Nông nghiệp thông minh và chuyển đổi số nông nghiệp

Những yếu tố then chốt

Có thể coi việc số hóa trong lĩnh vực nông nghiệp nói chung gồm 4 yếu tố then chốt: cơ sở dữ liệu số (CSDL), số hóa sản xuất, số hóa bán hàng và phân tích dữ liệu lớn (Big Data).

Nếu như CSDL nông nghiệp nhằm phục vụ cho các hệ thống hỗ trợ các giải pháp (gồm bản đồ số, các CSDL được truy cập thông qua API,...) thì việc số hóa sản xuất nông nghiệp là ứng dụng kỹ thuật thông minh và robot hóa trong ngành (các thiết bị nông nghiệp với AI và phân tích dữ liệu, vệ tinh và drone, các hệ thống tưới tiêu và nhà kính bảo ôn,...).

Số hóa bán hàng sản phẩm nông nghiệp đó là tính chất có giám sát sản phẩm "từ nhà sản xuất tới bữa ăn" trên cơ sở ứng dụng công nghệ Blockchain và việc tiêu thụ sản phẩm thông qua các sàn giao dịch điện tử.

Việc phân tích dữ liệu lớn bao gồm việc xây dựng những nền tảng (platform) phân tích theo mọi chiều hướng ngành nông nghiệp nhằm đảm bảo việc dự báo mùa màng và thu hoạch, các rủi ro về thời tiết và khí hậu,...

Những xu thế "số" chính đối với nông nghiệp

Để hoạt động nông nghiệp (trồng trọt, chăn nuôi và chế biến các sản phẩm) trở nên thông minh, những xu thế số bao gồm: Nông nghiệp chính xác (gieo trồng và chăn nuôi vi phân, phân bón/thuốc trừ sâu và thức ăn/thuốc phòng và bệnh, dự báo thu hoạch sản phẩm); Viễn thám đất đai (đưa vào rộng rãi những phương pháp thu thập thông tin nhờ vệ tinh và các drone);

Các hê thống ERP (việc tích hợp dữ liệu đa dạng trong thành phần các hệ thống đa chức năng thống nhất); Dịch vụ đám mây (tăng cường các yêu cầu về độ chính xác và khả năng vận hành dữ liệu thu nhận được, ghi nhận thông tin theo thời gian thực);

Kiểm soát và hạch toán (các cảm biến hạch toán di động về giống, phân bón/thuốc trừ sâu và thức ăn/thuốc phòng và bệnh, các phương tiện bảo vệ động/thực vật, các hệ thống giám sát di động); Các ứng dụng trên điện thoại di động (việc đưa vào rộng rãi các giải pháp di động).

Nhìn chung, CSDL cơ bản của nông nghiệp "số" là tập hợp của các dữ liệu "chồng" lên nhau, có thể được phân tách thành 5 lớp: lớp định vị địa lý (bản đồ địa chính khu đất, ruộng), lớp động, thực vật (bản đồ vệ tinh, ảnh drone), lớp hóa nông (quá trình hóa nông: phân bón, thuốc trừ sâu và thức ăn, thuốc phòng và chữa bệnh), lớp địa chất thủy văn (trạng thái thực địa, các nguồn nước và dự báo đảm bảo nước ngọt) và lớp thời tiết, khí hậu (dữ liệu lịch sử thời tiết, dự báo thời tiết, độ ẩm và nhiệt độ khu vực, lượng ngày nắng trong năm).

Tùy theo nhiệm vụ và bài toán đặt ra thì có khuyến cáo nên tập trung vào lớp dữ liệu nào hoặc tổ hợp giữa chúng.

Những hướng nâng cao hiệu quả của nông nghiệp để được coi là thông minh sẽ bao gồm: việc đưa vào chính xác giống, phân bón, thuốc trừ sâu và thức ăn, thuốc phòng và bệnh, các phương tiện bảo vệ động, thực vật; các thiết bị vận hành tự động và quản trị vận hành nông nghiệp tối ưu.

Do tính chất không đồng nhất bề mặt của mỗi khu vực địa lý canh tác và chăn nuôi nên tổn thất có thể là không nhỏ khi thu hoạch các sản phẩm, vì vậy áp dụng việc gieo trồng và chăn nuôi vi phân là rất cần thiết và kèm theo đó là sử dụng hiệu quả CSDL lớp động, thực vật (bản đồ vệ tinh, ảnh drone), những quan sát mặt đất trực tiếp nhờ các thiết bị đo lường, cảm biến tại chỗ, các ảnh chụp siêu quang phổ của khu vực địa lý - nhằm có được thông tin chi tiết về trạng thái của khu vực, phát hiện những điểm bất lợi và tìm cách loại bỏ, cũng như dự báo thu hoạch và giám sát tăng trưởng của vật nuôi hay cây trồng.

Nhìn chung, việc ứng dụng các thiết bị và kỹ thuật thông minh vào nông nghiệp (các cảm biến, liên lạc và định vị vệ tinh, drone, in ấn 3D, RFID, IoT, Big Data, AI, Blockchain, công nghệ sinh học, các hệ thống tự động hóa khác nhau,...) cũng có thể nâng cao hiệu quả kinh tế trong trồng trọt, chăn nuôi và chế biến lên tới hơn 25% so với trước đó.

Bên cạnh đó, một trong những điểm mấu chốt của chuyển đổi ngành nông nghiệp đó là việc "số hóa" bán hàng sản phẩm nhờ ứng dụng công nghệ Blockchain, các sàn giao dịch điện tử bao gồm cả các hợp đồng tùy chọn tương lai.

Một số công nghệ tiêu biểu cho chuyển đổi số nông nghiệp

Robot tự động (Autonomous robot): thực hiện các khâu và quá trình canh tác tự động như gieo trồng, chăm sóc, vắt sữa, phối

trộn thức ăn, chế biến nông sản... Chúng có khả năng tương tác hữu hiệu với nhau và làm việc trực tiếp, hiệu quả với con người - được ứng dụng rộng rãi trong các nông trại, cơ sở chế biến, các phân xưởng thông minh để sản xuất kinh doanh, thực hiện các tác nghiệp chuẩn xác và hiệu quả.

Mô phỏng (Simulations): giúp xây dựng, thử nghiệm các quyết định, các thiết kế dựa trên nền tảng số liệu thực và thế giới thực trong các mô hình ảo, được dùng phổ biến để dự tính, dự báo thị trường, sự biến đổi khí hậu, thời tiết, tính toán các phương án sản xuất, chế tạo, chọn lọc và tạo giống cây trồng và vật nuôi trong thế giới ảo trước khi có sự thay đổi thực diễn ra, do đó, hạn chế rủi ro, tăng được hiệu suất, năng suất và chất lượng.

Internet vạn vật (Internet of Things): cho phép nhiều thiết bị chuyên dùng, di động kết nối và giao diện hiệu quả với nhau, dưới sự điều hành của trung tâm điều khiển tập trung, giúp phi tập trung hóa việc phân tích và ra các quyết định kịp thời, tăng hiệu lực, hiệu suất trong sản xuất - kinh doanh nông nghiệp.

Điện toán đám mây (Cloud Computing): lưu giữ, chia sẻ nhanh và hữu hiệu thông tin về khách hàng, thị trường, sản xuất - kinh doanh giữa các bộ phận trong doanh nghiệp, giữa các doanh nghiệp trên địa bàn, tiết kiệm được chi phí lưu giữ và chia sẻ dữ liệu.

Sản xuất bồi đắp (Additive Manufacturing): in ấn 3D được dùng để tạo mẫu và tạo ra từng bộ phận cấu thành của sản phẩm - được sử dụng rộng rãi trong thiết kế các máy móc, nông cụ, nhà xưởng và mô phỏng các quá trình sinh học để chọn tạo giống cây trồng và vật nuôi một cách hiệu quả.

Thực tại ảo, tăng cường và hỗn hợp (VR, AR và MR): hỗ trợ lựa chọn vật tư, thiết bị, hàng hóa và gửi hướng dẫn sử dụng, bảo trì, sửa chữa thông qua các thiết bị di động và giúp cải thiện việc ra quyết định, quy trình làm việc, khuyến nông và chuyển giao công nghệ nông nghiệp không bị giới hạn bởi không gian, thời gian và quy mô.

Dữ liệu lớn và phân tích (Big Data and Analytics): việc thu thập, phân tích kỹ càng các số liệu như thiên tai, thời tiết, thị trường, khách hàng, công nghệ... từ rất nhiều nguồn khác nhau, trên các quy mô khác nhau sẽ là khả thi.

An ninh không gian mạng (Cyber Security): nhu cầu bảo vệ và bảo mật các hệ thống công - nông nghiệp, chuỗi giá trị "từ sản xuất đến bàn ăn" ngày càng tăng. Do vậy, đảm bảo an ninh, phát triển các giao diện tin cậy và nhận diện nhanh chóng các lỗ hổng trong bảo mật các quá trình sản xuất - kinh doanh ngày càng trở nên cấp thiết.

Công nghệ nano (Nanotechnology): đã có đột phá trong thiết kế, phân tích, chế tạo và ứng dụng các cấu trúc, thiết bị và hệ thống bằng việc điều khiển hình dáng, kích thước ở kích cỡ nm, làm tăng tỉ trọng gói (packing density). Công nghệ này có nhiều tiềm năng chế tạo những sản phẩm và vật liệu mới để tạo ra các máy móc, thiết bị, nông cụ, vật liệu làm nhà xưởng, nông trại phục vụ cho quá trình canh tác và chế biến với sức bền cao, chịu đựng trong mọi hoàn cảnh bất lợi, tăng hiệu dụng và thân thiện hơn với môi trường.

Công nghệ cảm biến (Sensor Technology): những phát kiến quan trọng về âm thanh, nhiệt, hình ảnh, ánh sáng và thời gian, được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực IoT, chế tạo, điều khiển và tự động hóa các quá trình sản xuất - kinh doanh và quản lý

thời, chính xác các diễn biến về môi trường, từng cá thể trên đồng ruộng hay trại nuôi và toàn vùng.

Công nghệ vật liệu mới (New Material Technology): graphene, skyrmions,... đã có sự phát triển vượt bậc để phục vụ nông nghiệp. Chẳng hạn, tế bào quang điện (solar cells) được phát triển sử dụng pin mặt trời, giúp điều hành quá trình quản lý sinh vật được chính xác và hiệu quả.

Công nghệ sinh học (Biotechnology): các công nghệ gene, công nghệ tế bào, công nghệ phân tử... đã có thể thêm hay bớt DNA tại các vị trí chính xác trong bộ gene để tạo ra giống cây trồng/vật nuôi có đặc tính mong muốn như màu sắc, hình dáng quả, chất lượng và khả năng kháng dịch hại; tạo ra khả năng điều khiển biến đổi di truyền cụ thể đối với quần thể dịch hại, từ đó tác động vào cách thức sinh tồn, khả năng sinh sản hoặc các đặc điểm khác của cây trồng/vật nuôi theo hướng làm suy giảm quần thể dịch hại, giảm tiềm năng gây hại. Trong lĩnh vực tin - sinh học, việc phân tích nguồn dữ liệu sinh học khổng lồ trong thời gian ngắn và chính xác là nền tảng cho những tiến bộ của công nghệ sinh học, mở ra nhiều triển vọng cho quản lý thiên tai, khí hậu thời tiết, tài nguyên thiên nhiên nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản và chế biến.

Tích hợp các hệ thống ngang và dọc (Horizontal and Vertical Systems Integration): các nông trại, doanh nghiệp, các cơ quan quản lý nhà nước sẽ liên kết với nhau chặt chẽ theo chiều dọc và ngang để tối ưu hóa quá trình ra quyết định, quản lý và điều hành, tăng hiệu lực và hiệu quả của chuỗi giá trị trong nông nghiệp do có sự liên kết trong nội bộ của từng nhóm tác nhân và giữa các tác nhân trong chuỗi giá trị với nhau.

Các công nghệ điều hành (ERP): phân tích và ra quyết định kinh doanh, lập kế hoạch, quản trị tác nghiệp, điều hành và giám sát một quá trình sản xuất ra sản phẩm, vận hành nông trại và cả hệ thống các nông trại, các phân xưởng, các chuỗi giá trị nông sản đã được thay đổi về chất. Quy trình quản lý chuỗi giá trị cả theo chiều ngang và chiều dọc đã và đang được chuyển đổi từ công nghệ quản lý truyền thống sang công nghệ điều hành và quản trị số - gắn kết các hệ thống số với hệ thống thực, giữa các hệ thống sản xuất - kinh doanh thực và hệ thống ảo trên nền tảng của IoT. Công nghệ điều hành phát huy hiệu quả của các công nghệ khác. Hệ thống nông nghiệp thông minh đã được phát triển để tự động tính toán nhu cầu, nước, dinh dưỡng của cây trồng và vật nuôi và các yếu tố cần thiết khác, giúp ra các quyết định kịp thời và hiệu quả.

Tóm lại, việc chuyển đổi số ngành nông nghiệp mạnh mẽ sẽ cho phép: giảm thiểu các rủi ro; theo dõi được biến đổi khí hậu; tăng sản lượng và hiệu quả của cây trồng và vật nuôi; lập kế hoạch kịp thời cho mọi công việc thực địa, giảm chi phí sản xuất trên cơ sở sử dụng hiệu quả các nguồn lực và phương pháp dựa trên cơ sở khoa học; giảm chi phí giao dịch mua - bán và đơn giản hóa chuỗi cung ứng sản phẩm "từ nhà nông tới người tiêu dùng"; giảm thiểu "lạm phát" lao động chất lượng cao trong ngành; đảm bảo kịp thời thông tin về các nhà sản xuất nông nghiệp. Đó chính là mục tiêu của nông nghiệp thông minh.

Tài liệu tham khảo

1. http://www.libelium.com

2. https://www.businessinsider.com

3. http://www.fao.org

4. https://agriculture.vic.gov.au

5. https://www.oecd.org

6. https://cuaes.cals.cornell.edu

7. https://www.weforum.org

(Bài đăng ấn phẩm in Tạp chí TT&TT Số 9+10 tháng 8/2020)