Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực rộng lớn, nhưng trong những năm gần đây, thuật ngữ này chủ yếu được hiểu là "LLM" (Large Language Models - Mô hình Ngôn ngữ Lớn) hoặc mô hình học ngôn ngữ, do sự bùng nổ của các công cụ như ChatGPT trong việc thực hiện nhiều nhiệm vụ tạo nội dung. Nguy cơ phát sinh khi công chúng nhận thức rằng những nguồn tài nguyên phong phú đang bị cạn kiệt bởi các công cụ đa năng như vậy. Điều này có thể ảnh hưởng đến "danh tiếng" chung của AI, đồng thời làm giảm hiệu quả và tính bền vững trong các nỗ lực cải thiện sản xuất thực phẩm bằng công nghệ.
Ông Rien Kamman, đồng sáng lập kiêm Giám đốc Điều hành của Source.ag có trụ sở tại Hà Lan, cho biết: "Chúng ta cần đặc biệt lưu tâm đến tiềm năng của các công nghệ đa mục đích này. Tuy nhiên, tiềm năng ứng dụng trong nông nghiệp chỉ chiếm một tỷ lệ không đáng kể. Vì vậy, tôi tin rằng lợi ích của việc sử dụng AI để cải thiện sản xuất thực phẩm là điều hiển nhiên.
Triết lý của Source.ag là hỗ trợ người trồng trọt, giống như một phi công phụ hoặc một người bạn đồng hành kỹ thuật số. Theo Kamman: "Chúng tôi giúp người trồng tìm ra cách tối đa hóa năng suất, phụ thuộc vào vị trí, nhà kính và giống hạt giống của họ. Đây là những quyết định mang tính chiến lược, ảnh hưởng lớn đến kết quả trong suốt một mùa vụ. Giống như trong một ván cờ vua, hai hoặc ba nước đi đầu tiên có thể tác động đến toàn bộ ván cờ – điều này cũng tương tự trong việc trồng cà chua, dưa chuột và ớt."
Mục tiêu thứ hai của công ty là dự báo năng suất, đảm bảo rằng người trồng trọt “không bị bất ngờ về những gì xảy ra ở giai đoạn thu hoạch.” Ông Kamman cho biết: “Các cơ sở đều sử dụng công nghệ cao, nhưng nhiều khách hàng của chúng tôi vẫn trồng thực phẩm dựa trên trực giác và kiến thức truyền từ cha sang con. Điều này không nên bỏ qua, nhưng cần được bổ sung bằng các hệ thống có thể hỗ trợ những người trồng trọt.
Một công ty Hà Lan khác, Neolithics, đã phát triển công nghệ có khả năng phân tích sản phẩm như bơ, dứa hoặc xoài ở các giai đoạn khác nhau của chuỗi cung ứng. Công nghệ này cung cấp thông tin chi tiết quan trọng về chất lượng sản phẩm, giúp nhà sản xuất đưa ra quyết định tốt hơn về thời điểm thu hoạch, cách bảo quản và làm chín, cũng như thời điểm vận chuyển và triết xuất tốt nhất dựa trên chất lượng của từng loại trái cây.
“Tại Neolithics, chúng tôi thực sự có thể nhìn thấy bên trong bất kỳ loại trái cây nào bằng một thiết bị trông giống như máy quét sân bay. Nó cho thấy sự phân bố vật chất khô trong quả bơ, hoặc chỉ số Brix (chất rắn hòa tan) trong quả dứa, hoặc thậm chí là sự phân bố tinh bột trong khoai tây di chuyển trên băng chuyền trong nhà máy ngay trước khi nó được chế biến thành khoai tây chiên. Và nếu bạn có loại dữ liệu đó và hợp tác với các nguồn khác nhau, các bên liên quan khác nhau và các nhà cung cấp khác nhau, thì nó thực sự có thể cho bạn biết khi nào cần thu hoạch, cách làm chín, cách tối ưu hóa hậu cần của bạn." - Kat nói.
Kat tin rằng một phần quan trọng của quá trình chuyển đổi cần thiết nằm ở việc nắm bắt dữ liệu ở mọi giai đoạn của chuỗi cung ứng. Ông cho biết: “Một trong những yếu tố thực sự có thể giúp ích cho động thái này là có sự thống nhất - hiểu biết thống nhất về chất lượng trong suốt chuỗi giá trị của chúng tôi”. “Vì vậy, hiện tại, nếu bạn có một quả bơ đang phát triển trên một cái cây ở Peru, thì đó là một nguồn dữ liệu riêng lẻ. Nếu bạn có một quả bơ nằm trong một cửa hàng Edeka ở Berlin, thì đó là một nguồn dữ liệu khác. Trong chuỗi giá trị hiện tại, hai thứ đó không được kết nối. Nhưng trên thực tế, chúng được kết nối, bởi vì vật chất khô trong một quả bơ trên một cái cây, Brix của một quả xoài vừa được thu hoạch, dư lượng thuốc trừ sâu trên một quả việt quất đang trên đường từ Chile đến châu Âu - tất cả những thứ đó đều là dữ liệu và dữ liệu có thể được kết nối.”
Mối quan tâm về lao động
Tác động của AI lên thị trường việc làm là một vấn đề phức tạp. Với tình trạng thiếu hụt lao động trong lĩnh vực nông sản tươi sống, việc tự động hóa nhiều nhiệm vụ luôn được hoan nghênh, đặc biệt là trong lĩnh vực giám sát và thu hoạch cây trồng.
Hiện tại, việc xác định các loài côn trùng được thực hiện bởi nhân viên con người thông qua các chuyến thăm thực địa tốn kém và mất thời gian, theo Silvia Schmidt tại Trung tâm nghiên cứu Laimburg ở Nam Tyrol, Ý. Nhưng với sự trợ giúp của hình ảnh độ phân giải cao trong bẫy côn trùng, cũng như giám sát, xác định và đếm các loài theo thời gian thực, có thể tiết kiệm được rất nhiều nhân công.
Bẫy sẽ phát ra báo động khi phát hiện ra các loài côn trùng gây hại cho cây trồng và khuyến nghị thời điểm sử dụng thuốc trừ sâu hóa học hoặc sinh học.
Những loại bẫy thông minh và việc sử dụng thuốc trừ sâu có chọn lọc có thể giúp giảm thiểu thiệt hại mùa màng, giảm dư lượng hóa chất trong sản phẩm, cắt giảm chi phí sản xuất, lượng khí thải CO2 và tổng chi phí thông qua các biện pháp kiểm soát và phòng ngừa dịch hại. Schmidt cho biết: “AI trong nông nghiệp không chỉ nhằm tăng năng suất, mà còn để làm cho nền nông nghiệp bền vững và hiệu quả hơn cho các thế hệ tương lai”.
Tình trạng thiếu hụt lao động để thu hoạch cũng thúc đẩy sự phát triển của máy hái tự động. Dogtooth là nhà sản xuất "robot thu hoạch khéo léo" có trụ sở tại Anh, theo lời CEO Duncan Robertson. "Những robot này đảm nhiệm các chức năng thu hoạch mà cho đến nay vẫn đòi hỏi sự nhạy bén và khéo léo của bàn tay con người", điều này đặc biệt liên quan đến các loại quả mọng như dâu tây và mâm xôi." - ông giải thích.
Tầm quan trọng của việc lên kế hoạch trước
Theo Daniel Than của WayBeyond có trụ sở tại New Zealand, chìa khóa là cho phép các công ty lập kế hoạch hiệu quả. Ông giải thích: "Khí hậu thất thường khiến người trồng trọt khó có thể lập kế hoạch cho những việc như tưới tiêu. Câu trả lời là dữ liệu chính xác, kịp thời, dễ tiếp cận và toàn diện."
"Chúng tôi cung cấp tất cả những điều này với phần mềm quản lý cây trồng FarmRoad của mình. Chúng tôi đã đưa ra một giải pháp có thể dự đoán khí hậu bên trong nhà kính trước tới bảy ngày, bằng cách sử dụng cảm biến, dữ liệu vệ tinh và AI. Giải pháp quản lý cây trồng của chúng tôi bao gồm khí hậu, tưới tiêu, sâu bệnh. Nhiều ngành công nghiệp đang trải qua quá trình chuyển đổi số và trong nông nghiệp, chúng tôi đang ở giữa quá trình đó".
"Những người ra quyết định đang dần nhận ra rằng AI sẽ không thay thế người trồng trọt, nhưng những người trồng trọt sử dụng AI sẽ phát triển vượt trội hơn những người không sử dụng. Chúng tôi nhận thức rõ trách nhiệm giúp người trồng trọt tích hợp hiệu quả các giải pháp này vào công việc hàng ngày của họ, và đó là trọng tâm của chúng tôi hiện tại. Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều vào nghiên cứu và phát triển trong hai hoặc ba năm qua để xây dựng các hệ thống AI tiên tiến cho người trồng trọt, nhưng cần phải cẩn trọng để không làm quá tải ngành công nghiệp bằng sự đổi mới." - Kamman tiếp tục.
“Tôi tin rằng tương lai nằm ở việc có được một loại dữ liệu thống nhất mà tất cả chúng ta có thể chia sẻ. Khi đó, chúng ta sẽ thực sự có thể tận dụng những hiểu biết đó bằng cách sử dụng các công nghệ khác nhau xung quanh cùng một loại trái cây, từ đó tạo ra sản phẩm đồng nhất hơn, làm hài lòng khách hàng hơn và xây dựng một ngành công nghiệp lành mạnh hơn.” - Kat kết luận.
