X
Ultralytics YOLOv8.2 Phát hànhUltralytics YOLOv8.2 Phát hành di độngUltralytics YOLOv8.2 Mũi tên thả
Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

Từ trang trại đến bàn ăn: Cách AI thúc đẩy đổi mới trong nông nghiệp

Hướng dẫn từng bước cách AI đang thúc đẩy sự đổi mới trong nông nghiệp, giúp việc trồng, thu hoạch và giao trái cây từ trang trại đến bàn ăn của bạn dễ dàng hơn.

Với dân số thế giới dự kiến sẽ tăng thêm 2 tỷ người vào năm 2050, chúng ta cần tăng khoảng 60% sản lượng lương thực để theo kịp. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp chúng ta đáp ứng thách thức này bằng cách thúc đẩy sự đổi mới trong nông nghiệp. Những đổi mới AI có thể được sử dụng để theo dõi vật nuôi, phân tích sự tăng trưởng của cây trồng, dự đoán khi nào thiết bị nông nghiệp cần bảo trì, v.v. Khi chúng ta nghĩ về nông nghiệp, chúng ta thường chỉ hình dung nông nghiệp. Tuy nhiên, đó là một chiếc ô bao gồm nhiều chức năng và quy trình khác nhau.

Để hiểu rõ hơn về tác động của AI trong nông nghiệp, chúng ta hãy lấy một ví dụ cụ thể: vòng đời của một loại trái cây. Điều gì xảy ra trong hành trình của nó từ một cánh đồng đến bàn của chúng tôi?

Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá cách AI trợ giúp trong từng bước của quy trình, từ trồng, trồng và thu hoạch đến chế biến, vận chuyển và bán trái cây. Bắt đầu nào!

Nắm bắt công nghệ mới trong nông nghiệp để trồng cây ăn quả

Bước đầu tiên trong vòng đời của cây ăn quả là chọn hạt giống và trồng chúng. Một nông dân cần quyết định trồng loại trái cây nào cho mùa. Các kỹ thuật AI như học máy có thể được sử dụng để phân tích một lượng lớn dữ liệu để giúp nông dân chọn hạt giống tốt nhất cho điều kiện đất đai và khí hậu cụ thể của họ. Bằng cách đánh giá các kiểu thời tiết lịch sử, thành phần đất và dữ liệu hiệu suất cây trồng, AI có thể đề xuất các giống hạt giống tối ưu có khả năng phát triển mạnh nhất. AI đang được sử dụng để lựa chọn hạt giống là một lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra với rất nhiều sự quan tâm và tiềm năng. 

Ví dụ, Thử thách truyền cảm hứng CGIAR 2018 đã trao 100.000 đô la cho một dự án sử dụng máy học để lựa chọn hạt giống thông minh hơn. Dự án này được dẫn dắt bởi các nhà nghiên cứu từ Viện BioSense và CIMMYT. Họ đã sử dụng dữ liệu về các giống ngô mới khác nhau từ hàng trăm địa điểm đánh giá ở Mexico để phát triển các mô hình dự đoán hiệu suất hạt giống. Có cách tiếp cận dựa trên dữ liệu làm tăng cơ hội thu hoạch thành công và giảm nguy cơ mất mùa. Khi loại hạt giống tốt nhất được chọn, thị giác máy tính có thể bước vào để kiểm tra chất lượng của hạt giống.

Hình 1.  Một hình ảnh vệ tinh cho thấy sản xuất ngô ở Mexico, nơi các khu vực sáng hơn cho thấy thảm thực vật khỏe mạnh hơn.

Sử dụng thị giác máy tính để đánh giá chất lượng hạt giống

Thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh có độ phân giải cao của hạt trái cây để phát hiện sự không hoàn hảo, bệnh tật và đặc điểm di truyền có thể không nhìn thấy bằng mắt người. Các tác vụ thị giác máy tính khác nhau có thể được sử dụng để phân tích những hình ảnh này để sắp xếp, phân loại và đánh giá chất lượng của hạt giống. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ này, AI có thể giúp đảm bảo rằng chỉ những hạt giống chất lượng cao nhất mới được trồng và nông dân có thể đạt được năng suất cây trồng tốt hơn.

Ví dụ, GeNee™ Sorter của Seed X là một công cụ phân loại hạt giống được hỗ trợ bởi AI giúp cải thiện quá trình lựa chọn hạt giống. Máy phân loại chia hạt giống thành hai loại: hạt chất lượng cao có khả năng nảy mầm được hướng vào hộp chính, trong khi hạt giống không có khả năng nảy mầm được sắp xếp vào hộp thứ cấp. Nó xử lý các nhiệm vụ như đánh giá màu sắc, hình dạng, kích thước, độ tinh khiết di truyền và dự đoán tỷ lệ nảy mầm. Nhờ máy phân loại, tỷ lệ nảy mầm có thể được tăng lên hơn 90%, điều đó có nghĩa là nhiều hạt giống phát triển thành công thành cây khỏe mạnh.

Hình 2. Máy phân loại GeNee™ của hạt giống X.

Sử dụng AI để trồng và thu hoạch trái cây

AI cũng có thể được sử dụng để cải thiện phân tích đất và giám sát cây trồng. Máy bay không người lái với máy ảnh tiên tiến bay qua các cánh đồng trái cây, chụp ảnh chi tiết về sức khỏe của đất và cây trồng. Những hình ảnh này được xử lý để tạo bản đồ cho thấy sự thay đổi về độ ẩm của đất, mức độ dinh dưỡng và sức khỏe thực vật. Dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ phân tích hình ảnh, các nhiệm vụ như phát hiện cỏ dại, theo dõi tăng trưởng, ước tính năng suất, điều chỉnh tưới tiêu, bón phân chính xác và thực hiện kiểm soát dịch hại có mục tiêu có thể được thực hiện. Giám sát thời gian thực bằng AI có thể giúp cải thiện năng suất cây ăn quả và thúc đẩy các hoạt động canh tác bền vững .

Thu hoạch một cánh đồng chỉ một ngày trước hoặc sau thời gian tối ưu có thể làm giảm thu nhập tiềm năng của nông dân từ 3,7% đến 20,4%. AI có thể giúp xác định thời điểm tốt nhất để hái trái cây. Các phương pháp thu hoạch truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào lao động thủ công và có thể kém hiệu quả và tốn nhiều thời gian hơn. Các phương pháp thu hoạch được hỗ trợ bởi AI sử dụng các cảm biến tiên tiến và thuật toán học máy để phân tích dữ liệu về màu sắc, kích thước và điều kiện môi trường của quả để dự đoán độ chín. Bằng cách này, trái cây được thu hoạch khi chúng ở trạng thái tốt nhất, dẫn đến năng suất cao hơn và ít chất thải hơn.

Hình 3. Sử dụng thị giác máy tính để phân đoạn dâu tây chín.

Chế biến sau thu hoạch: Phân tích thể tích phân đoạn và đóng gói trái cây

Sau khi thu hoạch, bước quan trọng tiếp theo là phân loại và phân loại trái cây để sản phẩm tốt nhất có thể đến tay người tiêu dùng. AI có thể được sử dụng để phân tích thể tích phân đoạn trái cây. Bằng cách áp dụng các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8, kích thước, hình dạng và chất lượng của trái cây có thể được đánh giá.

Hình 4. Sử dụng Ultrlaytics YOLOv8 Mô hình thị giác máy tính để phân đoạn trái cây.

Quá trình này liên quan đến việc chụp ảnh độ phân giải cao của trái cây trên băng chuyền, phân đoạn từng loại trái cây bằng cách sử dụng YOLOv8 mô hình hóa, và thực hiện phân tích thể tích để đo kích thước và hình dạng và phát hiện các khuyết tật. Dựa trên phân tích, trái cây được tự động phân loại và phân loại thành các loại khác nhau để đóng gói, chế biến hoặc phân phối phù hợp. Phân loại và phân loại được hỗ trợ bởi AI cải thiện hiệu quả, độ chính xác và tính nhất quán, giảm chất thải và tối đa hóa giá trị của vụ thu hoạch.

Sau khi trái cây được phân loại và phân loại, máy đóng gói tự động có thể đóng gói chính xác chúng. Các hệ thống OCR (Nhận dạng ký tự quang học) do AI điều khiển có thể kiểm tra độ chính xác của bao bì, xác minh nhãn, mã vạch và các thông tin quan trọng khác để tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định. Bằng cách kiểm tra bao bì theo cách này, các tình huống như sản phẩm hết hạn có thể tránh được. AI có thể phát hiện nhãn không chính xác hoặc ngày hết hạn và gắn cờ chúng để chỉnh sửa trước khi sản phẩm đến tay người tiêu dùng.

Đổi mới AI trong bán lẻ và phân phối trái cây

Bây giờ, hãy xem xét bạn có những loại trái cây tốt nhất được đóng gói và sẵn sàng để giao hàng. AI có thể cải thiện hậu cần và vận chuyển trái cây bằng cách tối ưu hóa các tuyến đường. Giữ trái cây tươi trong quá trình vận chuyển và tìm ra các tuyến đường giao hàng hiệu quả nhất là những thách thức lớn. Các thuật toán AI có thể phân tích các mô hình giao thông, điều kiện thời tiết và lịch trình giao hàng để xác định các tuyến đường tốt nhất và giảm thời gian và chi phí đi lại.

Sau khi trái cây đến cửa hàng, AI tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong việc quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu. Hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng, sở thích của khách hàng và xu hướng theo mùa để dự đoán nhu cầu chính xác hơn. Các cửa hàng bán lẻ có thể duy trì mức tồn kho tối ưu dựa trên thông tin chi tiết từ AI và giảm nguy cơ quá tải hoặc hết hàng. 

Hình 5. Nhân viên bổ sung trái cây tại một cửa hàng bán lẻ. Nguồn hình ảnh Envato Elements.

Thị giác máy tính có thể được sử dụng trong các cửa hàng để theo dõi hàng tồn kho trong thời gian thực. Sử dụng tính năng phát hiện đối tượng, các camera được hỗ trợ bởi AI có thể xác định khi nào hàng tồn kho thấp hoặc được đặt không đúng cách và cảnh báo nhân viên để bổ sung hoặc sắp xếp lại các kệ. Bằng cách đảm bảo rằng lượng sản phẩm tươi sống phù hợp có sẵn vào đúng thời điểm, AI giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm lãng phí thực phẩm.

Tác động tổng thể của AI đối với ngành công nghiệp trái cây

AI có tiềm năng đóng một vai trò lớn trong việc giúp người tiêu dùng có được trái cây chất lượng tốt hơn. Một ví dụ tuyệt vời về tích hợp AI thành công trong ngành công nghiệp trái cây là Nature Fresh Farms. Nature Fresh Farms đã chuyển đổi hoạt động từ hạt giống sang cửa hàng bằng công nghệ AI. Các cảm biến và phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI giúp theo dõi và quản lý mọi thứ từ mức khí hậu và độ ẩm trong nhà kính đến hậu cần vận chuyển sản phẩm. Nature Fresh Farms đã tối ưu hóa điều kiện trồng trọt, kiểm soát tưới tiêu và giảm chi phí. Hệ thống AI cũng có thể đưa sản phẩm lên kệ siêu thị trong vòng 24 - 48 giờ sau khi đóng gói, giảm đáng kể thời gian vận chuyển và duy trì độ tươi.

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng có một số nhược điểm tiềm ẩn khi sử dụng AI trong ngành trái cây:

  • Chi phí thực hiện: Đầu tư ban đầu vào công nghệ AI có thể cao, đây có thể là rào cản đối với một số nông dân và nhà sản xuất.
  • Sự phụ thuộc vào công nghệ: Phụ thuộc nhiều vào AI và công nghệ có thể tạo ra sự phụ thuộc có thể khó quản lý, đặc biệt nếu có vấn đề kỹ thuật hoặc lỗi.
  • Bảo trì và bảo trì: Các hệ thống AI yêu cầu bảo trì và cập nhật thường xuyên để hoạt động hiệu quả, điều này có thể làm tăng thêm chi phí liên tục và độ phức tạp trong hoạt động.
  • Độ phức tạp của việc sử dụng: Một số nông dân có thể thấy công nghệ AI khó hiểu và khó sử dụng, khiến việc đào tạo và hỗ trợ trở nên cần thiết.

Tu luyện ngày mai

Từ việc lựa chọn hạt giống đến chín của trái cây, AI đang thay đổi nông nghiệp trong suốt vòng đời của sản phẩm, từ trang trại đến bàn ăn của bạn. Nó giúp nông dân theo dõi sức khỏe của đất, dự đoán thời điểm tốt nhất để thu hoạch và phân loại sản phẩm chính xác. Bằng cách tối ưu hóa tài nguyên, giảm chất thải và cải thiện năng suất cây trồng, AI làm cho canh tác hiệu quả và bền vững hơn. Bất chấp những thách thức như chi phí, nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật và sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, những lợi thế của AI khiến những thách thức này trở nên đáng giá trong nhiều trường hợp. Đó là lý do tại sao ngày càng có nhiều nông dân áp dụng AI.

Luôn kết nối với cộng đồng của chúng tôi để tiếp tục tìm hiểu về AI! Kiểm tra kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để khám phá cách chúng tôi sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành như sản xuấtchăm sóc sức khỏe. 🚀

Logo FacebookBiểu trưng TwitterBiểu trưng LinkedInBiểu tượng sao chép liên kết

Đọc thêm trong danh mục này

Hãy xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning