Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, nông nghiệp không còn chỉ là đất, nước và ánh sáng mặt trời. Với sự ra đời của trí tuệ nhân tạo Generative AI, nông nghiệp đang trở nên thông minh hơn, hiệu quả hơn và ngày càng dựa trên dữ liệu. Từ việc dự đoán năng suất cây trồng với độ chính xác chưa từng có đến việc phát triển các giống cây trồng kháng bệnh, Generative AI cho phép nông dân đưa ra quyết định chính xác để tối ưu hóa năng suất và sử dụng tài nguyên. Bài viết này xem xét cách Generative AI đang thay đổi ngành nông nghiệp, xem xét tác động của nó đối với các phương thức canh tác truyền thống và tiềm năng của nó trong tương lai.
Tìm hiểu về Generative AI
Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo được thiết kế để tạo ra nội dung mới — cho dù đó là văn bản, hình ảnh hay mô hình dự đoán — dựa trên các mẫu và ví dụ mà nó đã học được từ dữ liệu hiện có. Không giống như AI truyền thống, tập trung vào việc nhận dạng các mẫu hoặc đưa ra dự đoán, Generative AI tạo ra các đầu ra ban đầu bắt chước chặt chẽ dữ liệu mà nó được đào tạo. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để nâng cao khả năng ra quyết định và thúc đẩy đổi mới. Một tính năng chính của Generative AI là tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng các ứng dụng AI mà không cần nhiều dữ liệu đào tạo được gắn nhãn. Tính năng này đặc biệt có lợi trong các lĩnh vực như nông nghiệp, nơi việc có được dữ liệu đào tạo được gắn nhãn có thể là một thách thức và tốn kém.
Việc phát triển các mô hình Generative AI bao gồm hai bước chính: đào tạo trước và tinh chỉnh. Trong giai đoạn đào tạo trước, mô hình được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu để tìm hiểu các mẫu chung. Quá trình này thiết lập một mô hình “nền tảng” với kiến thức rộng và linh hoạt. Trong giai đoạn thứ hai, mô hình được đào tạo trước được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể bằng cách đào tạo nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, tập trung hơn có liên quan đến ứng dụng dự định, chẳng hạn như phát hiện bệnh cây trồng. Những cách sử dụng có mục tiêu của Generative AI được gọi là các ứng dụng hạ nguồn. Cách tiếp cận này cho phép mô hình thực hiện các tác vụ chuyên biệt một cách hiệu quả đồng thời tận dụng sự hiểu biết rộng rãi có được trong quá trình đào tạo trước.
Cách Generative AI đang thay đổi ngành nông nghiệp
Trong phần này, chúng ta khám phá các ứng dụng hạ nguồn khác nhau của Generative AI trong nông nghiệp.
Generative AI như một trợ lý kỹ sư nông học: Một trong những vấn đề đang diễn ra trong nông nghiệp là thiếu kỹ sư nông học có trình độ, những người có thể đưa ra lời khuyên của chuyên gia về sản xuất và bảo vệ cây trồng. Giải quyết thách thức này, Generative AI có thể đóng vai trò như một trợ lý kỹ sư nông học bằng cách cung cấp cho nông dân lời khuyên của chuyên gia ngay lập tức thông qua chatbot. Trong bối cảnh này, một nghiên cứu gần đây của Microsoft đã đánh giá cách các mô hình Generative AI, như GPT-4, thực hiện các câu hỏi liên quan đến nông nghiệp từ các kỳ thi chứng chỉ ở Brazil, Ấn Độ và Hoa Kỳ. Kết quả rất đáng khích lệ, cho thấy khả năng xử lý kiến thức dành riêng cho miền một cách hiệu quả của GPT-4. Tuy nhiên, việc điều chỉnh các mô hình này cho dữ liệu địa phương, chuyên biệt vẫn là một thách thức. Microsoft Research đã thử nghiệm hai phương pháp — tinh chỉnh, đào tạo các mô hình trên dữ liệu cụ thể và Tạo tăng cường truy xuất (RAG), giúp cải thiện phản hồi bằng cách truy xuất các tài liệu có liên quan, báo cáo những lợi thế tương đối này.
Generative AI để giải quyết tình trạng khan hiếm dữ liệu trong nông nghiệp: Một thách thức chính khác trong việc áp dụng AI vào nông nghiệp là tình trạng thiếu dữ liệu đào tạo được gắn nhãn, điều này rất quan trọng để xây dựng các mô hình hiệu quả. Trong nông nghiệp, nơi việc dán nhãn dữ liệu có thể tốn nhiều công sức và tốn kém, Generative AI mang đến một con đường đầy hứa hẹn. Generative AI nổi bật với khả năng làm việc với lượng lớn dữ liệu lịch sử chưa được gắn nhãn, học các mẫu chung cho phép nó đưa ra dự đoán chính xác chỉ với một số lượng nhỏ ví dụ được gắn nhãn. Ngoài ra, nó có thể tạo dữ liệu đào tạo tổng hợp, giúp lấp đầy khoảng trống nơi dữ liệu khan hiếm. Bằng cách giải quyết những thách thức về dữ liệu này, Generative AI giúp cải thiện hiệu suất của AI trong nông nghiệp.
Canh tác chính xác: Generative AI đang thay đổi canh tác chính xác bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn như hình ảnh vệ tinh, cảm biến đất và dự báo thời tiết. Nó giúp dự đoán năng suất cây trồng, tự động hóa thu hoạch trái cây, quản lý vật nuôi và tối ưu hóa tưới tiêu. Những hiểu biết sâu sắc này cho phép nông dân đưa ra quyết định tốt hơn, cải thiện sức khỏe và năng suất cây trồng đồng thời sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn. Cách tiếp cận này không chỉ làm tăng năng suất mà còn hỗ trợ canh tác bền vững bằng cách giảm thiểu chất thải và tác động đến môi trường.
Generative AI để phát hiện bệnh: Phát hiện kịp thời sâu bệnh, dịch bệnh và thiếu dinh dưỡng là rất quan trọng để bảo vệ cây trồng và giảm thiểu thiệt hại. Generative AI sử dụng nhận dạng hình ảnh tiên tiến và phân tích mẫu để xác định các dấu hiệu ban đầu của những vấn đề này. Bằng cách phát hiện sớm các vấn đề, nông dân có thể thực hiện các hành động có mục tiêu, giảm nhu cầu sử dụng thuốc trừ sâu phổ rộng và giảm thiểu tác động đến môi trường. Sự tích hợp AI này trong nông nghiệp giúp tăng cường cả tính bền vững và năng suất.
Cách tối đa hóa tác động của Generative AI trong nông nghiệp
Mặc dù các ứng dụng hiện tại cho thấy Generative AI có tiềm năng trong nông nghiệp, nhưng việc tận dụng tối đa công nghệ này đòi hỏi phải phát triển các mô hình Generative AI chuyên biệt cho lĩnh vực này. Các mô hình này có thể hiểu rõ hơn về các sắc thái của canh tác, dẫn đến kết quả chính xác và hữu ích hơn so với các mô hình đa năng. Chúng cũng thích ứng hiệu quả hơn với các phương thức và điều kiện canh tác khác nhau. Tuy nhiên, việc tạo ra các mô hình này liên quan đến việc thu thập một lượng lớn dữ liệu nông nghiệp đa dạng — chẳng hạn như hình ảnh cây trồng và sâu bệnh, dữ liệu thời tiết và âm thanh của côn trùng — và thử nghiệm các phương pháp đào tạo trước khác nhau. Mặc dù đã đạt được tiến bộ, nhưng vẫn còn rất nhiều việc phải làm để xây dựng các mô hình Generative AI hiệu quả cho nông nghiệp. Một số trường hợp sử dụng tiềm năng của Generative AI cho nông nghiệp được đề cập dưới đây.
Trường hợp sử dụng tiềm năng
Một mô hình Generative AI chuyên biệt cho nông nghiệp có thể mở ra một số cơ hội mới trong lĩnh vực này. Một số trường hợp sử dụng chính bao gồm:
Quản lý cây trồng thông minh: Trong nông nghiệp, quản lý cây trồng thông minh là một lĩnh vực đang phát triển tích hợp AI, IoT và dữ liệu lớn để tăng cường các công việc như theo dõi sinh trưởng cây trồng, phát hiện bệnh, theo dõi năng suất và thu hoạch. Việc phát triển các thuật toán quản lý cây trồng chính xác là một thách thức do các loại cây trồng đa dạng, biến số môi trường và bộ dữ liệu hạn chế, thường yêu cầu tích hợp các nguồn dữ liệu khác nhau như hình ảnh vệ tinh, cảm biến đất và xu hướng thị trường. Các mô hình Generative AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu đa miền, mở rộng mang đến một giải pháp đầy hứa hẹn, vì chúng có thể được tinh chỉnh với các ví dụ tối thiểu cho các ứng dụng khác nhau. Ngoài ra, Generative AI đa phương thức tích hợp dữ liệu hình ảnh, văn bản và đôi khi là dữ liệu âm thanh, cung cấp cách tiếp cận phân tích toàn diện, rất có giá trị để hiểu các tình huống nông nghiệp phức tạp, đặc biệt là trong quản lý cây trồng chính xác.
Tạo giống cây trồng tự động: Generative AI chuyên biệt có thể biến đổi chọn tạo giống cây trồng bằng cách tạo ra các giống cây trồng mới thông qua việc khám phá các tổ hợp di truyền. Bằng cách phân tích dữ liệu về các đặc điểm như khả năng chống hạn và tốc độ tăng trưởng, AI tạo ra các bản thiết kế di truyền sáng tạo và dự đoán hiệu suất của chúng trong các môi trường khác nhau. Điều này giúp xác định nhanh chóng các tổ hợp di truyền đầy hứa hẹn, định hướng các chương trình nhân giống và đẩy nhanh việc phát triển các loại cây trồng được tối ưu hóa. Cách tiếp cận này giúp nông dân thích ứng với điều kiện thay đổi và nhu cầu thị trường hiệu quả hơn.
Chăn nuôi thông minh: Chăn nuôi thông minh tận dụng IoT, AI và các công nghệ kiểm soát tiên tiến để tự động hóa các công việc thiết yếu như cung cấp thức ăn và nước uống, thu gom trứng, theo dõi hoạt động và quản lý môi trường. Cách tiếp cận này nhằm mục đích tăng cường hiệu quả và cắt giảm chi phí lao động, bảo trì và vật liệu. Lĩnh vực này phải đối mặt với những thách thức do nhu cầu về chuyên môn trong nhiều lĩnh vực và công việc cần nhiều lao động. Generative AI có thể giải quyết những thách thức này bằng cách tích hợp dữ liệu đa phương thức mở rộng và kiến thức đa lĩnh vực, giúp hợp lý hóa việc ra quyết định và tự động hóa quản lý vật nuôi.
Robot nông nghiệp: Robot nông nghiệp đang biến đổi ngành nông nghiệp hiện đại bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ như trồng trọt, làm cỏ, thu hoạch và theo dõi sức khỏe cây trồng. Robot được hướng dẫn bằng AI có thể loại bỏ cỏ dại một cách chính xác và máy bay không người lái với cảm biến tiên tiến có thể phát hiện sớm bệnh và sâu bệnh, giảm thiểu thiệt hại về năng suất. Việc phát triển các robot này đòi hỏi chuyên môn về robot, AI, khoa học thực vật, khoa học môi trường và phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu phức tạp từ các nguồn khác nhau. Generative AI cung cấp một giải pháp đầy hứa hẹn để tự động hóa các nhiệm vụ khác nhau của robot nông nghiệp bằng cách cung cấp khả năng kiểm soát, dự đoán và tầm nhìn tiên tiến.
Kết luận
Generative AI đang định hình lại ngành nông nghiệp với các giải pháp thông minh hơn, dựa trên dữ liệu, giúp cải thiện hiệu quả và tính bền vững. Bằng cách tăng cường dự đoán năng suất cây trồng, phát hiện bệnh và chọn tạo giống cây trồng, công nghệ này đang thay đổi các phương thức canh tác truyền thống. Mặc dù các ứng dụng hiện tại rất hứa hẹn, nhưng tiềm năng thực sự nằm ở việc phát triển các mô hình AI chuyên biệt được điều chỉnh theo nhu cầu riêng của nông nghiệp. Khi chúng ta tinh chỉnh các mô hình này và tích hợp dữ liệu đa dạng, chúng ta có thể mở ra những cơ hội mới để giúp nông dân tối ưu hóa thực hành của họ và điều hướng tốt hơn những thách thức của canh tác hiện đại.
