Người đồng sáng lập Koidra Ken Tran nói về sức mạnh của AI trong nghề làm vườn ở Việt Nam bài viết này trong Greenhouse Grower.

Năm 2018, XNUMX đội trồng dưa chuột trong Thử thách nhà kính tự trị mang tính đột phá thi đấu quốc tế. Sự thay đổi: chỉ có một trong các đội bao gồm những người trồng trọt có kinh nghiệm vận hành ngăn nhà kính của họ theo cách thủ công. Bốn đội còn lại gồm các chuyên gia quốc tế trong lĩnh vực làm vườn và trí tuệ nhân tạo (AI). Họ đã làm việc để phát triển các giải pháp AI để quản lý cây trồng của họ từ xa và tự chủ. Mục tiêu của cuộc thi, Thử thách Nhà kính Tự trị đầu tiên trên thế giới, là thúc đẩy những đột phá trong sản xuất lương thực bền vững.

Sau bốn tháng căng thẳng, những người trồng thủ công đã đứng ở vị trí thứ hai. Đội hạng nhất, do một trong những tác giả của bài viết này dẫn đầu, đã giành chiến thắng với giải pháp trồng trọt tự chủ không chỉ đạt được sản lượng lớn hơn 6% và lợi nhuận ròng cao hơn 17%, mà còn sử dụng ít CO hơn.₂, hệ thống sưởi và nước đầu vào.

Thật không may, những người trồng trọt đều biết quá rõ rằng lao động là nguồn gốc lớn nhất của các vấn đề trong sản xuất. Năm này qua năm khác, trong Người trồng nhà kính Cuộc khảo sát Top 100 Người trồng trọt, những người trồng trọt báo cáo những thách thức không chỉ với chi phí lao động mà còn với sự sẵn có của lao động có tay nghề cao. Không có gì ngạc nhiên khi những người trồng trọt đang ngày càng tìm cách để giải quyết những thách thức này, bao gồm các công nghệ mới có thể làm cho việc quản lý nhà kính tự chủ hơn.

AI là một bước vượt ra ngoài tự động hóa dựa trên quy tắc

Một cách hay để nghĩ về trí tuệ nhân tạo là nó là một bước tiến vượt ra ngoài tự động hóa dựa trên các quy tắc đơn giản. AI hiện đại là tất cả về việc sử dụng toán học để tìm ra các mẫu trong dữ liệu, bao gồm cả loại được tìm thấy trong các hệ thống sinh học và môi trường nhà kính. Ví dụ:

• Với đủ dữ liệu khí hậu, người trồng có thể sử dụng AI để xác định các điểm đặt tối ưu và đưa ra các dự đoán về khí hậu.
• Với đủ dữ liệu năng suất cây trồng, người trồng có thể sử dụng AI để tạo dự báo năng suất.
• Với đủ dữ liệu hình ảnh, người trồng có thể sử dụng AI để phát hiện sâu bệnh.

Một số loại AI thậm chí có thể học hỏi từ dữ liệu mới, mang lại kết quả ngày càng tốt hơn theo thời gian.

Bằng cách có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về các hoạt động hàng ngày trong nhà kính, AI có thể được sử dụng để hỗ trợ việc ra quyết định của các chuyên gia và trao quyền cho người trồng trọt một cách có ý nghĩa. Rốt cuộc, kết quả tốt nhất đến từ sự kết hợp chu đáo giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo.

Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu của AI cũng có thể được kết hợp với cách tiếp cận dựa trên quy tắc cổ điển, cho phép mức độ tự động hóa nhà kính cao hơn bao giờ hết. Nói tóm lại, những người trồng trọt có thể sử dụng AI để tự động hóa nhiều nhiệm vụ vận hành thuộc lòng, giúp giải tỏa các vấn đề lao động kinh niên đang thách thức ngành công nghiệp này.

Dữ liệu là nhiên liệu cho AI

Cũng giống như AI là về các thuật toán toán học, nó cũng là về dữ liệu. Trái ngược với suy nghĩ của nhiều người, một số thuật toán phổ biến nhất được sử dụng trong AI đã tồn tại trong nhiều thập kỷ. Chúng thậm chí không quá phức tạp. Nhưng trong thời gian dài nhất, tính sẵn có của dữ liệu - cùng với sức mạnh tính toán hợp lý cần thiết để xử lý dữ liệu - đã là những yếu tố hạn chế.

Phải mất một bước phát triển gần đây trong phần cứng máy tính để mở ra tiềm năng của AI. Cuộc cách mạng điện thoại thông minh, do Apple khởi xướng vào năm 2007, đã tạo ra hệ sinh thái sản xuất và chuỗi cung ứng hoàn toàn mới trên quy mô toàn cầu. Điều này đã thay đổi tính kinh tế cơ bản của phần cứng máy tính, dường như chỉ trong một sớm một chiều. Các thành phần phần cứng quan trọng, chẳng hạn như bộ vi xử lý, radio và cảm biến, trở nên rẻ hơn, nhỏ hơn và mạnh hơn theo cấp số nhân. Dữ liệu thô nhỏ giọt đã biến thành lũ lụt. Sự phong phú mới của dữ liệu và sức mạnh tính toán đã giúp biến AI từ sự tò mò nghiên cứu với ít ứng dụng thương mại thành một sự thay đổi công nghệ.

Ảnh được cung cấp và có bản quyền bởi Koidra Inc.

IoT mang lại lượng dữ liệu dồi dào

Vào đầu những năm 1980, các sinh viên tốt nghiệp tại Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh đã trở nên khó chịu khi đi bộ đến máy bán Coca-Cola chỉ để thấy nó trống rỗng. Họ đã sửa đổi nó để nó có thể báo cáo hàng tồn kho qua Internet. Khi làm như vậy, họ đã phát minh ra thiết bị kết nối Internet đầu tiên trên thế giới.

Ngày nay, hàng tỷ thiết bị lớn nhỏ, từ điện tử tiêu dùng đến máy móc công nghiệp, đã tham gia cùng máy làm nước ngọt đầu tiên được kết nối với Internet, tạo thành cái được gọi là Internet of Things (IoT). Điều quan trọng là, không giống như các thế hệ phần cứng trước đó - bao gồm nhiều giải pháp tự động hóa nhà kính phổ biến - các thiết bị IoT sử dụng cùng một loại định dạng dữ liệu và giao thức truyền thông như được sử dụng ở những nơi khác trên Internet. Bằng cách dựa trên các tiêu chuẩn Internet toàn cầu, việc trao đổi dữ liệu với các thiết bị IoT có thể dễ dàng hơn mà không yêu cầu phần cứng bổ sung để làm cầu nối từ loại hệ thống này sang loại hệ thống khác.

Cùng với nhau, AI và IoT là công nghệ bổ sung cho nhau. Phần cứng IoT giúp người trồng thu thập dữ liệu thô từ nhà kính dễ dàng hơn. Và phần mềm AI giúp người trồng hiểu - và hành động - dữ liệu đó để cải thiện sản lượng cây trồng.

Nghiên cứu điển hình: Thành công của Kenneth Tran trong Thử thách nhà kính tự chủ

Tiến sĩ Trần: Năm 2018, tôi là nhà nghiên cứu AI tại Microsoft Research gần Seattle, đang nghiên cứu về một loại AI mới hơn được gọi là học tăng cường. Ở đó, tôi đã khởi xướng một nỗ lực mới để áp dụng nghiên cứu của chúng tôi vào lĩnh vực nông nghiệp có môi trường được kiểm soát. Với cái gọi là dự án Sonoma, chúng tôi đã hợp tác với các nhà khoa học thực vật tại Trung tâm Nghiên cứu Harrow ở Ontario, Canada và cuối cùng đã cạnh tranh trong Cuộc thi Nhà kính Tự trị quốc tế đầu tiên, do Đại học Wageningen & Nghiên cứu ở Hà Lan tổ chức.

Trong thử thách này, mỗi đội trồng dưa chuột trong một căn nhà kính rộng 315 foot vuông trong thời gian khoảng bốn tháng. Những ngăn này được trang bị máy tính xử lý tiêu chuẩn, cảm biến khí hậu và bộ truyền động. Bằng cách sử dụng giao diện kỹ thuật số IoT (API REST), các chương trình AI của chúng tôi có thể liên tục đọc dữ liệu từ các cảm biến, xác định điểm đặt tối ưu và gửi điểm đặt trở lại máy tính xử lý — trên toàn Internet. Bạn có thể tìm thêm thông tin chi tiết về thử thách và kết quả của nó trong bài viết của Hemming và cộng sự. (2019).

Mặc dù chúng tôi thiếu kinh nghiệm trồng dưa chuột và nguyên mẫu giai đoạn đầu của chúng tôi, giải pháp trồng trọt tự chủ của chúng tôi đã có thể giành chiến thắng trong cuộc thi. Chúng tôi thậm chí còn làm tốt hơn đội đứng thứ hai, đội tham chiếu gồm các chuyên gia trồng trọt người Hà Lan, với năng suất cao hơn 6%. Tỷ suất lợi nhuận đó tương đương với mức tăng 17% trong lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh.

Nhóm tham khảo có hoạt động kém không? Không có gì. Theo đánh giá của nhiều chuyên gia, họ đã thể hiện rất tốt. Năng suất của chúng là gần 50 kg / m² trong khoảng thời gian bốn tháng, tương đương với gần 150 kg / m² mỗi năm. Đây được coi là năng suất cao đối với một nhà kính ở bất kỳ đâu trên hành tinh.

Nhờ kết quả của Thử thách nhà kính tự trị, tôi đã thành lập koidra vào năm 2020 để trực tiếp xây dựng dựa trên những kiến ​​thức đã học được của chúng tôi và thúc đẩy hơn nữa công nghệ tiên tiến nhất về AI và IoT cho nông nghiệp cũng như các ứng dụng điều khiển công nghiệp khác.

Đặt câu hỏi đúng về AI và IoT

Ngày nay, ngày càng có nhiều người trồng nhà kính sẵn sàng áp dụng AI và IoT. Thách thức chính là hiểu được các sản phẩm trên thị trường và có thể vượt qua tất cả các lời tiếp thị. Rất nhiều công ty háo hức tuyên bố rằng họ có một thuật toán AI hoặc thiết bị IoT sẽ hoạt động cho các nhà kính.

Dưới đây là một số cân nhắc chính cần ghi nhớ khi đánh giá phần mềm AI và phần cứng IoT:

• Hiệu suất: Người trồng trọt có thể nhìn thấy những lợi ích cụ thể, thực tế. Hỏi: AI đã được chứng minh trong sản xuất thương mại là có thể cải thiện năng suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên chưa? Dưới những điều kiện nào? Thành tích của công ty trong việc phát triển phần mềm AI và IoT là gì?
• Thiết kế AI: Các giải pháp AI hiệu quả nhất kết hợp trí tuệ tốt nhất của con người với trí tuệ nhân tạo tốt nhất để đưa ra quyết định. Hỏi: Mô hình AI tận dụng nền tảng kiến ​​thức hiện có như thế nào? Làm thế nào để đảm bảo rằng hiệu suất sẽ cải thiện theo thời gian với nhiều dữ liệu hơn?
• Thiết kế phần mềm: Người trồng nên duy trì quyền kiểm soát các hoạt động trong nhà kính. Hỏi: Những nguyên tắc thiết kế phần mềm nào được sử dụng để đảm bảo an toàn cho cây trồng? Tôi có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các chế độ thủ công, đề xuất và chế độ lái phụ mọi lúc không?
• Quyền sở hữu dữ liệu: Người trồng nên sở hữu dữ liệu của mình và tránh bị “nhà cung cấp khóa”. Hỏi: Tôi có thể dễ dàng nhập dữ liệu từ các hệ thống khác không? Tôi có thể sao lưu và xuất dữ liệu của riêng mình không? Có API nào cho phép truy cập dữ liệu trực tiếp và tích hợp tùy chỉnh không? Tôi có thể sử dụng phần mềm và phần cứng từ các nhà cung cấp khác nhau trong hiện tại và trong tương lai không?

AI và IoT có thể trao quyền cho người trồng trọt

Trong một thế giới mà các nguồn tài nguyên quan trọng - nước và năng lượng, cũng như thời gian, tiền bạc và lao động có kỹ năng - đang trở nên khan hiếm hơn, việc khám phá các công nghệ mới để giảm bớt gánh nặng đó là điều hợp lý. Như chúng ta đã học được từ Thử thách nhà kính tự trị, người trồng thực sự có thể đạt được sản lượng lớn hơn và hiệu quả sử dụng tài nguyên cao hơn với việc sử dụng phần mềm AI và phần cứng IoT. Hơn nữa, những công nghệ này tiếp tục được phát triển và nâng cao với tốc độ nhanh chóng.

Cuối cùng, AI và IoT thực sự có thể trao quyền cho những người trồng trọt trong nhà kính - đưa ra quyết định tốt hơn, làm nhiều hơn với ít hơn - để phát triển lương thực thế giới bền vững hơn.

Giới thiệu về Koidra

Koidra đi đầu trong đổi mới công nghệ khí hậu, cung cấp các giải pháp tự động hóa thông minh cho phép các nhà kính công nghệ cao, cơ sở năng lượng sinh khối và nhà máy chế biến thực phẩm vượt trội cả về tính bền vững và hiệu quả sản xuất. Chúng tôi tận tâm giúp đỡ các ngành này giảm tác động đến môi trường đồng thời tối đa hóa hiệu quả hoạt động.

Bằng cách tích hợp công nghệ học máy tiên tiến, công nghệ IoT và các nguyên tắc từ Toán học và Vật lý, hệ thống của chúng tôi nâng cao độ chính xác và hiệu quả của các hoạt động vượt xa những gì có thể chỉ nhờ nỗ lực của con người. Tự động hóa thông minh của Koidra cho phép các cơ sở mở rộng khả năng kiểm soát, giảm thiểu sự phụ thuộc vào chuyên môn thủ công và áp dụng cách tiếp cận có thể mở rộng đối với trách nhiệm môi trường trong tự động hóa công nghiệp.