Ứng dụng Tự động hóa trong chăn nuôi và trồng trọt: Thực trạng và giải pháp

 

Sau hơn 30 năm đổi mới, nông nghiệp Việt Nam đã chủ động tiếp cận và ứng dụng nhiều công nghệ hiện đại trong các quá trình sản xuất nông nghiệp, do đó đã góp phần đưa Việt Nam trở thành một trong những nước xuất khẩu nông sản hàng đầu thế giới. Theo báo cáo của Cục Chế biến và Phát triển thị trường nông sản (Bộ NN&PTNT), tổng khối lượng và giá trị xuất khẩu gạo 5 tháng đầu năm 2020 đạt gần 2,9 triệu tấn và 1,41 tỷ USD, tăng 5,1% về khối lượng và tăng 18,9% về giá trị so với cùng kỳ năm 2019 [1].

 

Tuy nhiên, tỷ lệ thất thoát sau thu hoạch còn cao, hiệu quả sản xuất còn khá thấp. Theo báo cáo của Bộ Lao động – Thương binh và Xã hội, mặc dù nông nghiệp chỉ chiếm 16% trong cơ cấu GDP, nhưng lao động chiếm trên 42%. Năng suất lao động nông nghiệp ngành trồng trọt chỉ đạt 204.000 đồng/ngày công, chăn nuôi 228.000 đồng và thủy sản 275.000 đồng/ngày công [2].

Do đó việc tiếp cận cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 là cơ hội quý báu giúp nông nghiệp Việt Nam nắm bắt được nhiều công nghệ hiện đại trên thế giới nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế, tạo bước đột phá về năng suất, chất lượng nông sản, thỏa mãn nhu cầu ngày càng cao của xã hội và đảm bảo sự phát triển nông nghiệp bền vững. Trong khuôn khổ bài viết này, chúng tôi sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ hơn và có cái nhìn đa chiều về việc ứng dụng tự động hóa trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao hiện nay.

Ứng dụng tự động hóa trong nông nghiệp công nghệ cao

Tự động hoá là một lĩnh vực rộng lớn và được áp dụng vào tất cả các hoạt động của con người, đặc biệt là trong sản xuất. Trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao, tự động hóa đã được áp dụng sâu rộng trong nhiều khâu, nhiều quá trình và nhiều ngành sản xuất. Ngay sau đây, bài viết sẽ tập trung phân tích các ưu, nhược điểm của việc ứng dụng tự động hóa trong một số lĩnh vực mũi nhọn của ngành sản xuất nông nghiệp công nghệ cao.

Theo dõi, chăm sóc sức khỏe vật nuôi

Ngành chăn nuôi Việt Nam cũng như trên toàn thế giới đang gặp nhiều khó khăn khi mà dịch bệnh trên cây trồng, vật nuôi luôn có nguy cơ bùng phát ở diện rộng. Đặc biệt việc dịch tả lợn châu Phi đã và đang lan rộng ở Việt Nam cũng như một số quốc gia trên thế giới đã ảnh hưởng không nhỏ đến nền kinh tế.

 

Bên cạnh đó những yếu kém nội tại từ nền sản xuất nhỏ lẻ, phân tán không đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng về chủng loại, số lượng, chất lượng nông sản của người tiêu dùng. Trước bối cảnh đó để giảm thiểu những tác động không mong muốn từ các yếu tố môi trường đến sức khỏe của con vật nuôi đồng thời phát hiện sớm các triệu trứng nhiễm bệnh để kịp thời đưa ra các cảnh báo, các nước có nền chăn nuôi phát triển như Nhật Bản, Hàn Quốc, Hà Lan, Bỉ, Hoa Kỳ,… đã ứng dụng hiệu quả nhiều công nghệ hiện đại và thông minh (như công nghệ Internet vạn vật (IoT), công nghệ xử lý ảnh, mạng cảm biến thông minh) vào các quá trình chăm sóc vật nuôi, thu hoạch, chế biến và bảo quản các sản phẩm nông nghiệp như thịt, trứng, sữa. Trong chăn nuôi, IoT cũng đã chứng tỏ được việc giúp tăng hiệu quả cho các trang trại chăn nuôi gia súc gia cầm. Chẳng hạn trong chăn nuôi bò tại các trang trại [3-4], thay vì việc thường xuyên phải kiểm tra sức khỏe định kỳ cho cả đàn bò hàng ngàn con, các chủ trang trại đã sử dụng những chiếc vòng cảm biến không dây có tuổi thọ pin lên tới 10 năm để giám sát sức khỏe của từng con. Nhờ vậy vấn đề về bệnh dịch của đàn bò hàng ngàn con sẽ được phát hiện từ rất sớm và dễ dàng khoanh vùng, dập dịch một cách hiệu quả. Tuy nhiên để chẩn đoán, phát hiện sớm dấu hiệu nhiễm bệnh trên vật nuôi bằng việc đo thân nhiệt trực tiếp sẽ gặp nhiều khó khăn. Do đó kỹ thuật phân tích phổ ảnh thân nhiệt vật nuôi đã và đang là phương pháp hiệu quả giúp phát hiện sớm và từ xa các cá thể vật nuôi bị nhiễm bệnh [5-6]. Ưu điểm nổi bật của phương pháp này là không tiếp xúc trực tiếp với cơ thể vật nuôi, sẽ không gây xáo trộn, ức chế tâm lý cho vật nuôi khi đang chẩn đoán tình trạng sức khỏe của chúng. Các tác giả trong nghiên cứu [8] đã sử dụng ảnh thân nhiệt trên các vùng cơ thể để dự đoán các chỉ số sinh lý trên cơ thể cừu. Biết được tình trạng sức khỏe và nguyên nhân gây bất ổn về tinh thần (Stress) trên vật nuôi để từ đó từng bước can thiệp để hạn chế những bất ổn này.                      

Ngoài ra, công nghệ xử lý ảnh cũng được phát triển mạnh mẽ ở Trung Quốc. Theo New York Times, để đối phó với khả năng lây nhiễm dịch bệnh tả lợn châu Phi, Công ty Yingzi Technology ở Quảng Châu - Trung Quốc đã sử dụng trí tuệ nhân tạo kết hợp công nghệ xử lý ảnh để nhận diện khuôn mặt lợn [7]. Mỗi con lợn khi được nhận dạng sẽ được so sánh với các thông số của chính nó trong các thời gian trước đó để có thể phát hiện những dấu hiệu bất thường về hình thái, màu sắc và các cử chỉ hoạt động hiện tại của chúng. Từ đó hệ thống sẽ tự động đưa ra các chẩn đoán về tình trạng sức khỏe của lợn nuôi và đề xuất các giải pháp cho từng con trong mỗi khoảng thời gian thích hợp. Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp các thuật toán phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo để phát hiện sớm và từ xa các cá thể vật nuôi trong các trang trại lớn đã và đang chứng tỏ những ưu thế vượt bậc so với kỹ cấy ghép trực tiếp trên cơ thể vật nuôi trước đó. Đây hứa hẹn là một trong những kỹ thuật mới có khả năng áp dụng hiệu quả trên các trang trại chăn nuôi ở Việt Nam.

Theo dõi, chăm sóc các quá trình sinh trưởng phát triển của cây trồng

Để theo dõi, chăm sóc các quá trình sinh trưởng phát triển của cây trồng thì việc ứng dụng IoT đã mang lại nhiều kết quả khả quan, vừa giảm chi phí đầu tư cùng đồng thời tăng hiệu quả sử dụng. Các trạng thái về độ ẩm của đất, mức độ phát triển của cây, khả năng nhiễm sâu bệnh cũng được giám sát bằng các hệ thống cảm biến, liên tục gửi dữ liệu về hệ thống điều khiển trung tâm [8].

         

Nhờ quá trình phân tích những dữ liệu thu thập được từ cánh đồng, các máy rải phân bón hay phun thuốc trừ sâu sẽ được điều chỉnh để giảm thiểu được lượng phân bón hay thuốc trừ sâu cần sử dụng, từ đó giảm được chi phí đầu tư, giúp nông sản sạch hơn, đồng thời bảo vệ môi trường tốt hơn [9]. Mô hình tủ trồng rau thông minh cho căn hộ chung cư trong nghiên cứu [10] được thiết kế dựa trên cấu trúc nền tảng của truyền thông IoT ứng dụng trong nông nghiệp. Mô hình được bố trí các cảm biển độ ẩm, cảm biến nhiệt độ và cảm biến ánh sáng để giám sát các thông số độ ẩm đất, độ ẩm không khí, độ pH nhiệt độ và ánh sáng trong tủ. Các giá trị thu về của cảm biến có thể giám sát trên điện thoại thông minh có kết nối Internet, từ đó, người theo dõi sẽ đưa ra quyết định điều khiển thiết bị để thay đổi các tham số đó. Tủ trồng thông minh Growbox với hệ thống theo dõi nhiệt độ, độ ẩm qua internet có khả năng theo dõi nhiệt độ, độ ẩm và độ ẩm của đất trên giàn trồng qua internet [10]. Hệ thống này có thể được sử dụng ở hai chế độ, cụ thể là chế độ tự động có thể hoạt động với chế độ tối đa mà không cần sự kiểm soát của người dùng và chế độ giám sát, điều khiển từ xa với các ứng dụng dựa trên web hỗ trợ. Tốc độ trung bình của điều khiển thủ công phản hồi thông qua thiết bị dựa trên web là 5 giây.

            

Với việc thiết kế trong không gian nhỏ, hẹp, không cần đất và trong nhiều ngăn tủ với hệ thống chiếu sáng nhân tạo tự động giúp người dân có thể cùng lúc trồng nhiều rau và triển khai trên những căn hộ có diện tích nhỏ hẹp.

Kết luận

Ứng dụng công nghệ kỹ thuật cao trong sản xuất nông nghiệp nói chung và trong chăn nuôi nói riêng đã và đang là một xu thế tất yếu của rất nhiều nền nông nghiệp tiên tiến trên thế giới như Nhật Bản, Hàn Quốc, Trung Quốc, Israel, Hà Lan, Pháp, Hoa Kỳ. Bởi chỉ có những nền nông nghiệp thông minh với các thiết bị làm việc chính xác sẽ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất, tạo ra nhiều loại nông sản đáp ứng được các yêu cầu khắt khe của người tiêu dùng trên toàn thế giới. Nông nghiệp Việt Nam cũng cần phát huy sức mạnh của mình với một nền nông nghiệp phát triển trên thế giới đồng thời tiếp nhận có chọn lọc các công nghệ hiện đại sao cho phù hợp với các điều kiện sản xuất của nước ta. Trong chăn nuôi, Việt Nam đã và đang là nơi dịch bệnh tả lợn châu Phi xâm nhập và lây lan rất mạnh. Bên cạnh việc tích cực tìm ra vacxin phòng trừ triệt để dịch bệnh thì theo tôi việc tự động phát hiện và sớm có các giải pháp ngăn chặn phòng ngừa như trình bày trong bài viết này cũng là một lựa chọn không tồi trong thời điểm này. Trong khi đó, việc hiện đại hóa các quá trình chăm sóc cây trồng giúp người nông dân có thể kiểm soát cây trồng trên diện tích rộng chỉ bằng các thiết bị di động thông minh. Từ đó kịp thời đưa ra các giải pháp kỹ thuật phù hợp nhằm nâng cao sản lượng, chất lượng nông sản để đáp ứng nhu cầu xuất khẩu.

 

                                                                                                   TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Ferrari, Paolo, et al. "Impact of quality of service on cloud based industrial IoT applications with OPC UA." Electronics 7.7 (2018): 109.

[2]. Alqahtani, Fayez Hussain. "The application of the Internet of Things in healthcare." Int. J. Comput. Appl 180.18 (2018): 19-23.

[3]. Dziak, Damian, Bartosz Jachimczyk, and Wlodek Kulesza. "IoT-based information system for healthcare application: design methodology approach." Applied Sciences 7.6 (2017): 596.

[4]. Neethirajan, Suresh. "Recent advances in wearable sensors for animal health management." Sensing and Bio-Sensing Research 12 (2017): 15-29.

[5]. McManus, Concepta, et al. "Infrared thermography in animal production: An overview." Computers and Electronics in Agriculture 123 (2016): 10-16.

[6]. Chusnul Arif, Masaru Mizoguchi, Budi Indra Setiawan, Ryoichi Doi. Estimation of soil moisture in paddy field using Artificial Neural Networks. International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence (IJARAI), Vol. 1, No. 1:17-21, 2012.

[7]. https://www.nytimes.com/2019/02/24/business/china-pig-technology-facial-recognition.html

[8]. Thorat, Apeksha, Sangeeta Kumari, and Nandakishor D. Valakunde. "An IoT based smart solution for leaf disease detection." 2017 International Conference on Big Data, IoT and Data Science (BID). IEEE, 2017.

[9]. Bodake, Komal, et al. "Soil based Fertilizer Recommendation System using Internet of Things." MVP Journal of Engineering Sciences 1.1 (2018): 13-19.

[10]. Wanda Vernandhes, N.S Salahuddin & A. Kowanda (2016). Smart growbox design with temperature and humidity monitoring system via the Internet. Teknoin Vol. XX No. X Month Year : amount of pages like 01-05.