Công nghệ cao, năng suất cao: Nông dân Kenya ứng dụng AI để tăng hiệu quả sản xuất

Trên những sườn đồi phủ đầy cây cà phê xanh mướt ở làng Sorwot, hạt Kericho của Kenya, nông dân Sammy Selim cùng một người nông dân trẻ khác đang đi dọc các luống cây để kiểm tra tình trạng mùa vụ. Tại mỗi góc ruộng, họ dừng lại và gửi tọa độ trang trại vào một cuộc trò chuyện trên WhatsApp.

Ở đầu bên kia không phải là một chuyên gia nông nghiệp, mà là Virtual Agronomist, một công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra khuyến nghị bón phân thông qua các câu hỏi tương tác.

Sau khi nhận được thông tin về vị trí và điều kiện canh tác, hệ thống nhanh chóng đưa ra báo cáo: Selim nên đặt mục tiêu sản lượng khoảng 7,9 tấn cà phê và sử dụng ba loại phân bón với liều lượng cụ thể để đạt được năng suất này.

Khi đọc báo cáo, Selim tỏ ra bất ngờ. Trước đó, ông dự định sử dụng lượng phân bón nhiều hơn đáng kể so với khuyến nghị của hệ thống.

AI giúp nông dân giảm rủi ro sản xuất

Tại Kericho và nhiều khu vực khác của Kenya, các công cụ ứng dụng trí tuệ nhân tạo đang ngày càng được nông dân quy mô nhỏ sử dụng rộng rãi nhằm nâng cao chất lượng và sản lượng nông sản.

Trong nhiều năm, sâu bệnh, dịch bệnh cây trồng và thiếu kiến thức kỹ thuật khiến nông dân thường xuyên chịu tổn thất lớn. Trước đây họ chủ yếu dựa vào hệ thống cán bộ khuyến nông do chính quyền địa phương cử đến hỗ trợ kỹ thuật. Tuy nhiên, số lượng cán bộ này đã giảm đáng kể trong những năm gần đây do thiếu kinh phí.

Selim bắt đầu sử dụng Virtual Agronomist vào năm 2022 trên trang trại cà phê rộng khoảng 0,4 ha của mình. Khi làm theo các khuyến nghị của ứng dụng, vụ mùa năm đó ông thu hoạch được 7,3 tấn cà phê, mức sản lượng cao nhất từ trước đến nay.

Trước khi áp dụng công nghệ này, ông thường bón phân dựa trên kinh nghiệm truyền miệng của nông dân địa phương mà không biết chính xác tình trạng đất. Có mùa vụ năng suất chỉ đạt khoảng 2,3 tấn.

Đôi khi Selim gửi mẫu đất tới các phòng thí nghiệm ở xa để phân tích, nhưng phải chờ nhiều tháng mới có kết quả, thậm chí có trường hợp không nhận được phản hồi.

Theo Florah Maritim, quản lý nhà máy của Hợp tác xã Cà phê Sorwot, một trong những thách thức lớn đối với nông dân là không nắm rõ nhu cầu dinh dưỡng của đất.

Ứng dụng AI phát hiện sâu bệnh trên cây trồng

Không chỉ vấn đề đất đai, việc xác định sâu bệnh cũng là khó khăn phổ biến đối với nhiều nông dân.

Musau Mutisya, một nông dân ở làng Kwa Mwaura thuộc hạt Machakos, cho biết trước đây ông thường dựa vào kinh nghiệm cá nhân để nhận diện sâu bệnh trên cây trồng, nhưng nhiều khi không chính xác.

Trong một buổi sáng gần đây, đứng trên trang trại ngô rộng khoảng 0,6 ha của mình, ông giơ điện thoại lên chụp một chiếc lá bị rách bằng ứng dụng PlantVillage, một công cụ AI dùng để chẩn đoán sâu bệnh.

Trợ lý giọng nói của ứng dụng hướng dẫn ông điều chỉnh vị trí điện thoại, sau đó xác định loại sâu gây hại là sâu keo mùa thu và đưa ra khuyến nghị xử lý.

“Trước đây chúng tôi gần như đoán mò”, Mutisya nói. “Bạn có thể tốn rất nhiều tiền để xử lý sai bệnh.”

Các công cụ như PlantVillage hoạt động bằng cách huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo dựa trên hàng nghìn hình ảnh cây trồng khỏe mạnh và bị bệnh. Nhờ đó hệ thống có thể nhận diện chính xác nhiều loại sâu bệnh khác nhau.

Trong khi đó, Virtual Agronomist được xây dựng dựa trên dữ liệu vệ tinh và dữ liệu đất trên quy mô toàn châu Phi để dự đoán các chỉ số như độ pH và đặc tính đất.

Công nghệ lấp khoảng trống trong hệ thống khuyến nông

Kenya hiện có khoảng 7,5 triệu nông dân quy mô nhỏ, nhưng tỷ lệ cán bộ khuyến nông so với số hộ nông dân chỉ khoảng 1:1093, thấp hơn nhiều so với mức 1:400 mà Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc khuyến nghị.

Theo Enock Chikava, Giám đốc hệ thống cung ứng nông nghiệp của Quỹ Gates, việc thiếu thông tin là rào cản lớn đối với nông dân. Các nền tảng số và công nghệ AI có thể giúp lấp khoảng trống này.

Ông cho rằng công nghệ số có tiềm năng tạo ra những thay đổi lớn trong ngành nông nghiệp, đặc biệt tại các khu vực đang thiếu nguồn lực kỹ thuật.

Một báo cáo của Hiệp hội GSM công bố gần đây cũng cho thấy phần lớn ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Kenya, Nigeria và Nam Phi hiện tập trung vào lĩnh vực nông nghiệp và an ninh lương thực.

Tuy nhiên, để công nghệ này phát huy hết tiềm năng, các quốc gia cần tăng cường đào tạo kỹ năng số và mở rộng khả năng tiếp cận điện thoại thông minh cho nông dân.

Công nghệ mới nhưng vẫn cần thận trọng

Các ứng dụng như PlantVillage và Virtual Agronomist còn áp dụng mô hình “nông dân dẫn đầu”. Theo đó, những nông dân có điện thoại thông minh sẽ được đào tạo sử dụng công cụ AI và sau đó hỗ trợ các hộ nông dân lân cận.

PlantVillage hiện được cung cấp miễn phí, trong khi Virtual Agronomist chỉ thu phí khoảng 300 shilling Kenya đối với tư vấn cho cây cà phê.

Tuy vậy, một số nhà khoa học cũng cảnh báo rằng việc phụ thuộc quá nhiều vào AI trong nông nghiệp có thể khiến các phương thức canh tác truyền thống dần bị mai một.

Angeline Wairegi, Giám đốc nghiên cứu của Athene Research Group, cho rằng nhiều bộ dữ liệu dùng để huấn luyện AI chưa tích hợp đầy đủ kiến thức bản địa, vốn đã được kiểm chứng qua nhiều thế hệ nông dân.

AI thay đổi cách quản lý trang trại

Đối với nông dân Boniface Nzivo tại Machakos, trí tuệ nhân tạo đã thực sự thay đổi cách ông quản lý trang trại.

Nzivo sử dụng hệ thống FarmShield để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm và độ ẩm đất trong nhà kính trồng dưa chuột. Hệ thống sẽ đưa ra khuyến nghị về thời điểm và lượng nước tưới phù hợp.

“Trước đây tôi phải mất nhiều thời gian để tính toán lượng nước cần tưới”, ông cho biết. “Bây giờ công nghệ giúp mọi thứ trở nên đơn giản hơn.”

Gợi mở cho nông nghiệp Việt Nam

Câu chuyện tại Kenya cho thấy các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể trở thành trợ lý kỹ thuật hiệu quả cho nông dân, đặc biệt tại những khu vực còn thiếu nguồn lực khuyến nông.

Tại Việt Nam, chuyển đổi số trong nông nghiệp cũng đang được thúc đẩy mạnh mẽ với nhiều mô hình ứng dụng cảm biến, dữ liệu thời tiết và nền tảng quản lý sản xuất thông minh.

Nếu được triển khai phù hợp, các công nghệ AI có thể giúp nông dân tối ưu chi phí đầu vào, quản lý sâu bệnh hiệu quả hơn và nâng cao năng suất cây trồng. Đây được xem là một trong những hướng đi quan trọng để thúc đẩy phát triển nông nghiệp thông minh và bền vững trong thời gian tới.