AI có thắng nông dân ở “trận đấu” cấy trên 66,7ha lúa ở Tứ Xuyên, Trung Quốc?
Dưới nắng vàng cuối hạ, những cánh đồng lúa xanh mướt tại "vựa lúa Tianfu" ở Tứ Xuyên (Tây Nam Trung Quốc) đang là nơi diễn ra một cuộc thử nghiệm nông nghiệp đầy thú vị giữa trí tuệ nhân tạo và kinh nghiệm canh tác được đúc kết qua hàng thế kỷ của những người nông dân.
Tại khu vực trình diễn nông nghiệp cốt lõi "vựa lúa Tianfu" thuộc thành phố Sùng Châu (Chongzhou), tỉnh Tứ Xuyên, Trung Quốc cuộc thi trồng lúa ứng dụng AI đang bước sang tuần thứ ba. Trong suốt quá trình diễn ra, ban tổ chức liên tục đối mặt với một câu hỏi lớn: Máy học liệu có thể vượt qua kinh nghiệm canh tác lâu đời của nhà nông?
Cuộc thi kéo dài từ ngày 15/5 đến 30/9, quy tụ 6 đội nông dân canh tác theo phương pháp truyền thống và 4 nhóm ứng dụng AI, cùng cạnh tranh trên tổng diện tích 1.000 mẫu Trung Quốc (tương đương 66,7 ha) đất nông nghiệp màu mỡ của Tứ Xuyên. Cuộc "đối đầu" giữa truyền thống và công nghệ này được xem là một góc nhìn thu nhỏ về hành trình xây dựng nền nông nghiệp thông minh của Trung Quốc.
Nông nghiệp thông minh Trung Quốc: Mạng lưới dữ liệu "trời, đất, không gian"
Trên những cánh đồng gắn đầy cảm biến đa phổ và cột quan trắc chạy bằng năng lượng mặt trời, các đội ứng dụng AI sử dụng một hệ thống mạng dữ liệu "trời, đất, không gian" do Viện Nông nghiệp Đô thị thuộc Viện Khoa học Nông nghiệp Trung Quốc (CAAS) phát triển.
Hệ thống này giám sát liên tục sức khỏe cây trồng, tình trạng đất và hoạt động của sâu bệnh theo thời gian thực, sau đó truyền dữ liệu lên nền tảng AI trên đám mây để đưa ra chiến lược canh tác phù hợp.
Bà Gao Ying, thí sinh đến từ hợp tác xã đất đai Qingqiao ở Sùng Châu, cách thủ phủ Thành Đô khoảng 50 km, cho biết đội của bà gồm khoảng 10 thành viên và dự kiến canh tác thử nghiệm trên diện tích 100 mẫu trong năm nay.
Theo bà, lợi thế của canh tác ứng dụng AI so với phương pháp truyền thống nằm ở khả năng truyền đạt nhanh chóng kiến thức và kỹ năng sản xuất nông nghiệp thiết yếu, đồng thời có thể đưa ra phản hồi mang tính xây dựng khi được yêu cầu.
Theo lịch trình sự kiện, giai đoạn cấy lúa diễn ra từ ngày 15 đến 30/5, trong thời gian này hệ thống AI sẽ bắt đầu quá trình giám sát thông minh. Việc phân tích và đánh giá dữ liệu giữa kỳ diễn ra vào ngày 15/7, tiếp theo là đánh giá năng suất và chất lượng vào tháng 9.
Bài học từ mùa vụ đầu tiên
Đây không phải lần đầu bà Gao tham gia cuộc thi này. Mùa giải đầu tiên năm ngoái đã mang đến một "cú tỉnh giấc" thực tế cho các đội ứng dụng AI. Hệ thống AI do CAAS phát triển, hướng dẫn nông dân mới vào nghề như bà Gao canh tác trên diện tích 100 mẫu, chỉ về đích ở vị trí thứ 7 trong tổng số 9 đội, tuy vượt qua được 2 đội nông dân truyền thống nhưng vẫn thua kém những người trồng lúa kỳ cựu.
Cụ thể, về năng suất, nhóm ứng dụng AI đạt trung bình 516 kg/mẫu, xếp thứ 8. Về chất lượng, nhóm này xếp thứ 6 ở cả tỷ lệ gạo xay xát nguyên hạt và tỷ lệ hạt bạc bụng, xếp thứ 7 về độ bạc bụng của hạt gạo.
Ban Tổ chức cho biết nhóm ứng dụng AI sử dụng giống lúa Qianxiangyou 956 và đạt 88% tiêu chuẩn năng suất đề ra, một kết quả được giới chuyên gia đánh giá là "đáng khích lệ". Tuy nhiên, việc chỉ về đích ở vị trí thứ 7 cho thấy AI vẫn gặp khó khăn trong việc tái hiện khả năng thích ứng linh hoạt của con người.
Ông Wang Nan, nhà khoa học trưởng phụ trách chiến lược và quy hoạch phát triển nông nghiệp đô thị tại Viện Nông nghiệp Đô thị (CAAS), đơn vị phát triển hệ thống ra quyết định nói trên, nhận định: "AI cũng cần được huấn luyện thực địa".
"Trong giai đoạn đầu phát triển thuật toán AI, dữ liệu của chúng tôi còn rời rạc, nhưng hiện nay chúng tôi đã xây dựng được một bộ dữ liệu tương đối đầy đủ", ông Wang cho biết. Bộ dữ liệu này bao trùm toàn bộ quá trình sinh trưởng của cây lúa, bao gồm thời gian canh tác, hình ảnh sinh trưởng của cây trồng cùng các dữ liệu khí hậu và độ ẩm đất liên quan.
Ông cho biết thêm, khi bộ dữ liệu ngày càng mở rộng, cả độ chính xác trong ra quyết định lẫn năng lực phân tích của AI cũng được cải thiện, giúp nông dân đưa ra đánh giá chuẩn xác hơn về các khâu canh tác quan trọng như bón phân và làm cỏ.
Tuy vậy, công nghệ này vẫn còn những giới hạn nhất định. Các chuyên gia cho biết dù AI thu thập dữ liệu qua camera và cảm biến lắp đặt tại ruộng, khả năng cảm nhận môi trường của hệ thống, đặc biệt là qua ảnh vệ tinh, vẫn chưa phát huy hiệu quả như kỳ vọng trong thực tế ứng dụng. Bên cạnh đó, việc kết hợp công nghệ AI với tập quán canh tác truyền thống cũng cần thời gian để xây dựng lòng tin và quy trình phối hợp giữa AI và nông dân.
"Điểm mạnh của AI là khả năng xử lý tới 10.000 điểm dữ liệu mỗi mẫu ruộng từ mạng lưới giám sát của chúng tôi, nhưng để biến những dữ liệu đó thành hành động thực tế trên đồng ruộng thì cần sự phối hợp sâu hơn giữa nông dân và thuật toán", ông Wang chia sẻ.
Theo ông, tỷ lệ nông dân làm theo khuyến nghị của AI trong năm ngoái đạt 73%, trong đó khâu xác định thời điểm phòng trừ sâu bệnh vẫn là điểm khó khăn nhất. "Năm nay, chúng tôi đặt mục tiêu nâng tỷ lệ đồng thuận giữa khuyến nghị của AI và hành động của nông dân lên trên 80%", ông nói.
Hướng đi kết hợp giữa con người và công nghệ
Thay vì coi đây là cuộc đối đầu "người và máy", BTC nhấn mạnh tinh thần hợp tác, cộng hưởng. "Trí tuệ nhân tạo là công cụ hỗ trợ chứ không thay thế lao động con người. Mục tiêu của chúng tôi là tăng cường hỗ trợ cho người sản xuất và người ra quyết định ở khu vực đô thị thông qua việc nâng cấp năng lực tính toán", ông Wang nói.
Ông cũng chỉ ra rằng dù nguồn lực công nghệ nông nghiệp hiện khá dồi dào, nhưng các hộ nông dân quy mô nhỏ vẫn chủ yếu dựa vào tập quán canh tác truyền thống, đồng thời phải đối mặt với tình trạng già hóa dân số và khoảng cách trong việc ứng dụng công nghệ. "Nhu cầu về một hệ thống hỗ trợ tri thức bền vững đang trở nên cấp thiết", ông nhận định.
Ngoài ra, đặc thù đất đai phân tán và mô hình canh tác đa dạng ở khu vực đô thị khiến việc triển khai công nghệ nông nghiệp truyền thống gặp nhiều khó khăn hơn, đòi hỏi nông nghiệp đô thị cần những giải pháp hỗ trợ ra quyết định linh hoạt và mang tính địa phương hóa cao hơn, khác với mô hình sản xuất cà chua quy mô lớn, mang tính công nghiệp hóa tại Tân Cương (Tây Bắc Trung Quốc).
"Giá trị cốt lõi của hệ thống này nằm ở việc xây dựng cầu nối giữa các nhà phát triển công nghệ và nhu cầu thực tế của nông dân, vừa nâng cao chất lượng ra quyết định cho nông dân, vừa cung cấp dữ liệu hỗ trợ hoạch định chính sách công nghiệp cho chính quyền địa phương", ông Wang cho biết.
Hiệu quả của công nghệ đã bắt đầu thể hiện rõ. Tại thị trấn Longxing (Sùng Châu), các máy cấy thông minh cho thấy mức tăng hiệu suất 20% nhờ tính năng tự động quay đầu và tối ưu hóa mật độ trồng bằng AI.
Ông Liu Decheng, một nông dân kỳ cựu, tạm dừng tay điều chỉnh máy cấy dẫn đường bằng AI để kiểm tra cảnh báo sâu bệnh trên điện thoại. "Năm ngoái, hệ thống đã cảnh báo sâu đục thân ba ngày trước khi tôi tự phát hiện ra", ông thừa nhận, "nhưng hỗn hợp thuốc trừ sâu hữu cơ mà tôi tự pha lại hiệu quả hơn so với khuyến nghị dùng thuốc hóa học của hệ thống".
