Cuộc cách mạng công nghiệp mang tên AI đang biến những bước đột phá ban đầu trong nông nghiệp thành 'xa lộ 6 làn', khi các nhà sản xuất thiết bị tạo ra máy móc ngày càng 'thông minh' hơn, được tích hợp lượng dữ liệu nền khổng lồ cùng mạch kỹ thuật số mô phỏng theo não người.
AI giúp ngành nông nghiệp trở nên hiệu quả và chính xác hơn
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây về việc ứng dụng AI vào sản xuất nông nghiệp, ông Justin Rose, Chủ tịch bộ phận Giải pháp vòng đời tại John Deere, cho biết AI đóng vai trò thiết yếu trong mục tiêu giúp nông dân đạt được lợi nhuận cao hơn và canh tác bền vững hơn, sử dụng ít tài nguyên hơn: ít đất, ít hóa chất và ít lao động.
Cách AI phun thuốc bảo vệ thực vật
Rose giải thích: “Lấy trồng ngô và đậu tương ở Mỹ làm ví dụ. Mỗi năm có khoảng 12.000 tỉ cây được gieo trồng. Những trang trại tốt nhất đạt khoảng 200 giạ ngô/acre, nhưng một số nông trại hàng đầu đạt trên 600. Nếu ta có thể tối ưu hóa từng cây riêng lẻ, năng suất sẽ tăng vọt. Làm điều đó ở quy mô lớn thế nào? Đó chính là chỗ AI phát huy vai trò”.
Rose nhấn mạnh đến công nghệ See & Spray của Deere – sử dụng AI để nâng cao năng suất nhờ cải thiện cách sử dụng thuốc bảo vệ thực vật. Ông cho biết: “Máy phun truyền thống sẽ phun thuốc toàn bộ cánh đồng, nhưng hệ thống của chúng tôi dùng 36 camera và học máy tiên tiến để chỉ phun đúng vào cỏ dại – trong khi vẫn di chuyển với tốc độ khoảng 20km/giờ, tương đương ba sân bóng đá mỗi phút”.
Ông cho biết hệ thống này sử dụng ít hơn 70% lượng hóa chất so với phương pháp truyền thống, từ đó tăng lợi nhuận, tiết kiệm và bảo vệ môi trường.
Hệ thống phun thông minh này được lập trình với hàng chục ngàn hình ảnh về các loại cỏ dại ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau. Những hình ảnh này được so sánh với ảnh thật thời gian thực thu từ camera gắn trên máy đang “trinh sát” hàng cây. Logic lập trình trong hệ thống sẽ xử lý hàng nghìn lần mỗi giây để đưa ra lệnh “phun” hoặc “không phun” – gần như tức thì.
60.000 hình ảnh để nhận biết bệnh cây
Một đề xuất nghiên cứu từ các kỹ sư nông nghiệp Ai Cập gần đây kêu gọi phát triển hệ thống tưới xoay trung tâm (center-pivot) tích hợp hệ thống cấp nước và thuốc bảo vệ thực vật, điều khiển bởi máy tính tương tác nhận tín hiệu từ cảm biến và camera gắn trên trục tưới.
Hệ thống được đề xuất sẽ sử dụng gần 60.000 hình ảnh kỹ thuật số về cây trồng khỏe mạnh và bị bệnh ở nhiều giai đoạn phát triển khác nhau, giúp nhận diện và xử lý bệnh cây tự động khi hệ thống tưới di chuyển qua cánh đồng.
Kết quả: không cần chuyên gia phải đi “thăm bệnh” từng cây; giảm sai sót trong chẩn đoán bệnh; và nếu chỉ có một vài ổ bệnh, thì lượng thuốc diệt nấm cũng sẽ được sử dụng tiết kiệm hơn.
Các cuộc thảo luận về đề xuất này cho thấy, trong các nghiên cứu riêng lẻ, độ chính xác của dữ liệu từ hệ thống tưới kết hợp với khả năng nhận diện bệnh thực vật đạt trên 90%.
Diệt cỏ hàng loạt bằng tia laser với độ chính xác từng phần nghìn milimet
Công ty Carbon Robotics ở California đã gặt hái nhiều thành công với thiết bị Laser Weeder – một cỗ máy kéo dài 5 mét được trang bị 42 camera độ phân giải cao, hệ thống AI phân biệt cỏ và cây trồng, cùng 30 tia laser CO₂ có thể bắn mỗi 50 mili-giây, tiêu diệt lên tới 300.000 cây cỏ dại mỗi giờ với độ chính xác đến từng phần nghìn milimet.
Phiên bản đầu tiên đang dần được thay thế bằng phiên bản thứ hai, rộng đến 15 mét và dùng laser hiệu suất cao hơn để tăng tốc độ làm việc.
Giáo sư Jed Colquhoun tại Đại học Wisconsin đã thử nghiệm Laser Weeder trong điều kiện thực địa năm 2024, trồng hành khô trực tiếp, so sánh với các phương pháp xử lý cỏ truyền thống bằng thuốc trừ cỏ. Ông Colquhoun tiết lộ: “Chúng tôi chỉ dùng 5 lần phun thuốc trong điều kiện thông thường. Nếu gieo sớm hơn – giống như các nông trại thương mại khác – có thể sẽ cần đến 10–12 lần phun”.
Kết quả cho thấy không có sự khác biệt lớn trong khả năng kiểm soát cỏ giữa các phương án: dùng thuốc thông thường, chỉ dùng laser, hoặc kết hợp laser và thuốc.
Tuy nhiên, về sự phát triển của cây hành, nhóm dùng thuốc gặp chấn thương tích lũy 18% đến tháng 6, trong khi nhóm dùng laser hoàn toàn không bị tổn thương. Ngoài ra, nhóm dùng laser còn có số cây hành cao hơn, lá nhiều hơn và tỷ lệ hành nhỏ (khó tiêu thụ) thấp hơn.
Colquhoun kết luận: “Công nghệ này cho thấy tiềm năng tăng mật độ cây, tăng năng suất, đồng thời giảm sử dụng thuốc – ngay cả trong điều kiện nhiều cỏ dại như hành”.
Nông dân nắm AI là thắng lớn
Ông Rose của Deere cho biết các ví dụ về AI trong nông nghiệp ngày càng nhiều, nhưng để tận dụng được, nông dân cần làm quen với công nghệ, biết cách vận hành, cài đặt, lên kế hoạch theo thiết bị, và điều chỉnh trong mùa vụ.
Rose nói: “AI cũng đang giúp giải quyết bài toán này. Nông dân không có vô vàn cơ hội để làm đúng mọi việc, nhưng với AI hỗ trợ kiểm soát tức thì và vận hành nội bộ máy móc, chúng ta có thể biến 40 vụ mùa trong sự nghiệp thành 40.000 cơ hội học hỏi và tối ưu hóa".
Chẳng hạn, việc chẩn đoán lỗi máy móc nông cụ có thể mất hàng giờ vì phải lọc qua hàng ngàn trang hướng dẫn và hồ sơ sửa chữa. Công cụ AI có thể phân tích tức thì, đưa ra chẩn đoán chính xác, danh sách linh kiện và hướng dẫn sửa chữa, giúp nông dân dễ dàng hơn rất nhiều.
Rose kết luận: “Cuộc đua AI mới chỉ bắt đầu. Đây là thời điểm ‘chậm nhất’ mà nó từng diễn ra. Từ giờ trở đi, chúng ta phải không ngừng nâng cấp và tăng tốc”. Điều này áp dụng cho cả người thiết kế, người sử dụng và người phân phối công nghệ AI.