Từ nông trại đến bàn ăn: Cách AI thúc đẩy sự 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 tăng khoảng 60% sản lượng lương thực để đáp ứng nhu cầu. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp chúng ta đáp ứng thách thức này bằng cách thúc đẩy sự đổi mới trong nông nghiệp. Các cải tiến AI có thể được sử dụng để theo dõi vật nuôi, phân tích sự phát triển của cây trồng, dự đoán thời điểm cần bảo trì thiết bị nông trại, v.v. Khi chúng ta nghĩ về nông nghiệp, chúng ta thường chỉ hình dung về trồng trọt. Tuy nhiên, đó là một phạm trù bao gồm 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 của nó từ cánh đồng đến bàn ăn của chúng ta?

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

Ứng dụng công nghệ mới trong nông nghiệp để trồng trái cây

Bước đầu tiên trong vòng đời của cây ăn quả là chọn hạt giống và trồng chúng. Một người nông dân cần quyết định trồng loại trái cây nào cho vụ mùa. Các kỹ thuật AI như học máy có thể được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu để giúp nông dân chọn hạt giống tốt nhất cho điều kiện đất và khí hậu cụ thể của họ. Bằng cách đánh giá các kiểu thời tiết lịch sử, thành phần đất và dữ liệu hiệu suất cây trồng, AI có thể đề xuất các giống hạt tối ưu có khả năng phát triển mạnh nhất. AI được sử dụng để lựa chọn hạt giống là một lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra với rất nhiều sự quan tâm và tiềm năng. 

Ví dụ, Thử thách CGIAR Inspire năm 2018 đã trao 100.000 đô la cho một dự án sử dụng công nghệ học máy để lựa chọn hạt giống thông minh hơn. Dự án này do các nhà nghiên cứu từ Viện BioSense và CIMMYT dẫn đầu. Họ đã sử dụng dữ liệu về các giống ngô mới khác nhau từ hàng trăm địa điểm đánh giá ở Mexico để phát triển các mô hình dự đoán năng suất hạt giống. Việc áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu giúp tăng cơ hội thu hoạch thành công và giảm nguy cơ mất mùa. Sau khi chọn được loại hạt giống tốt nhất, công nghệ thị giác máy tính có thể can thiệp để kiểm tra chất lượng hạt giống.

‍

Sử dụng thị giác máy tính để đánh giá chất lượng hạt giống

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh có độ phân giải cao về hạt giống cây ăn quả để phát hiện các khuyết điểm, bệnh tật và đặc điểm di truyền mà mắt người không nhìn thấy được. Các tác vụ thị giác máy tính khác nhau có thể được sử dụng để phân tích những hình ảnh này để phân loại, đánh giá 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 có chất lượng cao nhất mới được gieo trồng và nông dân có thể đạt được năng suất cây trồng tốt hơn.

Ví dụ: GeNee™ Sorter của Seed X là một máy phân loại hạt giống được hỗ trợ bởi AI, giúp cải thiện quy trình chọn hạt giống. Máy phân loại chia hạt giống thành hai loại: hạt giống chất lượng cao có khả năng nảy mầm được đưa vào hộp chính, trong khi hạt giống không có khả năng nảy mầm được phân loại vào hộp thứ cấp. 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 máy phân loại, tỷ lệ nảy mầm có thể được tăng lên hơn 90%, có nghĩa là nhiều hạt giống phát triển thành cây khỏe mạnh hơn.

‍

Sử dụng AI để trồng và thu hoạch trái cây

AI cũng có thể được sử dụng để cải thiện phân tích đất và giám sát cây trồng. Máy bay không người lái với camera tiên tiến bay trên các cánh đồng trái cây, chụp ảnh chi tiết về sức khỏe đất và cây trồng. Những hình ảnh này được xử lý để tạo ra các bản đồ hiển thị sự thay đổi về độ ẩm của đất, mức độ dinh dưỡng và sức khỏe của cây trồng. Dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ phân tích hình ảnh, các nhiệm vụ như phát hiện cỏ dại, theo dõi tăng trưởng, ước tính năng suất, điều chỉnh tưới tiêu, bón phân chính xác và thực hiện kiểm soát dịch hại có mục tiêu có thể được thực hiện. Giám sát theo 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.

Thu hoạch một cánh đồng chỉ một ngày trước hoặc sau thời điểm tối ưu có thể làm giảm thu nhập tiềm năng của người nông dân từ 3,7% đến 20,4%. AI có thể giúp xác định thời điểm tốt nhất để hái quả. Các phương pháp thu hoạch truyền thống phụ thuộc nhiều vào lao động thủ công và có thể kém hiệu quả và 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 máy học để phân tích dữ liệu về màu sắc, kích thước của quả và các điều kiện môi trường để dự đoán độ chín. Bằng cách này, trái cây được thu hoạch khi chúng ở trạng thái tốt nhất, dẫn đến năng suất cao hơn và ít lãng phí hơn.

‍

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

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

‍

Quy trình bao gồm chụp ảnh độ phân giải cao của trái cây trên băng chuyền, phân đoạn từng quả bằng mô hình YOLOv8 và thực hiện phân tích thể tích để đo kích thước và hình dạng, đồng thời phát hiện các khuyết tật. Dựa trên phân tích, trái cây được tự động phân loại và chấm điểm thành các loại khác nhau để đóng gói, chế biến hoặc phân phối phù hợp. Phân loại và chấm điểm bằng AI cải thiện hiệu quả, độ chính xác và tính nhất quán, giảm lãng phí và tối đa hóa giá trị của vụ thu hoạch.

Sau khi trái cây được phân loại và chấm điểm, máy đóng gói tự động có thể đóng gói chúng một cách chính xác. Các hệ thống OCR (Nhận dạng ký tự quang học) do AI điều khiển có thể kiểm tra tính chính xác của bao bì, xác minh nhãn, mã vạch và các thông tin quan trọng khác để tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định. Bằng cách kiểm tra bao bì theo cách này, có thể tránh được các tình huống như sản phẩm hết hạn. AI có thể phát hiện các nhãn không chính xác hoặc ngày hết hạn và gắn cờ chúng để sửa chữa trước khi sản phẩm đến tay người tiêu dùng.

Các cải tiến AI trong lĩnh vực bán lẻ và phân phối trái cây

Bây giờ, hãy xem xét bạn có những loại trái cây tốt nhất được đóng gói và sẵn sàng để giao. AI có thể cải thiện hậu cần và vận chuyển trái cây bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường. Giữ cho trái cây tươi trong quá trình vận chuyển và tìm các tuyến đường 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 trình giao hàng để xác định các tuyến đường tốt nhất và giảm thời gian và chi phí đi lại.

Sau khi trái cây đến cửa hàng, AI tiếp tục đóng một 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 của 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 thông tin chi tiết từ AI và giảm nguy cơ tồn kho quá nhiều hoặc hết hàng. 

‍

Thị giác máy tính có thể được sử dụng trong các cửa hàng để theo dõi lượng hàng tồn kho trên kệ theo thời gian thực. Sử dụng phát hiện đối tượng, camera hỗ trợ AI có thể xác định khi nào hàng tồn kho thấp hoặc được đặt không đúng cách và cảnh báo nhân viên bổ sung hoặc sắp xếp lại các kệ hàng. Bằng cách đảm bảo rằng đúng số lượng sản phẩm tươi sống có sẵn 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 công nghiệp trái cây

AI có tiềm năng đóng một vai trò lớn trong việc giúp người tiêu dùng có được trái cây chất lượng tốt hơn. Một ví dụ điển hình về tích hợp AI thành công trong ngành công nghiệp 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 phân tích dữ liệu giúp theo dõi và quản lý mọi thứ, từ mức độ khí hậu và độ ẩm trong nhà kính đến hậu cần vận chuyển sản phẩm. Nature Fresh Farms đã tối ưu hóa các điều kiện sinh trưởng, kiểm soát tưới tiêu và giảm chi phí. Hệ thống AI cũng có thể đưa sản phẩm đến các kệ siêu thị trong vòng 24 - 48 giờ sau khi đóng gói, giảm đáng kể thời gian vận chuyển và duy trì độ tươi.

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng việc sử dụng AI trong ngành công nghiệp trái cây cũng có một số nhược điểm 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 phụ thuộc quá nhiều vào AI và công nghệ có thể tạo ra sự phụ thuộc gây khó khăn trong việc quản lý, đặc biệt nếu có các vấn đề hoặc lỗi kỹ thuật.
  ‍
• Bảo trì và bảo dưỡng: Các hệ thống AI yêu cầu bảo trì và cập nhật thường xuyên để hoạt động hiệu quả, điều này có thể làm tăng thêm chi phí liên tục và sự phức tạp trong vận hành.
  ‍
• Độ phức tạp khi sử dụng: Một số nông dân có thể thấy công nghệ AI khó hiểu và sử dụng, khiến việc đào tạo và hỗ trợ trở nên cần thiết.

Nuôi dưỡng tương lai

Từ việc lựa chọn hạt giống đến sự chín của trái cây, AI đang thay đổi nông nghiệp trong suốt vòng đời của sản phẩm, từ trang trại đến bàn ăn của bạn. Nó giúp nông dân theo dõi sức khỏe của đất, dự đoán thời điểm thu hoạch tốt nhất và phân loại sản phẩm một cách chính xác. Bằng cách tối ưu hóa tài nguyên, giảm lãng phí và cải thiện năng suất cây trồng, AI làm cho nông nghiệp hiệu quả và bền vững hơn. Bất chấp những thách thức như chi phí, nhu cầu về kiến thức chuyên môn kỹ thuật và sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, những lợi thế 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.

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