AI sẽ giải quyết các vấn đề về hiệu quả sử dụng nước trong nông nghiệp như thế nào

Việc sử dụng nước tối ưu thông qua tưới tiêu luôn gắn bó chặt chẽ với sự phát triển của nông nghiệp và canh tác thành công. Nhưng quản lý hiệu quả tài nguyên nước tự nhiên cùng với phân tích chi phí – lợi ích tiêu chuẩn cho chi phí công nghệ và cơ sở hạ tầng là một hành động cân bằng tinh tế.

Tầm quan trọng của việc giảm tiêu thụ nước là tối quan trọng, đặc biệt khi nông nghiệp được ước tính chiếm hơn 70% lượng nước sử dụng toàn cầu . Với nhu cầu lương thực chỉ tăng, lượng nước sử dụng dự kiến ​​sẽ tăng thêm 15% để đáp ứng nhu cầu này.

Nông nghiệp chính xác và cuộc cách mạng AI

Các công ty công nghệ cùng với những người trồng trọt đã vươn lên thách thức trong việc giải quyết vấn đề phức tạp này thông qua các phương pháp canh tác chính xác và các công cụ hiển thị. Một lĩnh vực công nghệ đang có những bước tiến nhằm tăng hiệu quả sử dụng nước trong đồng ruộng cũng như trong nhà kính là trí tuệ nhân tạo (AI).

Các công nghệ, thiết bị và nền tảng mới nổi cho phép chúng tôi thu thập và tận dụng lượng dữ liệu chưa từng có từ nhiều nguồn: các mẫu mưa lịch sử, hình ảnh trên không, hồ sơ năng suất, cảm biến tại hiện trường, v.v. Đổi lại, dữ liệu tổng hợp có thể được xử lý và kết hợp cùng với dữ liệu dự báo (từ nhu cầu thị trường đến thời tiết) để giúp chúng tôi đưa ra quyết định “thông minh” dựa trên những dự đoán chính xác nhất mà chúng tôi từng có quyền truy cập.

Lập lịch tưới và phân phối tối ưu

Xác định các khu vực đang được ghi đè hoặc kiểm tra thiếu là chìa khóa. Nhiệm vụ hàng ngày có thể khó đánh giá đối với bất kỳ nông dân hoặc nhà nông học nào, là xác định lượng nước phù hợp để có được năng suất và chất lượng tối ưu. Tùy thuộc vào từng loại cây, việc tưới quá nhiều cũng mang lại rủi ro. Ví dụ, cây bông được tưới quá nhiều sẽ dẫn đến sự phát triển của nhiều lá hơn, thay vì những bông hoa giữ giá trị của cây trồng.

Người nông dân đặt mục tiêu tạo ra một lịch trình tưới tiêu tối ưu cho cây trồng của họ để tối ưu hóa năng suất và chất lượng, trong khi vẫn kiểm soát được chi phí. Thoát hơi nước là một thước đo quan trọng để tạo ra một hệ thống tưới tiêu phù hợp với nhu cầu của cây trồng. Nó đại diện cho tổng lượng bốc hơi từ bề mặt đất cộng với sự thoát hơi nước từ thực vật. Hình ảnh vệ tinh hiện đại và dự đoán thời tiết giúp nông dân cải thiện việc đánh giá sự thoát hơi nước. Tuy nhiên, những đột phá trong công nghệ cảm biến Internet vạn vật (IoT) giúp đưa ra các quyết định tưới tiêu nhạy bén hơn nhiều bằng cách đo hành vi của thực vật thay vì (hoặc ngoài) đất và thời tiết.

Công cụ AI mạnh mẽ có thể xử lý và phân tích nguồn cấp dữ liệu từ hình ảnh vệ tinh, máy bay hoặc máy bay không người lái. Máy học, và cụ thể là các thuật toán học sâu, có thể giúp chúng tôi giải thích dữ liệu từ hình ảnh và xác định các mô hình làm nổi bật các vấn đề về tưới tiêu (cũng như các vấn đề khác như sâu bệnh). Nếu hình ảnh được kết hợp với các cảm biến dựa trên đất và thực vật, dữ liệu có thể cho chúng tôi đọc cực kỳ chính xác về nhu cầu tưới tiêu trong thời gian thực – cũng như cảnh báo cho chúng tôi về các vấn đề tiềm ẩn.

Phát hiện các trục trặc hoặc rò rỉ nước tưới

Lãng phí nước, đặc biệt là ở những khu vực khan hiếm nguồn nước, là một vấn đề đau đầu (và tốn kém) đối với nông dân và những người trồng thực phẩm trên toàn thế giới. Mặc dù ở một đầu của phổ, có các công nghệ như tưới nhỏ giọt và các môi trường được kiểm soát phức tạp như nhà kính không đất, chúng liên quan đến các công nghệ và hệ thống tốn kém và do đó không phù hợp cho nông nghiệp quảng canh (hoặc các loại cây trồng có giá trị thấp hơn). Một lĩnh vực có thể được cải thiện rất nhiều là việc phát hiện ra các trục trặc như rò rỉ trên hệ thống tưới tiêu.

Trước đây, có thể đã tiến hành kiểm tra cá nhân để tìm một phần thiết bị bị hỏng hoặc xác định rò rỉ. Các thiết bị IoT có nghĩa là bản thân phần mềm có thể cảnh báo khi có điều gì đó không ổn hoặc đáng ngờ – và điều này chỉ khả dụng khi các thiết bị được kết nối với nhau. Bằng cách này, cảm biến tưới tiêu có thể phát hiện sự bất thường và liên kết nó với vấn đề gốc rễ hoặc biến – đặc biệt nếu nó được kết nối với các điểm dữ liệu khác như dữ liệu thời tiết để có thể loại trừ các nguyên nhân tiềm ẩn khác.

Một người trồng mà tôi đã làm việc cùng quản lý 2.630 ha đất nông nghiệp ở phía đông trung tâm Idaho, trong một khu vực mà nhiệt độ có thể dao động mạnh tới 25 ° C trong hai ngày. Kiểm soát việc tưới tiêu là thách thức lớn nhất của họ. Với 80 trụ tưới được bật khi nó nóng lên, bất kỳ vấn đề nào cũng có thể trở thành vấn đề lớn do mặt đất khô nhanh chóng. Sử dụng các công cụ dựa trên AI như Valley Insights, họ có thể truy cập hình ảnh từ trên không và các dữ liệu khác trên thực địa, bao gồm cả hình ảnh nhiệt của từng nhà máy. Hình ảnh được chụp và phân tích trường AI có thể cung cấp các cảnh báo chính xác xác định chính xác các điểm có vấn đề, xác định các vấn đề tưới tiêu cần chú ý ngay lập tức. Điều này có nghĩa là họ có thể giải quyết các vấn đề như rò rỉ liên quan đến trục mà khó phát hiện bằng mắt thường. Sức mạnh của AI vượt xa việc làm nổi bật một vấn đề. Nó cung cấp thông tin chi tiết về cách khắc phục sự bất thường của hệ thống tưới.

Tương lai của nền nông nghiệp tự chủ dựa trên AI

Theo một cách tương tự, trong đó sự ra đời của ô tô tự hành chắc chắn sẽ thay đổi việc lái xe như chúng ta đã biết, nông nghiệp và nông nghiệp sẽ được xác định lại trong vòng một thập kỷ với việc áp dụng các công cụ tự lái do AI điều khiển. Mặc dù ngày nay chức năng của AI và phân tích dự đoán chủ yếu là để thông báo quy trình ra quyết định của nông dân, nhưng trong một tương lai không xa, máy móc sẽ có thể hoạt động tự chủ.

Máy móc tự động trong nông nghiệp sẽ không chỉ tính đến các yêu cầu về cây trồng. Họ sẽ có “trí thông minh” để xem xét các yếu tố như chất lượng sản lượng và cân nhắc tài chính liên quan đến chi phí năng lượng, cũng như các thông số khác. Trong khi tưới tiêu và tiêu thụ nước nói chung là một nơi quan trọng để bắt đầu, công nghệ này cũng sẽ trở thành nền tảng cho các quy trình nông học khác bao gồm bón phân và bảo vệ cây trồng.

Nguồn: World Economic Forum