Ngày 23/3/2023, tại Hà Nội, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn và Tổng hội Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tổ chức Hội thảo "Ứng dụng công nghệ AI trong nâng cao năng suất nông nghiệp". Hội thảo được tổ chức nhằm phân tích, đánh giá thực tiễn về điều kiện và hiện trạng của nền nông nghiệp Việt Nam, từ đó cung cấp thông tin tham mưu để cơ quan quản lý có thẩm quyền xây dựng các chính sách phù hợp; kết nối và thu hút các nhà doanh nghiệp, nhà đầu tư, nhà khoa học và nhà nông, góp phần đẩy mạnh chuyển đổi số, ứng dụng công nghệ AI trong nông nghiệp để nâng cao hiệu quả sản xuất.

Quang cảnh Hội thảo "Ứng dụng công nghệ AI trong nâng cao năng suất nông nghiệp"

Phát biểu khai mạc Hội thảo, TS. Nguyễn Quốc Toản - Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số và Thống kê Nông nghiệp (Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn) đã báo cáo tổng quan chuyển đổi số trong nông nghiệp và những vấn đề đặt ra. Chuyển đổi số là một trong ba trụ cột thực hiện phát triển nhanh, bền vững; là một trong những đột phá lớn, tạo bứt phá về năng suất, chất lượng, hiệu quả và sức cạnh tranh. Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII đã ban hành Nghị quyết số 06-NQ/TW ngày 5/11/2016 về thực hiện có hiệu quả tiến trình hội nhập kinh tế quốc tế, giữ vững ổn định chính trị-xã hội trong bối cảnh nước ta tham gia các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới, nhấn mạnh những định hướng về phát triển nông nghiệp hiện đại, ứng dụng công nghệ cao như: “Hiện đại hóa, thương mại hóa nông nghiệp, chuyển mạnh sang phát triển nông nghiệp theo chiều sâu, sản xuất lớn, dựa vào khoa học-công nghệ, có năng suất, chất lượng, sức cạnh tranh và giá trị gia tăng cao. Chuyển nền nông nghiệp từ sản xuất lương thực là chủ yếu sang phát triển nền nông nghiệp đa dạng phù hợp với lợi thế của từng vùng”. Ngày 26/1/2021 Thủ tướng Chính phủ cũng ban hành Quyết định số 127/QÐ-TTg về việc Ban hành chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030; trong đó có nội dung: “Thúc đẩy và phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao, nhằm cải tiến thông minh hóa, tự động hóa quy trình sản xuất, nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm nông nghiệp, bảo đảm quy trình sản xuất, xuất xứ minh bạch, cung cấp thực phẩm sạch cho người tiêu dùng”.

Trình bày báo cáo tại Hội thảo, ông Nguyễn Quốc Toản, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số và Thống kê nông nghiệp, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn đề cập 8 định hướng lớn của Chính phủ Việt Nam về chuyển đổi số nông nghiệp, gồm: Phát triển nông nghiệp công nghệ cao; Xây dựng hệ thống dữ liệu lớn; Thúc đẩy phát triển nông dân số; Thúc đẩy ứng dụng công nghệ số; Tự động hóa quy trình sản xuất; Giám sát nguồn gốc, chuỗi cung ứng sản phẩm; Phát triển thương mại điện tử trong ngành nông nghiệp; và Chuyển đổi số trong quản lý, điều hành. Để thực hiện các định hướng nêu trên, ông Nguyễn Quốc Toản nhấn mạnh cần phải có lộ trình giải quyết những nút thắt như: nhận thức, thể chế về chuyển đổi số trong quản lý, điều hành, ứng dụng số chưa toàn diện; chưa xây dựng được Kiến trúc dữ liệu ngành nông nghiệp; hạ tầng thiết bị cũ, thiếu đồng bộ và còn phân tán; nguồn lực đầu tư manh mún. Cùng với đó là chưa xây dựng được cơ sở dữ liệu lớn về truy xuất nguồn gốc, mã số vùng trồng, vùng nuôi, dữ liệu chuỗi ngành hàng; phần mềm phục vụ chỉ đạo điều hành chưa có liên kết chia sẻ dữ liệu. Đề cập một số giải pháp thúc đẩy chuyển đổi số ngành nông nghiệp trong thời gian tới, ông Nguyễn Quốc Toản cho biết trước hết phải đẩy mạnh truyền thông chính sách chuyển đổi số trong nội bộ ngành; xây dựng, ban hành Kiến trúc dữ liệu ngành nông nghiệp, hoàn thiện các quy định liên quan chuyển đổi số; xây dựng Trung tâm dữ liệu ngành, Trung tâm điều hành thông minh. Đồng thời, phát triển các nền tảng số như hệ thống truy xuất nguồn gốc nông sản, nền tảng dữ liệu số nông nghiệp, ứng dụng công nghệ số phục vụ nông dân; nghiên cứu, hợp tác, đào tạo, chuyển giao công nghệ số…

Trong khuôn khổ hội thảo, các chuyên gia, nhà khoa học đã tập trung trao đổi, thảo luận về thực trạng, cũng như thách thức và triển vọng của việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp tại Việt Nam hiện nay. Bên cạnh đó, đại diện một số doanh nghiệp cũng chia sẻ những bài học kinh nghiệm về thực tiễn ứng dụng AI vào trong hoạt động sản xuất, như ứng dụng AI. AI đang từng ngày làm thay đổi lĩnh vực nông nghiệp ở nước ra, dù việc ứng dụng công nghệ AI tại Việt Nam đang trong những bước đầu và còn khá mới mẻ nhưng đã thu hút được sự quan tâm của Chính phủ cũng như các doanh nghiệp sản xuất. AI trong nông nghiệp giúp cho các quy trình sản xuất được tự động hóa và tối ưu hóa, từ việc dự báo thời tiết, đến giám sát sức khỏe của cây trồng và động vật, quản lý đàn gia súc và cải thiện chất lượng sản phẩm.

Theo Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, ứng dụng của AI trong nông nghiệp hỗ trợ cho các quy trình sản xuất tự động hóa và tối ưu hóa, giúp nông dân tăng cường năng suất và giảm chi phí sản xuất. AI giúp nông dân dự đoán và phòng tránh các rủi ro từ khí hậu đến dịch bệnh. Nó cũng đồng nghĩa với việc giảm thiểu thuốc phân bón và thuốc trừ sâu, giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. 

AI được sử dụng để phân tích, dự đoán xu hướng. Các mô hình cụ thế, các mô hình máy học sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo thời tiết trong tương lai. Các thuật toán học máy như mạng nơ-ron và thuật toán học sâu được sử dụng để phân tích hàng trăm ngàn biến số trong dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và áp suất khí quyển. Nhờ sử dụng dữ liệu thời tiết lịch sử, các mô hình có thể xuất hiện xu hướng và đưa ra các dự đoán thời tiết trong tương lai.

Đối với mô hình hóa tài nguyên nước, AI được sử dụng để phân tích dữ liệu về nhu cầu sử dụng cũng như khả năng cung cấp nước trong một khu vực. Mô hình học này phân tích dữ liệu về nhu cầu sử dụng nước. Từ đó, đưa ra dự đoán về nhu cầu nước trong tương lai. Ngoài ra, khả năng cung cấp nước trong tương lai cũng sẽ được mô hình này thể hiện.

Việc sử dụng AI cũng nhằm giám sát sức khỏe cây trồng và phát hiện bệnh tật bằng cách phân tích hình ảnh, dữ liệu cảm biến từ cây trồng để đưa ra dự đoán chính xác. Ứng dụng phổ biển nhất có thể nói đến là thuật toán học sâu như mạng nơ-ron tích chập (CNN), sử dụng để phân tích hình ảnh và phát hiện các dấu hiệu của bệnh tật trên lá cây và quả trái.

Ngoài ra, cảm biến IoT sử dụng để thu thập dữ liệu từ độ ẩm đất, nhiệt độ, độ ẩm không khí và mức độ ánh sáng. Nhờ đó, đưa ra được dự đoán về sức khỏe của cây trồng và phát hiện bệnh tật (ví dụ như các triệu chứng bệnh tật vi khuẩn và nấm).

P.A.T (Tổng hợp)