Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để nâng cao năng suất nông nghiệp

Thực tiễn ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam

Việc phát triển tích hợp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp đang ngày càng trở nên phổ biến, giúp nâng cao năng suất và hiệu quả sản xuất trong ngành nông nghiệp.

Theo báo cáo của Trung tâm Chuyển đổi số và Thống kê nông nghiệp (Bộ NN&PTNT), tại Việt Nam, trí tuệ nhân tạo tham gia vào phân tích dữ liệu đất, theo dõi và dự báo thời tiết, sử dụng robot nông nghiệp,điều khiển tự động, dự báo sản lượng, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, xử lý ảnh kỹ thuật số và cả cải thiện chất lượng sản phẩm.

Chia sẻ tại Hội thảo "Ứng dụng công nghệ AI trong nâng cao năng suất nông nghiệp" do Tổng hội Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tổ chức, ông Nguyễn Văn Trinh, Trung tâm R&D (Rạng Đông) cho biết, nhiều năm qua, Công ty CP bóng đèn phích nước Rạng Đông (Thanh Xuân, Hà Nội) đã có nhiều nghiên cứu, ứng dụng Giải pháp ánh sáng và điều khiển ứng dụng trong sản xuất nông nghiệp thông minh. Bên cạnh đó, Rạng Đông cũng đang ứng dụng công nghệ phổ ánh sáng đối với cây ăn quả, dược liệu, giúp nâng cao chất lượng, độ ngọt của cây…

Giải pháp này giúp khắc phục được hạn chế của những nhà kính cũ trong nông nghiệp như thiếu thiết bị, chỉ có tác dụng che mưa, ngăn côn trùng; có thể điều chỉnh tự động ánh sáng, nhiệt độ, độ ẩm, tưới tiêu, dinh dưỡng… thông qua một sensors cảm biến nhà kính, nhà lưới thu thập dữ liệu, sau đó bộ trung tâm giao tiếp truyền nhận trung gian xử lý dữ liệu giữa tầng thiết bị và tầng cloud.

Trong khi đó, theo ông Đặng Xuân Trường - sáng lập viên Công ty cổ phẩn công nghệ cao Hachi Việt Nam (doanh nghiệp giành giải thưởng Nhân Tài Đất Việt) cho biết, tại doanh nghiệp này không chỉ ứng dụng trí tuệ nhân tạo giám sát sức khỏe vật nuôi trong tưới, pha dinh dưỡng tự động cho cây trồng mà công nghệ robotic cùng hệ thống camera cảm biến còn điều khiển máy móc phục vụ thu hoạch và chăm sóc, thay thế các tác vụ nặng cho con người tại các dự án nông nghiệp triển khai tại Việt Nam, Australia, Lào và Hàn Quốc.

Cũng đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất nông sản, PGS.TS. Mai Quang Vinh, Chủ tịch HĐQT Liên hiệp HTX Kinh tế số Việt Nam giới thiệu giải pháp Egap và eGap.vn - quản lý điện tử 4.0 thực hành nông nghiệp tốt.

Theo đó, eGap.vn là Cổng thông tin quản lý, giám sát, truy xuất nguồn gốc cho 4 nhóm ngành hàng: Cây trồng, chăn nuôi, thủy sản, chế biến nông sản với nhật ký điện tử trên 2 nền tảng Android và iOS. Với ứng dụng này, thông qua nhật ký điện tử, camera đồng ruộng lưu trữ thông tin theo thời gian thực về toàn bộ chuỗi sản xuất, theo dõi giám sát được vùng trồng theo hợp đồng đã ký, đảm bảo được nguồn hàng ổn định, đúng tiêu chuẩn quy định, phát triển sản xuất – tiêu thụ bền vững, quản lý mã số quản lý tới tận hộ (tổ) sản xuất.

Người sản xuất biết trước được sản phẩm của mình sẽ bán cho ai, giá cả, chủ động lập kế hoạch, hạch toán, minh bạch về thông tin đầu vào của vật tư (đúng quy định, chủng loại), chịu sự giám sát tuân thủ tiêu chuẩn, quy trình sản xuất của khách hàng. Khách hàng thông qua tem Qr-Code tìm hiểu thông tin minh bạch, có kiểm chứng, tạo niềm tin về sản phẩm.

Tương tự, Công ty CP ICheck Việt Nam cũng giới thiệu hệ thống truy xuất nguồn gốc toàn diện được nghiên cứu và phát triển bởi hơn 50 kỹ sư trong vòng 5 năm mang tên “giải pháp sử dụng QR Cod siêu liên kết” giúp doanh nghiệp quản lý toàn diện vùng trồng, nhà xưởng, vùng sản xuất và thông tin truy xuất theo các chuỗi cung ứng, quá trình hình thành lên sản phẩm bao gồm: Vật tư, con giống, vùng trồng, vùng sản xuất, nhân viên; ghi lại nhật ký điện tử quá trình sản xuất, vận chuyển, phân phối… tới thành phẩm cuối cùng.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo góp phần thực hiện 9 nhiệm vụ trọng tâm ngành nông nghiệp

Tại Việt Nam, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp vẫn còn khá mới mẻ nhưng đang thu hút được sự quan tâm của Chính phủ cũng như của các doanh nghiệp sản xuất vì những ưu thế mà nó mang lại so với nông nghiệp truyền thống.

Chia sẻ về 9 nhiệm vụ trọng tâm ngành nông nghiệp năm 2023, Bộ trưởng Bộ NN&PTNT Lê Minh Hoan khẳng định: Năm 2023 là năm thực hiện mục tiêu chuẩn hóa, thực hiện tư duy kiến tạo và khởi tạo trong nông nghiệp; hình thành đội ngũ nông dân chuyên nghiệp.

Theo TS. Nguyễn Quốc Toản, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số và Thống kê Nông nghiệp (Bộ NN&PTNT), chuyển đổi số trong nông nghiệp đặt trong bối cảnh xu hướng số đang dịch chuyển nền kinh tế. Theo đó, "vùng nông thôn sẽ là nhân tố thúc đẩy giai đoạn bùng nổ tiếp theo của nền kinh tế số". Hiện, tỷ lệ sử dụng Internet ở nông thôn tăng đáng kể, có khoảng 77% người dân nông thôn kết nối Internet, trong đó có 91% lên mạng hằng ngày.

Ngày nay, những loại thiết bị máy móc ứng dụng trí tuệ nhân tạo 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. Trí tuệ nhân tạo giúp năng suất cây trồng được tăng lên, cây trồng được khỏe mạnh hơn, kiểm soát sâu bệnh và các điều kiện trồng trọt; 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.

Những tiến bộ trong chế tạo người máy điều khiển bằng AI cũng đang giúp nhà nông trong việc tăng gia sản xuất sử dụng ít đất và ít nhân công hơn. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp năng suất cây trồng được tăng lên, cây trồng được khỏe mạnh hơn, kiểm soát sâu bệnh và các điều kiện trồng trọt; 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 Hồ Xuân Hùng, Chủ tịch Tổng hội NN&PTNT Việt Nam cho biết: Tổng hội sẽ giúp kết nối và thu hút các nhà doanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà khoa học và nhà nông nhằm góp phần đẩy mạnh chuyển đổi số ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp, tạo hiệu quả cao trong sản xuất nông nghiệp. Trên cơ sở nhận thức đầy đủ, thay đổi tư duy, kịp thời có kế hoạch cụ thể thúc đẩy và phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp, ứng dụng công nghệ cao, nhằm thông minh hóa, tự động hóa quy trình sản xuất, nâng cao năng suất chất lượng sản phẩm nông nghiệp, đảm bảo quy trình sản xuất, xuất xứ minh bạch, cung cấp thực phẩm sạch cho người tiêu dùng.

Trong khi đó, TS. Trần Quý, Viện trưởng Viện Phát triển kinh tế số Việt Nam chia sẻ giải pháp để áp dụng thành công các công nghệ mới, như AI trong nông nghiệp, nông dân Việt Nam cần được đào tạo để sử dụng và hiểu rõ các công nghệ này. Điều này đặc biệt quan trọng vì nông nghiệp Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm thay đổi khí hậu, giá cả nguyên liệu tăng cao và cạnh tranh trong thị trường toàn cầu.

“Trí tuệ nhân tạo đã đem lại nhiều lợi ích cho ngành nông nghiệp, 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, 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.” - TS. Trần Quý khẳng định.

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; và Chuyển đổi số trong quản lý, điều hành, T.S Nguyễn Quốc Toản cho biết, để thực hiện các định hướng nêu trên, ông Toản nhấn mạnh cần phải có lộ trình giải quyết những nút thắt. Cụ thể, các nút thắt hiện nay như: nhận thức, thể chế về chuyển đổi số trong quản lý, điều hành, ứng dụng số chưa toàn diện; chưa xây dựng được Kiến trúc dữ liệu ngành nông nghiệp; hạ tầng thiết bị cũ, thiếu đồng bộ và còn phân tán; nguồn lực đầu tư manh mún.

Cùng với đó, trong thời gian tới, một số hạn chế của việc ứng dụng công nghệ trong sản xuất nông nghiệp còn là chưa xây dựng được cơ sở dữ liệu lớn về truy xuất nguồn gốc, mã số vùng trồng, vùng nuôi, dữ liệu chuỗi ngành hàng; phần mềm phục vụ chỉ đạo điều hành chưa có liên kết chia sẻ dữ liệu cũng cần được “gỡ rối” để nông nghiệp Việt Nam tiến xa hơn trên con đường chuyển đổi số.