Các quốc gia Đông Nam Á đang đưa trí tuệ nhân tạo (AI) vào quản lý vùng trồng, cảnh báo sâu bệnh, truy xuất nguồn gốc và kiểm soát chất lượng nông sản. Từ kinh nghiệm này, Việt Nam có thể học hỏi, ứng dụng AI để đưa các “siêu thực phẩm” bản địa trở thành một thị trường lớn, mang lại thu nhập cao cho người nông dân.
Những mô hình được đề cập trong Bài 1 cho thấy AI đã bắt đầu đi vào các khâu cụ thể của sản xuất nông nghiệp, từ theo dõi vùng trồng, cảnh báo rủi ro đến hỗ trợ đánh giá chất lượng. Bước tiếp theo không chỉ là mở rộng số lượng ứng dụng, mà phải đưa công nghệ đi sâu hơn vào chuỗi giá trị, tạo ra sản phẩm có chất lượng được kiểm chứng, giá trị kinh tế rõ ràng, qua đó đưa tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW đi vào thực chất trong từng ngành hàng nông nghiệp.
Bài học từ các nước láng giềng
Tại Thái Lan, công nghệ được đưa vào khâu kiểm tra chất lượng sầu riêng trước khi xuất khẩu. Một hệ thống chụp cắt lớp kết hợp AI có thể phân tích cấu trúc bên trong quả, hỗ trợ phát hiện độ chín và dấu hiệu sâu hại mà không cần bổ quả.
Theo thông tin của Chính phủ Thái Lan, hệ thống có thời gian phân tích khoảng ba giây mỗi quả, độ chính xác được công bố ở mức 95% và khả năng phân loại lên tới 1.200 quả mỗi giờ. Công nghệ được phát triển từ sự hợp tác giữa Cơ quan Phát triển nghiên cứu nông nghiệp Thái Lan và Đại học Công nghệ Suranaree.
Tại Philippines, Đại học Philippines Mindanao đã phát triển các ứng dụng số phục vụ ngành sầu riêng, gồm hệ thống quản lý dữ liệu vùng trồng, công cụ hỗ trợ nhận diện sâu bệnh và nền tảng tư vấn cho người sản xuất. Các ứng dụng được xây dựng với mục tiêu hiện đại hóa sản xuất sầu riêng và quản lý dữ liệu ngành hàng.
Các mô hình trên tập trung chủ yếu vào ba bài toán: quản lý sản xuất, kiểm soát chất lượng và truy xuất nguồn gốc. Đây là những nền tảng quan trọng, giúp ngành nông nghiệp nâng cao hiệu quả của các quy trình hiện có. Bước tiến xa hơn là ứng dụng công nghệ để tham gia vào quá trình tạo ra sản phẩm mới.
Từ “trồng thông minh” đến “nghiên cứu giống thông minh” và cơ hội khác biệt của Việt Nam
Với nhiều cây trồng có giá trị cao, chất lượng nguồn giống là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến năng suất, khả năng chống chịu và chất lượng sản phẩm. Việc chọn tạo giống đòi hỏi các nhà nghiên cứu theo dõi, đánh giá nhiều đặc tính của cây qua các thế hệ và điều kiện khác nhau, vì vậy thời gian để chọn được giống đáp ứng yêu cầu có thể kéo dài nhiều năm.
Với AI, quá trình này có thể rút ngắn đáng kể bằng cách xử lý khối lượng lớn dữ liệu về nguồn gen, hình ảnh, điều kiện sinh trưởng và kết quả phân tích, hệ thống có thể giúp các nhà nghiên cứu sớm nhận diện những mẫu có đặc tính đáng chú ý, thu hẹp số lượng cần tiếp tục thử nghiệm, và tìm ra mối liên hệ giữa giống, điều kiện canh tác với chất lượng sản phẩm.
AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu nguồn gene, đặc điểm sinh trưởng và chất lượng cây trồng, qua đó rút ngắn quá trình chọn tạo giống.
Theo nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Cáp Nhĩ Tân, Viện Công nghệ Cáp Nhĩ Tân và Đại học Nông nghiệp Heilongjiang Bayi (Trung Quốc), các mô hình AI có thể dựa vào dữ liệu gene, điều kiện môi trường và đặc điểm biểu hiện của cây để dự báo giống nào phù hợp hơn với từng điều kiện, từ đó hỗ trợ quá trình chọn giống.
Đối với Việt Nam, đây là cơ hội lớn bởi lợi thế của nước ta không nằm ở diện tích canh tác hay quy mô trang trại, mà ở sự đa dạng của nguồn gen bản địa và các vùng sinh thái.
Từ sâm Ngọc Linh, quế Trà My, hồi Lạng Sơn, tỏi Lý Sơn đến cà-phê Tây Nguyên, nhiều ngành hàng đã hình thành những đặc tính riêng nhờ điều kiện tự nhiên và tri thức canh tác được tích lũy qua nhiều thế hệ. Khi đó, lợi thế cạnh tranh của nông sản Việt Nam không chỉ nằm ở nguồn gene quý, mà còn ở dữ liệu, tri thức và quy trình được tích lũy cùng với nguồn gen đó.
Chuẩn bị cho bước phát triển tiếp theo
Khi dữ liệu hệ gene và đặc điểm cây trồng ngày càng lớn, một số tổ chức nghiên cứu trên thế giới đã bắt đầu thử nghiệm các phương pháp tính toán lượng tử - loại máy tính có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp nhanh hơn nhiều so với máy tính thông thường - để hỗ trợ việc lai tạo giống.
Một thí dụ là dự án Plant Genomics của Open Quantum Institute, sáng kiến nghiên cứu quốc tế do Tổ chức Nghiên cứu Hạt nhân châu Âu (CERN) điều phối. Dự án thử nghiệm học máy lượng tử để phân tích dữ liệu hệ gen của lúa mì, ngô và đậu tương, nhằm hỗ trợ các nhà khoa học tìm kiếm những nhóm gen có thể liên quan đến năng suất, khả năng thích nghi hoặc sức chống chịu của cây trồng. Dự án hiện vẫn ở giai đoạn nghiên cứu, nhưng cho thấy hướng đi mà các tổ chức khoa học lớn trên thế giới đang chuẩn bị.
Đây cũng là hướng đi còn mới ngay cả với thế giới, nên cũng là cơ hội để Việt Nam tham gia từ sớm thay vì đi sau. Một số tập đoàn công nghệ trong nước đang xây dựng năng lực có thể phục vụ hướng nghiên cứu này trong tương lai.
Tại phường Quy Nhơn, tỉnh Gia Lai (thuộc tỉnh Bình Định cũ), FPT phát triển trung tâm nghiên cứu AI và đồng thời Tập đoàn cũng đầu tư vào công nghệ lượng tử. Gia Lai có thế mạnh về cà-phê, cây ăn quả, chăn nuôi và nhiều vùng sản xuất lớn. Đây là điều kiện thuận lợi để kết nối năng lực công nghệ với dữ liệu thực tế, phục vụ nghiên cứu giống, theo dõi cây trồng và nâng chất lượng nông sản.
Dù AI hay những công nghệ tính toán mới có phát triển đến đâu, kết quả cuối cùng vẫn phải được đo bằng giá trị tạo ra cho người dân và doanh nghiệp. Điều đó đòi hỏi sự phối hợp của Nhà nước, nhà khoa học, doanh nghiệp và người sản xuất. Trong đó, Nhà nước tạo hành lang chính sách và hạ tầng dữ liệu dùng chung; các viện nghiên cứu nghiên cứu nguồn gen và kiểm chứng kết quả; doanh nghiệp đầu tư công nghệ, thương mại hóa sản phẩm; còn người nông dân là chủ thể tham gia xây dựng dữ liệu và trực tiếp ứng dụng những kết quả nghiên cứu vào sản xuất.
Khi AI, dữ liệu và những công nghệ mới được đặt đúng vào bài toán của từng ngành hàng, Nghị quyết 57-NQ/TW sẽ không chỉ tạo ra những đột phá về công nghệ, mà còn góp phần hình thành các sản phẩm nông nghiệp có giá trị cao hơn, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia và mang lại thu nhập bền vững cho người dân.
