Phát triển Trí tuệ: Cuộc Cách mạng Công nghệ Im lặng trong Nông nghiệp

Nông nghiệp là một trong những hoạt động lâu đời nhất của loài người – đến mức có thể nghĩ rằng không còn nhiều thay đổi cơ bản. Tuy nhiên, ngày nay, lĩnh vực nông nghiệp đang đứng trước một số thách thức lớn nhất của thế giới: từ biến đổi khí hậu đến sự dễ bị tổn thương của chuỗi cung ứng.

Chúng ta thường nghe nói về trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi y học hoặc ô tô, nhưng có thể chính trong những cánh đồng, trí tuệ nhân tạo sẽ đóng vai trò quan trọng nhất.

Hãy cùng khám phá những thách thức mà nông nghiệp đang phải đối mặt và cách công nghệ sáng tạo, đặc biệt là AI, giúp tìm ra những giải pháp quan trọng và không ngờ tới.

Thách thức #1 – Đói và Logistics

Dân số thế giới đang tăng, và số người cần được nuôi dưỡng cũng tăng theo. Tuy nhiên, vấn đề đói mà chúng ta thường nghe nói không phải lúc nào cũng do thiếu thức ăn. Theo Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp của Liên Hợp Quốc (FAO), thế giới sản xuất đủ thức ăn mỗi năm để nuôi hơn 10 tỷ người, mặc dù dân số toàn cầu chỉ khoảng 8 tỷ. Tuy nhiên, cứ 9 người thì có hơn 735 triệu người bị suy dinh dưỡng mạn tính.

Nguyên nhân gốc rễ? Logistics. Chúng ta biết cách trồng trọt, nhưng việc phân phối thức ăn một cách hiệu quả vẫn là một thách thức lớn. Ở một số khu vực, chi phí vận chuyển cao đến mức cấm; ở những khu vực khác, việc vận chuyển gần như không thể. Các cuộc xung đột vũ trang, sự không ổn định chính trị và sự thiếu cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, đường sá, kho hàng và chuỗi lạnh làm cho việc cung cấp thực phẩm trở nên phức tạp và tốn kém.

Vậy, vấn đề cốt lõi không phải là sản xuất thực phẩm bản thân, mà là làm thế nào để đưa thực phẩm từ trang trại đến bàn ăn.

Công nghệ AI hiện nay cung cấp các công cụ thực tế để vượt qua những khó khăn về hậu cần. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu – từ mô hình thời tiết và trạng thái cơ sở hạ tầng đến nhu cầu thị trường và nhân đạo khu vực – AI tối ưu hóa lộ trình giao hàng, dự báo rủi ro và giảm thiểu tổn thất dọc theo chuỗi cung ứng. Các đổi mới như bao bì kháng khuẩn, container thông minh theo dõi nhiệt độ và độ ẩm, và hệ thống lưu trữ lạnh năng lượng mặt trời cũng giúp kéo dài thời hạn sử dụng của thực phẩm dễ hỏng.

Thách thức #2 – An ninh Lương thực

An ninh lương thực là khả năng của một quốc gia cung cấp cho công dân của mình các nguồn cung cấp thực phẩm cần thiết, bất kể các yếu tố tự nhiên, chính trị hay kinh tế. Vấn đề này gắn liền với logistics. Ngày nay, theo nhiều nguồn tin, hàng chục quốc gia trên thế giới phụ thuộc vào nhập khẩu để có thực phẩm chủ yếu.

Một ví dụ đơn giản nhưng nói lên vấn đề là quả bơ, một loại cây ưa ấm thường được trồng ở Mỹ Latinh, đặc biệt là Mexico, chiếm hơn 30% xuất khẩu quả bơ trên thế giới. Liệu các quốc gia có khí hậu khác biệt như Canada hoặc Phần Lan có thể trồng bơ thành công với quy mô thương mại? Câu trả lời nằm trong công nghệ, và quan trọng nhất, trí tuệ nhân tạo.

AI không thay đổi khí hậu hay “hủy bỏ mùa đông”, nhưng nó là một công cụ mạnh mẽ trong tay nông dân, kỹ sư và nhà sinh học. Nó giúp tìm ra các giải pháp tối ưu – từ thiết kế nhà kính hiệu quả đến thích nghi cây trồng với khí hậu địa phương.

Một số ví dụ bao gồm:

• Thích nghi di truyền: Hệ thống AI như AlphaFold tăng tốc phân tích cấu trúc protein và bộ gen cây trồng. Điều này cho phép các nhà khoa học xác định và chỉnh sửa các gen chịu trách nhiệm về khả năng chịu lạnh, kháng bệnh hoặc khả năng chống côn trùng. Những gì từng mất nhiều năm nay chỉ mất vài tháng hoặc thậm chí vài tuần.
• Hệ thống nhà kính thông minh: Mô hình AI mô hình hóa vi khí hậu cần thiết cho từng loại cây trồng, chọn vật liệu có cách nhiệt lý tưởng và tính toán ánh sáng, sưởi, tưới tiêu và thông gió tối ưu. Những công nghệ này hỗ trợ nông nghiệp nhà kính sản xuất với hiệu suất cao ở các vùng khí hậu khắc nghiệt, thậm chí ở vùng Bắc Cực.

Có lẽ biên giới đầy tham vọng nhất mà AI mở ra là tạo ra các loại cây trồng thay thế có thể thay thế các loại thực phẩm phổ biến như quả bơ. Câu chuyện về quả bơ minh họa cho cách các xu hướng văn hóa, như cơn sốt sushi những năm 1990, nơi quả này trở thành một thành phần quan trọng, có thể biến một sản phẩm đặc sản thành một hiện tượng toàn cầu. Một sự chuyển đổi tương tự có thể xảy ra với một loại trái cây hoặc rau quả mới được thiết kế bởi AI, lý tưởng cho việc trồng trọt ở một quốc gia nhất định. Bằng cách phân tích xu hướng tiêu dùng, sở thích về vị, hồ sơ dinh dưỡng và hậu cần, các đổi mới có thể giúp phát triển hoàn toàn các “siêu thực phẩm” về mặt sinh học và từ góc độ thị trường.

Thách thức #3 – Sản xuất Hàng loạt

Không giống như sản xuất công nghiệp, nơi đầu ra có thể được dự báo tương đối chính xác, dù đó là ô tô hay đồ chơi nhựa, nông nghiệp vẫn dễ bị tổn thương bởi nhiều yếu tố không thể dự đoán. Một loại virus, một loại côn trùng không mong muốn hoặc phân bón chất lượng kém có thể tiêu diệt một vụ mùa chỉ trong vài ngày. Một bệnh có thể bắt đầu trong một nhà kính và nhanh chóng lan sang các nhà kính lân cận; một nông dân có thể vô tình mang nhiễm bệnh chỉ bằng cách di chuyển giữa các lô đất. Những rủi ro này tăng lên trong môi trường sản xuất hàng loạt, nơi quy mô lớn làm cho việc giám sát của con người gần như không thể.

Càng lớn, trang trại càng có nhiều rủi ro và kiểm soát càng khó. Phân bón, đất, thuốc trừ sâu và vật tư thú y thường được lấy từ nhiều nhà cung cấp, đôi khi từ nước ngoài, đòi hỏi sự phối hợp hậu cần phức tạp và mang rủi ro ô nhiễm hoặc nhiễm bệnh. Đồng thời, nông dân phải đối mặt với các quy định môi trường và pháp lý nghiêm ngặt: việc sử dụng hóa chất được quy định chặt chẽ để ngăn ngừa ô nhiễm không khí, nước và đất. Ví dụ, Liên minh Châu Âu đã thắt chặt các quy định về thuốc trừ sâu, và các quốc gia OECD đang có xu hướng giảm sử dụng hóa chất nông nghiệp ít nhất 30% vào năm 2030.

Trong sản xuất nông nghiệp quy mô lớn, lao động thủ công và việc ra quyết định trực giác trở nên không hiệu quả. Số lượng quá lớn để quản lý bằng tay, và chi phí của sai lầm quá cao. Việc phân bổ tài nguyên – phân bón, nước, hóa chất – tại đúng nơi và đúng thời điểm là điều thiết yếu.

Làm thế nào đổi mới giúp trong vấn đề này?

• Nông nghiệp chính xác và ra quyết định: Công nghệ tiên tiến có thể quét đất bằng radar và hệ thống cảm biến từ xa. Thuật toán học máy phân tích dữ liệu về đất, thời tiết, vi khí hậu và mức độ pH để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên. Điều này có thể giảm việc sử dụng phân bón và nước từ 20-40%. Các mô hình thời tiết进一步 tăng cường phân tích này bằng cách dự báo mô hình thời tiết dựa trên chuyển động của khí quyển. Ví dụ, một cơn bão bụi từ châu Phi có thể thay đổi nội dung khoáng chất của đất, trong khi khối không khí từ châu Âu có thể ảnh hưởng đến độ axit của nó. Dựa trên dữ liệu, dự báo chính xác và khuyến cáo nông nghiệp được tạo ra để hỗ trợ việc ra quyết định.
• Chẩn đoán sớm và phòng ngừa: AI xác định các mẫu trong các vấn đề mới nổi và dự đoán chúng từ lâu trước khi chúng trở nên quan trọng. Bằng cách học hỏi từ dữ liệu về vật tư, điều trị và sản lượng, AI có thể đề xuất can thiệp trước khi nông dân thậm chí cảm nhận được một mối đe dọa. Ví dụ, Keymakr đã cung cấp dịch vụ chú thích cho các công ty khoa học dữ liệu đang phát triển các giải pháp tầm nhìn máy tính cho phát hiện sâu bệnh. Chúng tôi đã giúp chuẩn bị các tập dữ liệu được chú thích chuyên nghiệp để cải thiện hệ thống cảnh báo sớm và cho phép can thiệp chính xác và kịp thời để bảo vệ cây trồng với quy mô lớn.

Tương lai của Công nghệ: Nơi Sông Đổi mới Chảy

Nếu chúng ta tưởng tượng tiến bộ công nghệ như một dòng sông chảy từ núi đến đại dương, một điều trở nên rõ ràng: đổi mới không xảy ra trong chân không. Nó chảy về những khu vực mà nó có thể phá vỡ dễ dàng hơn – nơi có nhu cầu thực sự, mô hình kinh doanh rõ ràng và lợi nhuận kinh tế. Ngày nay, nông nghiệp cung cấp một số hướng đầy hứa hẹn như vậy.

Phân tích Dự báo

Khả năng dự báo sản lượng, sự bùng phát của bệnh, thay đổi khí hậu và nhu cầu của cây trồng bằng cách sử dụng dữ liệu lớn là điều cần thiết. AI đã giúp nông dân xác định khi nào và ở đâu nên trồng, làm thế nào để tưới, và khi nào nên bón phân, sử dụng mô hình thời tiết, hình ảnh vệ tinh và dữ liệu cảm biến. Công nghệ này là một trong những công nghệ phát triển nhanh nhất trong không gian ag-tech.

Nông nghiệp Thẳng đứng

Một thời được coi là tương lai, nông nghiệp thẳng đứng hoặc “tháp Babylon” bây giờ là hiện thực. Tại Singapore, Nhật Bản, UAE và Hà Lan, hàng chục trang trại thẳng đứng sản xuất rau, dưa, dâu tây và thậm chí cả thức ăn chăn nuôi bằng hệ thống nhiều tầng. Nhu cầu về các giải pháp như vậy đặc biệt mạnh ở các thành phố lớn nơi đất đai hạn chế. Các trang trại lợn cao tầng, hệ thống khí sinh học và nhà kính tự động cho phép sản xuất thực phẩm với năng suất lên đến 10 lần mỗi mét vuông, đồng thời tiết kiệm nước và năng lượng. Ví dụ, vào năm 2023, Trung Quốc đã ra mắt trang trại lợn tự động 26 tầng đầu tiên trên thế giới, nơi mọi thứ từ cho ăn đến quản lý chất thải đều được cơ giới hóa hoàn toàn.

Chăn nuôi Thế hệ Mới

Hai xu hướng chính đang thay đổi nông nghiệp chăn nuôi. Thứ nhất là tự động hóa nông nghiệp truyền thống thông qua hệ thống cho ăn thông minh, giám sát sức khỏe động vật dựa trên AI và hệ thống kiểm soát khí hậu. Thứ hai là sự gia tăng của protein thay thế. Sự quan tâm đến thịt nuôi trong phòng thí nghiệm, mycoprotein (được chiết xuất từ nấm) và protein dựa trên côn trùng đang tăng lên. Những đổi mới này không chỉ bền vững hơn mà còn có thể giải quyết một loạt các vấn đề về đạo đức.

Và cuối cùng, tôi muốn nhắc đến… ong, những loài thụ phấn độc nhất và không thể thay thế. Dân số ong toàn cầu đã giảm khoảng 35 phần trăm mỗi năm. Dữ liệu này đặt ra một mối đe dọa nghiêm trọng đối với an ninh lương thực và thực phẩm toàn cầu. Theo Dự án Ong Thế giới, khoảng 75 phần trăm cây trồng trên thế giới phụ thuộc vào ong, ít nhất là một phần.

Tôi đã ngạc nhiên khi biết rằng chúng ta vẫn chưa phát triển một phương pháp thụ phấn nhân tạo có hiệu quả như ong. Các robot cầm chổi, như được sử dụng ở Trung Quốc, chỉ có thể bắt chước một phần nhỏ những gì ong tự nhiên có thể làm. Sự phức tạp và hiệu quả của thụ phấn tự nhiên là một thách thức lớn và yêu cầu đối với công nghệ hiện đại.

Nếu tôi bắt đầu một dự án mới ngày hôm nay, tôi sẽ đầu tư vào nuôi ong. Nhưng đó là một lĩnh vực khó khăn – ong là những sinh vật tinh vi đòi hỏi sự chăm sóc đặc biệt. Chúng thường kháng lại việc nhân giống trong điều kiện nuôi nhốt và dễ bị tổn thương bởi nhiều mối đe dọa môi trường. Đó là lý do tại sao các công nghệ nhằm bảo tồn và nhân giống ong có thể phát triển từ một hoạt động đặc biệt thành một phần quan trọng của an ninh lương thực toàn cầu.