Tại Nature Fresh Farms ở Leamington, Ontario, có một điều gì đó mới mẻ giữa những hàng cà chua, dưa chuột, ớt và dâu tây.

Sử dụng hàng nghìn cảm biến trong mỗi nhà kính, công nghệ trí tuệ nhân tạo đang giúp trang trại tối ưu hóa các khía cạnh như ánh sáng, tưới tiêu và thời gian thu hoạch.

Keith Bradley, phó chủ tịch công nghệ thông tin và an ninh tại Nature Fresh Farms cho biết: “Chúng tôi muốn sử dụng công nghệ để giúp chúng tôi trồng trọt nhiều hơn, tạo ra loại rau củ ngon hơn và làm được nhiều việc hơn nói chung.”

Ông cho biết công nghệ của Intel và Dell đang giúp trang trại chủ động thay vì phản ứng, tăng năng suất cây trồng và giảm việc sử dụng điện và nước. Ông nói thêm rằng nó thậm chí còn giúp nhân viên có sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống tốt hơn.

Trong bối cảnh nghiên cứu đang diễn ra về lợi ích tiềm năng của AI đối với nông nghiệp, các trang trại như Nature Fresh đang là tuyến đầu áp dụng.

Jacqueline Keena, giám đốc điều hành của tổ chức phi lợi nhuận Emili dẫn đầu ngành, cho biết nông dân đã sử dụng một loạt công nghệ, trong đó một số đã áp dụng các công cụ công nghệ cao như máy bay không người lái để khảo sát trang trại và tìm kiếm thông tin về cỏ dại, sâu bệnh và bệnh tật. Tổ chức này vận hành Trang trại Đổi mới, một "trang trại thông minh" nơi các công nghệ mới được thử nghiệm và trình diễn gần Winnipeg.

Keena cho biết giai đoạn tiếp theo của công nghệ đó bao gồm các mô hình AI sử dụng dữ liệu đó để đưa ra suy luận, dự đoán và thậm chí cả quyết định - và AI cho phép nông nghiệp trở nên “siêu tối ưu hóa” xuống mức cụ thể hơn trước.

Rozita Dara, trợ lý giáo sư tại Trường Khoa học Máy tính của Đại học Guelph và là giám đốc sáng kiến Trí tuệ Nhân tạo cho Thực phẩm, cho biết công nghệ này đang trở nên phức tạp hơn, chuyển từ các hệ thống dựa trên quy tắc đơn giản sang các mô hình ngôn ngữ lớn.

Cô cho biết điều này có ứng dụng cho nông nghiệp chính xác, bao gồm việc phân tích dữ liệu từ các cảm biến để đưa ra quyết định về những thứ như lượng nước hoặc phân bón cần sử dụng. Cô cho biết AI có thể được sử dụng để đưa ra những quyết định ngày càng phức tạp mà con người đã đưa ra.

Darrell Petras, giám đốc điều hành của Mạng lưới Thông tin và Tự động hóa Thực phẩm Nông nghiệp Canada, cho biết AI có thể giúp giải quyết các vấn đề như thiếu lao động và thách thức khí hậu.

Ví dụ, nhóm của ông được đầu tư vào một công ty tên là Croptimistic, Petras cho biết, công ty này thu thập dữ liệu từ đồng ruộng để phát hiện sâu bệnh, những thay đổi về màu sắc của cây trồng và các tác nhân gây căng thẳng tiềm ẩn khác đối với cây trồng.

Ông nói, AI “có thể xác định liệu có yếu tố gây căng thẳng nào xảy ra sớm hơn… mắt con người có thể nhận ra và sau đó việc can thiệp quản lý có thể diễn ra nhanh hơn nhiều.”

Petras cho biết thêm AI cũng có những ứng dụng tiềm năng trong việc phân loại ngũ cốc trên đồng ruộng, có thể giúp người nông dân tìm ra thời điểm thu hoạch vụ mùa và những gì sẽ xảy ra khi họ bán nó.

Ông cho biết, nó cũng có thể được sử dụng để giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.

Petras cho biết, rất nhiều nghiên cứu về AI và nông nghiệp được thực hiện tại các cơ sở giáo dục sau trung học, nhưng sau đó nó cần phải được thử nghiệm trên thực địa. Ông giải thích, điều này thường được thực hiện thông qua một “phương tiện thương mại hóa”, cho dù đó là một công ty khởi nghiệp hay một công ty hiện có.

Có một mạng lưới được gọi là trang trại thông minh trên khắp Canada, do Trường Cao đẳng Nông nghiệp & Công nghệ Olds ở Alberta dẫn đầu, với mục đích thử nghiệm và trình diễn các công nghệ nông nghiệp mới nổi.

Một trong những trang trại trong mạng lưới là Trang trại Đổi mới của Emili.

“Chúng tôi thực sự cho thấy cách họ làm việc trong môi trường thương mại và theo cách nào đó, họ đang giảm thiểu rủi ro khi thử nghiệm những công nghệ này... và sau đó chia sẻ với những người khác, bao gồm cả những người nông dân khác, cách họ thực sự hoạt động như một phương tiện để đẩy nhanh việc áp dụng và tích hợp đầy đủ các công nghệ mới đó,” Keena, của Emili cho biết.

Một trong những trang trại thông minh khác là tại Olds College, nơi Felippe Karp đang tiến hành nghiên cứu cách phát triển các tiêu chuẩn thu thập và xử lý dữ liệu để xây dựng các mô hình AI.

Karp, cộng tác viên nghiên cứu tại trường đại học và là nghiên cứu sinh tiến sĩ về kỹ thuật tài nguyên sinh học tại Đại học McGill, giải thích rằng các mô hình AI chỉ hoạt động tốt khi có bộ dữ liệu của chúng. Trọng tâm hiện tại của ông là đo lường và dự đoán sự biến đổi của chất dinh dưỡng trong đất.

“Với bộ dữ liệu này, chúng tôi đã đào tạo một mô hình trí tuệ nhân tạo ... và sử dụng mô hình đó để dự đoán sự sẵn có của các chất dinh dưỡng trong đất.”

Dara cho biết cần có thời gian để tìm hiểu xem liệu công nghệ mới hoặc phương pháp tiếp cận mới có ảnh hưởng đến cây trồng hay không và điều này có thể là rào cản trong việc áp dụng đối với nông dân.

“Đôi khi… chỉ trong vòng một năm, trong một mùa hoặc trong vòng vài năm,” cô nói.

Keena cho biết, nông dân thường chỉ nhận được “một lần” vào một vụ mùa mỗi năm.

“Innovation Farms ... addresses a piece of one of the barriers of people needing to be able to see these technologies rolled out in a full scale and commercial way ahead of being able to adopt them themselves.”

“Và vì vậy, chúng tôi không thể yêu cầu họ chấp nhận rủi ro lớn khi tích hợp các công nghệ mới trên quy mô lớn như một phần hoạt động của họ vào những thứ chưa được chứng minh.”

“Trang trại Đổi mới ... giải quyết một phần của một trong những rào cản đối với việc mọi người cần có khả năng thấy những công nghệ này được triển khai ở quy mô đầy đủ và theo cách thương mại trước khi có thể tự áp dụng chúng.”

Dara cho biết, mức độ tin cậy của nông dân cũng là một rào cản, đặc biệt là vì với AI, đôi khi quá trình ra quyết định không rõ ràng.

Cô nói thêm dữ liệu là điều tối quan trọng đối với các mô hình AI, nhưng nông dân cần được khuyến khích tốt hơn để chia sẻ dữ liệu của họ để làm cho công nghệ trở nên tốt hơn.

Karp cho biết nông dân có thể phản đối việc chia sẻ dữ liệu của chính họ: “Đó là một trong những thách thức mà chúng tôi phải đối mặt khi nói về việc phát triển các mô hình phức tạp hơn”.

Nhưng theo thời gian, Petras cho biết ông nhận thấy sự tham gia của nông dân ngày càng tăng.

Ông nói: “Sự tham gia của nông dân là vô cùng quan trọng” trong việc phát triển các công cụ AI cho nông nghiệp, có thể bao gồm các ngày trình diễn thực địa, hội nghị và hội thảo.

“Nếu họ đã thấy nó được chứng minh, về cơ bản là ở sân sau của họ thông qua một trang trại thông minh, thì chúng tôi còn tiến xa hơn nữa trong việc áp dụng.”

© 2024 The Canadian Press

Bản tiếng Việt của The Canada Life