Mô hình nghiên cứu này đã giúp các nhà quản lý và người sản xuất giám sát được các chỉ số chất lượng môi trường tại bất cứ thời điểm nào, mà còn có thể phân tích số liệu, gửi cảnh báo và giải pháp ứng phó thích hợp trong sản xuất nông nghiệp và nuôi trồng thủy sản theo chiến lược xoay trục, hướng đến nông nghiệp 4.0.

Ứng dụng CNTT&TT trong sản xuất nông nghiệp chính xác

- Vai trò của CNTT&TT trong sản xuất nông nghiệp

Dân số thế giới dự kiến sẽ vượt mốc 9 tỷ người vào năm 2050 và sản xuất nông nghiệp sẽ cần tăng 60% so với mức 2005/2007 để đáp ứng nhu cầu lương thực bổ sung này. Ứng dụng CNTT&TT có thể đóng góp đáng kể để đáp ứng nhu cầu lương thực toàn cầu trong tương lai. CNTT&TT có thể góp phần tăng sản lượng và chất lượng bằng cách thu thập và chia sẻ thông tin kịp thời và chính xác về thời tiết, sản phẩm đầu vào, thị trường và giá cả; bằng cách cung cấp thông tin về các sáng kiến nghiên cứu và phát triển; phổ biến kiến thức cho nông dân; kết nối người sản xuất và người tiêu dùng, và thông qua nhiều con đường khác.

Với sự hỗ trợ của CNTT&TT, các ứng dụng có thể hỗ trợ cho các bên liên quan nhiều thông tin hữu ích: Thông tin về mùa vụ, thông tin về thiết bị sản xuất và đầu vào nông nghiệp, thông tin thị trường, các thông tin khác mà nông dân và gia đình họ quan tâm. Nhìn chung, CNTT&TT có ứng dụng rất lớn, từ khâu sản xuất, thu hoạch, bảo quản đến chế biến, phân phối và tiêu thụ trên thị trường.

- Viễn thám trong nông nghiệp chính xác

Viễn thám là quá trình phát hiện và giám sát các đặc điểm vật lý của một khu vực bằng cách đo bức xạ phản xạ phát ra từ khu vực ở khoảng cách xa (thường là từ vệ tinh hoặc máy bay). Máy ảnh đặc biệt thu thập hình ảnh được cảm nhận từ xa, giúp các nhà nghiên cứu "cảm nhận" những điều xảy ra và thay đổi trên mặt đất. Trong nông nghiệp, viễn thám là công nghệ cho phép đo các đặc điểm của đất hoặc cây trồng bằng UAV, máy bay hoặc vệ tinh bay từ khoảng cách vài mét đến vài trăm mét hoặc nhiều kilomet từ mục tiêu.

- Kết nối vạn vật trong trong nông nghiệp chính xác

Việc ứng dụng công nghệ thông tin, công nghệ cảm biến trong giám sát môi trường đang trở thành xu hướng trong nuôi trồng thủy sản và sản xuất nông nghiệp hiện đại. Với việc ứng dụng công nghệ cảm biến, công nghệ thông tin trong giám sát điều kiện môi trường có thể giúp nhà quản lý theo dõi được các yếu tố môi trường ao nuôi, điều kiện môi trường nước, đất trồng cây theo thời gian thực; từ đó có những xử lý kịp thời để giảm thiểu rủi ro, hạ chi phí, nâng cao chất lượng của sản phẩm.

Qua quá trình nghiên cứu tài liệu kết hợp nghiên cứu và khảo sát trên một số hệ thống giám sát môi trường phục vụ cho nuôi thủy sản và trồng trọt đã được phát triển trên thế giới cho thấy: một hệ thống giám sát môi trường bao gồm ba thành phần chính như: (1) cảm biến dùng thu thập các yếu tố môi trường; (2) hệ thống truyền tin, phụ trách đóng gói dữ liệu nhận được từ cảm biến theo định dạng được quy định trước và truyền thông tin về cho hệ thống xử lý; và (3) hệ thống xử lý sẽ giải mã các dữ liệu nhận được, lưu trữ và tiến hành phân tích giá trị thu được, hiển thị dữ liệu, thực hiện các phân tích/mô phỏng xác định tình trạng môi trường hiện tại và gửi cảnh báo đến người sử dụng nếu giá trị của các yếu tố môi trường vượt ngưỡng cho phép.

Một hệ thống giám sát môi trường dựa trên kỹ thuật mạng cảm biến không dây (WSN – Wireless Sensor Network), Internet vạn vật (IoT - Internet of Things), lưu trữ và phân tích dữ liệu trên nền tảng mô phỏng đa tác tử (Agent Based Simulation) kết hợp kho dữ liệu (Data Warehouse) đã nghiên cứu xây dựng trong.  Hệ thống triển khai xây dựng được gọi là “Hệ thống giám sát môi trường trên nền tảng tác tử” (AEMS - Agent based Environment Monitoring System). Thành phần trung tâm của hệ thống AEMS là máy chủ dịch vụ giám sát và cảnh báo (Monitoring & Warning Services), cung cấp các dịch vụ: (1) lưu trữ; (2) phân tích (Analysis model) và mô phỏng tác tử (Agent Based Simulation model); (3) cảnh báo (Warning) thực hiện việc gửi các cảnh báo và giải pháp thích hợp đến người dùng thông qua ứng dụng web và ứng dụng di động. Phần thu thập các yếu tố môi trường do các trạm quan trắc môi trường phụ trách thực hiện. Trạm quan trắc môi trường đóng vai trò như một tác tử (Agent), nó có thể tương tác với môi trường và các tác tử khác trong hệ thống. Trạm quan trắc sẽ thu thập các thông số môi trường gửi về trung tâm lưu trữ dữ liệu, đồng thời có thể tương tác với người sử dụng thông qua các ứng dụng web hay ứng dụng di động. Các trạm quan trắc được xây dựng dựa trên công nghệ IoT và tác tử (Agent) nên chúng tôi gọi là các IoT Agent. Các IoT Agent liên kết với nhau qua hệ thống mạng không dây tạo nên một mạng lưới các trạm cảm biến (Wireless Sensor Network). 

- Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp chính xác

Nông nghiệp chính xác là sự phát triển nông nghiệp nhấn mạnh việc sử dụng CNTT&TT trong chu trình quản lý trang trại vật lý trên không gian mạng. Các công nghệ mới như Internet vạn vật, điện toán đám mây, mạng cảm biến, trí tuệ nhân tạo sẽ thúc đẩy sự phát triển này trong nông nghiệp. Điều này được thực hiện bởi các mô hình dữ liệu lớn, với khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau.

Dữ liệu lớn (Big data) đang được sử dụng để cung cấp thông tin chi tiết mang tính dự đoán trong hoạt động canh tác, thúc đẩy các quyết định hoạt động trong thời gian thực. Các dữ liệu hình ảnh thu được từ vệ tinh, máy bay không người lái hay thậm chí là hình ảnh thu được từ ảnh chụp của điện thoại thông minh có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh cây trồng. Ví dụ như một mô hình máy học (machine learning) được dùng để nhận dạng bệnh trên cây lúa từ hình ảnh chụp trên điện thoại thông minh. Dữ liệu thu được từ cảm biến có thể được sử dụng để đưa ra dự báo về tình hình môi trường, giúp người sản xuất sớm đưa ra các hoạt động ứng phó phù hợp, giảm rủi ro, tăng hiệu quả kinh tế trong hoạt động sản xuất.

Giải pháp ứng dụng CNTT&TT cho phát triển nông nghiệp và thủy sản vùng ĐBSCL  

Mô hình ứng dụng trong (1) xây dựng hệ thống giám sát các điều kiện môi trường sản xuất dựa trên công nghệ mạng cảm biến, kết hợp với (2) công nghệ Blockchain ghi sổ nhật ký và truy xuất nguồn gốc, (3) viễn thám, mô phỏng đa tác tử và trí tuệ nhân tạo trong công tác phân tích, đánh giá và dự báo. Ngoài ra hệ thống được kết hợp với mạng xã hội kết nối nông dân, nhà quản lý, chuyên gia và nhà phân phối hay thu mua.

Hệ thống bao gồm 5 thành phần chính: (1) Trung tâm dữ liệu, được xem như là trái tim của hệ thống lưu trữ tất cả các thông tin thu thập được từ bốn hệ thống được liệt kê ở phần tiếp theo, và chia sẻ dữ liệu hữu ích cho các bên liên quan; (2) Hệ thống thu thập thông tin môi trường, được xây dựng dựa trên công nghệ mạng cảm biến, IoTs và đa tác tử. Hệ thống bao gồm các trạm cảm biến theo dõi môi trường đất, nước, không khí trong canh tác nông nghiệp, trạm cảm biến theo dõi nhiệt độ, ẩm độ sấy, bảo quản sản phẩm nông nghiệp trong kho sau thu hoạch; thiết bị bay không người lái dùng thu thập thông tin phục vụ phòng chống cháy rừng, phát hiện dịch hại trên cây trồng; (3) Hệ thống thông tin ghi sổ nhật ký và truy xuất nguồn gốc bao gồm phần mềm quản lý quá trình sản xuất, chế biến, phân phối và phần mềm truy xuất các sản phẩm dựa trên công nghệ Blockchain. Hệ thống này đóng vai trò như một sổ cái ghi nhật ký quá trình sản xuất, thu hoạch lưu trữ và hỗ trợ truy xuất nguồn gốc sản phẩm nông, lâm nghiệp và nuôi trồng thủy sản dựa trên mã QR khi đưa ra thị trường; (4) Hệ thống mạng xã hội kết nối nông dân, chuyên gia, nhà phân phối, nhà cung cấp công cụ trao đổi giữa các bên liên quan trong quá trình sản xuất, thu hoạch, lưu trữ và đưa sản phẩm đi tiêu thụ. Hệ thống giúp người nông dân có thể dễ dàng trao đổi với nhà cung cấp vật tư sản xuất, với chuyên gia nông nghiệp hay các công ty thu mua sản phẩm; và (5) Mô hình mô phỏng hay dự báo tình trạng môi trường, cảnh báo cháy rừng, tình hình dịch bệnh trên cây trồng hay dự đoán năng suất dựa trên các yếu tố môi trường và điều kiện canh tác hỗ trợ mô phỏng và dự đoán năng suất lúa dựa trên các tham số đầu vào là điều kiện môi trường, quá trình canh tác, cung cấp cho chuyên gia, nhà quản lý có các thông tin hữu ích để điều chỉnh lại quá trình sản xuất.

Mô hình trên đã được các chuyên gia trong các lĩnh vực nông nghiệp, thủy sản, môi trường, công nghệ và công nghệ thông tin của Trường Đại học Cần Thơ (ĐHCT) nghiên cứu phát triển trong những năn qua, và đã chuyển giao thành công hệ thống quan trắc môi trường nước phục vụ sản xuất nông nghiệp và nuôi trồng thủy sản ở các tỉnh An Giang, Đồng Tháp, Hậu Giang, Kiên Giang và Sóc Trăng.

Tham luận hội thảo khoa học "Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực nông nghiệp”

ctngoc