Tin nông nghiệp 6 xu hướng chuyển đổi số trong nông nghiệp

6 xu hướng chuyển đổi số trong nông nghiệp

Author Trần Bích (theo TGTT), publish date Thursday. May 31st, 2018

6 xu hướng chuyển đổi số trong nông nghiệp

Trong các nghiên cứu gần đây, để đáp ứng nhu cầu lương thực cho con người, sản lượng nông nghiệp phải tăng 60% vào năm 2030.

IoT và các bộ cảm biến trên thiết bị giúp cho máy móc không bị thời gian chết nhiều.

Muốn vậy, nhà nông và những nhà sản xuất thực phẩm phải bám theo các xu hướng chuyển đổi số trong nông nghiệp. Chỉ có công nghệ mới là nguồn lực bền vững và có khả năng mở rộng giúp nông nghiệp đạt tầm cao mới.

IoT và các bộ cảm biến trên cánh đồng

Ứng dụng IoT trong lĩnh vực nông nghiệp có tiềm năng lớn.Các bộ cảm biến được đặt trên các cánh đồng cùng với công nghệ nhận dạng hình ảnh cho phép nông dân thấy cây trồng của họ ở bất kỳ nơi nào trên thế giới. Các bộ cảm biến gởi cho nông dân thông tin cập nhật theo thời gian thực, nhờ đó họ đưa ra các thay đổi phù hợp cho cây trồng. Nông dân không cần có nhiều kỹ năng, nhưng nếu có ứng dụng báo cho biết khi nào cây cần nước hoặc một số dưỡng chất khác, có thể mở khoá để tưới nước, có pha sẵn hàm lượng dinh dưỡng cho cây. Các bộ cảm biến IoT trên những cánh đồng lớn sẽ giúp nông dân nâng cao năng suất cây trồng với chi phí thấp hơn.

IoT trong máy móc nông nghiệp

Trên cánh đồng, các bộ cảm biến được đặt trên thiết bị nông nghiệp để theo dõi “sức khoẻ” của máy móc. Máy kéo và các thiết bị sản xuất nông nghiệp khác được kèm các hệ thống định vị và cảm biến.Một số cảm biến được thiết kế dùng để lập bản đồ năng suất ngay tại buồng lái. Trong khi đó, một số cảm biến khác đang theo dõi khi nào các máy kéo cần được tu sửa. Tất cả các cảm biến đang tiết giảm lượng thời gian máy rảnh rỗi.

Máy bay không người lái (MBKNL) giám sát cây trồng

Khi nông dân làm việc trên cánh đồng rộng hàng chục mẫu, chỉ có cách quan sát từ máy bay để theo dõi trang trại của mình. MBKNL đang được sử dụng để giám sát cây trồng phổ biến trên khắp nước Mỹ. Thiết bị này sản xuất ra hình ảnh ba chiều để dự báo chất lượng đất, thông qua phân tích và mô hình hoá cây trồng trên nông trại. MBKNL còn được sử dụng để phun thuốc từ trên cao, nhằm giảm thiểu thuốc ngấm vào nước ngầm.Các nghiên cứu gần đây đã chứng minh MBKNL có thể gia tăng tốc độ xịt gấp năm lần so với các loại máy khác.

Canh tác và robotics

Robot và trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp sẽ cải thiện năng suất và đem lại sản lượng cao và nhanh hơn.Những robot như robot xịt thuốc và làm cỏ được John Deere đầu tư, có thể giảm việc sử dụng hoá chất đến 90% nhờ công nghệ chính xác.

Một số công ty đang thử nghiệm hướng dẫn robot bằng laser và camera để thiết bị này nhận dạng và nhổ cỏ mà không cần sự can thiệp của con người. Các công ty khác đang tạo ra robot trồng cây để tăng thêm hiệu quả so với các phương pháp canh tác truyền thống. Sau cùng, robot được thử nghiệm dùng để thu hoạch trái cây và hạt.

Các bộ cảm biến RFID

Sau khi thu hoạch, các bộ cảm biến bằng sóng vô tuyến RFID được dùng để theo dõi từ cánh đồng đến cửa hàng. Người tiêu dùng có thể theo dõi nguồn gốc thực phẩm từ cánh đồng đến nơi họ mua hàng bằng các thiết bị tích hợp RFID. Công nghệ này sẽ làm nhà sản xuất có trách nhiệm cao hơn trong việc cung cấp sản phẩm và hàng tươi sống.Các bộ cảm biến bằng sóng vô tuyến RFID sẽ giúp người tiêu dùng giảm lo ngại về các chất gây dị ứng.

Học máy và phân tích

Có lẽ một trong những chuyển đổi kỹ thuật số sáng tạo nhất là khả năng sử dụng học máy và các phân tích tiên tiến để khai thác dữ liệu cho các xu hướng. Học máy có thể dự báo đặc điểm và gien nào tốt nhất cho thực tế sản xuất tuỳ theo khí hậu của địa phương đó. Các thuật toán còn cho biết sản phẩm nào sẽ được mua nhiều nhất và sản phẩm nào đang ế ẩm trên thị trường.Điều đó giúp nhà nông chọn lựa sản phẩm canh tác trong hiện tại và tương lai.


Nhân rộng những mô hình cam VietGAP ở Hàm Yên Nhân rộng những mô hình cam VietGAP ở… Kỹ thuật trồng cây Sapo (Phần 2) Kỹ thuật trồng cây Sapo (Phần 2)