IoT và AI đang tác động đến nông nghiệp công nghệ cao như thế nào

Nông nghiệp là một ngành công nghiệp lớn bao gồm nhiều bộ phận chuyển động cùng nhau. Như sự phối hợp từ sản xuất thực phẩm đến chuỗi cung ứng đã tạo ra những thách thức về tính hiệu quả trong toàn ngành. Trong khi đó theo 1 nghiên cứu mới, cảm biến nông nghiệp và đổi mới quản lý chuỗi cung ứng dự kiến ​​sẽ chiếm 67% tăng trưởng vào năm 2025.  

Các cảm biến này là thiết bị Internet of Things (IoT). Cùng với các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng dựa trên trí tuệ nhân tạo, chúng sẽ cung cấp những nghiên cứu mang tính cách mạng và kiểm soát các quy trình nông nghiệp công nghệ cao. Theo nghiên cứu tương tự, có tới 436 triệu thiết bị giám sát sẽ tự động hóa việc thu thập dữ liệu vào năm 2025.

Với cuộc cách mạng công nghệ nông nghiệp đang diễn ra, IoT và AI đang tác động đến nông nghiệp và thương mại theo những cách chính. Chúng ta sẽ cùng khám phá dưới đây.

Công nghệ đang thay đổi nông nghiệp như thế nào

Sức mạnh của công nghệ nông nghiệp (agricultural technology), hay còn gọi là agtech, có thể thấy trong khả năng thu thập và giao tiếp dữ liệu của các cảm biến và thiết bị thông minh. Dữ liệu là công cụ cơ bản dẫn đến các phương thức canh tác tương lai có thể làm được nhiều việc với ít chi phí hơn. 

Khi dân số thế giới sắp tăng lên 11,2 tỷ người vào năm 2100, chúng ta cần mọi sự trợ giúp để tối đa hóa hiệu quả không gian và các nguồn tài nguyên quý giá. Hiện tại, ngành nông nghiệp đã tiêu thụ 70% lượng nước ngọt của thế giới. Vì vậy, khi nhu cầu về thực phẩm và nước gia tăng đồng thời cùng với dân số, chúng ta cần công nghệ can thiệp vào việc giảm thiểu chất thải và tạo ra diện tích nông nghiệp lớn nhất. 

Đó là nơi để các công nghệ như IoT và AI xuất hiện. 

Công ty Plenty, Inc. có trụ sở tại San Francisco đang tận dụng các công cụ này để giám sát và tự động hóa canh tác theo chiều dọc trong các phòng sạch (cleanroom: cơ sở thường được sử dụng như một phần của sản xuất công nghiệp chuyên biệt hoặc nghiên cứu khoa học, bao gồm sản xuất các mặt hàng dược phẩm, mạch tích hợp, màn hình LCD, OLED và microLED). 

Với sự kết hợp của 7.500 camera hồng ngoại và 35.000 cảm biến giúp duy trì mức CO2, độ ẩm, nhiệt độ thích hợp để tạo ra môi trường phát triển tốt nhất cho sản phẩm thực phẩm công nghiệp với nguồn tài nguyên tối thiểu. Ngoài ra, hệ thống tưới và hút ẩm trong phòng sạch cho phép họ sử dụng 1% lượng nước với năng suất gấp 350 lần. 

Đây là một ví dụ về sự thay đổi của nông nghiệp tương lai thông qua công nghệ và thực tiễn tăng trưởng nhằm tối đa hóa việc sử dụng không gian. Chỉ riêng canh tác theo phương thẳng đứng có thể tạo ra năng suất cây trồng lớn ngay cả trong môi trường đô thị, trong khi các cảm biến IoT và phần mềm AI giữ cho điều kiện cây trồng ở mức tốt nhất. Canh tác truyền thống và cách chúng ta nghĩ về nông nghiệp cơ bản sẽ thay đổi cùng với việc áp dụng rộng rãi các công cụ và kỹ thuật này. 

Hiện tại, các trang trại như Plenty sản xuất hàng triệu pound sản phẩm cho người tiêu dùng trên khắp thế giới. Điều này sẽ không thể xảy ra nếu không có Internet of Things.

Vai trò của IoT trong nông nghiệp công nghệ cao

IoT đang được áp dụng với tỷ lệ cao trong ngành nông nghiệp, tăng trưởng 20% ​​hàng năm. Những thiết bị này cung cấp sức mạnh để nông dân tự động hóa và kiểm soát công việc. Tác động của việc kiểm soát này có thể thấm sâu vào từng bước của quy trình từ trang trại đến bàn ăn (farm-to-table), hợp lý hóa tăng trưởng thực phẩm và chuỗi cung ứng.

Một số ứng dụng IoT trong nông nghiệp có thể kể đến như:

• Theo dõi gia súc – các thiết bị kết nối có thể đeo được thậm chí có thể theo dõi dữ liệu sức khỏe của gia súc.
• Định vị địa lý – với các thiết bị được nối mạng, nông dân có thể quản lý vị trí của vật nuôi, nhân viên và phương tiện giao hàng tốt hơn.
• Nhà kính thông minh và phòng sạch – môi trường khép kín có thể được kiểm soát hoàn toàn với sự trợ giúp của các cảm biến IoT.
• Phân tích dự đoán – thiết bị trang trại được kết nối và điều kiện cây trồng có thể được sửa chữa hoặc thay đổi bằng dữ liệu dự đoán được tạo ra từ IoT.

Những đổi mới này trong việc thu thập dữ liệu và giao tiếp đang tạo ra sức mạnh để canh tác tốt hơn. Kết quả là nông dân thậm chí đang tăng năng suất cây trồng không sử dụng thuốc trừ sâu canh tác trong điều kiện có IoT. Điều này làm cho các sản phẩm, thực phẩm sạch được sản xuất với các hoạt động thân thiện với môi trường và bền vững.

Với sự gia tăng của kết nối không dây 5G, tiềm năng của những thiết bị này đang lớn hơn bao giờ hết. Tốc độ truyền thông nhanh hơn và băng thông lớn hơn để chứa nhiều cảm biến được kết nối có nghĩa là khả năng hiển thị của nông dân được nâng cao – nhưng nó cũng đi kèm với rủi ro an ninh mạng.

Các thiết bị IoT không có tiêu chuẩn mã hóa được chứng nhận và cập nhật thường xuyên sẽ có nguy cơ bị tấn công. Nông nghiệp, đặc biệt là thương mại quốc tế và thu thập dữ liệu, đòi hỏi các biện pháp bảo vệ an ninh mạng cũng như đội ngũ chuyên gia có khả năng tích hợp các biện pháp bảo vệ đó. 

AI cũng có thể giúp ích trong vấn đề này. 

Ứng dụng AI mới

Do sự gia tăng của dữ liệu trong các quy trình nông nghiệp, AI có thể cung cấp thông tin thực hành ra quyết định tốt hơn trên toàn diện. Nó có thể được thực hiện thông qua các quy trình dành riêng cho AI, như machine learning. Với machine learning, một hệ thống có thể điều chỉnh các quy trình bằng cách học từ các tập dữ liệu mới dù không được lập trình rõ ràng.

Nhờ đó, AI trở thành nguồn hỗ trợ chính cho tự động hóa và các phương pháp hiệu quả, từ trang trại đến bàn ăn và ngược lại. Khi thương mại toàn cầu phát triển và ngày càng trở nên phức tạp, những giải pháp này càng cần thiết hơn bao giờ hết. 

Dưới đây là một số ví dụ về các ứng dụng AI mới trong nông nghiệp:

• Phần mềm thu hồi thực phẩm – hồ sơ chuỗi cung ứng thông minh có thể theo dõi mọi điểm dừng sản phẩm thực phẩm trong trường hợp cần thu hồi một cách chuyên nghiệp.
• Các công cụ cải tiến và hình ảnh hóa cây trồng – tất cả các loại nền tảng đang tràn ngập thị trường cung cấp hình ảnh, chỉ số thực địa và cây trồng hoàn chỉnh với các đề xuất thông minh giúp cải thiện.
• Blockchain và phân tích – các công ty sáng tạo thậm chí đang sử dụng blockchain để lưu trữ và theo dõi dữ liệu chuỗi cung ứng nhằm tự động hóa điểm số cho mọi thứ từ bền vững đến hư hỏng.
• Genomics – với sự trợ giúp của machine learning có thể giúp phân tích dữ liệu sinh học từ đất để cải thiện trồng trọt.

AI cho phép tự động hóa và theo dõi tất cả các loại biến quá lớn và đa dạng để con người có thể theo dõi. Nhờ vậy, các nhà sản xuất thực phẩm có khả năng cải thiện năng suất và cải tiến hiệu suất đưa chúng ta tiến tới một kỷ nguyên mới về thực phẩm tối ưu. Đổi lại, chúng ta có thể giảm thiểu chất thải và duy trì sự an toàn của các sản phẩm thực phẩm.

Ngày nay, các công cụ phần mềm sử dụng thuật toán AI đã xuất hiện. Mặc dù mọi doanh nghiệp nông nghiệp đều có những nhu cầu khác nhau, nhưng việc tìm kiếm một nền tảng Saas có thể cho phép bạn sử dụng sức mạnh của AI thông qua multi-tenant architecture (một kiến ​​trúc phần mềm trong đó một phiên bản phần mềm duy nhất chạy trên một máy chủ và phục vụ nhiều người thuê).

IoT và AI đang trở nên dân chủ hóa khi mở rộng trên các ngành công nghiệp, có nghĩa là các chuyên gia giờ đây có thể sử dụng các công cụ này cho các giải pháp hướng dữ liệu lớn hơn.

Tuy nhiên, để tối đa hóa sức mạnh của công nghệ nông nghiệp sẽ đòi hỏi một số chuyên môn.

Sức mạnh của công nghệ trong nông nghiệp

Đối với các giám đốc điều hành trong lĩnh vực kinh doanh nông nghiệp hoặc hy vọng tham gia vào lĩnh vực nông nghiệp, lợi ích của các công cụ mới như IoT và AI thể hiện rất rõ. Việc áp dụng những công nghệ này nhằm hướng tới những hiểu biết sâu sắc hơn và những đổi mới có thể đồng nghĩa với những cơ hội sinh lợi và thậm chí là góp phần chấm dứt nạn đói trên thế giới.  

Các công cụ tuyệt vời như IoT và AI sẽ thay đổi cách chúng ta nuôi trồng, mua sắm và ăn uống, nông nghiệp đang được chuyển đổi. Các CEO nhanh nhạy sẽ nhận ra lợi ích của công nghệ này trong việc giải quyết nhu cầu của thế giới và tìm hiểu cách có thể áp dụng nó.

Việc ứng dụng các công nghệ thông minh như IoT và AI đang ngày càng phổ biến trong đa dạng mọi lĩnh vực. Đọc thêm: Cách triển khai Machine Learning trong Y tế [6 ví dụ thực tế] để tìm hiểu sâu sắc hơn.

Nguồn: Relevant