Trí tuệ nhân tạo cải thiện công tác dự báo thị trường nông sản

Theo Tổng cục Thống kê, đến hết năm 2021, khu vực nông nghiệp đóng góp khoảng 13,97% vào tốc độ tăng tổng giá trị tăng thêm của nền kinh tế. Đóng góp của nông nghiệp được thể hiện trên những khía cạnh cụ thể như đảm bảo an ninh lương thực, cung cấp yếu tố đầu vào cho công nghiệp chế biến, là thị trường tiêu thụ cho lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ cũng như tham giao vào xuất khẩu đem lại nguồn thu ngoại tệ lớn.

Cụ thể, trong năm 2021, xuất khẩu nông sản đã được mở rộng ra nhiều thị trường, đưa tổng kim ngạch xuất khẩu các mặt hàng nông, lâm, thuỷ sản đạt mức cao kỷ luật trên 48,6 tỷ USD, trong đó có 10 nhóm mặt hàng có kim ngạch xuất khẩu trên 1 tỷ USD, 6 mặt hàng có kim ngạch trên 3 tỷ USD.

Tuy nhiên, ngành nông nghiệp Việt Nam cũng phải đối mặt với nhiều thách thức dẫn đến đóng góp tương đối của nông nghiệp vào tổng GDP Việt Nam có xu hướng giảm trong những năm gần đây. Nguyên nhân chủ yếu là do sản xuất nông nghiệp của nước ta vẫn ở quy mô nhỏ lẻ, khó khăn trong kiểm soát về chất lượng, quy trình, giá thành cũng như dự báo thị trường. 

Bên cạnh đó, nước ta cũng là 1 trong 5 quốc gia chịu ảnh hưởng lớn nhất của biến đổi khí hậu, xảy ra cả trên 7 vùng kinh tế - xã hội, trong đó có những vùng trọng yếu về sản xuất nông nghiệp như đồng bằng sông Cửu Long, đồng bằng sông Hồng. Ngoài ra, quá trình hội nhập sâu với các hiệp định thương mại tự do mang đến nhiều cơ hội và quy định khắt khe từ nhiều quốc gia, dẫn đến sự cạnh tranh thương mại gay gắt.

Trước những thách thức đó, đẩy mạnh ứng dụng công nghệ cao trong sản xuất nông nghiệp được coi là phương thức gia tăng năng suất, khối lượng và nâng cao chất lượng, khả năng cạnh tranh của sản phẩm, gia tăng giá trị cho nông sản, đồng thời cắt giảm chi phí sản xuất, giải phóng sức lao động nông nghiệp.

Việc ứng dụng công nghệ cao trong nông nghiệp đã ngày càng được nhân rộng trong cả nước. Các mô hình công nghệ cao được ứng dụng phổ biến bao gồm: hệ thống nhà màng, nhà kính, nhà lưới kết hợp với ứng dụng công nghệ số để điều khiển tự động hoặc bán tự động; ứng dụng BigData, IoT, AI trong việc quản lý và chăm sóc cây trồng; vật nuôi, công nghệ tưới tiết kiệm gồm tưới nhỏ giọt, tưới phun sương bán tự động hoặc tự động theo thời gian hoặc theo độ ẩm, nhiệt độ đo được; ứng dụng kỹ thuật canh tác không dùng đất: thủy canh, trồng cây trên giá thể. 

Nhiều nhóm sản phẩm chủ lực cấp quốc gia, cấp tỉnh có hàm lượng ứng dụng khoa học công nghệ rất cao được áp dụng từ khâu sản xuất giống, nuôi trồng, chế biến như: Tôm, cá tra,… Hàng chục doanh nghiệp lớn ứng dụng công nghệ cao, tiên tiến ngang tầm khu vực và thế giới như: TH (sữa), Dabaco (chăn nuôi), Nafoods (trồng, chế biến trái cây), Masan (giết mổ, chế biến), Nam miền Trung (tôm), Ba Huân (trứng), Vingroup (rau)... rất nhiều vùng nuôi trồng, nhiều nhà máy chế biến sản phẩm công nghệ cao đã được hoàn thành trong vài năm gần đây. Điều này đã làm gia tăng giá trị sản xuất nông nghiệp và phát triển bền vững.

Chi tiêu nông nghiệp thông minh tăng cao 

Theo hãng nghiên cứu BI Intelligence Research, chi tiêu toàn cầu dành cho công nghệ nông nghiệp kết nối thông minh, gồm trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học được dự báo doanh thu tăng gấp 3 lần vào năm 2025, đạt 15,3 tỷ USD.

Trong đó, tính riêng chi tiêu dành cho công nghệ và giải pháp AI nói riêng trong nông nghiệp sẽ tăng từ 1 tỷ USD năm 2020 lên 4 tỷ USD vào năm 2026, đạt tốc độ tăng trưởng kép 25,5% - theo Markets&Markets.

Còn theo PwC, công nghệ tích hợp IoT nông nghiệp, lĩnh vực công nghệ nông nghiệp phát triển tăng trưởng nhanh nhất dự báo đạt 4,5 tỷ USD vào năm 2025.

AI, máy học (ML) và cảm biến IoT cung cấp dữ liệu thời gian thực cho các thuật toán nhằm nâng cao hiệu suất nông nghiệp, cải thiện mùa màng và giảm thiểu chi phí sản xuất thực phẩm. Theo dữ liệu dự báo của Liên hợp quốc về dân số và nạn đói, dân số thế giới sẽ tăng lên 2 tỷ người vào năm 2050, yêu cầu năng suất thực phẩm phải tăng 60% tương ứng.

Tính riêng tại Mỹ, lĩnh vực trồng trọt, chế biến và phân phối thực phẩm là ngành kinh doanh trị giá 1,7 ngàn tỷ USD - theo số liệu của Dịch vụ Nghiên cứu Kinh tế, trực thuộc Bộ Nông nghiệp Mỹ. Trong đó, AI và ML đã cho thấy tiềm năng giúp thu hẹp khoảng cách giữa mức độ gia tăng dân số và nhu cầu lương thực thế giới vào năm 2050.

Dữ liệu thu thập bởi cảm biến thông minh và máy bay không người lái cung cấp video thời gian thực cho các chuyên gia nông nghiệp theo cách chưa từng có. Giờ đây, người nông dân có thể kết hợp dữ liệu độ ẩm, phân bón và mức độ dinh dưỡng tự nhiên để phân tích mô hình tăng trưởng từng loại cây trồng theo thời gian, trước khi sử dụng công nghệ máy học phân tích dữ liệu lớn và đưa ra các khuyến nghị tối ưu hoá năng suất cây trồng.

Thế Vinh