Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể thúc đẩy tương lai canh tác bền vững của châu Á như thế nào?

data

Với diện tích đất nông nghiệp chỉ chiếm 1/5 trên thế giới, châu Á có hơn một nữa dân số toàn cầu. Biến đổi khí hậu và giá thực phẩm tăng cao là những mối đe dọa nghiêm trọng đối với an ninh lương thực dài hạn – hơn 1 tỉ người không có đủ thực phẩm trên khắp khu vực. Tình trạng này là một phần của xu hướng toàn cầu mà Liên Hợp Quốc gọi là “tình trạng khẩn cấp lương thực chưa từng có”.

Đáp ứng nhu cầu lương thực của châu Á sẽ là một thách thức do năng suất nông nghiệp tăng chậm, khai thác quá mức tài nguyên thiên nhiên và tình trạng khan hiếm nước ngày càng tăng. Khi khu vực trở nên đô thị hóa và thịnh vượng hơn, giá lương thực sẽ tiếp tục tăng trừ khi nguồn cung có thể theo kịp nhu cầu. Để nuôi sống dân số ngày càng tăng của châu Á một cách bền vững và hiệu quả hơn, cách thức sản xuất lương thực phải thay đổi.

Các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), cảm biến và máy bay không người lái có thể giúp tăng năng suất nông nghiệp, đảm bảo an toàn thực phẩm và tính bền vững của hệ thống nông nghiệp và thực phẩm. Từ đất trồng - nơi thực hành canh tác tốt hơn có thể giảm thiểu biến đổi khí hậu - đến quầy hàng - nơi khách hàng tìm kiếm các sản phẩm có tác động carbon tối thiểu - chuỗi giá trị nông nghiệp và thực phẩm của châu Á đã sẵn sàng cho sự đổi mới.

Xây dựng trang trại bền vững trong tương lai

Mục tiêu của Microsoft là phổ biến thông tin dựa trên dữ liệu để giúp tất cả các nông dân và tổ chức đạt được nhiều thành quả hơn và chuyển đổi chuỗi giá trị nông sản – thực phẩm trở nên hiệu quả hơn và minh bạch hơn, đồng thời tạo ra giá trị chung cho người sản xuất.

Microsoft gần đây đã công bố bản xem trước Trình quản lý dữ liệu Microsoft Azure cho Nông nghiệp. Những gì bắt đầu với Dự án FarmBeats, một sáng kiến nghiên cứu đầy tham vọng nhằm thu thập và chuyển đổi dữ liệu nông nghiệp, hiện đã phát triển thành một giải pháp thương mại kịp thời. Trình quản lý dữ liệu Azure cho Nông nghiệp mở rộng Nền tảng dữ liệu thông minh của Microsoft với các trình kết nối dữ liệu dành riêng cho ngành và khả năng kết nối dữ liệu trang trại từ các nguồn khác nhau.

Ví dụ, Bayer, một trong những nhà lãnh đạo trong ngành, sử dụng nền tảng FieldView của mình để tiếp nhận dữ liệu từ các đường ống vệ tinh và thời tiết của trình quản lý dữ liệu Azure để cung cấp thông tin phân tích về các yếu tố có thể giới hạn sản lượng trong cánh đồng của những người trồng trọt. Bayer cũng đã phát triển một loạt các giải pháp kỹ thuật số sẵn có dành cho khách hàng doanh nghiệp, cung cấp thông tin kịp thời về sức khỏe cây trồng, dự báo thời tiết, theo dõi tăng trưởng cây trồng và nhiều nội dung khác.

Nông nghiệp dựa trên dữ liệu cũng là một thành phần cơ bản trong các dịch vụ kỹ thuật số của Land O'Lakes, bao gồm công cụ bền vững Truterra. Dịch vụ kỹ thuật số sáng tạo này cung cấp cho nông dân cái nhìn sâu sắc về các phương pháp canh tác nông nghiệp khác nhau ảnh hưởng đến nước, nitơ và carbon trong trang trại, cho phép họ theo dõi khả năng hấp thụ carbon của đất, trong số các ứng dụng khác.

Trong khi đó, BharatAgri, một công ty khởi nghiệp nông nghiệp của Ấn Độ, tận dụng dữ liệu từ hình ảnh vệ tinh để theo dõi sức khỏe cây trồng và phân tích các trang trại nhỏ bằng 1/40 mẫu Anh. Chỉ riêng trong năm nay, hơn 50.000 nông dân dự kiến sẽ nhận được hình ảnh vệ tinh về trang trại của họ từ BharatAgri, điều này sẽ giúp giảm thiệt hại mùa màng trên hơn 100.000 mẫu đất nông nghiệp.

Nông nghiệp dựa trên dữ liệu

Trên toàn cầu, nông nghiệp dựa trên dữ liệu đã và đang trên đà phát triển trở thành một trong những phương pháp hứa hẹn nhất để đối phó với thách thức về an ninh thực phẩm. Theo Viện Nghiên cứu Chính sách Lương thực Quốc tế, các kỹ thuật nông nghiệp dựa trên dữ liệu có thể tăng năng suất nông trại lên đến 67% vào năm 2050, đồng thời giảm thiểu thiệt hại về nông nghiệp và thực phẩm.

Tuy nhiên, chi phí cao của việc áp dụng công nghệ mới cũng có thể là một rào cản đối với các nước thu nhập thấp và trung bình. Điều này đặc biệt quan trọng đối với châu Á, nơi người nông dân chủ yếu là các nông hộ nhỏ, với 450 triệu người sản xuất hơn 80% lượng lương thực được tiêu thụ trong khu vực.

Nông nghiệp dựa trên dữ liệu bắt đầu bằng việc thu thập thông tin về trang trại, điều này có thể đặc biệt khó khăn ở các cộng đồng nông thôn thiếu cơ sở hạ tầng kỹ thuật số. Dữ liệu này được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cảm biến, máy bay không người lái, máy kéo, trạm thời tiết và hình ảnh vệ tinh, khiến cho việc kết nối internet với giá cả phải chăng trở nên cần thiết.

Theo thời gian, tất cả các luồng dữ liệu này có thể được sử dụng để chỉ ra các phương pháp hữu ích và đưa ra đề xuất dựa trên các chu kỳ mùa vụ trước đó, từ đó mang lại năng suất cao hơn, giảm tiêu thụ tài nguyên và giảm thiểu tác động đến môi trường.

Để có tác động tối đa, dữ liệu phù hợp cần được tận dụng cho đúng mục đích và đúng thời điểm. Nhưng quy mô khổng lồ và sự phức tạp của các hệ thống nông sản-lương thực, cùng với bản chất phân tán của chúng, đặt ra những thách thức đối với việc khai thác giá trị kinh tế tiềm năng của dữ liệu lớn, được dự đoán là hơn 100 tỷ USD chỉ riêng ở Đông Nam Á. Để đảm bảo tăng trưởng toàn diện hơn, các hộ nông dân sản xuất nhỏ phải được trao quyền tham gia vào chuỗi giá trị nông sản-thực phẩm hiện đại.

Dùng AI để hiểu sâu hơn về nông nghiệp

Với rất nhiều dữ liệu liên quan đến nông nghiệp được tạo ra trên khắp trang trại – như được thu thập bằng cách sử dụng các cảm biến trong đất đến các vệ tinh quay quanh trái đất – nhiều nông dân và tổ chức không có nguồn lực phù hợp để khai thác lượng lớn dữ liệu này một cách hiệu quả. Chuỗi giá trị nông sản thực phẩm cũng bao gồm một hệ thống phức tạp gồm các bên liên quan và các hoạt động, vì vậy các bộ dữ liệu vẫn bị bỏ trống mà không có hệ thống tương tác để quản lý chúng.

Việc ra mắt FarmVibes.AI, một bộ công cụ được thiết kế nhằm hỗ trợ quyết định ở mọi giai đoạn trong quá trình nông nghiệp, thể hiện sự cam kết cung cấp những giải pháp thực tế cho ngành nông nghiệp. Bằng cách sử dụng AI, những công cụ này có thể phân tích và hiểu dữ liệu nông nghiệp phức tạp lớn, giúp người nông dân đưa ra quyết định thông minh và tối ưu hóa hoạt động của mình.

Quy trình làm việc của FarmVibes.AI, chạy trên công nghệ đám mây, cung cấp thông tin chuyên sâu mang tính dự báo và quy định phong phú về tình trạng đất, mô hình thời tiết, hấp thụ carbon, theo dõi chất thải, v.v. Chúng có thể giúp nông dân dự đoán lượng phân bón lý tưởng sẽ sử dụng và nơi sử dụng chúng, dự báo nhiệt độ và tốc độ gió, đồng thời thông báo thời điểm và địa điểm trồng và phun thuốc, trong số rất nhiều ứng dụng nông nghiệp khác.

Những thông tin chi tiết này sẽ không thể thực hiện được nếu không có các kỹ thuật hợp nhất dữ liệu do AI cung cấp, kết hợp các luồng dữ liệu từ các nguồn như dữ liệu trạm thời tiết, máy bay không người lái hoặc hình ảnh vệ tinh. Điều này cũng giúp khai thác lợi ích tiết kiệm chi phí và cải thiện khả năng tiếp cận các giải pháp nông nghiệp kỹ thuật số. Tận dụng AI có thể giảm số lượng cảm biến và máy bay không người lái cần thiết, do đó giảm chi phí cho phần cứng tại trang trại.

Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn có thể đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho các công nghệ nông nghiệp tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn đối với những người nông dân không có kiến thức kỹ thuật sâu rộng. Ví dụ, qua dự án FarmVibes.Bot, những hộ nông dân nhỏ có thể giao tiếp một cách đơn giản và hiệu quả để truy vấn dữ liệu hoặc truyền đạt thông tin.

Trao quyền cho nông dân bằng dữ liệu và AI

Sự sẵn có của các cảm biến kết nối internet với giá cả phải chăng – được hỗ trợ bởi công nghệ đám mây và AI – có thể giúp người nông dân thu thập và theo dõi dữ liệu vận hành, cho dù đó là dữ liệu từ đất, thiết bị hay vật nuôi. Sử dụng công nghệ AI, nông dân có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu đó để áp dụng nông nghiệp chính xác hoặc dự đoán nhằm cải thiện năng suất, đồng thời bảo tồn các nguồn tài nguyên quý giá.

Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cũng có thể nâng cao kiến thức và trực giác của người nông dân về trang trại của mình để đưa ra những quyết định thông minh hơn. Với thông tin chi tiết hơn, nông dân có thể tăng năng suất và hiệu quả sản xuất, giảm lãng phí thực phẩm, tạo ra các sản phẩm chất lượng cao và giàu chất dinh dưỡng, giảm tác động đến môi trường và cung cấp sự minh bạch cho các bên liên quan.

Nguồn: World Economic Forum

Từ khóa: AI, dữ liệu, chất lượng, nông sản, minh bạch