Khi công ty tiên phong về trí tuệ nhân tạo (AI) OpenAI giới thiệu ChatGPT vào tháng 11 năm 2022, nhiều người đã dự đoán rằng chatbot AI mang tính cách mạng này sẽ nhanh chóng mở ra một trật tự thế giới mới. Họ tiên đoán rằng sự xuất sắc của thuật toán sẽ đẩy nhanh các giải pháp cho mọi vấn đề, từ khủng hoảng năng lượng, thiếu nhà ở đến biến đổi khí hậu và ung thư. Tuy nhiên, cho đến nay, tiến độ vẫn còn chậm.
Tổ chức nghiên cứu RAND cho biết hơn 80% dự án AI thất bại, và công ty tư vấn công nghệ kinh doanh Gartner dự kiến ít nhất 30% dự án AI tạo sinh (generative AI) sẽ bị hủy bỏ sau giai đoạn chứng minh khái niệm vào cuối năm 2025.
Rõ ràng, AI chưa cứu được thế giới. Nhưng có những dấu hiệu đầy hứa hẹn rằng nó có thể sớm giúp nuôi sống thế giới. Và điều này không thể đến sớm hơn, theo Vikram Adve, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Illinois tại Urbana-Champaign, đồng thời là đồng sáng lập và đồng giám đốc Trung tâm Nông nghiệp Kỹ thuật số và lãnh đạo Viện Trí tuệ Nhân tạo cho Khả năng Phục hồi, Quản lý và Bền vững Nông nghiệp Tương lai (AIFARMS).
Ông Adve giải thích về một thách thức cấp bách mà chúng ta đang phải đối diện: “Dân số thế giới đang tăng chóng mặt và sẽ vượt 9,5 tỷ người vào năm 2050”. Điều này có nghĩa là gì? “Chúng ta phải mở rộng đáng kể nguồn cung lương thực thế giới, và phải làm điều đó cùng lúc với sự suy giảm về diện tích đất đai, nước ngọt và lao động nông nghiệp. Nói chung, chúng ta có ít tài nguyên hơn để sản xuất (lương thực), nhưng lại phải sản xuất nhiều hơn rất nhiều.” Vậy làm thế nào để giải quyết bài toán khó này?
AI – Công cụ mới cho nhà nông
AI dường như là câu trả lời. Nó có khả năng tiếp nhận khối lượng dữ liệu khổng lồ từ vệ tinh, máy bay không người lái và các cảm biến mặt đất, sau đó biến chúng thành thông tin tình báo thực tế mà nông dân có thể dùng khi đưa ra quyết định về việc trồng, chăm sóc và thu hoạch mùa màng.
Baskar Ganapathysubramanian, giáo sư kỹ thuật cơ khí tại Đại học Bang Iowa và là điều tra viên chính kiêm giám đốc Viện AI cho Nông nghiệp Bền vững (AIIRA), nhấn mạnh: “Chúng ta có một ‘trận lụt’ dữ liệu từ các công nghệ cảm biến và điện toán mới lạ, nhưng việc chuyển từ dữ liệu sang hiểu biết có thể hành động đòi hỏi một sự thay đổi mô hình”. Ông khẳng định: “AI cung cấp sự thay đổi mô hình đó.”
Những ứng dụng AI đầy hứa hẹn trong nông nghiệp
Vậy AI cụ thể giúp nông dân như thế nào? Dưới đây là một số ví dụ:
- Bản sao số (Digital Twins): Hãy tưởng tượng bạn có một bản sao ảo của cây trồng trên máy tính. Giáo sư Ganapathysubramanian giải thích: “Tôi có thể mô phỏng rất nhiều kịch bản ‘nếu như’”. Ví dụ, “Nếu nhiệt độ thay đổi thì sao? Nếu có hơn 20 ngày không mưa thì sao? Nếu tôi trồng cây với mật độ dày hơn hoặc thưa hơn thì sao?”
Bình thường, việc tìm câu trả lời này mất cả một mùa vụ (4-5 tháng), nhưng với bản sao số, chỉ mất một hoặc hai ngày mô phỏng trên máy tính. Kết quả này giúp nông dân dự đoán giống cây nào phù hợp nhất với đồng ruộng của họ và nhanh chóng tìm ra giải pháp khi đối mặt với thời tiết khắc nghiệt. - Chatbot Nông nghiệp:
- Quản lý sâu bệnh: AIIRA đang phát triển một chatbot sử dụng hàng triệu hình ảnh về côn trùng và cỏ dại trên toàn cầu để huấn luyện mô hình học máy nhận dạng chúng. Nông dân có thể chụp ảnh, tải lên một trang web nguồn mở để xác định sâu bệnh. Trong tương lai, trang web này còn có thể tư vấn các biện pháp xử lý.
- Tư vấn chuyên môn: AIFARMS cũng đang phát triển một chatbot nông nghiệp. Giáo sư Adve cho biết nhóm của ông đang huấn luyện chatbot này với hơn 400.000 tài liệu kỹ thuật về sản xuất nông nghiệp để nông dân có thể đặt câu hỏi và nhận câu trả lời chuyên môn nhanh chóng. Điều này rất hữu ích, như chia sẻ của bà Heather Hampton Knodle, một nông dân trồng ngô, đậu nành và lúa mì ở Illinois: “Sản xuất nông nghiệp là một ngành kinh doanh rất cạnh tranh, vì vậy điều chúng tôi thực sự cần là thông tin”. Bà đặc biệt quan tâm đến thông tin về thành phần đất dựa trên AI để chọn giống tối ưu.
- Hỗ trợ khách hàng: Tập đoàn khoa học cây trồng Bayer đang thử nghiệm một hệ thống AI tạo sinh để giúp nhân viên dịch vụ khách hàng. Hệ thống này được huấn luyện bằng dữ liệu nội bộ nhiều năm, thông tin từ hàng ngàn thử nghiệm và kinh nghiệm của các nhà nông học Bayer trên toàn thế giới, giúp trả lời nhanh chóng và chính xác các câu hỏi về nông học, quản lý trang trại và sản phẩm nông nghiệp của Bayer.
- Nông nghiệp Chính xác (Precision Agriculture): Đây là phương pháp canh tác dựa trên dữ liệu, điều chỉnh việc quản lý cây trồng cho từng cánh đồng và từng cây riêng lẻ.
- Phun thuốc trừ cỏ thông minh: Hệ thống See & Spray của John Deere sử dụng thị giác máy tính và học máy (machine learning) để phát hiện cỏ dại và chỉ phun thuốc trừ cỏ vào nơi cần thiết. Theo bà Sarah Schinckel, Giám đốc công nghệ mới nổi và kiến trúc tại John Deere, trong mùa vụ 2024, hệ thống này đã được sử dụng trên hơn 1 triệu mẫu Anh (khoảng 405.000 ha) và tiết kiệm cho nông dân ước tính 8 triệu gallon (hơn 30 triệu lít) hỗn hợp thuốc trừ cỏ.
- Máy kéo tự lái: John Deere cũng sử dụng AI trong các máy kéo tự lái mới nhất, cho phép làm đất mà không cần người điều khiển trong cabin, giúp họ có thời gian làm các công việc giá trị gia tăng khác.
- Giám sát Vật nuôi và Cây trồng: AI có thể giúp giải quyết tình trạng thiếu lao động. Ví dụ, trong chăn nuôi, “Bạn có thể dùng camera để giám sát động vật 24/7 và dùng AI để nhận biết sớm các triệu chứng sốc nhiệt và bệnh tật,” ông Adve nói. Khi có vấn đề, người quản lý sẽ được thông báo. Tương tự, nông dân Andrew Nelson ở Washington đang thử nghiệm camera AI giám sát cây trồng để phát hiện các vấn đề như úng nước. Ông chia sẻ: “Ngày càng khó tìm được công nhân lành nghề muốn làm việc ở trang trại”.
- Chọn lọc Giống cây trồng nhanh hơn: Ngay cả khi nông dân không đủ khả năng mua thiết bị tiên tiến (ví dụ, công nghệ See & Spray của John Deere có giá khoảng 25.000 USD), họ vẫn có thể hưởng lợi từ AI qua các cải tiến ở đầu chuỗi cung ứng.
- Dự đoán hiệu suất: Bayer sử dụng AI để phân tích dữ liệu di truyền và hiệu suất thực địa qua nhiều năm của các dòng giống (ông bà, cha mẹ, con cháu). Một thuật toán do các nhà khoa học dữ liệu của họ phát triển có thể dự đoán chính xác hiệu suất thực địa của hạt giống mới chỉ dựa trên thông tin di truyền đó. Điều này giúp đẩy nhanh việc phát triển các loại cây trồng có năng suất cao hơn, kháng hạn tốt hơn.
- Rút ngắn thời gian: Các công ty khởi nghiệp như Avalo cũng tập trung vào việc chọn tạo giống cây trồng nhanh hơn nhờ AI. Brendan Collins, đồng sáng lập và CEO của Avalo, cho biết quy trình của họ từ khám phá đến đưa ra thị trường chỉ mất năm, so với 12 năm của phương pháp truyền thống. Avalo đang phát triển các sản phẩm như bông cải xanh phát triển nhanh (37 ngày), cà chua chịu nhiệt và giống bông có khả năng phục hồi cao, cần ít phân bón và thuốc trừ sâu hơn. Ông Collins giải thích sự phức tạp: “Không có một gen đơn lẻ nào làm cho ngô của bạn to hay dâu tây đỏ và mọng nước. Đó là một quá trình tương tác phức tạp của hàng ngàn gen với nhau và với môi trường”. AI giúp hiểu cơ sở di truyền và lai tạo đúng cách để đạt kết quả mong muốn.
Thách thức và lợi ích
Mặc dù tiềm năng rất lớn, vẫn còn những rào cản đáng kể như chi phí cao cho phần cứng (hardware) và khoảng cách về kết nối internet tốc độ cao ở nông thôn.
Tuy nhiên, lợi ích của AI rất rõ ràng. Ông Collins nhận định: “Ngày nay, nông dân gần như không thể kiếm sống được” do chi phí sản xuất tăng và giá hàng bán ra giảm. “Điều mà AI mang lại cho nông dân là giảm giá sản xuất, giúp họ có được lợi nhuận cao hơn.”
Và những gì tốt cho nông dân cuối cùng cũng tốt cho người tiêu dùng. Nông dân Andrew Nelson kết luận: “AI có thể đẩy nhanh việc dùng ít hóa chất hơn, trồng các loại cây có khả năng phục hồi cao hơn và sản xuất thực có phẩm chất cao hơn… tôi khá hào hứng về điều đó.”
Kết luận
Mặc dù AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển và đối mặt với những thách thức về chi phí và cơ sở hạ tầng, tiềm năng của nó trong việc cải cách ngành nông nghiệp không thể phủ nhận. Từ việc giúp nông dân đưa ra quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu, tối ưu hóa việc dùng tài nguyên, đến việc đẩy nhanh quá trình tạo ra các giống cây trồng ưu việt hơn, AI hứa hẹn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an ninh lương thực cho dân số thế giới ngày càng tăng trong bối cảnh tài nguyên ngày càng hạn chế.
