doanh nghiệp nông nghiệp, những người sẵn sàng áp dụng các giải pháp sáng tạo.
Một quá trình áp dụng công nghệ kéo dài
Ngoài việc thiếu hiểu biết và kinh nghiệm, ngành nông nghiệp nhìn chung còn thiếu cơ sở hạ tầng cần thiết để AI hoạt động. Ngay cả những trang trại đã có sẵn công nghệ cũng có thể gặp khó khăn trong việc phát triển. Cơ sở hạ tầng cũng là một thách thức đối với các nhà cung cấp công nghệ nông nghiệp và các công ty phần mềm. Một trong những cách chính để khắc phục điều này là tiếp cận nông dân một cách dần dần: ví dụ, cung cấp công nghệ đơn giản hơn trước, chẳng hạn như một nền tảng giao dịch nông sản. Khi nông dân đã quen với giải pháp ít phức tạp hơn, các nhà cung cấp có thể bổ sung thêm các công cụ và tính năng, tạo ra các trang trại hoàn toàn dựa trên AI.
Hạn chế về công nghệ
Do AI vẫn đang trong quá trình phát triển, công nghệ này sẽ có những hạn chế. Các mô hình chính xác phụ thuộc vào dữ liệu đa dạng, chất lượng cao, vốn có thể khan hiếm trong nông nghiệp. Đối với robot có cảm biến, những hạn chế có thể khiến việc thích nghi với môi trường canh tác luôn thay đổi trở nên khó khăn. Việc khắc phục những hạn chế này đòi hỏi phải liên tục nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Nông dân cũng nên tiếp tục tham gia vào quá trình ra quyết định thay vì hoàn toàn giao quyền kiểm soát cho AI. Việc theo dõi các quyết định của AI theo cách thủ công có thể hữu ích trong giai đoạn đầu áp dụng.
Các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật
Hiện vẫn còn thiếu các quy định chung liên quan đến việc sử dụng AI trong tất cả các ngành. Đặc biệt, việc triển khai AI trong nông nghiệp chính xác và nông nghiệp thông minh đặt ra nhiều vấn đề pháp lý. Ví dụ, các mối đe dọa an ninh như tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng cho nông dân. Thậm chí, hệ thống nông nghiệp dựa trên AI có thể bị tin tặc nhắm mục tiêu với mục đích phá vỡ nguồn cung cấp lương thực.
Tại sao nên hợp tác với một công ty phát triển phần mềm AI?
Việc triển khai AI trong nông nghiệp mở ra rất nhiều cơ hội kinh doanh cho ngành công nghiệp nói chung và cho từng nông dân nói riêng. Tuy nhiên, công nghệ này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc cùng với một phương pháp tiếp cận được thiết kế bài bản. Chúng ta không cần phải đơn độc trên con đường chuyển đổi số. Intellias hỗ trợ các doanh nghiệp nông nghiệp và các công ty khởi nghiệp công nghệ nông nghiệp (AgTech) xây dựng hệ sinh thái công nghệ hoàn chỉnh xoay quanh hoạt động kinh doanh nông nghiệp của họ. Chúng tôi tận dụng chuyên môn tích lũy trong nhiều ngành khác nhau để nâng cao dịch vụ tư vấn công nghệ nông nghiệp và phát triển phần mềm, cho phép chúng tôi cùng khách hàng tạo ra các sản phẩm kỹ thuật số hướng đến khách hàng, có khả năng mở rộng quy mô.
Intellias hiện thực hóa đổi mới từ việc xác thực ý tưởng, chứng minh khái niệm cho đến phản hồi thị trường. Bằng cách áp dụng phân tích dữ liệu, dịch vụ đám mây , công cụ tự động hóa AI và trí tuệ vị trí, chúng tôi đảm bảo các sản phẩm AgTech không chỉ cải thiện ROI (tỷ lệ hoàn vốn đầu tư) mà còn cả hoạt động nông nghiệp và cuộc sống của người nông dân.
Kinh nghiệm chuyên sâu của chúng tôi cho phép chúng tôi thiết kế các giải pháp tùy chỉnh để đáp ứng các yêu cầu riêng biệt, đưa doanh nghiệp của bạn lên một tầm cao mới. Các chuyên gia công nghệ và lĩnh vực của Intellias sẽ giúp bạn xây dựng các hệ thống quản lý trang trại tùy chỉnh, các giải pháp canh tác thẳng đứng trong nhà , cũng như các hệ thống phân tích nông nghiệp chính xác bằng máy bay không người lái . Đối với chăn nuôi, chúng tôi phát triển các giải pháp công nghệ để quản lý vật nuôi, giám sát hành vi và theo dõi sức khỏe.
Phần mềm quản lý cây trồng cho canh tác bền vững
Chúng tôi đã hợp tác với một tập đoàn nông nghiệp đa quốc gia để thành lập Phòng thí nghiệm Đổi mới Kỹ thuật số tại Ukraine. Một trong những mục tiêu lớn nhất của sự hợp tác này là phát triển một nền tảng phần mềm quản lý cây trồng giúp người trồng trọt tuân thủ các quy định về môi trường của EU. Các kỹ sư của chúng tôi đã hỗ trợ trong mọi giai đoạn của dự án, từ nghiên cứu thị trường đến xây dựng sản phẩm cuối cùng.
Giải pháp kết quả bao gồm một ứng dụng quản lý sức khỏe đất để đánh giá và phân tích rủi ro, giúp nông dân đánh giá điều kiện đồng ruộng và giảm thiểu rủi ro. Nó cũng giúp các nhà sản xuất hóa chất cây trồng đánh giá và kiểm soát tác động của hoạt động sản xuất.
Tìm hiểu cách Intellias xây dựng phần mềm quản lý cây trồng dựa trên nền tảng để thúc đẩy các hoạt động canh tác bền vững
Hệ thống quản lý trang trại thống nhất
Trong một dự án AI khác, chúng tôi đã hợp tác với một nhà cung cấp phần mềm quản lý trang trại hàng đầu để cải tiến phần mềm lưu trữ hồ sơ của họ. Các kỹ sư của chúng tôi đã ổn định phần mềm hiện có bằng cách loại bỏ lỗi, sau đó bổ sung thêm nhiều tính năng và dịch vụ. Ngoài ra, chúng tôi còn giúp phát triển một nền tảng quản lý trang trại toàn diện.
Nền tảng này bao gồm các công cụ luân canh cây trồng, phân tích thời tiết, quản lý dịch bệnh, phân tích hình ảnh vệ tinh, lập bản đồ khoan/đất cùng với lập kế hoạch vận hành, tạo ra một giải pháp giúp nông dân giám sát và tối ưu hóa hoạt động, nâng cao năng suất và đưa ra quyết định sáng suốt cho canh tác bền vững. Mặc dù chi phí triển khai AI có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào quy mô của dự án, nhưng đây có thể là một khoản đầu tư sinh lời.
Tìm hiểu cách Intellias triển khai phần mềm quản lý trang trại nông nghiệp dựa trên GIS để lập kế hoạch và vận hành thực địa hiệu quả
Tương lai của AI trong nông nghiệp là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) chắc chắn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nông nghiệp và tính bền vững của lương thực trong những năm tới. Công nghệ luôn đi đầu trong nông nghiệp, từ các công cụ thô sơ đến hệ thống tưới tiêu, máy kéo và AI. Mỗi bước tiến đều giúp tăng hiệu quả đồng thời giảm bớt những thách thức trong canh tác.
Quan trọng hơn, lợi ích của AI trong nông nghiệp là không thể phủ nhận. Các công cụ canh tác thông minh, tự động hóa thông minh và các sản phẩm được hỗ trợ bởi AI thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại tốn thời gian, giúp người lao động có thể dành thời gian cho các hoạt động chiến lược hơn, đòi hỏi sự phán đoán của con người. Thị giác máy tính ngày càng phải chăng cùng với robot nông nghiệp có tiềm năng thúc đẩy sự phát triển của AI trong nông nghiệp.
AI sở hữu các công cụ để giải quyết những thách thức do biến đổi khí hậu, các vấn đề môi trường và nhu cầu lương thực ngày càng tăng. Công nghệ này sẽ cách mạng hóa nền nông nghiệp hiện đại bằng cách cải thiện hiệu quả, tính bền vững, phân bổ tài nguyên, bên cạnh việc giám sát theo thời gian thực để tạo ra sản phẩm lành mạnh và chất lượng cao hơn.
Tuy nhiên, bạn không thể chỉ mua AI và bắt đầu sử dụng nó. AI không phải là một thứ hữu hình — nó là một tập hợp các công nghệ được tự động hóa thông qua lập trình. Về bản chất, một thuật toán AI mô phỏng cách con người suy nghĩ — nó học trước, sau đó giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu. Sự chuyển đổi nông nghiệp do AI thúc đẩy sẽ đòi hỏi những thay đổi trong ngành. Nông dân cần được giáo dục và đào tạo về cách sử dụng các giải pháp AI.
Điều này có ý nghĩa gì đối với người lao động trong ngành nông nghiệp? AI có thể sẽ thay đổi vai trò của người nông dân từ lao động chân tay sang người lập kế hoạch và giám sát các hệ thống nông nghiệp thông minh. Việc hiểu biết về các giải pháp CNTT và trí tuệ kinh doanh nông nghiệp có khả năng trở nên hữu ích hơn so với khả năng sử dụng các công cụ thông thường hoặc thực hiện lao động chân tay.
Mặc dù AI và máy học cùng với các dịch vụ MLOps có tiềm năng chuyển đổi hoàn toàn ngành nông nghiệp, nhưng chúng cần các công nghệ khác hoạt động đồng bộ. Để gặt hái tất cả những lợi ích của AI, trước tiên nông dân cần có một cơ sở hạ tầng công nghệ. Có thể mất nhiều năm để phát triển cơ sở hạ tầng đó, nhưng làm như vậy có thể tạo ra một hệ sinh thái công nghệ mạnh mẽ, có khả năng ứng dụng trong tương lai. Hiểu cách thức hoạt động của AI và cách tốt nhất để tích hợp kiến thức kỹ thuật vào các quy trình thực tế là rất quan trọng để tối đa hóa lợi ích của nó. Đó là lý do tại sao việc hợp tác với một nhóm phát triển phần mềm chuyên gia là một bước đầu tiên tuyệt vời. Các nhà cung cấp giải pháp AgTech có vai trò quan trọng. Mỗi bên phải xem xét cách họ có thể cải thiện công cụ của mình, giải quyết các thách thức và truyền đạt rõ ràng những lợi ích có thể đo lường được của AI và máy học . Nếu điều này có thể đạt được, tương lai của AI trong nông nghiệp chắc chắn sẽ rất hiệu quả.
Sự thành công của xã hội loài người về cơ bản phụ thuộc vào việc tối ưu hóa các hệ thống nông nghiệp. Các phương pháp canh tác truyền thống đang trở nên lỗi thời, đòi hỏi các giải pháp công nghệ tiên tiến. Trên toàn thế giới, tác động của tự động hóa đối với các ngành công nghiệp luôn rất đáng kể. Công nghệ số hiện đang đóng một vai trò to lớn trong việc chuyển đổi nông nghiệp, và tác động của trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp được dự đoán sẽ vô cùng to lớn.
Bạn đang tìm cách triển khai AI vào hoạt động nông nghiệp của mình? Hãy cùng thảo luận. Liên hệ với các chuyên gia nông nghiệp của chúng tôi và cùng nhau tiến bước lớn hướng tới một tương lai bền vững.