Nếu nông dân muốn biết cây trồng của họ có bệnh tật gì không, có lẽ họ không nên tin vào mắt của họ. Đó là một bài học mà một công ty nông nghiệp đã trải qua trong năm qua.
Matt Free, giám đốc của Evergreen FS, một công ty nông nghiệp của Hoa Kỳ, đã học bài học đó trong năm vừa qua. Đội ngũ nhân viên của ông cung cấp dịch vụ bảo vệ thực vật như phân bón và thuốc trừ sâu bệnh cho nông dân ở bang Illinois (Hoa Kỳ).
Không ảnh của hãng Ceres Imaging không phải là bức ảnh đẹp mà là ảnh cung cấp thông tin về sức khỏe cây trồng cho nông dân.
Sau một năm dài thử nghiệm một loạt các công nghệ mới, Evergreen FS thấy rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xác định được các rắc rối như sự tăng trưởng của nấm và tình trạng thiếu nước ở cây bắp và đậu nành nhiều tuần, trước khi mắt thường có thể nhận ra được.
Công nghệ này do công ty khởi nghiệp Ceres Imaging chế tạo, cung cấp cho nông dân một phân tích AI bằng hình ảnh chụp từ các máy bay ở độ cao vài ngàn feet trên các cánh đồng. Trước đó, công nghệ chỉ giới hạn ở các vườn cây ăn trái và vườn nho. Sau khi chụp ảnh, Ceres cung cấp các bản đồ đánh dấu các điểm có vấn đề của các nông trại. Đội ngũ nhân viên của giám đốc Free đến ngay các khu vực được đánh dấu, nhưng không hề phát hiện bất kỳ vấn đề gì bằng mắt thường. Hai hoặc ba tuần sau, trí tuệ nhân tạo đã tỏ ra chính xác: các vấn đề xuất hiện, trong đó có bệnh.
Theo Michael Gore, giáo sư một đại học nông nghiệp và khoa học đời sống, AI có một tương lai xán lạn trong nông nghiệp. Đây không phải là thuốc chữa bách bệnh, nhưng ông kỳ vọng rằng AI sẽ được sử dụng phổ biến bởi các nông dân trồng bắp và đậu nành trong 5 – 10 năm nữa. Với những gì chúng ta có thể thấy bằng mắt của chúng ta, có thể đã quá muộn để xử lý cây trồng”, cnn.com dẫn lời GS Gore. “Nếu chúng ta có thể thấy được chuyện gì đó từ rất sớm, một loại sâu bệnh chẳng hạn, nông dân lúc đó có thể phản ứng nhanh hơn rất nhiều và nhờ vậy không bị mất năng suất trong vụ mùa”.
Nhưng công nghệ không phải là không có những giới hạn. Giống như tất cả các hệ thống AI, chúng chỉ giỏi khi mà dữ liệu chính xác. Chúng không hoàn hảo khi chẩn đoán mọi lĩnh vực. Công nghệ của Ceres Imaging dựa trên một bộ cảm biến đo đạc các bước sóng ánh sáng mà mắt người không thể thấy. Các bước sóng ấy sau đó được phân tích để cung cấp một ý nghĩa về sức khoẻ cây trồng.
Chi phí dao động từ 6 – 10 USD mỗi acre (4.047m2), tuỳ theo loại cây trồng, rẻ hơn việc sử dụng một số thuốc trừ nấm. Evergreen FS cho biết họ sẽ bắt đầu cung ứng công nghệ cho các nông dân trồng bắp và đậu nành trong vụ mùa năm 2018. “Đây là làn sóng của tương lai”, Free nói. “Nông dân có ít thời gian hơn để đi thăm từng cánh đồng cá nhân và cần các công cụ để ra các quyết định chóng vánh và hiệu quả hơn”.
Nỗ lực xác định bệnh sớm có thể tạo ra một sự khác biệt đáng kể về sản lượng của một cánh đồng. Điều đó còn là một sự chuyển đổi sang những loại cây trồng thị trường đang có nhu cầu lớn và mở rộng cơ hội cho trí tuệ nhân tạo tác động đến nông nghiệp. Ở Mỹ, bắp và đậu nành là hai loại cây trồng quan trọng hàng đầu.
Một số người trồng cà chua sử dụng một hệ thống camera trong các nhà kính để theo dõi cây trồng và xác định bất kỳ vấn đề nào. Một số nông dân đã thử nghiệm các máy bay không người lái để tự động theo dõi các cánh đồng của họ. Trong khi đó, Ceres Imaging dự kiến sẽ chuyển từ các máy bay sang sử dụng các máy bay không người lái, khi những trở ngại về luật lệ được tháo dỡ và công nghệ được cải thiện.
Ngoài ra, theo tin từ tờ Wired, một số nhà nghiên cứu cũng đã phát triển AI để phát hiện sâu bệnh cho cây mì, một loại cây trồng cho củ được sản xuất nhiều trên thế giới và là một nguồn bột đường phù hợp. Họ sử dụng TensorFlow, một thư viện nguồn mở của Google, để xây dựng và huấn luyện một hệ thần kinh riêng chụp được 2.756 hình ảnh về lá cây mì tại Tanzania. Những nỗ lực của họ đã thành công khi mà AI có thể xác định đúng bệnh đốm nâu trên lá với sự chính xác đến 98%. Tiện hơn nữa là AI có thể tải dễ dàng về một smartphone.
