Từ nông trại đến bàn ăn: Cách AI thúc đẩy đổi mới trong nông nghiệp

Với việc dân số thế giới dự kiến sẽ tăng thêm 2 tỷ người vào năm 2050, chúng ta cần sản lượng lương thực tăng khoảng 60% để đáp ứng kịp thời. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp chúng ta vượt qua thử thách này bằng cách thúc đẩy đổi mới trong nông nghiệp. Các đổi mới AI có thể được ứng dụng để theo dõi vật nuôi, phân tích sự phát triển của cây trồng, dự đoán thời điểm thiết bị nông nghiệp cần bảo trì, và nhiều hơn thế nữa. Khi nghĩ đến nông nghiệp, chúng ta thường chỉ hình dung về việc làm ruộng. Tuy nhiên, đây là một thuật ngữ bao hàm nhiều chức năng và quy trình khác nhau.

Để hiểu rõ hơn về tác động của AI trong nông nghiệp, hãy cùng xem xét một ví dụ cụ thể: vòng đời của một quả trái cây. Điều gì xảy ra trong hành trình từ đồng ruộng đến bàn ăn của chúng ta?

Trong bài blog này, chúng ta sẽ khám phá cách AI hỗ trợ từng bước của quy trình, từ gieo trồng, chăm sóc và thu hoạch cho đến chế biến, vận chuyển và bán trái cây. Hãy cùng bắt đầu!

Áp dụng công nghệ mới trong nông nghiệp để trồng trọt trái cây#

Bước đầu tiên trong vòng đời của các loại cây ăn quả là chọn hạt giống và gieo trồng. Người nông dân cần quyết định loại trái cây nào để canh tác trong mùa vụ. Các kỹ thuật AI như machine learning có thể được sử dụng để phân tích lượng dữ liệu lớn, giúp nông dân chọn ra những hạt giống tốt nhất phù hợp với điều kiện thổ nhưỡng và khí hậu cụ thể. Bằng cách đánh giá các mô hình thời tiết lịch sử, thành phần đất và dữ liệu năng suất cây trồng, AI có thể gợi ý những loại hạt giống tối ưu nhất, có khả năng phát triển mạnh mẽ. Việc sử dụng AI để chọn lọc hạt giống là một lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra với nhiều sự quan tâm và tiềm năng.

Ví dụ, CGIAR Inspire Challenge năm 2018 đã trao 100.000 đô la cho một dự án sử dụng machine learning để chọn lọc hạt giống thông minh hơn. Dự án này được dẫn dắt bởi các nhà nghiên cứu từ BioSense Institute và CIMMYT. Họ đã sử dụng dữ liệu về các giống ngô mới từ hàng trăm địa điểm đánh giá tại Mexico để phát triển các model dự đoán hiệu suất hạt giống. Việc áp dụng phương pháp dựa trên dữ liệu giúp tăng cơ hội thu hoạch thành công và giảm rủi ro mất mùa. Sau khi loại hạt giống tốt nhất được chọn, computer vision có thể tham gia để kiểm tra chất lượng của chúng.

Hình 1. Ảnh vệ tinh hiển thị sản lượng ngô tại Mexico, trong đó các vùng sáng hơn biểu thị thảm thực vật khỏe mạnh hơn.

Sử dụng computer vision để đánh giá chất lượng hạt giống#

Computer vision có thể được sử dụng để phân tích các hình ảnh độ phân giải cao của hạt giống trái cây nhằm phát hiện các khiếm khuyết, dịch bệnh và các đặc tính di truyền có thể không nhìn thấy bằng mắt thường. Nhiều tác vụ computer vision khác nhau có thể được áp dụng để phân tích các hình ảnh này nhằm phân loại, đánh giá cấp độ và phẩm chất của hạt giống. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, AI có thể giúp đảm bảo chỉ những hạt giống chất lượng cao nhất được gieo trồng, qua đó nông dân có thể đạt năng suất cây trồng tốt hơn.

Ví dụ, Seed X's GeNee™ Sorter là một máy phân loại hạt giống hỗ trợ bằng AI giúp cải thiện quy trình lựa chọn hạt giống. Máy phân loại chia hạt giống thành hai danh mục: hạt giống chất lượng cao có khả năng nảy mầm được đưa vào hộp chính, trong khi hạt giống ít có khả năng nảy mầm được phân loại vào hộp phụ. Thiết bị này xử lý các tác vụ như đánh giá màu sắc, hình dáng, kích thước, độ tinh khiết di truyền và dự đoán tỷ lệ nảy mầm. Nhờ có máy phân loại này, tỷ lệ nảy mầm có thể được đẩy lên trên 90%, đồng nghĩa với việc có nhiều hạt giống phát triển thành cây khỏe mạnh hơn.

Hình 2. Máy phân loại Seed X's GeNee™ Sorter.

Sử dụng AI để trồng và thu hoạch trái cây#

AI cũng có thể được tận dụng để cải thiện phân tích đất và giám sát cây trồng. Các thiết bị bay không người lái với camera tiên tiến bay qua các cánh đồng trái cây, ghi lại hình ảnh chi tiết về sức khỏe của đất và cây trồng. Những hình ảnh này được xử lý để tạo ra các bản đồ hiển thị sự biến động về độ ẩm của đất, hàm lượng chất dinh dưỡng và sức khỏe cây trồng. Dựa trên các thông tin chi tiết từ việc phân tích hình ảnh, các tác vụ như phát hiện cỏ dại, giám sát sinh trưởng, ước tính sản lượng, điều chỉnh tưới tiêu, bón phân chính xác và thực hiện kiểm soát sâu bệnh có mục tiêu có thể được thực hiện. Giám sát thời gian thực bằng AI có thể giúp cải thiện năng suất cây ăn quả và thúc đẩy các phương pháp canh tác bền vững.

Việc thu hoạch một cánh đồng chỉ sớm hơn hoặc muộn hơn một ngày so với thời điểm tối ưu có thể làm giảm thu nhập tiềm năng của nông dân từ 3,7% cho đến tận 20,4%. AI có thể giúp xác định thời điểm hoàn hảo nhất để hái trái cây. Các phương pháp thu hoạch truyền thống phụ thuộc nhiều vào sức lao động thủ công và có thể kém hiệu quả hơn cũng như tốn nhiều thời gian hơn. Các phương pháp thu hoạch hỗ trợ bởi AI sử dụng các cảm biến tiên tiến và các thuật toán machine learning để phân tích dữ liệu về màu sắc, kích thước trái cây và các điều kiện môi trường nhằm dự đoán độ chín. Bằng cách này, trái cây được thu hoạch khi ở trạng thái tuyệt vời nhất, mang lại năng suất cao hơn và giảm thiểu lãng phí.

Hình 3. Sử dụng Computer Vision để phân đoạn dâu tây chín.

Xử lý sau thu hoạch: Phân tích thể tích của quá trình phân đoạn và đóng gói trái cây#

Sau khi thu hoạch, bước quan trọng tiếp theo là phân loại và định cấp trái cây để sản phẩm tốt nhất có thể đến tay người tiêu dùng. AI có thể được ứng dụng để phân tích thể tích trong phân đoạn trái cây. Bằng cách áp dụng các model computer vision như Ultralytics YOLOv8, kích thước, hình dáng và chất lượng của quả có thể được đánh giá.

Hình 4. Sử dụng model computer vision Ultralytics YOLOv8 để phân đoạn trái cây.

Quy trình này bao gồm việc chụp ảnh độ phân giải cao của trái cây trên băng chuyền, phân đoạn từng quả bằng model YOLOv8 và thực hiện phân tích thể tích để đo lường kích thước, hình dáng cũng như phát hiện các khiếm khuyết. Dựa trên kết quả phân tích, trái cây được tự động phân loại và định cấp vào các danh mục khác nhau để đóng gói, chế biến hoặc phân phối phù hợp. Việc phân loại và định cấp hỗ trợ bằng AI giúp nâng cao hiệu quả, độ chính xác và tính nhất quán, giảm thiểu lãng phí và tối đa hóa giá trị của vụ thu hoạch.

Khi trái cây đã được phân loại và xếp hạng, các máy đóng gói tự động có thể đóng gói chúng một cách chính xác. Các hệ thống OCR (Nhận dạng ký tự quang học) điều khiển bởi AI có thể kiểm tra bao bì để đảm bảo độ chính xác, xác minh nhãn, mã vạch và các thông tin quan trọng khác nhằm tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định. Bằng cách kiểm tra bao bì theo cách này, các tình trạng như nông sản hết hạn có thể được tránh khỏi. AI có thể phát hiện các nhãn sai hoặc ngày hết hạn và gắn cờ để điều chỉnh trước khi sản phẩm đến tay người tiêu dùng.

Các đổi mới AI trong bán lẻ và phân phối trái cây#

Bây giờ, hãy xem xét khi bạn đã có những loại trái cây tốt nhất được đóng gói và sẵn sàng giao hàng. AI có thể cải thiện logistics và vận chuyển trái cây bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường. Giữ trái cây tươi ngon trong quá trình vận chuyển và tìm ra các tuyến đường giao hàng hiệu quả nhất là những thách thức lớn. Các thuật toán AI có thể phân tích lưu lượng giao thông, điều kiện thời tiết và lịch trình giao hàng để xác định các tuyến đường tốt nhất, từ đó giảm thời gian và chi phí vận chuyển.

Sau khi trái cây đến cửa hàng, AI tiếp tục đóng vai trò cốt lõi trong quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu. Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng, sở thích của khách hàng và các xu hướng theo mùa để dự đoán nhu cầu chính xác hơn. Các cửa hàng bán lẻ có thể duy trì mức tồn kho tối ưu dựa trên những thông tin chi tiết từ AI đồng thời giảm thiểu rủi ro tồn kho quá nhiều hoặc hết hàng.

Hình 5. Nhân viên đang bổ sung trái cây tại cửa hàng bán lẻ. Nguồn ảnh Envato Elements.

Computer vision có thể được áp dụng trong các cửa hàng để theo dõi hàng trên kệ theo thời gian thực. Bằng cách sử dụng object detection, các camera tích hợp AI có thể nhận diện thời điểm hàng tồn kho xuống thấp hoặc được trưng bày sai vị trí, từ đó cảnh báo nhân viên bổ sung hoặc sắp xếp lại kệ hàng. Bằng cách đảm bảo lượng nông sản tươi sống phù hợp luôn sẵn có đúng thời điểm, AI góp phần nâng cao sự hài lòng của khách hàng và hạn chế lãng phí thực phẩm.

Tác động tổng thể của AI đối với ngành trái cây#

AI có tiềm năng đóng vai trò lớn trong việc giúp người tiêu dùng tiếp cận trái cây chất lượng tốt hơn. Một minh chứng tuyệt vời cho sự tích hợp AI thành công trong ngành công nghiệp trái cây là Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms đã chuyển đổi toàn bộ hoạt động từ hạt giống đến cửa hàng nhờ công nghệ AI. Các cảm biến tích hợp AI và công nghệ phân tích dữ liệu giúp theo dõi và quản lý mọi thứ từ khí hậu, độ ẩm trong nhà kính cho đến công tác hậu cần vận chuyển nông sản. Nature Fresh Farms đã tối ưu hóa các điều kiện sinh trưởng, kiểm soát việc tưới tiêu và cắt giảm chi phí. Hệ thống AI cũng giúp nông sản đưa lên kệ siêu phẩm trong vòng 24 - 48 giờ kể từ khi đóng gói, qua đó rút ngắn đáng kể thời gian vận chuyển và duy trì độ tươi ngon.

Bất chấp nhiều lợi ích, việc ứng dụng AI trong ngành công nghiệp trái cây vẫn tồn tại một số hạn chế tiềm ẩn:

• Chi phí triển khai: Khoản đầu tư ban đầu vào công nghệ AI có thể cao, điều này có thể là một rào cản đối với một số nông dân và nhà sản xuất.
• Sự phụ thuộc vào công nghệ: Việc dựa quá nhiều vào AI và công nghệ có thể tạo ra sự phụ thuộc khó quản lý, đặc biệt nếu có các vấn đề hoặc sự cố kỹ thuật xảy ra.
• Bảo trì và duy trì: Các hệ thống AI đòi hỏi sự bảo trì và cập nhật thường xuyên để hoạt động hiệu quả, điều này có thể làm tăng chi phí và độ phức tạp trong vận hành.
• Độ phức tạp khi sử dụng: Một số nông dân có thể thấy công nghệ AI khó hiểu và khó sử dụng, do đó cần có sự hỗ trợ và đào tạo.

Nuôi dưỡng tương lai#

Từ việc lựa chọn hạt giống đến khi trái cây chín, AI đang thay đổi nông nghiệp trong suốt vòng đời của nông sản, từ trang trại đến bàn ăn của bạn. Nó giúp nông dân giám sát sức khỏe của đất, dự đoán thời điểm thu hoạch tốt nhất và phân loại nông sản một cách chính xác. Bằng cách tối ưu hóa nguồn lực, giảm lãng phí và cải thiện năng suất cây trồng, AI làm cho công việc nông nghiệp trở nên hiệu quả và bền vững hơn. Bất chấp những thách thức như chi phí, nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật và sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, những ưu điểm của AI khiến những thách thức này trở nên xứng đáng trong nhiều trường hợp. Đó là lý do tại sao ngày càng có nhiều nông dân áp dụng AI.

Hãy kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục tìm hiểu về AI! Hãy khám phá GitHub repository của chúng tôi để tìm hiểu cách chúng tôi ứng dụng AI nhằm tạo ra các giải pháp đổi mới trong các ngành công nghiệp như sản xuất và chăm sóc sức khỏe. 🚀