Khi dữ liệu trở thành "đất đai" của nền kinh tế số
Một người nông dân hôm nay không chỉ quan tâm đến thời tiết hay giá vật tư đầu vào. Họ còn theo dõi độ ẩm đất theo thời gian thực, dự báo lượng mưa, sức khỏe cây trồng qua ảnh vệ tinh, giá nông sản trên thị trường và tình trạng vận hành của hệ thống tưới tự động. Đối với doanh nghiệp chế biến nông sản, dữ liệu còn đến từ dây chuyền sản xuất, tiêu thụ năng lượng, chất lượng nguyên liệu, phát thải khí nhà kính và nhu cầu của khách hàng.
Mỗi ngày, hàng triệu điểm dữ liệu được tạo ra trong toàn bộ chuỗi giá trị nông nghiệp. Tuy nhiên, nếu không được phân tích và khai thác đúng cách, những dữ liệu này chỉ là những con số rời rạc.
Trong bối cảnh chuyển đổi số, dữ liệu được ví như "nguồn tài nguyên mới" của nền kinh tế. Giá trị của dữ liệu không nằm ở số lượng mà ở khả năng biến dữ liệu thành thông tin, thông tin thành tri thức và tri thức thành quyết định.
Đó chính là vai trò của AI và Phân tích dữ liệu (Data Analytics).
Nông nghiệp thông minh không bắt đầu bằng AI, mà bắt đầu từ dữ liệu
Có một quan niệm khá phổ biến rằng muốn ứng dụng AI thì trước hết phải đầu tư những hệ thống công nghệ phức tạp. Thực tế, AI chỉ phát huy hiệu quả khi doanh nghiệp có dữ liệu đủ tốt và biết cách khai thác dữ liệu đó.
Trong nông nghiệp, dữ liệu có mặt ở mọi khâu của quá trình sản xuất:
- Điều kiện đất, nước và khí hậu;
- Nhật ký canh tác và sử dụng vật tư;
- Hình ảnh từ camera, drone và vệ tinh;
- Dữ liệu từ cảm biến IoT;
- Tiêu thụ điện, nước và nhiên liệu;
- Chất lượng nguyên liệu và sản phẩm;
- Phản hồi của thị trường và khách hàng.
Khi được tích hợp trên một nền tảng thống nhất, những dữ liệu này cho phép doanh nghiệp nhìn thấy "bức tranh toàn cảnh" về hoạt động sản xuất và vận hành.
Đây là nền tảng để AI học hỏi, phân tích và hỗ trợ ra quyết định.
Từ ngành dầu khí đến nông nghiệp: Sức mạnh của Data Analytics
Trong ngành dầu khí, việc xử lý và phân tích dữ liệu đã được triển khai từ nhiều thập kỷ trước. Từ hàng tỷ điểm dữ liệu địa chấn, dữ liệu giếng khoan, dữ liệu vận hành thiết bị đến các mô hình mô phỏng mỏ, mọi quyết định kỹ thuật đều dựa trên phân tích dữ liệu và các mô hình dự báo.
Chính quá trình giải quyết những bài toán phức tạp này đã giúp Viện Dầu khí Việt Nam (VPI) xây dựng năng lực mạnh về Data Analytics, mô hình hóa số (Digital Twin), trí tuệ nhân tạo (AI) và hỗ trợ ra quyết định.
Ngày nay, những nền tảng công nghệ đó hoàn toàn có thể được mở rộng sang lĩnh vực nông nghiệp, nơi cũng đang tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ nhưng chưa được khai thác hiệu quả.
Đơn vị Data & Analytics – Hạt nhân đổi mới sáng tạo của VPI
Nhằm đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số trong giai đoạn mới, VPI với bộ phận Phân tích dữ liệu thuộc Trung tâm Lưu trữ Dầu khí, đóng vai trò phát triển các nền tảng dữ liệu, mô hình phân tích và các giải pháp trí tuệ nhân tạo phục vụ nghiên cứu, tư vấn và hỗ trợ ra quyết định.
Không chỉ xử lý dữ liệu truyền thống, đơn vị còn nghiên cứu các công nghệ hiện đại như:
- Big Data và nền tảng dữ liệu tích hợp;
- Machine Learning và Deep Learning;
- Digital Twin;
- Mô hình dự báo và tối ưu hóa;
- Hệ thống Dashboard và Business Intelligence;
- Phân tích dữ liệu phục vụ quản trị doanh nghiệp.
Điểm khác biệt của VPI là không phát triển AI như một sản phẩm độc lập mà tích hợp AI với kiến thức chuyên ngành, mô hình kỹ thuật và kinh nghiệm thực tiễn để tạo ra các giải pháp có khả năng ứng dụng cao.
AI có thể mang lại điều gì cho nông nghiệp?
Nếu được xây dựng trên nền tảng dữ liệu đầy đủ và tin cậy, AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp nông nghiệp ở nhiều cấp độ khác nhau.
Trong sản xuất, AI có thể phân tích dữ liệu thời tiết, chất lượng đất và lịch sử canh tác để dự báo năng suất hoặc nhận diện nguy cơ sâu bệnh ngay từ giai đoạn đầu.
Trong chế biến, AI giúp theo dõi hiệu suất thiết bị, dự báo bảo trì, tối ưu tiêu thụ năng lượng và giảm thất thoát nguyên liệu.
Trong quản trị doanh nghiệp, các nền tảng phân tích dữ liệu có thể tích hợp thông tin từ nhiều nguồn để xây dựng các bảng điều khiển (Dashboard) trực quan, giúp lãnh đạo theo dõi tình hình sản xuất theo thời gian thực và đưa ra quyết định nhanh hơn.
Đặc biệt, khi kết hợp với dữ liệu môi trường và kiểm kê phát thải, AI còn hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng các mô hình sản xuất phát thải thấp và đáp ứng các tiêu chuẩn ESG.
VPI – Đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình chuyển đổi số
Với kinh nghiệm triển khai các giải pháp dữ liệu cho ngành năng lượng, VPI không chỉ sở hữu năng lực về AI mà còn có hiểu biết sâu về quy trình sản xuất, mô hình vận hành và yêu cầu quản trị của doanh nghiệp.
Thông qua sự kết hợp với các chuyên gia về chuyển dịch năng lượng và môi trường, Viện có thể hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng hệ sinh thái dữ liệu từ khâu thu thập, chuẩn hóa, phân tích đến ứng dụng AI trong quản trị.
Đây không phải là quá trình thay thế con người bằng công nghệ, mà là giúp con người đưa ra những quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và dựa trên bằng chứng khoa học.
Dữ liệu – Mùa vụ mới của nền nông nghiệp
Nếu thế kỷ XX là thời đại của cơ giới hóa, thế kỷ XXI sẽ là thời đại của dữ liệu.
Trong tương lai, năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp nông nghiệp sẽ không chỉ được quyết định bởi quy mô diện tích hay sản lượng, mà còn bởi khả năng khai thác dữ liệu để tạo ra giá trị mới.
Mỗi cảm biến trên đồng ruộng, mỗi kết quả phân tích trong phòng thí nghiệm, mỗi thông số từ dây chuyền chế biến hay mỗi báo cáo phát thải đều là những "hạt giống dữ liệu". Khi được kết nối bằng các nền tảng AI và phân tích dữ liệu, chúng sẽ tạo nên một "mùa vụ mới" – mùa vụ của tri thức, của đổi mới sáng tạo và của phát triển bền vững.
Với định hướng trở thành viện nghiên cứu và đổi mới sáng tạo hàng đầu trong lĩnh vực năng lượng, Viện Dầu khí Việt Nam đang từng bước đưa các công nghệ số, AI và phân tích dữ liệu vượt ra ngoài phạm vi của ngành dầu khí để đồng hành cùng nhiều lĩnh vực kinh tế, trong đó có nông nghiệp, góp phần xây dựng một nền sản xuất hiện đại, hiệu quả và thích ứng với những yêu cầu của nền kinh tế xanh.
