Trung Quốc đưa drone, AI vào giúp nông dân liệu có hiệu quả?
Từ cảm biến, drone đến AI, công nghệ đang được thử nghiệm và ứng dụng trong nông nghiệp Trung Quốc nhằm giúp nông dân theo dõi mùa vụ, phát hiện sâu bệnh và chuẩn bị sớm trước khi bão, giông mạnh xảy ra.
Tuy nhiên, chi phí thiết bị cao và khả năng tiếp cận không đồng đều vẫn là những trở ngại lớn nếu muốn đưa mô hình này đến với đông đảo nông hộ.
Nông trại ở Trung Quốc gần như không cần người vẫn có thể vận hành
Trên diện tích 67 ha tại Huệ Châu, tỉnh Quảng Đông, Trung Quốc, lúa, khoai tây và ngô vẫn được canh tác dù gần như không thấy bóng dáng người lao động trên những cánh đồng rộng lớn.
Đây là trang trại trình diễn do FN Holdings, một công ty công nghệ nông nghiệp có trụ sở tại Thâm Quyến, vận hành. Mô hình này cho thấy một hướng đi mà ngành nông nghiệp Trung Quốc có thể theo đuổi khi công nghệ ngày càng được đưa sâu vào quá trình sản xuất.
Tại trang trại, các cảm biến thu thập dữ liệu từ đồng ruộng, drone bay phía trên để kiểm tra cây trồng, trong khi AI hỗ trợ phân tích lượng thông tin thu được. Hệ thống tưới tiêu thậm chí có thể được điều khiển từ xa thông qua điện thoại.
Liu Lizhu, quản lí dự án của trang trại, cho biết ông có thể mở ứng dụng trên điện thoại, truy cập hệ thống nước và kích hoạt đúng van cần thiết. “Điều đó rất thuận tiện vì tôi không phải đi bộ 50 km để đến máy bơm nước. Tôi có thể mở nó ngay từ điện thoại”, ông nói.
Với những cánh đồng lúa rộng hàng chục hecta, việc kiểm tra thủ công từng khu vực không chỉ tốn nhân lực mà còn mất nhiều thời gian. Drone giúp khắc phục một phần hạn chế này bằng cách ghi lại hình ảnh từ trên cao, qua đó cho phép người quản lí quan sát tình trạng sinh trưởng của cây trồng cũng như phát hiện dấu hiệu sâu bệnh.
Hệ thống còn thu thập dữ liệu về thời tiết, đất, sâu bệnh và quá trình phát triển của cây. Theo Liu, drone dùng để phun thuốc có thể đạt hiệu quả cao hơn hàng chục lần so với phương pháp truyền thống, trong khi chỉ cần một người vận hành thiết bị.
Công nghệ cũng được cho là giúp tăng năng suất. Liu cho biết nhờ quản lí thông minh cùng việc kiểm soát nước và phân bón theo hướng khoa học, năng suất lúa tại trang trại có thể cao hơn phương thức canh tác truyền thống khoảng 5-10%.
Chuẩn bị trước khi bão đến thay vì chỉ khắc phục hậu quả
Giá trị của công nghệ càng rõ hơn trong hoàn cảnh Quảng Đông thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão. Khi bão Noul đổ bộ vào Huệ Châu vào cuối tháng 7, trang trại trình diễn đã bắt đầu chuẩn bị từ hai ngày trước. Công nhân gia cố hàng rào và các thiết bị, đồng thời khai thông những tuyến thoát nước nhằm hạn chế tác động của mưa lớn.
Sau khi bão đi qua, chỉ một phần nhỏ trong tổng diện tích 67 ha bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Theo Liu, ruộng lúa của trang trại vẫn đứng vững, trong khi nhiều khu vực của các hộ nông dân xung quanh bị đổ rạp cây trồng.
Hiện tượng cây bị đổ, cong hoặc nằm sát mặt đất sau mưa bão, còn gọi là “lodging”, có thể gây thiệt hại đáng kể đối với mùa vụ, đặc biệt với cây lương thực. Liu cho rằng sự khác biệt không chỉ đến từ công nghệ mà còn là kết quả của kĩ thuật và thời điểm gieo trồng phù hợp, cảnh báo sớm và các biện pháp phòng ngừa được triển khai trước khi bão đến.
Cơ sở hạ tầng cũng đóng vai trò quan trọng. Những nhà kính tại trang trại kiểu mẫu vẫn đứng vững trong khi một số công trình gần đó bị phá hủy. Điểm đáng chú ý là nông dân không nhất thiết phải tự xây dựng một hệ thống dự báo thời tiết riêng. Các cảnh báo thời tiết công khai đã có sẵn, nhưng hệ thống của FN Holdings được thiết kế để tiến thêm một bước. Đó là phân tích dữ liệu và đưa ra khuyến nghị về những việc nông dân nên thực hiện để chuẩn bị.
Cách tiếp cận này cho thấy một thay đổi quan trọng trong ứng phó với thời tiết cực đoan. Thay vì chỉ chờ thiên tai xảy ra rồi đánh giá thiệt hại, dữ liệu có thể được sử dụng để hỗ trợ quyết định ngay trước khi rủi ro xuất hiện.
FN Holdings cũng sử dụng drone và công nghệ viễn thám vệ tinh để đánh giá thiệt hại sau thiên tai. Hình ảnh trước và sau một sự kiện thời tiết cực đoan có thể được đối chiếu, giúp nông dân xác định khu vực bị ảnh hưởng và ước tính tổn thất. Tuy nhiên, để có thêm thời gian chuẩn bị, bản thân hệ thống cảnh báo cũng phải đủ nhanh và chính xác.
Tại Đại học Khoa học và Công nghệ Hong Kong (HKUST), các nhà nghiên cứu đang phát triển một mô hình AI nhằm cảnh báo sớm hơn về những trận giông mạnh. Tô Tuệ, giáo sư tại Khoa Kĩ thuật Xây dựng và Môi trường của HKUST, cho biết các phương pháp dự báo truyền thống thường chỉ có thể cung cấp cảnh báo trước khoảng 45 phút đến hai giờ. Khoảng thời gian này có thể chưa đủ để người dân thực hiện các biện pháp chuẩn bị cần thiết.
Trong khi đó, mô hình AI do nhóm của giáo sư Tô phát triển có khả năng dự báo giông mạnh trước tới bốn giờ. Mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu vệ tinh, trong đó có thông tin hồng ngoại từ vệ tinh khí tượng địa tĩnh Phong Vân-4A của Trung Quốc. Nhóm nghiên cứu sử dụng dữ liệu trong bốn năm để huấn luyện hệ thống theo dõi quá trình hình thành và phát triển của các đám mây.
Theo giáo sư Tô, nhiệt độ của mây có thể cung cấp những dấu hiệu về cường độ phát triển theo chiều thẳng đứng của chúng. Những đám mây lạnh hơn thường phát triển mạnh theo chiều cao, có thể vươn lên rất cao trong khí quyển và gắn với những cơn giông dữ dội hơn.
Mô hình hiện được các cơ quan khí tượng tại Hong Kong và Trung Quốc đại lục thử nghiệm. Nhóm nghiên cứu tiếp tục bổ sung dữ liệu để tăng độ tin cậy, đồng thời dự kiến kết hợp thêm thông tin từ radar mặt đất và quan sát gió.
Công nghệ thông minh nhưng dễ giúp nông dân sử dụng hiệu quả
Dù những mô hình như trang trại 67 ha ở Huệ Châu cho thấy tiềm năng rõ rệt, câu hỏi lớn hơn nằm ở khả năng nhân rộng. FN Holdings đang đào tạo nông dân về nông nghiệp thông minh và quản lí trang trại. Nhưng một hệ thống gồm drone, cảm biến, vệ tinh, phần mềm phân tích và hạ tầng điều khiển tự động không phải khoản đầu tư nhỏ đối với các hộ sản xuất quy mô nhỏ.
Ông Chu Tường, Phó chủ tịch trung tâm nghiên cứu và phát triển của FN Holdings, thừa nhận đây là một trong những thách thức lớn. Theo ông Chu, các nông dân thông thường, đặc biệt là những hộ có quy mô nhỏ, gặp khó khăn trong việc tiếp cận bởi phần lớn không đủ khả năng chi trả cho các thiết bị phần cứng có chi phí cao. Điều này tạo ra một nghịch lí là những người dễ bị tổn thương trước thiên tai nhất lại có thể là những người khó tiếp cận nhất với công nghệ giúp họ thích ứng.
Một hướng giải quyết được FN Holdings đề xuất là tập trung hóa và mở rộng quy mô triển khai. Thay vì mỗi hộ nông dân tự mua toàn bộ thiết bị, cơ sở hạ tầng nông nghiệp thông minh có thể được xây dựng và sử dụng chung, qua đó phân bổ chi phí cho nhiều người. Mô hình này đặc biệt có ý nghĩa với drone, hệ thống cảm biến và các công cụ phân tích dữ liệu, vốn không nhất thiết phải thuộc sở hữu riêng của từng hộ.
Tuy nhiên, chi phí không phải trở ngại duy nhất. Công nghệ chỉ thực sự giúp nông dân giảm thiệt hại nếu thông tin được đưa ra đủ sớm và người sử dụng có khả năng biến cảnh báo thành hành động. Một dự báo trước bốn giờ có thể mang lại lợi thế đáng kể so với cảnh báo trước chưa đầy một giờ, nhưng nông dân vẫn cần thời gian, nhân lực và nguồn lực để gia cố nhà kính, bảo vệ máy móc, điều chỉnh hệ thống tưới tiêu hoặc xử lí cây trồng.
Vì vậy, bài toán thích ứng với thời tiết cực đoan không đơn thuần là đưa thêm AI hay drone vào đồng ruộng. Đó là bài toán kết hợp giữa dữ liệu, hạ tầng, kĩ thuật canh tác, hệ thống cảnh báo và khả năng tiếp cận công nghệ của nông dân.
Trường hợp tại Huệ Châu cho thấy công nghệ có thể tạo ra một “lớp đệm” giúp nông nghiệp chống chịu tốt hơn trước những biến động thời tiết. Nhưng để lợi ích đó không chỉ giới hạn trong các trang trại trình diễn hoặc những doanh nghiệp có nguồn lực lớn, Trung Quốc sẽ phải giải quyết bài toán chi phí và chia sẻ hạ tầng.