Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính, nghiên cứu về khả năng của máy tính để thực hiện các tác vụ thông minh tương tự như con người. Với sự phát triển của công nghệ và tầm quan trọng của nông nghiệp đối với một nền kinh tế, AI đang được áp dụng rộng rãi trong ngành này.

Ứng dụng của AI trong nông nghiệp giúp cho các quy trình sản xuất được tự động hóa và tối ưu hóa, từ việc dự báo thời tiết, đến giám sát sức khỏe của cây trồng và động vật, quản lý đàn gia súc và cải thiện chất lượng sản phẩm. AI cũng giúp cho người nông dân có được một cách tiếp cận thông minh hơn đối với hoạt động sản xuất nông nghiệp.

Chú thích (gán nhãn) dữ liệu AI là một phần quan trọng của máy học (Machine Learning) cho phép các thuật toán tìm hiểu và đưa ra dự đoán chính xác. Nó liên quan đến việc chú thích hoặc gắn thẻ dữ liệu để cung cấp các thông tin có ý nghĩa cho máy móc. Tuy nhiên, để các thuật toán Machine Learning hoạt động hiệu quả, chúng cần một lượng lớn dữ liệu được gán nhãn. Đây là lúc việc gán nhãn dữ liệu Al phát huy tác dụng.

Một số phương pháp chú thích dữ liệu thường được sử dụng cho lĩnh vực nông nghiệp

Bounding box 2D

Nguồn: pixtastock.com

Với các model AI được phát triển, việc phát hiện, phân loại cây trồng trở nên đơn giản hơn. Bằng cách gán bounding box 2D cho data, người ta có thể đào tạo ra các model phát hiện, phân biệt cây trồng và cỏ dại, qua đó kịp thời loại bỏ cỏ dại khỏi đất trồng. 

Keypoint

Nguồn: pixtastock.com

Phương pháp chú thích Keypoint có thể giúp xác định hình dạng và kích thước của một đối tượng. Phương pháp này cho phép AI xác định các đặc điểm của trái cây và rau quả, chẳng hạn như hình dạng và kích thước của chúng, tức là các dấu hiệu cho thấy quá trình đậu quả và chín.

Keypoint detect thường được sử dụng để xác định vị trí cuống trong hái tự động, nhằm hướng dẫn robot thu hoạch trái cây tự động.

Polyline 

Ảnh các làn trồng trọt được phân loại | Nguồn: pixtastock.com

Phương pháp chú thích Polyline được sử dụng để phân loại và mô tả hình dạng của các đối tượng. Việc sử dụng kỹ thuật này có thể giúp xây dựng model AI phát hiện bệnh, phân tích các phương án tưới tiêu và dự đoán thời điểm thu hoạch ở các trang trại lớn.

Polygon

Nguồn: pixtastock.com

Việc sử dụng chú thích Polygon cho phép máy bay không người lái tích hợp AI theo dõi tình trạng trang trại và sức khỏe cây trồng, theo dõi thiết bị canh tác và tăng hiệu quả sản xuất nông nghiệp.

Một số ứng dụng AI trong nông nghiệp

Trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp đã chứng tỏ được ích lợi trong việc mang lại sản phẩm lành mạnh hơn, kiểm soát sâu bệnh và giám sát đất và cây trồng. Cùng khám phá các trường hợp sử dụng phổ biến của AI trong nông nghiệp để tìm hiểu cách AI có thể góp phần giúp nông nghiệp tốt hơn

Nông nghiệp chính xác (PFT) với Robot 

Các ứng dụng của robot trong nông nghiệp giúp tăng cường năng suất, giảm chi phí và giảm thiểu nhân công, đồng thời cải thiện hiệu quả sản xuất và bảo vệ môi trường. Trong đó, robot có khả năng gieo hạt và trồng cây tự động, thu hoạch; phun thuốc trừ sâu và phân bón; tưới cây; giám sát và dự báo sản lượng cây trồng; quản lý đàn gia súc,…

Nguồn: pixtastock.com

Theo dõi mức độ phát triển trái cây / độ chín 

Mô hình AI nhận biết tình trạng sức khỏe cũng như mức độ đậu quả/độ chín của trái cây và rau quả thông qua việc đánh giá và phân loại hình ảnh.

Nguồn: pixtastock.com

 Xác định bản đồ canh tác 3D 

Dữ liệu từ máy bay không người lái và vệ tinh có thể được sử dụng để cung cấp cho các nhà nông học những ước tính chính xác về năng suất của cây trồng bằng cách sử dụng bản đồ thực địa 3D.

Nguồn: pixtastock.com

Phát hiện cây không mong muốn 

Bằng cách phân tích hình ảnh  để phát hiện các loại thực vật và cỏ dại không mong muốn, training data có thể giúp cải thiện năng suất nông nghiệp.

Nguồn: pixtastock.com

Giám sát sức khoẻ cây trồng và đất

Bên cạnh việc tính toán giá trị dinh dưỡng và phân tích hóa chất trong đất để điều chỉnh môi trường sinh trưởng phù hợp, các mô hình AI còn có thể giám sát, phân tích hình ảnh giúp phát hiện các vấn đề bất thường, bệnh tật trên cây trồng một cách nhanh chóng. 

Nguồn: pixtastock.com

Quản lý chăn nuôi 

Một số mô hình ML được xây dựng nhằm theo dõi chính xác các hoạt động di chuyển của vật nuôi, cải thiện hoạt động quản lý và khả năng chăm sóc tốt hơn cho vật nuôi. Các cảm biến được trang bị trên đàn gia súc sẽ ghi lại các thông số về sức khỏe, bao gồm cả tình trạng dinh dưỡng, mức độ hoạt động,… của đàn gia súc. Dữ liệu này sau đó sẽ được xử lý bởi các thuật toán AI để đưa ra các đề xuất về chế độ ăn uống và chăm sóc sức khỏe cho đàn gia súc.

Nguồn: pixtastock.com

Chăm bón và thu hoạch cây trồng 

Phát triển và hoàn thiện AI dựa trên dữ liệu được đào tạo để tự động hóa và dự đoán thời điểm thu hoạch dựa trên mô hình tưới tiêu và lịch trình sử dụng phân bón. Đo lường kích thước, màu sắc,…  để nhận biết độ chín của trái cây, giúp thu hoạch chính xác. So với đo thủ công, đo tự động là phương pháp có tiêu chuẩn thống nhất, hiệu quả cao và hiệu suất thời gian thực tốt. 

Nguồn: pixtastock.com

Phun tưới thông minh 

AI tưới và pha dinh dưỡng tự động cho cây trồng, trong đó, sử dụng các cảm biến độ ẩm đất, pH để đo đạc các thông số cần thiết sau đó đưa ra các lệnh xử lý hệ thống bơm, tưới tự động. Ứng dụng này đã được sử dụng trong các trang trại trồng rau xà lách thuỷ canh, dưa lưới và dâu tây tại Việt Nam,…

Nguồn: pixtastock.com

Dự đoán năng suất cây trồng

Dựa trên việc phân tích dữ liệu, AI được sử dụng để xây dựng các mô hình dự đoán năng suất cây trồng. Các mô hình này có thể giúp nhà nông quyết định về lượng phân bón và thuốc trừ sâu cần sử dụng để đạt được năng suất tối đa.

Nguồn: pixtastock.com

Tầm quan trọng của AI trong phát triển nông nghiệp hiện đại là không thể phủ nhận. Sử dụng AI có thể giúp nông dân tăng cường năng suất và giảm chi phí sản xuất. AI có thể giúp nông dân dự đoán và phòng tránh các rủi ro, từ khí hậu đến dịch bệnh. Điều này cũng đồng nghĩa với việc giảm thiểu lượng phân bón và thuốc trừ sâu, giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Ngoài ra, sử dụng AI còn giúp nâng cao chất lượng sản phẩm và đảm bảo an toàn thực phẩm.

Chất lượng ghi nhãn dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của các mô hình học máy. Việc ghi nhãn không chính xác hoặc không nhất quán có thể dẫn đến những dự đoán sai lệch hoặc không đáng tin cậy. Do đó, điều cần thiết là phải đảm bảo ghi nhãn dữ liệu chất lượng cao bằng cách sử dụng những người chú thích đã qua đào tạo kết hợp với việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật tiên tiến. 

Tác giả: Đào Phương Thảo