Giải thưởng VinFuture 2022: Công nghệ AI có thể làm gì cho lĩnh vực Nông nghiệp và Nông nghiệp thông minh?

Giáo sư Ermias Kebreab - Giáo sư Khoa học Động vật tại Đại học California, Davis - Thành viên Hội đồng Sơ khảo VinFuture, điều phối chủ đề: "Nông nghiệp bền vững trong bình thường mới".

Theo Giáo sư Ermias Kebreab, giải pháp chống lại các biến đổi tiêu cực của biến đổi khí hậu cần giải quyết. Như thỏa thuận Paris, nếu không hạn chế 1,5 độ tới năm 2050 thì chúng ta phải đối mặt với hệ lụy tiêu cực như mưa lũ thất thường, cháy rừng, nước biển đóng băng. 

Chúng ta đã thấy trận lụt kinh hoàng tại Pakistan, nhiều nguồn gây gại mới cho nông nghiệp. Vì vậy con người cần học cách thích ứng. Có một số cách để xây dựng Nông nghiệp thích ứng. 

Mở đầu, GS Pamela Ronald - Giáo sư tại Khoa Bệnh học Thực vật & Trung tâm Bộ Gen tại Đại học California, nói: "Biến đổi khí hậu đang gây ra nhiều thách thức trên toàn cầu. Ở Nam Á và Đông Nam Á, theo dự đoán, ngập úng sẽ gây ảnh hưởng lớn người nông dân, gây thất thoát 4 triệu tấn lúa, ảnh hưởng an ninh lương thực.

Các nhà nghiên cứu tại Viện nghiên cứu lúa gạo quốc tế IRRI đã tìm cách tạo ra các giống lúa chịu ngập tốt, trong khoảng gian 2 tuần, trong khi giống khác chỉ chịu 3 ngày. Nếu không có công nghệ thì không cô lập và mang được các bộ gen tốt tốt vào giống lúa mới".

Vậy ai hưởng lợi từ công nghệ? Nghiên cứu ở Đông Ấn Độ nghiên cứu 120 ngôi làng, người dân có quyền lựa chọn giống lúa họ mong muốn, Swarna truyền thống hoặc Swarna có gen sub1. Tại Ấn Độ các vùng đất thấp thường xuyên bị ngập cũng là địa bàn sống của người nghèo, dễ bị tổn thương. Ông Emerick và đồng ghiệp phát hiện giống có gen sub1 có sản lượng cao hơn 45%, mang lại lợi ích nhiều hơn cho người dân. Nay ngập lụt xảy ra mùa màng không bị mất trắng nữa như trước nữa.

GS Pamela Ronald đi vào chi tiết: "Ngập ở ĐBSCL là vấn đề lớn và sản lượng cũng là điều được người nông dân quan tâm. Tôi biết ở Việt Nam có ứng dụng gen Sub1 đưa vào tùy địa phương. Đó là đột phá tốt. Khi ta mang tính trạng vào 1 loại cây trồng ở địa phương nhưng không làm thay đổi thị hiếu của địa phương như tính trạng về màu sắc là tốt.

Về gen khác ngoài chịu ngập còn cao và kháng bệnh thì ta cần xếp chồng các loại gen này lại với nhau để có giống lúa vừa tính chất giàu vitamin, chịu ngập, kháng sinh. Đây là điều chúng tôi và Viện Nghiên cứu lúa quốc tế hợp tác. Chúng tôi đã tới các cánh đồng ở Việt Nam, Bangladesh, với dữ liệu và các chuyên gia tài năng, chúng ta có thể tìm ra vấn đề được đề cập".

Công nghệ AI có thể làm gì cho lĩnh vực Nông nghiệp và Nông nghiệp thông minh?

GS Josse De Baerdemaeker - Giáo sư tại KU Leuven, Bỉ cho rằng để áp dụng AI trong nông nghiệp cần dữ liệu chất lượng. Dữ liệu yếu thì không hiệu quả.

"Trước hết, cảm biến cũng đòi hỏi thu thập dữ liệu chính xác. Một số cảm biến được khai thác từ vệ tinh, thiết bị bay không người lái hay gắn trên đồng ruộng. Vậy ta phải xác định chỉ số chung để có chất lượng DL chính xác", GS Josse De Baerdemaeker nói.

"Quan trọng nữa là sử dụng dữ liệu như thế nào? Bây giờ quy định ở nhiều nước đòi hỏi phải tuân thủ việc sử dụng. Ví dụ dữ liệu Nông dân tạo ra thì ai sử dụng, chuyển dịch đi đâu, doanh nghiệp có được sử dụng không, họ tạo ra nghiên cứu ứng dụng ra sao?".

GS Josse De Baerdemaeker tiếp tục: "Người nông dân ở nước Bỉ chúng tôi họ có các truyền thống canh tác, được đào tạo ra sao họ thống nhất cách làm trong cả khu vực rộng lớn. Người dân thuyết phục nhau để cùng dùng một hệ thống tính toán, cách quan sát theo dõi. Tức là người nông dân tương tác rất tốt, dù không có công nghệ. Họ là người sát đồng ruộng nhất, họ hiểu việc nếu dùng thuốc trừ sâu thì ảnh hưởng nghiêm trọng tới đất đai thổ nhưỡng của họ và họ sẽ không dùng nữa". 

Ở Việt Nam phần lớn hộ nông dân quy mô nhỏ, cơ sở hạ tầng sơ sài từ hệ thống tưới tiêu, nên rất khó để áp dụng AI khi áp dụng công nghệ cao vào hệ thống sơ sài thì rủi ro cao lắm vì người nông dân có thể làm mọi việc thủ công, ảnh hưởng thông tin đầu vào. Làm sao ta chính xác được?

GS Josse De Baerdemaeker cho rằng: "Tôi nghĩ hộ nông nhỏ như chia sẻ không có trang thiết bị thì việc đầu tiên là phải tập huấn nâng cao năng lực đã rồi ta mới trang bị cho họ và chỉ cho họ lợi ích.

Chính phủ cũng cần hoạt động khuyến nông hiệu quả. Ngoài ra khi ta có cơ sở dữ liệu ở các người nông dân tỉnh thành khác việc đã ứng dụng và thu nhập ra sao thì ta mới khuyến khích người khác được. Chúng ta cần dữ liệu chính xác, trên diện tích cụ thể, người nông dân cụ thể ở đâu, ứng dụng được lợi bao nhiêu tiền".

Vậy làm sao để công nghệ thiết bị bay không người lái hỗ trợ được áp dụng nông nghiệp chính xác? 

TS Van Schepler-Luu nói: "Tôi từng tới ĐBSCL ở Việt Nam, họ dùng drone quan trắc cánh đồng, ngoài trạm quan trắc cố định. Drone là nguồn dữ liệu di động để so sánh đối chiếu. Một vùng có sâu bệnh thì biết ngay thì thay vì phun cả cánh đồng ta phun vùng đó".