10 lợi ích hàng đầu của việc sử dụng Vision AI cho nông nghiệp

Trí tuệ nhân tạo có nhiều ứng dụng. Hầu hết các ngành đều có thể dễ dàng hưởng lợi từ tất cả những ưu điểm mà công nghệ này mang lại ngày nay. Hãy cùng bắt tay vào việc khi tập trung vào một trong những lĩnh vực quan trọng nhất: nông nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện ngành nông nghiệp như thế nào?#

Canh tác chính xác#

Mọi thứ đều phụ thuộc vào việc phân bổ nguồn lực phù hợp.

Các thuật toán machine learning phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ cảm biến, vệ tinh và drone để phát hiện các pattern và mối liên hệ. Điều này cho phép sử dụng tối ưu các nguồn lực như nước, phân bón và thuốc trừ sâu.

Giám sát và quản lý cây trồng#

Việc giám sát và quản lý cây trồng mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như:

• Phát hiện bệnh sớm: Phân tích hình ảnh được hỗ trợ bởi AI có thể xác định các dấu hiệu bệnh hoặc sâu bệnh trên cây trồng ngay từ giai đoạn đầu. Điều này cho phép can thiệp kịp thời và giảm đáng kể tổn thất mùa vụ.
• Dự đoán năng suất: Dữ liệu hình ảnh có thể giúp dự đoán năng suất cây trồng, hỗ trợ nông dân lập kế hoạch thu hoạch và phân phối hiệu quả hơn.

Hình 1. Phát hiện bệnh sớm trên cây trồng.

Phát hiện cỏ dại tối ưu#

Nhận diện cỏ dại là một lĩnh vực khác mà AI mang lại lợi ích cho nông dân.

Công nghệ này có thể phân biệt cây trồng và cỏ dại, tạo điều kiện kiểm soát cỏ dại có mục tiêu và hiệu quả mà không cần phun thuốc diệt cỏ trên diện rộng.

Những lợi ích này không chỉ áp dụng cho các cánh đồng ngoài trời mà còn cho nông nghiệp trong nhà kính.

Giám sát vật nuôi#

AI thị giác có thể được áp dụng để giám sát sức khỏe và tình trạng của vật nuôi, phát hiện các dấu hiệu bệnh sớm và đảm bảo được chăm sóc thú y kịp thời.

Ngoài ra, công nghệ này ngăn chặn hành vi trộm cắp và các hoạt động bất thường có thể gây ra nhiều vấn đề khác.

Kiểm soát chất lượng#

Một ứng dụng khác của công nghệ này là kiểm soát chất lượng. Các thuật toán có thể đánh giá chất lượng nông sản, đảm bảo chỉ những sản phẩm chất lượng cao mới được đưa vào chuỗi cung ứng. Điều này trực tiếp giúp giảm lãng phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Tuy nhiên, đây không phải là điều mới mẻ. Nhiều công ty danh tiếng trong nhiều ngành đã đi trước đón đầu.

Trưởng bộ phận Lập kế hoạch Sản xuất, Tự động hóa và Số hóa tại Audi khẳng định rằng việc tích hợp machine vision với AI đã giúp giảm 30-50 phần trăm chi phí nhân công liên quan đến các hoạt động kiểm tra này.

Hình 2. Nhân viên thực hiện kiểm soát chất lượng trên cây cà chua.

Giám sát khí hậu#

Trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu hình ảnh liên quan đến các pattern thời tiết. Điều này giúp nông dân đưa ra quyết định sáng suốt về thời điểm gieo trồng và lựa chọn cây trồng để thích ứng với các điều kiện khí hậu thay đổi.

Về biến đổi khí hậu và nghiên cứu, theo Tiến sĩ Anna Liljedahl, AI đã thực hiện ‘công việc nặng nhọc thay chúng ta’. Cụ thể hơn về trường hợp chuyên môn của bà, bà đang sử dụng công nghệ giám sát khí hậu để dự báo băng vĩnh cửu theo quy mô thời gian mùa ở Bắc Cực.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu#

Các quyết định dựa trên dữ liệu thúc đẩy năng suất và lợi nhuận.

AI cho phép phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp cho nông dân những insight để ra quyết định tốt hơn trong nhiều lĩnh vực (chẳng hạn như gieo trồng, thu hoạch và quản lý trang trại tổng thể, cùng một số lĩnh vực khác).

Ngoài ra, các ứng dụng có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của từng trường hợp cụ thể. Một số người dùng có thể quan tâm hơn đến việc kiểm soát sâu bệnh, trong khi những người khác có thể muốn thông tin chuyên sâu hơn về đất.

Tối ưu hóa tưới tiêu#

Trung bình, khoảng 70% tổng lượng nước được tiêu thụ trên thế giới được sử dụng cho nông nghiệp. Và trong 70% đó, tới 40% bị thất thoát do quản lý nước kém.

Nông dân có thể tối ưu hóa hệ thống tưới tiêu bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh để xác định độ ẩm trong đất, đảm bảo sử dụng nước hiệu quả.

Hơn nữa, tự động hóa việc phát hiện rò rỉ giúp xác định nhanh chóng các khu vực sử dụng quá nhiều nước.

Bảo tồn đa dạng sinh học#

Suy cho cùng, không có thiên nhiên thì không thể có nông nghiệp. Nhờ hoạt động giám sát, AI vision có thể hỗ trợ bảo tồn đa dạng sinh học bằng cách phân tích tác động của các hoạt động nông nghiệp lên hệ sinh thái xung quanh.

Phát triển nông thôn#

Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng là hướng tới tương lai. Sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ AI trong nông nghiệp góp phần nâng cao kỹ năng ở các khu vực nông thôn, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và tính bền vững.

Theo thời gian, điều này có thể dẫn đến các cộng đồng nông thôn vững mạnh hơn, vốn hiện đang mất dân số trên quy mô toàn cầu. Theo FWD, 77% các hạt nông thôn của Hoa Kỳ có ít người trong độ tuổi lao động (15 đến 64 tuổi) hơn so với 20 năm trước.

Tổng kết: một tương lai tươi sáng đang ở phía trước#

Dân số thế giới đang tăng lên và chúng ta được ước tính sẽ đạt mốc 9 tỷ người vào năm 2030 (hoặc thậm chí sớm hơn). Những thách thức mới đòi hỏi các giải pháp mới và công nghệ đóng vai trò then chốt.

Theo Forbes, chi tiêu toàn cầu cho nông nghiệp thông minh –bao gồm AI và machine learning– được dự báo sẽ tăng gấp ba lần vào năm 2025, đạt 15,3 tỷ USD.

Bằng cách khai thác AI vision, nông nghiệp có thể hưởng lợi từ hiệu quả cao hơn, tác động môi trường thấp hơn và tính bền vững tổng thể được cải thiện.