Nông nghiệp thời AI ở đất nước tỷ dân Ấn Độ

Làm nông ở Ấn Độ rất vất vả. Thiếu nước, khí hậu biến đổi nhanh, chuỗi cung ứng lộn xộn khiến gần như mọi mùa vụ đều trở thành một canh bạc có tính toán. Nhưng những nông dân như Harish B., 40 tuổi, đang nhận ra rằng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp loại bỏ một số yếu tố không mong muốn.

Harish B. tiếp quản trang trại của gia đình ở ngoại ô Bengaluru, miền nam Ấn Độ, 10 năm trước. Cha anh đã canh tác trên mảnh đất rộng 5,6 ha này từ năm 1975 và chuyển từ trồng rau sang trồng nho để thu lợi nhuận cao hơn. Kể từ khi tiếp quản, anh đã trồng thêm lựu và nỗ lực hiện đại hóa trang trại, lắp đặt hệ thống tưới nhỏ giọt và máy phun sương để phun hóa chất nông nghiệp.

Cách đây một năm rưỡi, Harish B. bắt đầu làm việc với Fasal, startup có trụ sở tại Bengaluru. Công ty này kết hợp cảm biến Internet vạn vật (IoT), mô hình dự đoán và dự báo thời tiết AI để cung cấp cho nông dân những lời khuyên phù hợp, bao gồm thời điểm tưới nước, bón dưỡng chất và thời điểm trang trại có nguy cơ bị sâu bệnh tấn công.

Harish B. cho biết, các dự đoán chưa hoàn hảo và vẫn cần dựa vào trực giác của người nông dân nếu lời khuyên có vẻ không đúng. Tuy nhiên, anh hài lòng với dịch vụ này và đã tiết kiệm được đáng kể thuốc trừ sâu, nước tưới. "Trước đây, với phương pháp cũ, chúng tôi sử dụng nhiều nước hơn. Giờ thì mọi thứ trở nên chính xác hơn và chúng tôi chỉ dùng đúng lượng nước cần thiết", Harish B. nói. Anh ước tính, trang trại đang sử dụng ít nước hơn 30% so với trước khi làm việc cùng Fasal.

Ấn Độ phụ thuộc nhiều vào nông nghiệp với khoảng 65% dân số tham gia lĩnh vực này. Từ sau cuộc "cách mạng xanh" những năm 1960 và 1970, khi các giống cây trồng mới, phân bón và thuốc trừ sâu giúp đẩy mạnh năng suất, nước này đã có thể tự cung tự cấp về thực phẩm - một kỳ tích ấn tượng với quốc gia 1,4 tỷ dân. Ấn Độ cũng xuất khẩu tới hơn 40 tỷ USD thực phẩm hàng năm.

Tuy nhiên, nông nghiệp Ấn Độ vẫn cực kỳ kém hiệu quả. Khoảng 80% trang trại thuộc loại nhỏ với diện tích dưới 2 ha, khiến nông dân khó tạo ra đủ doanh thu để đầu tư vào thiết bị và dịch vụ. Chuỗi cung ứng đưa thực phẩm từ người trồng đến thị trường cũng không được tổ chức tốt và phụ thuộc vào người trung gian, làm giảm lợi nhuận của nông dân và dẫn đến lãng phí lớn.

Giờ đây, nông dân Ấn Độ có nhiều lựa chọn để cải tiến cách làm việc khi lĩnh vực công nghệ nông nghiệp của nước này phát triển mạnh. Hàng loạt startup đang sử dụng AI và những công nghệ kỹ thuật số khác để đưa ra lời khuyên về nông nghiệp và cải thiện chuỗi cung ứng nông thôn. Năm 2018, Ấn Độ tuyên bố nông nghiệp là một trong những lĩnh vực trọng tâm của chiến lược AI. Tháng 9 năm nay, chính phủ nước này cũng công bố khoản tài trợ khoảng 300 triệu USD cho các dự án nông nghiệp kỹ thuật số.

Dù công nghệ không phải là "phương thuốc chữa bách bệnh", theo Ananda Verma, người sáng lập Fasal, có nhiều cách để công nghệ giúp cuộc sống của nông dân trở nên dễ dàng hơn. Fasal bán các thiết bị IoT thu thập dữ liệu về những thông số quan trọng như độ ẩm đất, lượng mưa, áp suất khí quyển, tốc độ gió và độ ẩm.

Dữ liệu này được chuyển đến máy chủ đám mây, đưa vào các mô hình học máy cùng với dữ liệu thời tiết từ bên thứ ba, từ đó đưa ra dự đoán về vi khí hậu cục bộ của trang trại. Kết quả sau đó được đưa vào những mô hình nông học thiết kế riêng để dự đoán các vấn đề như nhu cầu nước, khả năng hấp thụ dưỡng chất và nguy cơ bị sâu bệnh của cây trồng.

Đầu ra của các mô hình giúp tư vấn cho nông dân thời điểm tưới nước hoặc bón phân, phun thuốc trừ sâu. Thông thường, nông dân đưa ra những quyết định này dựa trên trực giác hoặc lịch. Nhưng như vậy có thể dẫn đến việc sử dụng hóa chất không cần thiết hoặc tưới quá nhiều nước, làm tăng chi phí và giảm chất lượng cây trồng. "Công nghệ của chúng tôi giúp nông dân đưa ra những quyết định chính xác và đúng đắn, loại bỏ mọi phỏng đoán", Vernma nói.

Sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng kỹ thuật số tại Ấn Độ cũng tạo điều kiện thuận lợi cho Fasal cung cấp dịch vụ, đặc biệt là việc phủ sóng 4G rộng khắp với giá dữ liệu cực thấp. Số lượng người dùng điện thoại thông minh tăng từ dưới 200 triệu người 10 năm trước lên hơn một tỷ người hiện nay. "Chúng tôi có thể triển khai thiết bị ở những vùng nông thôn Ấn Độ, nơi đôi khi bạn thậm chí không tìm thấy đường, nhưng vẫn có Internet", Verma cho biết.

Giảm sử dụng nước và hóa chất tại các trang trại cũng giúp giảm áp lực lên môi trường. Một thống kê cho thấy, trên diện tích khoảng 80.000 ha mà Fasal đang hoạt động, công ty này đã giúp tiết kiệm 82 tỷ lít nước. Fasal cũng giúp giảm 54.000 tấn khí thải nhà kính từ máy bơm nước và giảm 127 tấn hóa chất.

Theo Harish C.S., người vận hành trang trại trái cây rộng 24 ha của gia đình ở phía bắc Bengaluru và là khách hàng của Fasal, một quyết định sai lầm về loại cây trông hay thời điểm tưới có thể dẫn đến nhiều tháng lãng phí công sức. Vì vậy, nông dân rất thận trọng và có xu hướng đưa ra quyết định dựa trên lời khuyên từ các nhà cung cấp hoặc nông dân đáng tin cậy.

AI có thể cho phép nông dân chia sẻ những kiến thức như vậy. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến cung cấp giải pháp phân tích và sắp xếp thông tin hiệu quả, đồng thời giúp tương tác với công nghệ một cách tự nhiên hơn thông qua ngôn ngữ. Điều đó có thể giúp "mở khóa" kho lưu trữ kiến thức nông nghiệp của nông dân Ấn Độ, theo Rikin Gandhi, CEO của tổ chức phi lợi nhuận quốc tế Digital Green.

Từ năm 2008, Digital Green đã quay những video ngắn, trong đó nông dân Ấn Độ giải thích vấn đề gặp phải và giải pháp của họ. Nhân viên sau đó sẽ tới các làng quê để trình chiếu video. Theo một nghiên cứu do nhóm chuyên gia tại Phòng thí nghiệm Hành động vì Nghèo đói của Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) thực hiện, chương trình này giúp giảm chi phí cần thiết để nông dân ứng dụng các phương pháp mới từ khoảng 35 USD xuống còn 3,50 USD.

Khi hoạt động bị hạn chế nghiêm trọng trong đại dịch Covid-19, Digital Green thử nghiệm bot WhatsApp giúp nông dân tiếp cận những video liên quan trong cơ sở dữ liệu. Hai năm trước, tổ chức này bắt đầu đào tạo LLM với kịch bản của các video để tạo ra một chatbot tinh vi hơn có thể đưa ra phản hồi phù hợp.

Quan trọng hơn, chatbot cũng có thể tích hợp thông tin được cá nhân hóa, ví dụ như vị trí của người dùng, thời tiết địa phương và dữ liệu thị trường. "Nông dân không muốn chỉ nhận được câu trả lời chung chung như trên Wikipedia, ChatGPT. Họ muốn lời khuyên thật cụ thể theo từng thời gian và địa điểm", Gandhi cho biết.

Purushottam Kaushik, người đứng đầu Trung tâm Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4 (C4IR) của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) tại Mumbai, đang lãnh đạo một dự án thí điểm sử dụng AI và các công nghệ kỹ thuật số khác để hợp lý hóa chuỗi cung ứng nông nghiệp. Dự án đã giúp 7.000 người trồng ớt ở quận Khammam, bang Telangana, Ấn Độ, tăng thu nhập.

Triển khai từ năm 2020 với sự hợp tác của chính quyền bang, dự án kết hợp lời khuyên từ bot WhatsApp thế hệ đầu tiên của Digital Green với việc kiểm tra đất, đánh giá chất lượng cây trồng bằng AI và thị trường kỹ thuật số để kết nối trực tiếp nông dân với người mua, giảm bớt các khâu trung gian. Nhờ đó, trong hơn 18 tháng, nông dân đã tăng lợi tức 21% và tăng giá bán 8%.

Dự án đang được mở rộng cho 20.000 nông dân trong vùng. Dù vẫn trong giai đoạn đầu, đây có thể là một hình mẫu cho những nỗ lực hiện đại hóa nông nghiệp trên toàn thế giới, theo Abhay Pareek, quản lý về nông nghiệp tại C4IR.

Với sự đa dạng về điều kiện nông nghiệp, tỷ lệ lớn trang trại nhỏ, công nghệ phát triển mạnh và hỗ trợ lớn từ chính phủ, Ấn Độ là "phòng thí nghiệm" lý tưởng để thử nghiệm những công nghệ có thể triển khai cho các nước đang phát triển. "Những gì đang được thực hiện ở Ấn Độ sẽ giống như một nền tảng thử nghiệm cho hầu hết các nền kinh tế mới nổi", Pareek nhận xét.

Thu Thảo (Theo IEEE Spectrum)