Cảnh báo và dự báo điều kiện môi ​trường trong nông nghiệp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo
Internet of Thing

Cảnh báo và dự báo điều kiện môi ​trường trong nông nghiệp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp góp phần thúc đẩy nền nông nghiệp một cách nhanh chóng qua việc phân tích, giám sát và dự đoán các tác động môi trường khác nhau liên quan đến năng suất và chất lượng cây trồng. Từ đó, hỗ trợ người nông dân đưa ra và thực hiện các quyết định đúng đắn về thời gian và đối tượng canh tác để giảm thiểu rủi ro, tối đa hóa lợi nhuận canh tác.

Sự phát triển của nền nông nghiệp thông minh

Nông nghiệp không chỉ là ngành nghề tồn tại lâu đời nhất có sự tham gia của con người mà còn là nền tảng của nền văn minh nhân loại. Cùng với đó, nông nghiệp là nguồn cung nguyên liệu thô chính cho hầu hết các ngành công nghiệp sản xuất. Được nhìn nhận là một ngành nghề quan trọng, đầu tư cho thị trường nông nghiệp đang không ngừng tăng. Thị trường nông nghiệp thông minh ước tính trị giá 13,7 tỷ USD vào năm 2020 và dự kiến đạt 22,0 tỷ USD vào năm 2025 với CAGR khoảng 9,8% trong giai đoạn dự báo 2020-2025 (1).

Hình 1: Giá trị thị trường nông nghiệp thông minh toàn cầu (2)

Các yếu tố như biến đổi khí hậu, gia tăng dân số và mối lo ngại về an ninh lương thực đã thúc đẩy ngành nông nghiệp tìm kiếm các phương pháp cải tiến hơn để bảo vệ và cải thiện năng suất cây trồng. Bên cạnh đó, khi dân số ngày càng đông và đất đai ngày càng bị thu hẹp, ngành nông nghiệp cần có các phương pháp canh tác thông minh sáng tạo hơn để mang lại những hiệu quả cao nhất.

Các phương pháp đưa ra cần ưu tiên đạt được mục tiêu sử dụng ít đất hơn nhưng vẫn cần đảm bảo gia tăng năng suất sản xuất của cây trồng cũng như của quỹ đất được sử dụng. Nông nghiệp đang dần ứng dụng các giải pháp công nghệ để cây trồng khỏe mạnh hơn, kiểm soát dịch bệnh tốt hơn hay kiểm soát được tài nguyên đất hiệu quả nhất, cũng như đưa ra các dự báo chính xác hơn về điều kiện môi trường, thời tiết, v.v.

Có thể bạn quan tâm: Thực trạng chuyển đổi số trong nông nghiệp

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp

Công nghệ AI kết hợp cùng các thiết bị cảm biến IoT là những công nghệ đang được ứng dụng khá phổ biến trong nhiều ngành nghề, góp phần cho sự phát triển bền vững. Ngành nông nghiệp cũng không đứng ngoài vòng ảnh hưởng này. Theo MarketandMarkets, giá trị của AI trong ngành nông nghiệp được ước tính tăng từ 1 tỷ đô vào năm 2020 đến 4 tỷ đô vào năm 2026 với CAGR đạt 25,5% trong giai đoạn 2020-2026 (3).

Bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu khác nhau như nhiệt độ, độ ẩm, thời tiết và hiệu suất cây trồng lịch sử, trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực nông nghiệp có thể giúp tự động đưa ra các cảnh báo và dự báo, đưa ra dự đoán tốt hơn về thời tiết cũng như các điều kiện môi trường đất nước tác động trực tiếp đến sự phát triển của cây trồng, vụ mùa, trong quá trình nuôi trồng, sản xuất.

Hình 2: AI trong ngành nông nghiệp (4)

Ngoài ra, bạn có thể tìm hiểu thêm trong bài viết: 3 nhóm ứng dụng chuyển đổi số trong nông nghiệp hiệu quả năm 2022

Một số ứng dụng AI trong nông nghiệp trên thực tế

Ứng dụng AI trong nông nghiệp giúp phân tích các dữ liệu trong thời gian thực, góp phần giúp người nông dân phát hiện và kiểm soát sâu bệnh; theo dõi sử dụng nước phù hợp, tình trạng đất và điều kiện trồng trọt; phân tích sức khỏe cây trồng, dự đoán thời gian canh tác và đưa ra các quyết định chính xác.

Ứng dụng AI cho dự báo thời tiết

Một nhóm nghiên cứu từ NOAA (5) phát hiện ra việc đưa các kỹ thuật sử dụng công nghệ AI kết hợp với nguồn thông tin hiểu biết về môi trường có thể cải thiện đáng kể khả năng dự đoán cho nhiều vấn đề thời tiết có ảnh hưởng cao như giông bão, lốc xoáy, mưa đá, v.v. và các dạng thời tiết cực đoan khắc nhiệt như sương muối, bão côn trùng, v.v.

Người nông dân đang sử dụng AI để tạo ra các mô hình dự báo theo mùa để cải thiện độ chính xác trong canh tác nông nghiệp và gia tăng năng suất. Những mô hình này có thể dự đoán các kiểu thời tiết trong vài tháng sắp tới để hỗ trợ các quyết định của nông dân. Dự báo theo mùa có giá trị đặc biệt đối với các trang trại nhỏ ở các nước đang phát triển, vì dữ liệu và kiến thức họ có có thể bị hạn chế. Việc giúp các trang trại nhỏ hoạt động và gia tăng sản lượng bội thu là rất quan trọng bởi các trang trại nhỏ sản xuất cung cấp 70% hoa màu của thế giới (6).

Sử dụng các ứng dụng để dự báo thời tiết giúp người nông dân xác định thời điểm tốt nhất để trồng cây, bón phân, phun thuốc, tưới và thu hoạch nông sản. Thông tin thời tiết chính xác cho phép người nông dân tối đa hóa năng suất sản xuất của cánh đồng trang trại.

Ứng dụng theo dõi chất lượng các yếu tố môi trường tác động tới nuôi trồng

Giải pháp Nextfarm Smart Farm (7) sử dụng các công nghệ, các cảm biến được đặt trực tiếp dưới đất bên trong khu vực trồng trọt để đo đạc theo dõi chất lượng nguồn nước, hệ thống châm phân, các thông số pH, độ ẩm không khí, độ ẩm đất, v.v. giúp giám sát chất lượng môi trường 24/24 và cập nhật kịp thời, gửi cảnh báo sớm tới các thiết bị di động của người quản lý khi có bất kỳ vấn đề nào xảy ra; hay gửi cảnh báo khi có thông số môi trường vượt ngưỡng tiêu chuẩn. Từ đó, giải pháp giúp đưa ra hành động xử lý theo các kịch bản được thiết lập sẵn như tưới nước, căng lưới che nắng, v.v. Bên cạnh đó, giải pháp cũng cung cấp khả năng lưu trữ toàn bộ thông số môi trường.

Hướng tới tương lai

Công nghệ AI sẽ tiếp tục được phát triển và ứng dụng một cách mạnh mẽ để phân tích, giám sát và dự đoán các tác động môi trường khác nhau đến năng suất, chất lượng cây trồng. Cùng với đó, trước ảnh hưởng thực tế từ biến đổi khí hậu, việc dự báo thời tiết chính xác giúp nông dân đưa ra các quyết định đúng đắn về thời gian và đối tượng canh tác để tối đa hóa lợi nhuận canh tác.

Sự đầu tư mạnh mẽ vào việc ứng dụng công nghệ trong nông nghiệp đã, đang và sẽ thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ trong ngành này. Đại dịch Covid-19 có thể tạm thời ảnh hưởng đến thị trường nông nghiệp nhưng nó có đầy tiềm năng hứa hẹn tăng trưởng mạnh mẽ hơn trong tương lai dài hạn.

 

 

Nguồn tham khảo
(1) MarketAndMarkets. 2020. Smart Agriculture Market.
(2) Zion Market Research. 2018. Global Smart Agriculture Market.
(3) MarketAndMarkets. 2020. Artificial Intelligence in Agriculture Market by Technology.
(4) Cognilytica. 2019. AI in Agriculture.
(5) Emerj Artificial Intelligence Research. 2019. AI for Weather Forecasting – In Retail, Agriculture, Disaster Prediction, and More.
(6) Forbes. 2019. How AI Is Transforming Agriculture.
(7) NextFarm. n.d. Giải pháp nông nghiệp thông minh – Hệ thống quan trắc môi trường Nông nghiệp điều khiển thiết bị và châm phân tự động qua smartphone.

Nghiên cứu nổi bật
01. Chuyển đổi số ngành ngân hàng | Bức tranh từ tổng quan đến chi tiết  02. Tương lai ngành sản xuất: Linh hoạt (Agile) và Tinh gọn (Lean) trên nền tảng số 03. Các công nghệ nền tảng trong nhà máy thông minh 04. Tại sao chuyển đổi Agile chưa thành công như kỳ vọng trong ngành ngân hàng Việt Nam?
Đăng kí theo dõi ngay!
Cập nhật những xu hướng và phân tích mới nhất về chuyển đổi số với các bản tin điện tử của FPT Digital.


    Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp
    Xác nhận