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

Với dự báo dân số thế giới sẽ tăng thêm 2 tỷ người vào năm 2050, chúng ta cần sản lượng lương thực tăng khoảng 60% để theo kịp nhu cầu. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp chúng ta vượt qua thách thức này bằng cách thúc đẩy sự đổi mới trong nông nghiệp. Các cải tiến 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 nhiều ứng dụng khác. Khi nghĩ đến nông nghiệp, chúng ta thường chỉ hình dung về việc làm ruộng. Tuy nhiên, đây là một lĩnh vực bao trùm nhiều chức năng và quy trình khác nhau.

Để hiểu rõ hơn về tác động của AI trong nông nghiệp, hãy lấy 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 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!

Link to this sectionÁp 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. Một hình ảnh vệ tinh cho thấy hoạt động sản xuất ngô ở Mexico, nơi các vùng sáng hơn cho thấy thảm thực vật khỏe mạnh hơn.

Link to this sectionSử 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 những khiếm khuyết, bệnh tật và các đặc điểm di truyền mà mắt thường không nhìn thấy được. Nhiều computer vision tasks khác nhau có thể được sử dụng để phân tích các hình ảnh này nhằm phân loại, xếp hạng và đánh giá chất lượng của hạt giống. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, AI có thể giúp đảm bảo rằng chỉ những hạt giống chất lượng cao nhất mới được gieo trồng, từ đó nông dân có thể đạt được năng suất cây trồng tốt hơn.

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

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

Link to this sectionSử 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. Các thiết bị bay không người lái (drone) trang bị camera tiên tiến bay trên 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 bản đồ cho thấy sự thay đổi về độ ẩm của đất, mức độ dinh dưỡng và sức khỏe của cây. Dựa trên thông tin chi tiết từ phân tích hình ảnh, các tác vụ như phát hiện cỏ dại, giám sát tăng trưởng, ước tính năng suất, điều chỉnh tưới tiêu, bón phân chính xác và thực hiện kiểm soát sâu bệnh 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 thực hành canh tác bền vững.

Việc thu hoạch trên cánh đồng chỉ sớm hoặc muộn hơn một ngày so với thời điểm tối ưu có thể làm giảm thu nhập tiềm năng của người nông dân từ 3,7% lên tới 20,4%. AI có thể giúp xác định thời điểm tốt nhất để hái trái cây. Các phương pháp thu hoạch truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào lao động thủ công và có thể kém hiệu quả cũng như tốn nhiều thời gian hơn. Các 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 trái cây và điều kiện môi trường nhằm dự đoán độ chín. Theo cách này, trái cây được thu hoạch khi đạt chất lượng tốt nhất, giúp tăng năng suất và giảm thiểu lãng phí.

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

Link to this sectionXử 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 xếp hạng trái cây để những sản phẩm tốt nhất có thể đến tay người tiêu dùng. AI có thể được sử dụng để phân tích thể tích trong quá trình segmentation trái cây. Bằng cách áp dụng các computer vision model như Ultralytics YOLOv8, kích thước, hình dạng và chất lượng của trái cây có thể được đánh giá.

Hình 4. Sử dụng computer vision model 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 YOLOv8 model, và thực hiện phân tích thể tích để đo lường kích thước, hình dạng cũng như phát hiện các khiếm khuyết. Dựa trên phân tích, trái cây được tự động phân loại và xếp hạng thành các danh mục khác nhau để đóng gói, chế biến hoặc phân phối phù hợp. Việc phân loại và xếp hạng bằng AI giúp cải thiện hiệu quả, độ chính xác, tính nhất quán, giảm lãng phí và tối đa hóa giá trị của sản phẩm 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.

Link to this sectionCác 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 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. Các cửa hàng bán lẻ có thể duy trì mức tồn kho tối ưu dựa trên những thông tin chi tiết từ AI và giảm rủi ro dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa.

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

Computer vision có thể được sử dụng trong các cửa hàng để giám sát hàng tồn trên kệ trong thời gian thực. Bằng cách sử dụng object detection, các camera tích hợp AI có thể nhận diện khi hàng hóa sắp hết hoặc được đặt không đúng vị trí và cảnh báo nhân viên để bổ sung hoặc sắp xếp lại kệ hàng. Bằng cách đảm bảo số lượng nông sản tươi phù hợp luôn sẵn sàng vào đúng thời điểm, AI giúp cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng và giảm lãng phí thực phẩm.

Link to this sectionTác động tổng thể của AI đối với ngành trái cây#

AI có tiềm năng đóng vai trò lớn trong việc giúp người tiêu dùng có được trái cây chất lượng tốt hơn. Một ví dụ tuyệt vời 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 khâu chọn hạt giống đến cửa hàng bằng công nghệ AI. Các cảm biến và phân tích dữ liệu tích hợp AI giúp theo dõi và quản lý mọi thứ từ khí hậu và độ ẩm trong nhà kính đến logistics vận chuyển nông sản. Nature Fresh Farms đã tối ưu hóa điều kiện phát triển, kiểm soát tưới tiêu và giảm chi phí. Hệ thống AI cũng có thể đưa nông sản đến kệ siêu thị trong vòng 24 - 48 giờ sau khi đóng gói, giúp giảm đáng kể thời gian vận chuyển và duy trì độ tươi ngon.

Bất chấp nhiều lợi ích, vẫn có một số hạn chế tiềm ẩn khi sử dụng AI trong ngành trái cây:

• 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.

Link to this sectionNuôi 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 xem GitHub repository của chúng tôi để khám phá cách chúng tôi sử dụng AI nhằm tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe. 🚀