Ứng dụng AI vào trong nông nghiệp tương lai của nông nghiệp toàn cầu
Sự gia tăng dân số toàn cầu, dự kiến sẽ đạt 10 tỷ vào năm 2050, đang gây áp lực đáng kể lên ngành nông nghiệp để tăng sản lượng cây trồng và tối đa hóa năng suất. Để giải quyết tình trạng thiếu lương thực đang nổi lên, hai cách tiếp cận tiềm năng đã xuất hiện: mở rộng sử dụng đất và áp dụng canh tác quy mô lớn, hoặc áp dụng các phương pháp cải 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 trở ngại trong việc đạt được năng suất canh tác mong muốn trên diện tích đất đai hạn chế, tình trạng thiếu lao động, biến đổi khí hậu, các vấn đề về môi trường và độ phì nhiêu của đất ngày càng giảm, để kể đến một vài ví dụ như bối cảnh nông nghiệp hiện đại đang phát triển, mở rộng theo nhiều hướng đổi mới khác nhau. Nông nghiệp chắc chắn đã đi một chặng đường dài kể từ khi có máy cày tay hoặc máy kéo ngựa. Mỗi mùa đều mang đến những công nghệ mới được thiết kế để cải thiện hiệu quả và tận dụng tối đa vụ thu hoạch. Tuy nhiên, cả những người nông dân cá nhân 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 làm việc với ngành nông nghiệp trong hơn 20 năm, triển khai thành công các giải pháp công nghệ thực tế. Trọng tâm của chúng tôi là phát triển các hệ thống sáng tạo để kiểm soát chất lượng, truy xuất nguồn gốc, thực hành tuân thủ, v.v. Bây giờ, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào cách các công nghệ mới có thể giúp doanh nghiệp nông nghiệp của bạn tiến lên phía trước.
Lợi ích của AI trong nông nghiệp
Cho đến gần đây, việc sử dụng các 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 trong hàng thiên niên kỷ, cung cấp nguồn lương thực cũng như đóng góp vào sự phát triển kinh tế, trong khi ngay cả AI nguyên thủy nhất cũng chỉ mới xuất hiện cách đây vài thập kỷ. Tuy nhiên, những ý tưởng sáng tạo 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 hoạt động canh tác. Những đổi mới này ngày càng trở nên cần thiết khi những thách thức toàn cầu như biến đổi khí hậu, gia tăng dân số cùng với tình trạng khan hiếm tài nguyên đe dọa đến tính bền vững của hệ thống lương thực của chúng ta. Việc đưa AI vào giải quyết nhiều thách thức và giúp giảm thiểu nhiều nhược điểm của nền nông nghiệp truyền thống.
Quyết định dựa trên dữ liệu
Thế giới hiện đại là tất cả về dữ liệu. Các tổ chức trong lĩnh vực nông nghiệp sử dụng dữ liệu để có được những hiểu biết tỉ mỉ về mọi chi tiết của quy trình canh tác, từ việc hiểu từng mẫu Anh của một cánh đồng đến việc theo dõi toàn bộ chuỗi cung ứng sản phẩm cho đến việc có được những thông tin đầu vào sâu sắc về quy trình tạo ra năng suất. Phân tích dự đoán hỗ trợ bởi AI đã mở đường vào các doanh nghiệp nông nghiệp. Nông dân có thể thu thập, sau đó 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 tối ưu để gieo trồng và thu hoạch.
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 trang trại là mục tiêu liên tục của nông dân. Kết hợp với AI, nông nghiệp chính xác có thể giúp nông dân trồng 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 trong khi 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 sáng tạo như nông nghiệp thẳng đứng cũng có thể tăng sản lượng lương thực trong khi giảm thiểu việc sử dụng tài nguyên. Kết quả là giảm sử dụng thuốc diệt cỏ, chất lượng thu hoạch tốt hơn, lợi nhuận cao hơn cùng với tiết kiệm chi phí đáng kể.
Tác động của tự động hóa
Công việc nông nghiệp rất vất vả, vì vậy tình trạng thiếu hụt lao động không phải là điều gì mới mẻ. Rất may, tự động hóa cung cấp một giải pháp mà không cần phải thuê thêm người. Trong khi cơ giới hóa đã biến đổi các hoạt động nông nghiệp đòi hỏi mồ hôi và sức lao động của động vật thành những công việc chỉ mất vài giờ, thì một làn sóng tự động hóa kỹ thuật số mới một lần nữa lại cách mạng hóa lĩnh vực này.
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 chạy bằng IoT, phun thuốc thông minh , phần mềm canh tác thẳng đứng và robot nhà kính dựa trên AI để 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.
Phát hiện rò rỉ hoặc hư hỏng hệ thống tưới tiêu
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 và bất thường chỉ ra các rò rỉ tiềm ẩn. 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. Giám sát và phân tích theo thời gian thực cho phép phát hiện sớm, ngăn ngừa lãng phí nước cùng với thiệt hại tiềm ẩn cho cây trồng.
AI cũng kết hợp dữ liệu thời tiết cùng với nhu cầu nước của cây trồng để xác định các khu vực sử dụng quá nhiều nước. Bằng cách tự động phát hiện rò rỉ và cung cấp 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
Sự 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 xác định 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 bị 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 để chống lại 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 trong khi 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 tăng trưởng của chúng, kích hoạt các điều chỉnh tự động đối với môi trường.
Trên thực tế, AI trong nông nghiệp và chăn nuôi có thể theo dõi chính xác các giai đoạn sinh trưởng của lúa mì và độ chín của cà chua với tốc độ và độ chính xác mà không con người nào có thể sánh kịp.
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 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 các hệ thống cảnh báo, điều này giúp nông dân hành động nhanh chóng để tiêu diệt sâu bệnh hoặc cô lập cây trồng để ngăn ngừa sự lây lan của bệnh.
Công nghệ AI trong nông nghiệp đã được sử dụng để phát hiện bệnh thối đen táo với độ chính xác trên 90%. Nó cũng có thể xác định côn trùng như ruồi, ong, bướm đêm, v.v., với cùng độ chính xác. Tuy nhiên, trước tiên các nhà nghiên cứu cần thu thập hình ảnh của những loài côn trùng này để có kích thước cần thiết của bộ dữ liệu đào tạo để đào tạo thuật toán.
Theo dõi sức khỏe vật nuôi
Có vẻ như phát hiện các vấn đề sức khỏe ở vật nuôi dễ hơn ở cây trồng, nhưng thực tế, điều này đặc biệt khó khăn. Rất may, AI dành cho nông nghiệp có thể giúp ích trong việc này. Ví dụ, một công ty có tên CattleEye đã phát triển một giải pháp sử dụng máy bay không người lái, camera cùng với thị giác máy tính để theo dõi sức khỏe gia súc từ xa. Giải pháp này phát hiện 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 các điều kiện môi trường đối với vật nuôi và cung cấp những hiểu biết có giá trị. Kiến thức này có thể giúp nông dân cải thiện sức khỏe của gia súc để tăng sản lượng sữa.
Ứng dụng thuốc trừ sâu thông minh
Đến nay, nông dân đã nhận thức rõ rằng việc sử dụng thuốc trừ sâu đã chín muồi để tối ưu hóa. Thật không may, cả quy trình sử dụng thủ công và tự động đều có những hạn chế đáng kể. Việc sử dụng thuốc trừ sâu thủ công giúp tăng độ chính xác khi nhắm vào các khu vực cụ thể, mặc dù có thể chậm và khó khăn. Việc phun thuốc trừ sâu tự động nhanh hơn và ít tốn công hơn, nhưng thường thiếu độ chính xác dẫn đến ô nhiễm môi trường.
Máy bay không người lái được hỗ trợ bởi AI cung cấp những lợi thế tốt nhất của từng phương pháp trong khi tránh được những nhược điểm của chúng. Máy bay không người lái sử dụng thị giác máy tính để xác định lượng thuốc trừ sâu cần phun trên từng khu vực. Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn trứng nước, công nghệ này đang nhanh chóng trở nên chính xác hơn.
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 được các 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 các loại cây trồng cụ thể. Dữ liệu được thu thập trên nhiều chuyến bay của máy bay không người lái, cho phép phân tích ngày càng chính xác hơn bằng cách sử dụng các thuật toán.
Các phương pháp này cho phép dự đoán chính xác sản lượng trong tương lai của các loại cây trồng cụ thể, giúp nông dân biết nơi và thời điểm gieo hạt 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 có thể 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 máy học, 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 rô-bốt thực hiện các nhiệm vụ tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA), chẳng hạn như nhổ cỏ tự động. Trên thực tế, một rô-bốt 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 rô-bốt 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 khi chúng đang phát triển. Nó cũng có vai trò sau khi sản phẩm đã được thu hoạch. Hầu hết các quy trình phân loại theo truyền thống được thực hiện thủ công tuy nhiên AI có thể phân loại sản phẩm chính xác hơn.
Thị giác máy tính có thể phát hiện sâu bệnh cũng như bệnh tật trong các vụ mùa đã thu hoạch. Hơn nữa, nó có thể phân loại sản phẩm dựa trên hình dạng, kích thước và màu sắc. Điều này cho phép nông dân nhanh chóng phân loại sản phẩm thành các loại — ví dụ, để bán cho các khách hàng khác nhau với các mức giá khác nhau. So sánh, các phương pháp phân loại thủ công truyền thống có thể đòi hỏi nhiều công sức.
Giám sát
An ninh là một phần quan trọng trong quản lý trang trại. Trang trại là mục tiêu thường xuyên của những tên trộm, vì nông dân khó có thể giám sát cánh đồng của mình suốt ngày đêm. 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 ML có thể nhanh chóng xác định các vi phạm an ninh. Một số hệ thống thậm chí còn đủ tiên tiến để phân biệt nhân viên với khách không được phép.
Theo intellias.
