Tin nông nghiệp Ấn Độ: nhà nông trông chờ ở startup công nghệ

Ấn Độ: nhà nông trông chờ ở startup công nghệ

Tác giả Khởi Thức, ngày đăng 08/02/2018

Những con số đọc mà thấy nản lòng: ở Ấn Độ, 190,7 triệu người bị đói mỗi ngày trên tổng số dân 1,3 tỷ; năng suất cây trồng thấp hơn ở Mỹ, châu Âu và Trung Quốc.

Nông dân Ấn Độ bón phân trên một cánh đồng.

Liên hiệp quốc dự báo sẽ có 1,7 tỷ người cần cứu đói vào năm 2050. Tờ Forbes đã phải giựt một cái tựa cay đắng: “Nông dân Ấn Độ chỉ còn biết trông chờ vào các startup, chớ không phải chính phủ”.

Một thách thức trong thập kỷ gần đây trong nông nghiệp Ấn Độ: thiếu các nguồn vốn và tiếp tục bị chính phủ lơ là, và dường như điều đó càng khó khăn hơn trong vài thập kỷ tới khi mà các mô hình thời tiết, nước tưới thiếu thốn và các vụ mùa canh tác phải thay đổi nhiều hơn. Biến đổi khí hậu đã góp phần vào nạn tự sát của gần 60.000 nông dân Ấn Độ suốt ba thập kỷ qua.

Thời của startup nông nghiệp

Trước nghịch cảnh đó, công nghệ đang ngày càng được xem như là một giải pháp thúc đẩy sản xuất nông nghiệp. Ở Ấn Độ, các startup nông-nghệ cao (agtech) đang đưa ra trí tuệ nhân tạo, tầm nhìn máy tính và phân tích không ảnh, giúp cho canh tác hiệu quả hơn và dẫn đến các quyết định tốt hơn đối với việc cải thiện năng suất.

“Trung Quốc có gần 40% đất không sẵn nước và bình quân sở hữu đất thấp hơn Ấn Độ, nhưng năng suất của họ gần gấp đôi Ấn Độ. Có rất nhiều lối thoát để tăng năng suất nông nghiệp ở Ấn Độ dựa trên lựa chọn cây trồng, một gói thực hành và quản lý sâu bệnh”, Tauseef Khan, đồng sáng lập viên Gramophone, nói. “Cung cấp đầu vào cho nông dân trong chu kỳ suốt vụ mùa, trong đó có quản lý cây trồng và đất trồng cùng với việc nắm bắt giá cả tốt hơn, dẫn đến kết quả đáng ghi nhận”, Khan nói. Startup của ông khẳng định đã tiếp cận hơn 50.000 nông dân ở bang Madhya Pradesh vùng Trung Ấn, tăng năng suất tỏi lên 40%.

Một công nghệ chuyển đổi mới đầy tiềm năng được phát triển bởi một startup khác, đã tích hợp dịch vụ cảm biến từ xa, học-máy (1) và điện toán đám mây, cho thấy việc đổi mới sáng tạo thường đến từ các giải pháp được phát triển từ các lĩnh vực khác như thế nào.

“Chúng tôi nghiên cứu cải thiện tính hiệu quả của các công cụ tài chính nông nghiệp bằng đổi mới sáng tạo, dựa trên công nghệ big data từ vệ tinh để cung cấp việc giám sát cây trồng thường xuyên cả những khu vực rộng lớn, hầu can thiệp kịp thời và nâng cao năng suất”, Abhishek Raju, đồng sáng lập viên SatSure, nói. Hệ thống này nhắm tới một xu hướng các nông trại lớn áp dụng công nghệ lãi suất biến động, để thay đổi giống, tưới nước, bón phân và sử dụng thuốc trừ sâu, theo thông tin được tập trung bởi một loạt các bộ cảm biến để tăng năng suất và cắt giảm chi phí.

Trong khi đó, internet đang được cải thiện ở vùng nông thôn Ấn Độ. Vào năm 2020, khoảng 315 triệu người sống ở nông thôn sẽ được nối kết. “Nhờ internet, vào năm 2020, việc tiếp cận các thực hành khoa học sẽ trở nên dễ dàng hơn, các nền tảng tư vấn sẽ tiến hoá thành các giải pháp quản lý trang trại thông minh mà đại chúng tiếp nhận được bằng tiếng địa phương”, Khan nói.

Liên kết

Trong khi các startup năng động đang làm những công việc thông minh với công nghệ, nông dân lại là những kẻ thủ cựu nhất. “Thuyết phục nông dân áp dụng công nghệ để canh tác thật khó lòng,” Suvankar Mishra, đồng sáng lập viên eKutir, một doanh nghiệp xã hội cung cấp các giải pháp canh tác dựa trên công nghệ cho các tiểu nông, nói.

“Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi liên kết các bên liên quan trong chuỗi giá trị, cho phép họ tương tác và giao dịch, tăng vốn xã hội và kinh tế cho các tiểu nông”, Mishra nói thêm. “Ấn Độ có 120 triệu nông dân, trong số đó có 30 triệu xài smartphone và có một ý thức nền tảng để am hiểu các thị trường số”.

Để giúp cho nông dân hiểu giá trị khi nắm trong tay dữ liệu về thời tiết và nông học, Mishra nói, eKutir huấn luyện những người có smartphone và nối kết họ với nền tảng số của hãng được thiết kế để hoạt động trong những khu vực kết nối bị hạn chế. “Trong một số dự án thí điểm, chúng tôi đã nâng thu nhập của nông dân lên 200% và nâng năng suất lên 170%,” ông nói.

(1) Machine learning là một phương pháp phân tích dữ liệu sau đó sẽ tự động hoá việc xây dựng mô hình phân tích.


Có thể bạn quan tâm

san-xuat-cu-cai-trang-dat-tieu-chuan-vietgap Sản xuất củ cải trắng… ky-thuat-trong-cay-kiwi-tu-hat-tai-nha-khong-con-la-chuyen-kho Kỹ thuật trồng cây kiwi…