AI Và Những Ứng Dụng Hữu Ích Trong Nông Nghiệp

Trong thời điểm hiện tại, khi nói đến trí thông minh nhân tạo (AI), người ta thường nhắc đến nhiều điểm xấu hơn là điểm tốt. Người ta nói đến kịch bản “ngày tận thế” với máy tính siêu thông minh, nói đến việc AI đưa tin giả... Những cảnh báo này cũng đáng quan tâm. Nhưng trên thực tế, AI vẫn có tiềm năng to lớn mang lại nhiều lợi ích cho nhân loại.

Theo trang mạng https://theconversation.com, trong lĩnh vực nông nghiệp, nông dân ngày càng sử dụng nhiều công cụ hỗ trợ AI hơn để giải quyết các vấn đề đe dọa sức khỏe con người, môi trường, và an ninh lương thực. Các nhà nghiên cứu dự báo thị trường cho những công cụ này có thể đạt 12 tỷ USD vào năm 2032.

Một chuyên gia chuyên nghiên cứu chính sách nông nghiệp chỉ ra ba lĩnh vực phát triển đầy hứa hẹn của AI trong nông nghiệp: chia sẻ thông tin thu thập, phát hiện sâu bệnh và dự báo giá cả.

- Chia sẻ dữ liệu thu thập một cách an toàn, bảo mật:

Robot, thiết bị cảm biến và công nghệ thông tin ngày càng được sử dụng nhiều trong nông nghiệp. Những công cụ này nhằm mục đích giúp nông dân nâng cao hiệu quả trồng trọt, giảm sử dụng hóa chất. Ngoài ra, dữ liệu được thu thập còn có thể được sử dụng để cải thiện hệ thống quản lý và ra quyết định đúng đắn hơn. Tuy nhiên, các ứng dụng này thường yêu cầu chia sẻ dữ liệu giữa các nhóm có liên quan.

Một cuộc khảo sát mới đây với nông dân Mỹ cho thấy hơn một nửa số người được hỏi cho biết không tin tưởng vào các cơ quan liên bang, hoặc các công ty tư nhân về việc chia sẻ dữ liệu của họ. Sự thiếu tin tưởng này là do có sự lo ngại về việc thông tin nhạy cảm bị xâm phạm; hoặc bị sử dụng để thao túng thị trường, hay ra các quy định khắt khe. Học trên máy tính (machine learning) có thể làm giảm những lo ngại này.

Học liên kết (Federated learning) là một kỹ thuật hướng dẫn một thuật toán trên máy tính, cho phép xem dữ liệu từ nhiều bên, mà các bên không cần phải tiết lộ dữ liệu của mình cho nhau. Với học liên kết, người nông dân đưa dữ liệu vào máy tính địa phương mà thuật toán có thể truy cập, thay vì chia sẻ dữ liệu trên một máy chủ trung tâm. Phương pháp này làm tăng sự riêng tư, và làm giảm nguy cơ bị xâm phạm.

Nếu nông dân được thuyết phục chia sẻ dữ liệu theo cách này, họ có thể đóng góp vào một hệ thống hợp tác chung giúp đưa ra quyết định tốt hơn, và đáp ứng các mục tiêu bền vững của mình. Ví dụ: nông dân có thể tổng hợp dữ liệu về các điều kiện trồng đậu xanh. Một mô hình được xây dựng trên tất cả dữ liệu sẽ cung cấp cho nông dân những dự báo tốt hơn về sản lượng so với các mô hình chỉ dựa trên từng cá nhân riêng lẻ.

Sản lượng của nông dân và an ninh lương thực toàn cầu đang ngày càng gặp nguy hiểm do dịch bệnh và sâu bệnh thực vật. Tổ Chức Lương Thực Và Nông Nghiệp ước tính thiệt hại hàng năm trên toàn thế giới do dịch bệnh và sâu bệnh gây ra lên tới 290 tỷ USD, với 40% sản lượng cây trồng toàn cầu bị ảnh hưởng.

Nông dân thường phun hóa chất cho cây trồng để ngăn chặn dịch bệnh bùng phát. Tuy nhiên, việc lạm dụng các hóa chất này có thể gây tác hại đối với sức khỏe con người, chất lượng đất, nước và sự đa dạng sinh học. Điều đáng lo ngại là nhiều mầm bệnh đang trở nên kháng lại các phương pháp hiện có; và việc phát triển các phương pháp điều trị mới đang gặp khó khăn.

Do đó, việc giảm lượng hóa chất được sử dụng là điều quan trọng. Và AI có thể là một phần của giải pháp.

Hiệp Hội Các Trung Tâm Nghiên Cứu Nông Nghiệp Quốc Tế đã tạo ra một ứng dụng điện thoại di động để xác định sâu bệnh. Ứng dụng “Tumaini” cho phép người dùng tải lên ảnh về một loại sâu bệnh, hoặc một dịch bệnh bị nghi ngờ. Nhờ vậy, AI có thể so sánh với cơ sở dữ liệu gồm 50,000 hình ảnh. Ứng dụng này cũng phân tích, và có thể đề nghị các phương án điều trị.

Nếu được sử dụng cùng với các công cụ quản lý trang trại, các ứng dụng như thế này có thể cải thiện khả năng nhắm mục tiêu phun thuốc; cải thiện độ chính xác trong lượng hóa chất sử dụng. Ứng dụng này có thể làm giảm việc sử dụng thuốc trừ sâu, giảm nguy cơ kháng thuốc, và ngăn ngừa sự lan rộng gây hại cho cả con người và môi trường.

Sự biến động của thị trường và giá cả có ảnh hưởng đến cách nông dân đầu tư và quyết định trồng trọt loại nông sản nào. Không nắm vững được sự biến động sẽ tạo cho nông dân nhiều rủi ro trước tình hình phát triển mới của thị trường.

AI có thể giúp đỡ nông dân bằng cách dự báo giá cả. Ví dụ: dịch vụ từ các công ty như Agtools, Agremo và GeoPard cung cấp các công cụ ra quyết định về trang trại được hỗ trợ bởi AI. Những công cụ này cho phép phân tích thời gian thực về điểm giá và dữ liệu thị trường; đồng thời cung cấp cho nông dân dữ liệu về xu hướng dài hạn, Nhờ vậy, nông dân có thể tối ưu hóa sự trồng trọt của mình.

Dữ liệu còn cho phép nông dân phản ứng trước những thay đổi về giá; cho phép họ lập kế hoạch có tính chiến lược lâu dài hơn. Nếu kinh tế của nông dân được cải thiện, họ có nhiều khả năng đầu tư vào các công nghệ mới, mang lại lợi ích cho cả nông trại của họ và chuỗi cung ứng thực phẩm trên toàn cầu.

Nói tóm lại, AI vẫn đem lại nhiều điều tốt đẹp. Sự đổi mới luôn có hai mặt, luôn tạo ra cả kẻ thắng lẫn người thua. Sự nguy hiểm của AI là rõ ràng, bao gồm các thuật toán sai lệch, vi phạm quyền riêng tư dữ liệu, và thao túng hành vi của con người. Tuy nhiên, nó vẫn là một công nghệ có tiềm năng giải quyết được nhiều vấn đề. Những ứng dụng AI trong nông nghiệp kể trên là nguyên nhân để nông dân lạc quan. Nếu ngành nông nghiệp có thể phát huy được những ưu điểm của AI,  công nghệ mới này có thể giúp giảm tác động của nông nghiệp hiện đại đối với sức khỏe con người và môi trường, giúp cải thiện an ninh lương thực toàn cầu trong thế kỷ 21. (VB)

Nguồn: https://theconversation.com/3-ways-ai-can-help-farmers-tackle-the-challenges-of-modern-agriculture-213210