Từ trang trại đến bàn ăn: AI thúc đẩy đổi mới trong nông nghiệp như thế nào

Với dân số thế giới dự kiến tăng thêm 2 tỷ người vào năm 2050, chúng ta cần tăng khoảng 60% sản lượng lương thực để đáp ứng nhu cầu. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp chúng ta giải quyết thách thức này bằng cách thúc đẩy đổi mới trong nông nghiệp. Các đổi mới dựa trên AI có thể được sử dụng để giám sát vật nuôi, phân tích sự phát triển của cây trồng, dự đoán thời điểm thiết bị nông nghiệp cần bảo trì và còn nhiều ứng dụng khác. Khi nghĩ về nông nghiệp, chúng ta thường chỉ hình dung đến việc canh tác. Tuy nhiên, đây là một khái niệm bao quát nhiều chức năng và quy trình khác nhau.

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

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

Ứng dụng công nghệ mới trong nông nghiệp để trồng cây ăn quả#

Bước đầu tiên trong vòng đời của cây ăn quả là lựa chọn hạt giống và gieo trồng. Người nông dân cần quyết định nên trồng loại quả nào 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 hạt giống phù hợp nhất với điều kiện đất và khí hậu cụ thể. Bằng cách đánh giá các kiểu thời tiết trong quá khứ, thành phần đất và dữ liệu về hiệu suất cây trồng, AI có thể đề xuất những giống hạt giống tối ưu có khả năng sinh trưởng tốt nhất. Việc sử dụng AI để lựa chọn hạt giống vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu đang được quan tâm và có nhiều tiềm năng.

Ví dụ, CGIAR Inspire Challenge năm 2018 đã trao 100.000 USD cho một dự án sử dụng machine learning để lựa chọn hạt giống thông minh hơn. Dự án này do các nhà nghiên cứu từ BioSense Institute và CIMMYT dẫn dắt. Họ đã sử dụng dữ liệu về nhiều giống ngô mới khác nhau từ hàng trăm địa điểm đánh giá ở Mexico để phát triển các model dự đoán hiệu suất của hạt giống. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu làm tăng khả năng có một vụ mùa thành công và giảm rủi ro mất mùa. Sau khi chọn được loại hạt giống tốt nhất, computer vision có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng hạt.

Hình 1. Hình ảnh vệ tinh cho thấy hoạt động sản xuất ngô ở Mexico, trong đó các khu vực 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 hình ảnh độ phân giải cao của hạt giống cây ăn quả nhằm phát hiện các khiếm khuyết, bệnh tật và đặc điểm di truyền có thể không nhìn thấy bằng mắt thường. Nhiều tác vụ computer vision có thể được sử dụng để phân tích những hình ảnh này, từ đó phân loại, xếp hạng và đánh giá chất lượng 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, giúp nông dân đạt năng suất cây trồng tốt hơn.

Ví dụ, GeNee™ Sorter của Seed X là một máy phân loại hạt giống ứng dụng AI, giúp cải thiện quy trình lựa chọn hạt giống. Máy phân loại chia hạt giống thành hai nhóm: những hạt chất lượng cao có khả năng nảy mầm được đưa vào hộp chính, còn những hạt ít có khả năng nảy mầm được phân loại vào hộp phụ. Máy thực hiện các tác vụ như đánh giá màu sắc, hình dạng, kích thước, độ thuần di truyền và dự đoán tỷ lệ nảy mầm. Nhờ máy phân loại, tỷ lệ nảy mầm có thể tăng lên trên 90%, nghĩa là nhiều hạt giống hơn sẽ phát triển thành những cây khỏe mạnh.

Hình 2. GeNee™ Sorter của Seed X.

Sử dụng AI để trồng và thu hoạch trái cây#

AI cũng có thể được sử dụng để cải thiện việc phân tích đất và giám sát cây trồng. Drone gắn camera tiên tiến bay qua các cánh đồng cây ăn quả, chụp những hình ảnh chi tiết về đất và tình trạng cây. Những hình ảnh này được xử lý để tạo bản đồ thể hiện sự thay đổi về độ ẩm đất, hàm lượng dinh dưỡng và tình trạng cây trồng. Dựa trên thông tin thu được từ phân tích hình ảnh, có thể thực hiện các tác vụ như phát hiện cỏ dại, giám sát quá trình sinh trưởng, ước tính năng suất, điều chỉnh tưới tiêu, bón phân chính xác và kiểm soát sâu bệnh có mục tiêu. Việc giám sát theo thời gian thực bằng AI có thể giúp cải thiện năng suất cây ăn quả và thúc đẩy các phương thức canh tác bền vững.

Thu hoạch một cánh đồng chỉ sớm hoặc muộn hơn thời điểm tối ưu một ngày có thể làm giảm thu nhập tiềm năng của nông dân từ 3,7% đến 20,4%. AI có thể giúp xác định thời điểm tốt nhất để hái trái. Các phương pháp thu hoạch truyền thống phụ thuộc nhiều vào lao động thủ công, đồng thời kém hiệu quả và tốn nhiều thời gian hơn. Phương pháp thu hoạch có sự hỗ trợ của AI sử dụng các cảm biến tiên tiến và thuật toán machine learning để phân tích dữ liệu về màu sắc, kích thước của trái cây cũng như điều kiện môi trường nhằm dự đoán độ chín. Nhờ đó, trái cây được thu hoạch vào thời điểm đạt chất lượng tốt nhất, mang lại năng suất cao hơn và ít lãng phí hơn.

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

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

Sau khi thu hoạch, bước quan trọng tiếp theo là phân loại và xếp hạng trái cây để những nông sản tốt nhất đến được tay người tiêu dùng. AI có thể được sử dụng để phân tích thể tích quá trình phân đoạn trái cây. Bằng cách áp dụng các model computer vision như Ultralytics YOLOv8, có thể đánh giá kích thước, hình dạng và chất lượng của trái cây.

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

Quy trình này bao gồm chụp hình ảnh độ phân giải cao của trái cây trên băng chuyền, phân đoạn từng quả bằng model YOLOv8, thực hiện phân tích thể tích để đo kích thước, hình dạng và phát hiện khiếm khuyết. Dựa trên kết quả phân tích, trái cây được tự động phân loại và xếp hạng thành các nhóm khác nhau để đóng gói, chế biến hoặc phân phối phù hợp. Việc phân loại và xếp hạng bằng AI giúp cải thiện hiệu suất, độ chính xác và tính nhất quán, giảm lãng phí và tối đa hóa giá trị mùa vụ.

Sau khi được phân loại và xếp hạng, trái cây có thể được các máy đóng gói tự động đóng gói một cách chính xác. Các hệ thống OCR (Nhận dạng ký tự quang học) dựa trên AI có thể kiểm tra độ chính xác của bao bì, xác minh nhãn, mã vạch và các thông tin quan trọng khác để tuân thủ tiêu chuẩn và quy định. Việc kiểm tra bao bì theo cách này giúp tránh những tình huống như nông sản hết hạn. AI có thể phát hiện nhãn không chính xác hoặc ngày hết hạn và đánh dấu để chỉnh sửa trước khi sản phẩm đến tay người tiêu dùng.

Đổi mới AI trong hoạt động bán lẻ và phân phối trái cây#

Bây giờ, hãy giả sử bạn đã đóng gói những trái cây tốt nhất và sẵn sàng giao hàng. AI có thể cải thiện logistics và vận chuyển trái cây bằng cách tối ưu hóa tuyến đường. Việc giữ cho trái cây tươi trong quá trình vận chuyển và tìm tuyến giao hàng hiệu quả nhất là những thách thức lớn. Các thuật toán AI có thể phân tích mô hình giao thông, điều kiện thời tiết và lịch giao hàng để xác định tuyến đường tốt nhất, đồng thời giảm thời gian và chi phí di chuyển.

Sau khi trái cây đến cửa hàng, AI tiếp tục đóng vai trò quan trọng 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 khách hàng và xu hướng theo mùa để dự đoán nhu cầu chính xác hơn. Cửa hàng bán lẻ có thể duy trì mức tồn kho tối ưu dựa trên thông tin từ AI, đồng thời giảm rủi ro tồn kho quá mức hoặc hết hàng.

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

Computer vision có thể được sử dụng trong cửa hàng để giám sát lượng hàng trên kệ theo thời gian thực. Sử dụng phát hiện đối tượng, camera hỗ trợ AI có thể xác định khi hàng tồn kho sắp hết hoặc được đặt không đúng vị trí, đồng thời cảnh báo nhân viên bổ sung hoặc sắp xếp lại kệ. Bằng cách đảm bảo có đúng lượng nông sản tươi cần thiết vào đúng thời điểm, AI giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm 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 ví dụ tiêu biểu về việc tích hợp AI thành công trong ngành trái cây là Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms đã chuyển đổi hoạt động của mình từ hạt giống đến cửa hàng bằng công nghệ AI. Các cảm biến hỗ trợ AI và hoạt động phân tích dữ liệu giúp theo dõi, quản lý mọi yếu tố, từ khí hậu và độ ẩm trong nhà kính đến logistics vận chuyển nông sản. Nature Fresh Farms đã tối ưu hóa điều kiện sinh trưởng, kiểm soát tưới tiêu và giảm chi phí. Hệ thống AI cũng có thể đưa nông sản lên kệ siêu thị 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.

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc sử dụng AI trong ngành trái cây cũng có một số hạn chế tiềm ẩn:

• Chi phí triển khai: Khoản đầu tư ban đầu cho công nghệ AI có thể cao, trở thành rào cản đối với một số nông dân và nhà sản xuất.
• Phụ thuộc vào công nghệ: Việc phụ thuộc quá nhiều vào AI và công nghệ có thể tạo ra sự lệ thuộc khó quản lý, đặc biệt khi xảy ra sự cố hoặc lỗi kỹ thuật.
• Bảo trì và duy trì hoạt động: Các hệ thống AI cần được bảo trì và cập nhật thường xuyên để hoạt động hiệu quả, điều này có thể làm tăng chi phí liên tục 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, khiến việc đào tạo và hỗ trợ trở nên cần thiết.

Canh tác cho 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 nông trại đến bàn ăn của bạn. AI giúp nông dân giám sát sức khỏe đất, dự đoán thời điểm thu hoạch tốt nhất và phân loại nông sản chính xác. Bằng cách tối ưu hóa nguồn lực, giảm lãng phí và cải thiện năng suất cây trồng, AI giúp hoạt động canh tác hiệu quả và bền vững hơn. Mặc dù vẫn còn những thách thức như chi phí, nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật và sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, những lợi ích của AI khiến việc vượt qua các thách thức này trở nên đáng giá trong nhiều trường hợp. Đó là lý do ngày càng nhiều nông dân áp dụng AI.

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