Những việc AI có thể giúp nông dân giải quyết

Ngày nay, cùng với sự phát triển của KH&CN, người nông dân ngày càng sử dụng nhiều công cụ hỗ trợ dựa trên AI để giải quyết các thách thức 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 sẽ đạt 12 tỷ USD vào năm 2032.

Theo ông Joe Hollis, nghiên cứu sinh về Xã hội học Nông thôn và Nông nghiệp bền vững, Đại học Bang Iowa (Hoa Kỳ), có ba hướng phát triển đầy hứa hẹn khi ứng dụng AI nông nghiệp: học liên kết (Federated learning), phát hiện sâu bệnh, và dự báo giá cả.

Robot, thiết bị cảm biến và công nghệ thông tin ngày càng được sử dụng nhiều trong nông nghiệp. Những công cụ này giúp nông dân nâng cao hiệu quả canh tác và giảm thiểu hoá chất cần sử dụng. Ngoài ra, các thiết bị này thu thập dữ liệu, nạp vào phần mềm ứng dụng máy học để cải thiện hệ thống quản lý và hỗ trợ quá trình ra quyết định. Tuy nhiên, các ứng dụng này thường yêu cầu chia sẻ dữ liệu giữa các bên liên quan.

Một cuộc khảo sát các nông dân Mỹ cho thấy hơn một nửa số người được hỏi chia sẻ rằng họ không tin tưởng chia sẻ dữ liệu cho các tổ chức nhà nước hoặc các công ty tư nhân. Họ lo sợ rằng thông tin nhạy cảm sẽ bị xâm phạm hoặc bị sử dụng để thao túng thị trường và các quy định mua bán. Học máy có thể làm giảm nỗi lo này.

Học liên kết là một kỹ thuật đào tạo thuật toán học máy trên 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 nạp dữ liệu vào máy tính cục bộ mà thuật toán có thể truy cập thay vì chia sẻ dữ liệu trên máy chủ trung tâm. Phương pháp này đảm bảo tính riêng tư và giảm nguy cơ bị xâm phạm.

Nếu nông dân tin tưởng chia sẻ dữ liệu theo phương pháp này, họ có thể đóng góp vào hệ thống chung, giúp cải thiện tính chính xác của máy tính. Sau đó, máy tính sẽ trở lại đưa ra các gợi ý chính xác hỗ trợ quá trình ra quyết định của người nông dân. Chẳng hạn, nông dân có thể tổng hợp dữ liệu về các điều kiện trồng đậu xanh của họ lên một hệ thống chung. Hệ thống được huấn luyện trên tất cả dữ liệu được chia sẻ của nhiều người, và trở lại cung cấp cho mỗi nông dân những dự báo tốt hơn về sản lượng đậu xanh của họ - hiệu quả hơn so với các mô hình chỉ được đào tạo trên dữ liệu của một người.

Dịch bệnh và sâu bệnh gây hại thực vật đang ảnh hưởng nặng nề đến sinh kế của người nông dân và an ninh lương thực toàn cầu. Tổ chức Nông Lương Thế giới ước tính thiệt hại hằng 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 lên cây trồng để ngăn chặn dịch bệnh bùng phát. Tuy nhiên, việc lạm dụng hóa chất có thể gây hại cho sức khỏe con người, chất lượng đất, nước và đa dạng sinh học. Điều đáng lo ngại là nhiều mầm bệnh đang dần thích nghi và kháng lại các phương pháp phòng chống hiện có và việc phát triển các phương pháp chống sâu bệnh mới đang trở thành một bài toán khó.

Trong bối cảnh đó, việc giảm thiểu lượng hóa chất sử dụng là điều tối quan trọng. Lúc này, 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 có thể xác định sâu bệnh. Ứng dụng “Tumaini” cho phép người dùng tải lên ảnh một loại sâu bệnh hoặc dịch bệnh (dù mới chỉ nghi ngờ) để AI so sánh với cơ sở dữ liệu gồm 50.000 hình ảnh. Ứng dụng này cũng cung cấp phân tích và có thể đề xuất các chương trình điều trị.

Nếu người nông dân phối hợp sử dụng Tumaini với các công cụ quản lý trang trại, nó có thể cải thiện khả năng xác định mục tiêu cần phun thuốc của nông dân và nâng cao độ chính xác khi quyết định lượng hóa chất sử dụng. Cuối cùng, người nông dân có thể giảm thiểu việc sử dụng thuốc trừ sâu, giảm nguy cơ kháng thuốc và ngăn ngừa các tác động tiêu cực lên con người và môi trường.

Mức độ biến động của thị trường và tình hình giá cả dao động ảnh hưởng trực tiếp đến cách nông dân đầu tư và quyết định trồng trọt gì. Sự không chắc chắn này cũng có thể ngăn cản nông dân chấp nhận rủi ro đối với những phát triển mới.

AI có thể giúp giảm bớt sự không chắc chắn này bằng cách dự báo giá cả. Ví dụ: các công ty như Agtools , Agremo và GeoPard cung cấp các dịch vụ ứng dụng AI trong phân tích thời gian thực về mức giá và dữ liệu thị trường, đồng thời cập nhật cho nông dân dữ liệu về xu hướng dài hạn có thể giúp tối ưu hóa sản xuất.

Dữ liệu này hỗ trợ nông dân ứng phó với những thay đổi về giá và giúp họ lập kế hoạch chiến lược hơn. Nếu nông dân thu về lợi nhuận nhiều hơn, họ sẽ có điều kiện đầu tư vào công nghệ mới mang lại lợi ích cho cả trang trại và hệ thống thực phẩm.

Trong nhiều trường hợp, AI có thể gây ra những rủi ro như thuật toán sai lệch, vi phạm quyền riêng tư dữ liệu và thao túng hành vi của con người. Tuy nhiên, nó cũng là một công nghệ có tiềm năng giải quyết được nhiều vấn đề.

Rất nhiều người nông dân tỏ ra lạc quan trước tiềm năng của AI trong nông nghiệp. Nếu ngành nông nghiệp có thể phát huy mặt lợi của những phát minh này, đồng thời phát triển các quy định chặt chẽ và hợp lý để giảm thiểu tác hại, thì AI có thể giúp giảm thiểu tác động tiêu cực của nông nghiệp hiện đại đối với sức khỏe con người và môi trường, đồng thời giúp cải thiện an ninh lương thực toàn cầu trong tương lai.