Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Cài đặt Cookie
Bằng cách nhấp vào “Chấp nhận tất cả Cookie”, bạn đồng ý với việc lưu trữ cookie trên thiết bị của mình để tăng cường khả năng điều hướng trang web, phân tích việc sử dụng trang web và hỗ trợ các nỗ lực tiếp thị của chúng tôi. Thêm thông tin
Tìm hiểu từng bước cách AI thúc đẩy sự đổi mới trong nông nghiệp, giúp việc trồng trọt, thu hoạch và vận chuyển trái cây từ trang trại đến bàn ăn trở nên dễ dàng hơn.
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.
Hình 1. Ảnh vệ tinh cho thấy sản lượng ngô ở Mexico, trong đó các khu vực sáng hơn cho thấy thảm thực vật khỏe mạnh hơn.
Sử dụng thị giác máy tính để đánh giá chất lượng hạt giống
Tầm nhìn máy tính có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh có độ phân giải cao của hạt trái cây để detect Những khiếm khuyết, bệnh tật và đặc điểm di truyền mà mắt thường không nhìn thấy được có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh, từ đó phân loại, đánh giá và xếp loại 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 mới được gieo trồng, và nông dân có thể đạt được năng suất cây trồng cao 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.
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.
Hình 3. Sử dụng Computer Vision để phân đoạn dâu tây chín.
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 xếp hạng 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 thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 , kích thước, hình dạng và chất lượng của trái cây có thể được đánh giá.
Hình 4. Sử dụng Ultralytics Mô hình thị giác máy tính YOLOv8 segment trái cây.
Quá trình này bao gồm việc chụp ảnh trái cây có độ phân giải cao trên băng chuyền, phân đoạn từng loại trái cây bằng mô hình YOLOv8 và thực hiện phân tích thể tích để đo kích thước, hình dạng và detect Khuyết tật. Dựa trên kết quả phân tích, trái cây được tự động phân loại và xếp loại thành các loại khác nhau để đóng gói, chế biến hoặc phân phối phù hợp. Việc phân loại và xếp loại bằng AI giúp cải thiện hiệu quả, độ chính xác và tính nhất quán, giảm thiểu lãng phí và tối đa hóa giá trị thu hoạch.
Sau khi trái cây được phân loại và phân loại, máy đóng gói tự động có thể đóng gói chính xác. Hệ thống OCR (Nhận dạng Ký tự Quang học) điều khiển bằng AI có thể kiểm tra độ chính xác của bao bì, xác minh nhãn mác, mã vạch và các thông tin quan trọng khác để đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định. Bằng cách kiểm tra bao bì theo cách này, các tình huống như sản phẩm hết hạn có thể được tránh khỏi. AI có thể detect nhãn mác không chính xác hoặc ngày hết hạn và đánh dấu 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.
Hình 5. Nhân viên đang bổ sung trái cây tại một cửa hàng bán lẻ. Nguồn ảnh: Envato Elements.
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
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tiềm năng đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người tiêu dùng có được trái cây chất lượng tốt hơn. Một ví dụ điển hình về việc tích hợp AI thành công trong ngành trái cây là Nature Fresh Farms . Nature Fresh Farms đã chuyển đổi hoạt động từ gieo hạt sang lưu trữ bằng công nghệ AI. Các cảm biến hỗ trợ AI và phân tích dữ liệu giúp track và quản lý mọi thứ, từ khí hậu và độ ẩm trong nhà kính đến khâu hậu cần vận chuyển nông sản. Nature Fresh Farms đã tối ưu hóa điều kiện trồng trọt, 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 sau khi đóng gói, giúp giảm đáng kể thời gian vận chuyển và duy trì độ tươi ngon.
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. 🚀