Header Ads Widget

Responsive Advertisement

Những xu hướng công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp số hiện nay

 Nông nghiệp số là sử dụng các công cụ thu thập, lưu trữ, phân tích và chia sẻ dữ liệu hoặc thông tin trong chuỗi giá trị nông nghiệp. Nông nghiệp số còn được gọi là "nông nghiệp thông minh" hoặc "nông nghiệp điện tử", khái niệm này cũng bao gồm nông nghiệp chính xác. Tuy nhiên, không giống như nông nghiệp chính xác, nông nghiệp số tác động đến toàn bộ chuỗi giá trị nông sản - trước, trong và sau khi sản xuất tại trang trại. Do đó, các công nghệ áp dụng trong trang trại, như lập bản đồ năng suất, hệ thống định vị GPS thuộc lĩnh vực nông nghiệp chính xác và nông nghiệp số.

Mặc khác, công nghệ liên quan đến nền tảng thương mại điện tử, dịch vụ đi kèm, hệ thống biên lai kho, hệ thống truy xuất nguồn gốc thực phẩm dựa trên blockchain v.v. thuộc lĩnh vực nông nghiệp số nhưng không thuộc nông nghiệp chính xác.[1]

Trong những năm gần đây, công nghệ trong nông nghiệp, còn được gọi là AgriTech đã có những tác động đáng kể đến sự phát triển của ngành nông nghiệp trên toàn cầu. Dân số thế giới ngày càng tăng, đồng nghĩa với áp lực dành cho nguồn tài nguyên sẵn có ngày một lớn hơn. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng, để đảm bảo nguồn lương thực cho dân số thế giới thì sản lượng của ngành nông nghiệp phải tăng thêm 60% vào năm 2030.[2]

Vậy cần phải làm thế nào để đảm bảo được con số nêu trên? Những người trong ngành - nông dân, nhà sản xuất thực phẩm - cần đón nhận các xu hướng chuyển đổi kỹ thuật số trong nông nghiệp bằng cách sử dụng công nghệ như một nguồn tài nguyên bền vững và có thể mở rộng, từ đó có thể đưa nông nghiệp lên một tầm cao mới, giữ cho nông nghiệp tiếp tục phát triển trong tương lai.

Bài viết này sẽ giới thiệu các xu hướng công nghệ đang được áp dụng phổ biến và rộng rãi hiện nay nhằm thúc đẩy sản lượng, năng suất của ngành nông nghiệp ở các nước trên thế giới

1. IoT và các loại cảm biến[2]

Trong bối cảnh diện tích đất nông nghiệp bị suy giảm và các nguồn tài nguyên thiên nhiên cạn kiệt dần, thì việc tăng cường nguồn lực cho các nông trại ngày càng cấp thiết hơn. Ngoài ra, có một khó khăn mà ngành nông nghiệp đang phải đối mặt đó là sự dịch chuyển cấu trúc lực lượng lao động khi số lượng của lực lượng này đang giảm sút ở hầu hết các quốc gia trên thế giới.

Các giải pháp IoT hầu hết tập trung vào việc giúp người nông dân tiếp cận với chuỗi cung ứng sản xuất nhanh và dễ dàng hơn, bằng cách đảm bảo năng suất, tăng lợi nhuận và bảo vệ môi trường. Các phân tích kinh doanh đã chỉ ra rằng, số lượng thiết bị IoT trong ngành nông nghiệp toàn cầu sẽ chạm ngưỡng 70 triệu trong năm 2020, tăng trưởng 20% hàng năm. Cùng thời điểm này, quy mô của nông nghiệp thông minh toàn cầu được dự đoán sẽ tăng gấp 3 lần trước năm 2025, ở mức 15.3 tỷ USD (so với 5 tỷ USD vào năm 2016).

Nông nghiệp thông minh dựa vào công nghệ IoT giúp nhà nông giảm thiểu lãng phí và tăng năng suất từ việc sử dụng lượng phân bón phù hợp, tối ưu hóa các nguồn lực như nước, điện… Các giải pháp IoT cho trang trại thông minh được xây dựng nhằm giám sát cánh đồng với sự hỗ trợ của các loại cảm biến (ánh sáng, độ ẩm, nhiệt độ, độ ẩm đất, sức khỏe mùa màng…) và tự động điều tiết nước tưới. Người nông dân có thể giám sát các điều kiện của trang trại từ bất cứ đâu.

Công nghệ cảm biến

2. Robot và tự động hóa[3]

Một trong những ngành truyền thống lâu đời nhất, ngành nông nghiệp, đang nhanh chóng trở thành một ngành công nghệ cao thú vị, thu hút các chuyên gia, doanh nghiệp và nhà đầu tư mới.

Những con robot trong lĩnh vực nông nghiệp đang gia tăng năng lực sản xuất cho nông dân bằng nhiều cách khác nhau. Từ máy bay không người lái đến máy kéo tự động, đến cánh tay robot.

- Ứng dụng của robot trong nông nghiệp

Robot nông nghiệp tự động hóa các công việc chậm chạp, lặp đi lặp lại và nhàm chán cho nông dân, cho phép họ tập trung hơn vào việc cải thiện năng suất sản xuất ở quy mô tổng thể. Những robot phổ biến nhất trong nông nghiệp được sử dụng để:

• Gặt và thu hái

• Kiểm soát cỏ dại

• Tự động cắt, tỉa, gieo hạt, phun thuốc và tỉa thưa

• Lai tạo giống mới

• Phân loại và đóng gói nông sản

• Thống nhất chuỗi cung ứng

Gặt hái là một trong những đóng góp phổ biến nhất của robot trong nông nghiệp. Nhờ vào tính chính xác và tốc độ, chúng giúp cải thiện sản lượng và giảm sự lãng phí khi thu hoạch.

Tuy nhiên, những ứng dụng này có thể khó tự động hóa. Ví dụ, một hệ thống robot được thiết kế để hái ớt ngọt gặp rất nhiều trở ngại. Hệ thống nhận diện hình ảnh phải xác định vị trí và độ chín của quả ớt trong điều kiện khắc nghiệt, bao gồm bụi, cường độ ánh sáng thay đổi, nhiệt độ thay đổi và những chuyển động do gió tạo ra. Không dừng lại ở đó, ngay cả khi đã có hệ thống nhận diện hình ảnh tiên tiến, những khó khăn khác vẫn cần được giải quyết. Cánh tay robot cần phải phân tách môi trường có nhiều chướng ngại vật để có thể khéo léo nắm bắt và hái quả ớt chín một cách nhẹ nhàng. Cánh tay robot nông nghiệp phải linh hoạt trong môi trường nhiều biến động và đủ chính xác để không làm hỏng ớt khi hái.

Robot làm cỏ và phun thuốc cực kỳ hiệu quả trong việc giảm sử dụng hóa chất nông nghiệp trong khi các robot khác giúp xác định vị trí và loại bỏ cỏ dại mà không cần bất kỳ sự hỗ trợ nào của con người.

Ở các trang trại chăn nuôi bò sữa, các hệ thống robot hiện nay thường được triển khai để vắt sữa. Dù robot chỉ chịu trách nhiệm 1 tỷ lệ nhỏ trong toàn bộ quá trình chăn nuôi lấy sữa, nhưng liên minh châu Âu EU đã dự đoán rằng khoảng 50% tổng đàn gia súc châu Âu sẽ được vắt sữa bằng robot vào năm 2025.

3. Công nghệ máy bay không người lái (Drone) và giám sát cây trồng[4]

Công nghệ máy bay không người lái tuy đã được thử nghiệm và áp dụng từ lâu, nhưng chỉ mới được áp dụng vào lĩnh vực nông nghiệp gần đây, giúp thúc đẩy sự phát triển của nông nghiệp chính xác.

Tính linh hoạt của máy bay không người lái đã mang lại nhiều giải pháp khác nhau để cải thiện các quy trình nông nghiệp hiện có, bao gồm:

- Phân tích đất và địa hình

Máy bay không người lái có thể tái tạo bản đồ 3D một cách nhanh chóng với chi phí rất rẻ. Các dữ liệu này sau đó sẽ được sử dụng để thiết kế các mô hình gieo hạt và tạo ra nhiều ứng dụng khác ví dụ như quản lý hàm lượng nitơ trong đất.

- Giám sát mùa màng

Hình ảnh vệ tinh trước đây là hình thức giám sát cây trồng tiên tiến nhất, nhưng có một số nhược điểm chính:

• Hình ảnh vệ tinh rất tốn kém.

• Hình ảnh phải được đặt hàng trước và có thể không chính xác.

• Chất lượng hình ảnh sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng nếu có thời tiết xấu

Tuy nhiên, thiết bị bay không người lái có thể giám sát cây trồng chính xác hơn, thường xuyên hơn. Chúng cung cấp dữ liệu chất lượng cao giúp người nông dân thu thập đầy đủ thông tin chi tiết về sự phát triển cây trồng và có thể tìm ra những hoạt động trồng trọt kém hoặc không hiệu quả.

Máy bay không người lái cũng có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh đa quang phổ của cây trồng (dựa trên lượng ánh sáng xanh lục và mức độ phản chiếu tia hồng ngoại). Những hình này sẽ được phân tích để theo dõi những thay đổi về sức khỏe và sự trưởng thành của cây trồng. Khả năng đánh giá sức khỏe của cây trồng một cách nhanh chóng và chính xác là ưu tiên vô giá đối với người nông dân. Ví dụ, nếu xác định sớm nguy cơ nhiễm bệnh do vi khuẩn hoặc nấm, người nông dân có thể triển khai các biện pháp phòng ngừa dịch.

- Thủy lợi

Nông nghiệp chiếm phần lớn (70%) lượng nước ngọt được sử dụng trên thế giới - nhiều hơn gấp đôi so với hoạt động sản xuất công nghiệp (23%). Áp dụng máy bay không người lái vào quá trình giám sát tình trạng thủy lợi trên các nông trại sẽ mang lại nhiều lợi ích cho nhà nông. Các UAV (Unmanned aerial vehicle) được

trang bị thiết bị giám sát đặc biệt được sử dụng để xác định những khu vực đang gặp tình trạng thiếu nước. Cảm biến hồng ngoại và cảm biến nhiệt được sử dụng để chụp toàn bộ cánh đồng, cho phép chẩn đoán và nhận biết các khu vực nhận quá nhiều hoặc quá ít nước. Chúng cũng cho phép tính toán chỉ số thực vật (mật độ và sức khỏe của thảm thực vật) trong giai đoạn phát triển, giúp quản lý cây trồng tốt hơn.

- Phun thuốc

Với khả năng điều chỉnh độ cao và bám địa hình một cách linh hoạt, máy bay không người lái rất phù hợp để phun thuốc cho cây trồng với độ chính xác cao. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng máy bay không người lái có thể tăng tốc độ phun lên gấp 5 lần so với các loại máy móc khác.

- Gieo hạt

Hệ thống gieo trồng bằng máy bay đang được phát triển với mục tiêu giảm đáng kể chi phí lao động bằng cách sử dụng khí nén để bắn vỏ hạt trực tiếp xuống đất, giúp giảm đáng kể chi phí lao động cho hoạt động trồng trọt so với cách truyền thống.

4. Học máy và phân tích

Khi nhắc tới khái niệm nông nghiệp kỹ thuật số, không thể không nhắc tới sự phát triển của các thuật toán có độ chính xác cao. Công nghệ này, cùng với dữ liệu lớn và các máy tính với năng lực xử lý tốc độ cao đã mở ra những cơ hội mới để theo dõi, phân tích và ra quyết định cho các hoạt động trồng trọt, chăn nuôi. Học máy được sử dụng trong những lĩnh vực sau:

a. Quản lý loài[5]

- Nhân giống loài

Nhân giống loài là một quá trình tìm kiếm các gen cụ thể có khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu, khả năng kháng bệnh cũng như mang giá trị dinh dưỡng hoặc hương vị tốt hơn. Học máy, cụ thể là các thuật toán học sâu, lấy dữ liệu thực địa hàng thập kỷ để phân tích hiệu suất cây trồng ở các vùng khí hậu khác nhau và các đặc điểm mới được phát triển trong quá trình này. Dựa trên dữ liệu này, họ có thể xây dựng một mô hình xác suất dự đoán gen nào có nhiều khả năng sẽ đóng góp một hoặc nhiều đặc điểm có lợi cho giống cây trồng.

- Nhận dạng loài

Trong khi cách tiếp cận truyền thống của con người để phân loại thực vật là so sánh màu sắc và hình dạng của lá, học máy có thể cung cấp kết quả chính xác hơn và nhanh hơn khi phân tích hình thái gân lá, vốn mang nhiều thông tin hơn về các đặc tính của cây trồng.

b. Quản lý điều kiện địa hình

- Quản lý đất đai

Đối với các chuyên gia nông nghiệp, đất là tài nguyên thiên nhiên không đồng nhất, với các quá trình hình thành phức tạp và cơ chế hoạt động không rõ ràng. Chỉ riêng nhiệt độ của đất có thể cung cấp thông tin chi tiết về tác động của biến đổi khí hậu đối với toàn khu vực. Các thuật toán học máy nghiên cứu các quá trình bay hơi, độ ẩm và nhiệt độ của đất để hiểu các biến đổi của hệ sinh thái và ảnh hưởng của nó đối với quá trình sản xuất nông nghiệp.

- Quản lý nước

Hiện tại, các ứng dụng dựa trên nền tảng Machine Learning (ML) đã được áp dụng trong việc ước tính lượng nước bốc hơi hàng ngày, hàng tuần hoặc hàng tháng, cho phép nhà nông sử dụng hiệu quả hơn các hệ thống tưới tiêu và dự đoán nhiệt độ điểm sương hàng ngày, giúp dự báo thời tiết và ước tính lượng bốc hơi và bay hơi.

c. Quản lý cây trồng

- Dự đoán năng suất

Dự đoán năng suất là một trong những nhiệm vụ quan trọng và phổ biến nhất trong nông nghiệp chính xác. Các phương pháp tiếp cận hiện đại đã vượt xa dự đoán đơn giản dựa trên dữ liệu lịch sử khi công nghệ thị giác máy tính được áp dụng để phân tích đa chiều, toàn diện về cây trồng, thời tiết và điều kiện kinh tế để tận dụng tối đa sản lượng thu hoạch.

- Chất lượng cây trồng

Việc phát hiện và phân loại chính xác các đặc tính chất lượng của cây trồng có thể làm tăng giá thành sản phẩm và giảm lãng phí trong quá trình sản xuất. Khác với các chuyên gia là con người, máy móc có thể sử dụng các dữ liệu không rõ ràng hoặc vô nghĩa kết nối lại với nhau để tìm ra những phẩm chất mới đóng vai trò quan trọng trong chất lượng tổng thể của cây trồng.

- Phát hiện sâu bệnh

Cả trong điều kiện ngoài trời và trong nhà kính, nhiệm vụ quan trọng nhất trong việc kiểm soát sâu bệnh là phun thuốc bảo vệ thực vật đồng đều theo diện tích cây trồng. Để có hiệu quả, phương pháp này đòi hỏi lượng thuốc trừ sâu đáng kể, dẫn đến chi phí cao và gây ảnh hưởng đến môi trường. Công nghệ học máy được áp dụng để kiểm soát lượng hóa chất đầu vào và sử dụng hiệu quả theo thời gian, địa điểm.

d. Quản lý chăn nuôi

- Chăn nuôi gia súc

Tương tự như quản lý cây trồng, học máy có khả năng dự đoán và ước tính chính xác các thông số sản xuất để tối ưu hóa hiệu quả kinh tế của các hệ thống chăn nuôi, chẳng hạn như chăn nuôi gia súc và sản xuất trứng. Ví dụ: các hệ thống dự đoán có thể ước tính trọng lượng trong tương lai trước 150 ngày giúp người chăn nuôi thay đổi chế độ ăn và điều kiện chăn nuôi một cách chủ động.

Những xu hướng công nghệ trong Nông nghiệp số hiện nay

Kết luận

Theo nghiên cứu của nhóm Stanford GSB1, một cuộc khảo sát với những nông dân Mỹ sử dụng công nghệ chính xác đã thống kê được chi phí giảm trung bình 15% và năng suất tăng 13%.[6] Số liệu đó cho thấy, so với phương pháp kinh doanh truyền thống, việc áp dụng các xu hướng chuyển đổi số vào trong lĩnh vực nông nghiệp hiện nay có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu đáng kể nguồn chi phí hoạt động. Cùng với sự chuyển mình nhanh chóng, mạnh mẽ của Cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, những lợi ích và tiềm năng của công nghệ, của số hóa là không thể bàn cãi. Vì vậy các doanh nghiệp và người nông dân cần nắm bắt nhanh chóng, kịp thời để tận dụng cơ hội chuyển dịch, tăng trưởng quy mô, từ đó tạo dựng một nền Nông nghiệp số của Việt Nam vững mạnh và đạt được những giá trị to lớn.

Nguyễn Phương Nhung

Đăng nhận xét

0 Nhận xét