Ứng dụng chuyển đổi số trong phát triển nông nghiệp

Trong lĩnh vực nông nghiệp, các thiết bị thông minh, internet kết nối vạn vật (IoT) và công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng nhiều hơn, giúp nông nghiệp phát triển bền vững với nhiều sản phẩm có giá trị, cây trồng được kiểm soát sâu bệnh, cải thiện sức lao động của người làm nông.

Theo dõi độ ẩm, tưới tiêu, cảnh báo sâu bệnh

Nhiều năm qua, Công ty CP Bóng đèn phích nước Rạng Đông (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. Giải pháp này có thể điều chỉnh tự động ánh sáng, nhiệt độ, độ ẩm, tưới tiêu, dinh dưỡng… thông qua một thiết bị cảm biến thu thập dữ liệu, sau đó bộ trung tâm giao tiếp truyền nhận trung gian xử lý dữ liệu. Đây là ứng dụng thiết bị IoT trong nông nghiệp, và trên thị trường hiện nay có hàng trăm công ty cung cấp các thiết bị tương tự...

Theo ông Vũ Anh Tuấn, Tổng thư ký Hội Tin học TPHCM (HCA), việc ứng dụng IoT vào nông nghiệp hiện nay không còn quá phức tạp. Chỉ cần lắp thêm các hệ thống cảm biến, xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu trên máy tính và thiết bị di động là có thể sử dụng ngay. Giá thành của các thiết bị IoT không đắt, đồng thời ngày càng nhiều doanh nghiệp trong và ngoài nước cung cấp các thiết bị này nên ứng dụng IoT trong nông nghiệp đã trở thành xu hướng.

 Nhân viên nông nghiệp trang trại bò sữa Vinamilk Tây Ninh kiểm tra bắp được trồng bằng hệ thống tưới tiêu IoT. Ảnh: HOÀNG HÙNG

Nhân viên nông nghiệp trang trại bò sữa Vinamilk Tây Ninh kiểm tra bắp được trồng bằng hệ thống tưới tiêu IoT. Ảnh: HOÀNG HÙNG

Bên cạnh đó, tích hợp AI cũng đang được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất nông nghiệp. Chẳng hạn, 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 hai nền tảng Android và iOS.

Bằng 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 tới tận tổ sản xuất. Qua ứng dụng, người sản xuất biết trước sản phẩm của mình sẽ bán cho ai, giá cả như thế nào; có thể chủ động lập kế hoạch, hạch toán, minh bạch về thông tin đầu vào của vật tư...

Tương tự, nhóm nghiên cứu của Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao (Khu Nông nghiệp Công nghệ cao TPHCM) đã xây dựng “Hệ thống thu thập, lưu trữ và ứng dụng AI trong phân tích, dự báo, ra quyết định quản lý bệnh hại dưa lưới trong nhà màng”.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống AI đạt độ chính xác trên 90% trong việc nhận diện bệnh hại trên dưa lưới, giúp cảnh báo sớm và đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời. Nhờ hệ thống này, lượng thuốc bảo vệ thực vật sử dụng đã giảm 20%, góp phần giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường và sức khỏe con người.

Ứng dụng AI cho nông nghiệp

“Với nền tảng và sự phổ thông của internet hiện nay, sự phổ biến các thiết bị IoT cũng như ứng dụng rộng rãi của AI, người ứng dụng công nghệ không nhất thiết phải có máy chủ, phần mềm quản lý mà chỉ cần sử dụng điện toán đám mây, hệ thống dữ liệu… Người dùng sẽ chủ động điều khiển bằng di động để có thể nâng cao năng suất, chất lượng trong nông nghiệp”, ông Trần Viết Huân, chuyên gia tư vấn về chuyển đổi số của Microsoft Việt Nam, chia sẻ.

Tuy nhiên, tùy từng lĩnh vực, ứng dụng AI cho nông nghiệp đòi hỏi một mức độ đầu tư cao hơn. Như với việc xây dựng “Hệ thống thu thập, lưu trữ và ứng dụng AI trong phân tích, dự báo, ra quyết định quản lý bệnh hại dưa lưới trong nhà màng” của Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp học máy nhằm huấn luyện AI, trong đó dữ liệu từ cảm biến và hình ảnh được tích hợp để nâng cao độ chính xác trong chẩn đoán bệnh hại.

Ngoài ra, phương pháp lây nhiễm bệnh nhân tạo cũng được sử dụng, cho phép nhóm kiểm soát các yếu tố tác động và đánh giá hiệu quả của mô hình AI một cách chính xác nhất.

“Chúng tôi đã hoàn thiện cơ sở dữ liệu bệnh hại, giúp nâng cao năng suất và giảm chi phí sản xuất cho giống cây dưa lưới. Song song đó, mô hình giúp tiết kiệm công lao động, nâng cao hiệu quả sản xuất và tăng lợi nhuận trên 20% so với phương pháp truyền thống. Với độ chính xác cao và khả năng ứng dụng linh hoạt, hệ thống AI này có tiềm năng mở rộng sang nhiều loại cây trồng khác, góp phần hướng tới một nền nông nghiệp chính xác và bền vững hơn”, TS Hoàng Anh Tuấn, Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao, cho biết.

Theo TS Trần Quý, Viện trưởng Viện Phát triển kinh tế số Việt Nam (thuộc Hội Truyền thông số Việt Nam), 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.

Ngoài ra, để nông dân có thể tiếp cận được các công nghệ mới, cần có sự hỗ trợ về tài chính và công nghệ từ Nhà nước cũng như các tổ chức quốc tế và các công ty trong lĩnh vực nông nghiệp. Sự hỗ trợ này có thể bao gồm các khoản tài trợ để đầu tư vào các hệ thống AI và robot tự động hóa, các dịch vụ tư vấn và hỗ trợ kỹ thuật để giúp nông dân sử dụng các công nghệ mới.

Phát triển nông nghiệp theo hướng canh tác tự động thông qua ứng dụng IoT và thực hiện truy xuất nguồn gốc, xuất xứ nông sản là rất cần thiết để nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm, đáp ứng nhu cầu thị trường. Song song đó, ứng dụng AI đưa ra các quyết định khoa học, giải phóng sức lao động là xu hướng, nhất là với TPHCM, khi mà nông nghiệp thông minh sẽ góp phần thực hiện đề án đô thị thông minh đang được triển khai

TS TRẦN QUÝ - Viện trưởng Viện Phát triển kinh tế số Việt Nam (thuộc Hội Truyền thông số Việt Nam)

KIM THANH

Nguồn SGGP: https://sggp.org.vn/ung-dung-chuyen-doi-so-trong-phat-trien-nong-nghiep-post788921.html
Zalo