Trí tuệ nhân tạo dành cho nông nghiệp, liệu Việt Nam có ứng dụng được?

Theo Công ty Smarttek Solutions, quy mô thị trường AI toàn cầu trong nông nghiệp được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 25% từ năm 2023 đến năm 2031. Ảnh: Smarttek Solutions.

Nông dân Tây Nguyên sẽ dùng AI để bắt bệnh cây trồng

Trong thời gian tới, nông dân trồng cà phê, hồ tiêu, sầu riêng chỉ cần dùng một chiếc điện thoại thông minh là có thể biết được vườn cây của mình đang bị sâu bệnh gì, cách chăm sóc như thế nào bằng một ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Viễn cảnh ấy đang rất gần vì hiện tại tỉnh Đắk Lắk đang kết hợp cùng Viện Môi trường Nông nghiệp (IAE) để thu thập và xây dựng cơ sở dữ liệu về bệnh cây trồng trên các cây công nghiệp.

Trao đổi với KTSG Online, PGS. TS Mai Văn Trịnh, Viện trưởng IAE cho biết, để xây dựng một hệ thống AI trong nông nghiệp, đầu tiên phải có cơ sở dữ liệu về cây trồng, đất đai. Như trường hợp của Đắk Lắk, muốn xây dựng AI để nông dân nhận diện dịch bệnh cho các loại cây trồng công nghiệp ở Tây Nguyên thì cơ sở dữ liệu đầu vào là rất quan trọng, sau đó, qua giai đoạn máy học (machine learning) để tạo ra một AI cho nông nghiệp.

Theo ông Mai Văn Thịnh, về kỹ thuật thì Việt Nam có thể xây dựng một AI cho nông nghiệp (Agri AI). Tuy nhiên, do đây là lĩnh vực có lợi nhuận thấp nên khó có những đầu tư cho một AI nông nghiệp đầy đủ cho các lĩnh vực từ trồng trọt, chăn nuôi hay nuôi trồng thủy sản.

Ngoài dự án cho Đắk Lắk, Viện Môi trường Nông nghiệp đang thực hiện dự án "hệ thống đo đạc, báo cáo, thẩm định (MRV) giảm nhẹ phát thải khí nhà kính cho Đề án 1 triệu ha lúa chất lượng cao mà Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tại các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long. Cùng với đó, IAE cũng làm một dự án MRV tương tự cho Cục trồng trọt nhưng ở một cấp độ khác.

“Về mặt kỹ thuật có thể tạo ra một AI trong nông nghiệp nhưng chi phí khá cao nên có thể làm từng bước và từng giai đoạn”, ông nói.

Nông dân sẽ quyết định hiệu quả của Agri AI

Theo ông Lê Hùng, CEO NamiQ, một công ty về AI, trước đây nếu muốn làm AI trong nông nghiệp, khó khăn đầu tiên là dữ liệu nhưng bây giờ các công ty, tập đoàn lớn trên thế giới đều đã nguồn có dữ liệu lưu trữ cho nên vấn đề là làm sao để “địa phương hóa” cho phù hợp những dữ liệu này.

“Như với bệnh vàng lá, đã có rất nhiều dữ liệu trên thế giới rồi, bây giờ chỉ cần cụ thể hóa là bệnh vàng lá đối với cây cà phê, cây lúa… nên tôi nói là dữ liệu trước đây khó ở cấp độ 10 thì nay còn 2 hoặc 3”, ông Hùng giải thích.

Là một công ty xây dựng các công cụ về AI và có kinh nghiệm làm việc cho một tập đoàn lớn về xây dựng trang trại nuôi bò công nghệ cao ở Úc, ông Hùng cho rằng, nếu Việt Nam muốn xây dựng một AI cho toàn ngành nông nghiệp với hàng chục ngàn nông dân cùng dùng vào một thời điểm thì phải tính đến ba yếu tố. Đó là, cơ sở hạ tầng, khả năng đường truyền và đặc biệt là dữ liệu đầu vào. Đây chính là ba yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu quả do một dự án AI mang lại.

Theo ông, Việt Nam đã có mạng 5G nên có thể giải quyết bài toán đường truyền thông tin. Thế nhưng, vấn đề khó là dữ liệu đầu vào, tức là khi đi thăm đồng, nông dân cần dùng điện thoại thông minh để chụp hình cây lúa, lá cây bị bệnh… để làm dữ liệu. Nếu khâu này làm không tốt thì sẽ không có dữ liệu cần thiết, có chất lượng để trung tâm xử lý.

Theo ông Hùng, ngành nông nghiệp có làm được một ứng dụng trí tuệ nhân tạo hay không thì phải trả lời được một số câu hỏi sau.

Đầu tiên là AI này giải quyết vấn đề gì cho nông nghiệp trong hiện tại và tương lai. Ví dụ, có thể dùng AI để giải bài toán dự báo bệnh cây trồng, hay giảm phát thải nhà kính… hay không? Tiếp theo là phân tích tiền khả thi, khả năng tài chính… xem có thể làm được hay không. Và để xem xét liệu ý tưởng này có hiện thực hóa được hay không, cần quay lại với ba thách thức cho bài toán AI. Đó là, cơ sở dữ liệu, hạ tầng dữ liệu và cuối cùng là tính đặc thù.

“Từ kinh nghiệm làm cho một dự án nuôi bò công nghệ cao có ứng dụng AI tại Úc, theo tôi, ngành nông nghiệp có thể cho một lĩnh vực của nông nghiệp hay chọn một tỉnh, thành để giải quyết một vấn đề như mà cách mà Cục trồng trọt đang làm với ứng dụng MRV - giảm phát thải trong trồng trọt đang làm hiện nay", ông Hùng nói.

Từ góc nhìn của PGS. TS Mai Văn Trịnh và ông Lê Hùng, có thể thấy, việc xây dựng một hệ thống trí tuệ nhân tạo cho ngành nông nghiệp là hoàn toàn khả thi và mang lại nhiều lợi ích. Tuy nhiên, để ứng dụng thành công, cần có sự đầu tư nghiên cứu, phát triển và sự hợp tác giữa các nhà khoa học, kỹ sư, nông dân và Chính phủ.

Ngọc Hùng