Các công việc “bẩn, khó, nguy hiểm”
Châu Á đang trên đà trở thành một trong những khu vực có dân số già hóa nhanh nhất thế giới. Ở các nước như Nhật Bản, dân số đang già đi nhanh chóng và lực lượng lao động ngày càng thu hẹp. Dân số hiện tại của Nhật Bản ở mức xấp xỉ 124 triệu người, dự kiến sẽ giảm 30% vào năm 2070, theo ước tính mới nhất của Viện Nghiên cứu an sinh xã hội và dân số quốc gia vào tháng 4/2023.
Những người đổi mới trong ngành nông nghiệp đang tích cực giải quyết các thách thức, tập trung vào tình trạng thiếu lao động và đổi mới dựa trên di sản. Giáo sư về robot tại Đại học Tokyo Takanori Fukao dự đoán một tương lai các trang trại có chiến lược tối đa hóa hiệu quả của robot.
Theo nhật báo Japan Times, nông dân ở tỉnh Saitama đã sử dụng robot bốn bánh (dựa trên nền tảng) AI để thu hoạch dưa chuột chín có chọn lọc. Robot này được phát triển bởi công ty khởi nghiệp Agrist Inc. sử dụng camera để đánh giá kích thước của dưa chuột và AI để xác định thời điểm thích hợp để thu hoạch. Cứ sau hai phút, robot cắt một đến ba quả dưa rồi đặt vào hộp. Robot thể hiện độ chính xác trong việc định vị cánh tay so với quả và cây dưa, bảo đảm thân cây không bị hư hại trong quá trình thu hoạch. Sự đầu tư vào nông nghiệp thông minh của Nhật Bản không dừng lại ở nội địa. Inaho Inc. đã cho một một trang trại ở Hà Lan thuê robot được trang bị AI có khả năng hái cà chua bi. Công nghệ chọn cà chua chín để thu hoạch thể hiện sự cân bằng tinh tế giữa độ chính xác của máy và việc xử lý cây trồng.
Tại Malaysia, Mimos Berhad, một cơ quan chính phủ đã hợp tác với Ancom Nylex Berhad và công ty Helm AG của Đức để giới thiệu cho nông dân các nền tảng canh tác chính xác. Sáng kiến này cấp cho nông dân quyền truy cập miễn phí vào dữ liệu vệ tinh và công nghệ AI, cho phép họ giám sát cây trồng và cải thiện năng suất một cách hiệu quả.
Một trong những dự án quan trọng trong lộ trình AI của Malaysia giai đoạn 2021-2025 theo Nhân Dân nhật báo, là chế tạo robot tự động để thu hoạch cọ dầu. Malaysia là một trong những nước xuất khẩu dầu thực vật lớn nhất thế giới. Siva Kumar Balasundram, Phó Giáo sư về nông nghiệp chính xác tại Đại học Putra Malaysia cho biết AI có thể giải quyết vấn đề thiếu lao động trong ngành trồng trọt, vì robot có thể được lập trình để thực hiện các công việc “bẩn, khó khăn và nguy hiểm”. “Chúng tôi có thể đưa tất cả thông tin này vào nền tảng xử lý AI và sau đó bạn thực hiện bằng cách sử dụng robot. Điều đó sẽ giải quyết được rất nhiều nút thắt”, ông Balasundram cho biết thêm, AI cũng có thể bảo đảm việc sử dụng đúng lượng phân bón và thuốc trừ sâu, điều này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm chi phí vì nó giảm thiểu lãng phí trong quá trình canh tác.
Tăng năng suất, giảm chi phí
Tại Ấn Độ, trào lưu ứng dụng AI trong lĩnh vực nông nghiệp bước đầu chứng tỏ tính thiết thực và hiệu quả qua nhiều dự án. Theo thông tin từ Diễn đàn kinh tế thế giới, chính quyền bang Telangana ở Nam Ấn Độ, phối hợp với một số tổ chức hỗ trợ nông nghiệp và công ty công nghệ, đã khởi động một dự án đột phá có tên Saagu Baagu. Sáng kiến này tập trung hỗ trợ 7.000 nông dân trồng ớt bằng các giải pháp dựa trên AI, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc tích hợp các công nghệ mới nổi vào nông nghiệp. Yếu tố quan trọng của sáng kiến này là chatbot WhatsApp, được phát triển với sự hợp tác của Digital Green và nhà phát triển nguồn mở Glific. Chatbot bằng tiếng Telugu này đã cung cấp cho nông dân những đề xuất kịp thời phù hợp với các giai đoạn trưởng thành của cây trồng.
 |
KrishiTantra, một công ty khởi nghiệp về công nghệ nông nghiệp, đã thành lập các trung tâm kiểm tra đất ở địa phương được trang bị công nghệ máy học. Sự đổi mới này đã đẩy nhanh quá trình thử nghiệm đất, cung cấp cho nông dân những hiểu biết về sức khỏe của đất và các khuyến nghị về phân bón. Một công ty khởi nghiệp AI khác, AgNext, đã giới thiệu một hệ thống thị giác máy tính để đánh giá chất lượng ớt trực tiếp trên đồng ruộng, cho phép nông dân xác định các khiếm khuyết và đánh giá chất lượng ớt dựa trên màu sắc, hình dạng và kích thước, từ đó nâng cao giá trị cây trồng và giảm thiểu chất thải.
Việc triển khai các công cụ AI trong chương trình thí điểm kéo dài ba vụ liên tiếp (18 tháng) đã mang lại kết quả đáng chú ý. Nông dân chứng kiến tốc độ tăng trưởng cây trồng trên mỗi acre (mẫu Anh - khoảng 4.000 m2) tăng 21%, đồng thời việc giảm sử dụng thuốc trừ sâu là 9%, phân bón là 5% và giá bán tăng 8%. Chính phủ Telangana đã mở rộng chương trình tới 500.000 nông dân cùng một số loại cây trồng khác.
Tác động của AI đối với nông nghiệp ngày càng trở nên sâu sắc với việc tạo nên một cuộc cách mạng trong phương pháp canh tác truyền thống trên toàn cầu. Các công nghệ dựa trên AI cung cấp giải pháp cho nhiều thách thức mà nông dân phải đối mặt, chẳng hạn như tối ưu hóa lịch trồng trọt, theo dõi sức khỏe cây trồng, dự đoán sự xâm nhập của sâu bệnh và nâng cao dự đoán năng suất. Những tiến bộ này không chỉ làm tăng năng suất cây trồng mà còn góp phần thực hành canh tác bền vững bằng cách giảm việc sử dụng nước, phân bón và thuốc trừ sâu.
Những sáng kiến tương tự đang được triển khai ở nhiều nơi. Thí dụ, ở Andhra Pradesh, Ấn Độ, sự hợp tác giữa ICRISAT và Microsoft đã cung cấp cho nông dân các tin nhắn khuyến nghị gieo trồng do AI điều khiển, giúp năng suất cây trồng tăng 30%. Ngoài ra, sự hợp tác của Microsoft với United Phosphorous ở Ấn Độ đã dẫn đến việc tạo ra API Dự đoán rủi ro dịch hại, sử dụng AI để dự đoán các cuộc tấn công của sâu bệnh và giảm khả năng mất mùa. Tại Karnataka, chính phủ đang sử dụng AI để dự báo giá các mặt hàng nông sản, giúp nông dân có quyết định sáng suốt hơn.
Bảo tồn và phát huy thế mạnh truyền thống
Là nước xuất khẩu gạo hàng đầu thế giới, Thái Lan đã có những cách ứng dụng AI trong nông nghiệp để phát huy thế mạnh của mình. Theo báo Bangkok Post, ông Phuvin Kongsawat, Giám đốc điều hành và người đồng sáng lập của công ty startup công nghệ Easy Rice Digital Technology đã cung cấp các giải pháp được hỗ trợ bởi AI giúp “giải quyết các điểm yếu của ngành lúa gạo: sự pha tạp các giống lúa và sự thiếu chính xác của việc kiểm tra gạo”, ông nói. Nghiên cứu của Phuvin cho thấy việc kiểm tra thủ công các mẫu gạo để xác định giống, chất lượng và độ ẩm tốn rất nhiều thời gian.
 |
| Ông Phuvin Kongsawat, CEO của Easy Rice. Ảnh | Bangkokpost |
Easy Rice đã ra mắt hai dịch vụ đặc biệt. Dịch vụ đầu tiên là giải pháp kiểm tra chất lượng bằng công nghệ quét được hỗ trợ bởi AI, giúp giảm thời gian kiểm tra xuống mức 3-5 phút cho mỗi 25g gạo, so với mức 15-20 phút theo phương pháp thông thường. Công nghệ tiên tiến này còn giúp giảm khoảng 30% chi phí, đồng thời mẫu gạo đáp ứng tất cả 25 tiêu chuẩn gạo của Thái Lan. Dịch vụ thứ hai là công cụ AI được thiết kế để kiểm tra các giống lúa, hướng tới nông dân và hợp tác xã cung cấp gạo cho các nhà xay xát, dịch vụ này có cơ sở dữ liệu hạt giống toàn diện bao gồm tới 84 giống. Đảm bảo độ chính xác tới 95%, quy trình kiểm tra AI của Easy Rice nhanh hơn mười lần so với các phương pháp truyền thống và giúp tiết kiệm hơn 160 triệu baht chi phí loại bỏ hằng năm.
Kể từ khi thành lập vào năm 2019 đến nay, công ty đã thu hút đông đảo khách hàng bao gồm hơn 200 nhà xuất khẩu và hơn 20 nghìn nông dân. Ông Phuvin cho biết, công ty cũng đang mở rộng hoạt động sang Việt Nam, và phát triển công nghệ tương tự có thể kiểm tra cây sầu riêng và cà-phê.
Easy Rice là một thí dụ về cách các nước Đông Nam Á sử dụng AI để chuyển đổi nông nghiệp, nhằm xây dựng một ngành nông nghiệp hiệu quả, bền vững và thân thiện với khí hậu. Khu vực này không chỉ là nơi tập trung các nước xuất khẩu sản phẩm nông nghiệp lớn như Thái Lan và Việt Nam mà còn có dân số hơn 600 triệu người và nhu cầu lương thực ngày càng tăng. Chính phủ Thái Lan hiện đang trợ cấp cho nông dân sử dụng máy bay không người lái để rải phân bón và thuốc trừ sâu. Tại Việt Nam, một hệ thống tưới tự động sử dụng điện thoại thông minh để kiểm soát đã được thực hiện thí điểm để nông dân có thể chủ động việc tưới tiêu trong gia đình.
Viện Nghiên cứu lúa gạo quốc tế có trụ sở tại Philippines cũng đang sử dụng khoản tài trợ trị giá 2 triệu USD từ Google.org để có thể sử dụng AI nhằm đánh giá ngân hàng gen lúa gạo của mình. Điều này có thể đẩy nhanh sự phát triển của các giống có năng suất cao, thích ứng với biến đổi khí hậu.
