Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo hỗ trợ nông dân trồng trọt

Dựa vào công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ viễn thám (GIS), dữ liệu thời tiết (Open weather API), nhóm nghiên cứu AnCV của Trường Đại học Bách khoa, Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng đã thiết lập ứng dụng di dộng WREF hỗ trợ nông dân sản xuất nông nghiệp. WREF giúp tăng năng suất thu hoạch, đánh giá tình trạng sâu bệnh và dự báo thời tiết.

Ứng dụng di động nông nghiệp WREF tích hợp nhiều chức năng của nhóm AnCV.

Phát triển ứng dụng di động WREF

Sinh viên (SV) Nguyễn Đình Huy, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng, Trưởng nhóm AnCV cho biết, trong quá trình nghiên cứu, nhóm tìm hiểu nhu cầu của 27 hộ nông dân, 30 tiểu thương, 4 nhà bán lẻ thuốc bảo vệ thực vật (BVTV) tại thôn Túy Loan (xã Hòa Phong, huyện Hòa Vang) và nhận thấy họ gặp nhiều khó khăn trong sản xuất, kinh doanh.

Người nông dân gieo trồng không thường xuyên do thời tiết và cây trồng bị sâu bệnh nhưng không thể mua thuốc BVTV trực tiếp từ nhà sản xuất mà qua các đại lý, nên khó tìm hiểu nguồn gốc, xuất xứ. Nhà bán thuốc BVTV gặp vấn đề hàng giả, hàng kém chất lượng. Trong khi đó, tiểu thương kinh doanh nông sản không thể thu mua vì sản phẩm không đủ tiêu chuẩn.

Từ thực tế trên, nhóm AnCV đã dành 2 năm lên ý tưởng, nghiên cứu, phát triển ứng dụng WREF với các sản phẩm công nghệ miễn phí: ứng dụng cho nông dân, ứng dụng bán lẻ nông sản và ứng dụng nhà bán thuốc BVTV. Dựa vào công nghệ AI, GIS, WREF có thể truy xuất nguồn gốc thuốc BVTV dựa trên mã QR để chẩn đoán bệnh cây trồng, thông qua hình ảnh các dữ liệu của khoa Nông học (Học viện Nông nghiệp Việt Nam) và thuốc BVTV của Bộ Nông nghiệp & Phát triển nông thôn. Qua đó, WREF đề xuất giải pháp phòng bệnh cây trồng đang gặp phải và kết nối trực tiếp nhà bán thuốc BVTV để tư vấn liệu trình phù hợp.

Cùng với đó, phần mềm OpenWeather API dự báo mưa, nhiệt độ, độ ẩm và có khả năng dự báo lũ nhờ sử dụng công nghệ AI. Dựa trên các dữ liệu liên quan đến lũ như lưu lượng nước, phần mềm sẽ hiển thị kết quả thành thang đo tổng lượng mưa trong ngày.

Theo Nguyễn Đình Huy, đây là ưu điểm của WREF vì công nghệ AI biết mức độ lũ tại nơi sinh sống, khác với các mô hình dự đoán lũ hiện nay phải dựa vào công cụ đo thủy lực. “Các thiết bị công nghệ của WREF vốn được sử dụng trong cung cấp thông tin thủy văn và nhóm em lấy dữ liệu từ các nguồn có uy tín như viện nghiên cứu, trường đại học nhằm mang lại hiệu quả tối ưu. Đây là sản phẩm đem lại giá trị ứng dụng thực tiễn, nếu áp dụng thành công sẽ tạo ra một quy trình mới trong sản xuất nông nghiệp”, Huy hào hứng nói.

Tối ưu hóa sản phẩm

SV Nguyễn Lê Anh Minh, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng, thành viên nhóm nghiên cứu cho hay, ứng dụng dành cho nông dân có chức năng dự báo lũ, thời tiết, năng suất thu hoạch và chẩn đoán bệnh thực vật. Dựa vào chu kỳ sinh trưởng của cây trồng, ứng dụng sẽ thực hiện 5 bước: cung cấp thông tin chất lượng đất, dự báo thời gian gieo xạ; cây trồng trong thời gian sinh trưởng nếu phát hiện bệnh sẽ đề xuất sản phẩm cần sử dụng và cung cấp vị trí bón phân hợp lý; giai đoạn gần thu hoạch, ứng dụng phân tích năng suất cây trồng, cung cấp quy trình sản lượng; dự báo thiên tai từ 15-20 ngày trước khi thu hoạch để người nông dân chủ động.

“Cuối mùa vụ, chức năng bán nông sản sẽ giúp người nông dân kết nối với nhà bán lẻ nông sản, tạo thành hệ sinh thái sản phẩm đầu vào, đầu ra. Nhà bán lẻ có thể mua trước nông sản hoặc đặt hàng trực tiếp qua WREF, lúc này ứng dụng sẽ tự động tập hợp số lượng sản phẩm theo yêu cầu. WREF giúp nhà bán thuốc BVTV bán đúng sản phẩm, tổng hợp đơn hàng và giao hàng. Cuối mỗi tháng, WREF sẽ tổng hợp thu chi, dự đoán nhu cầu thị trường của tháng tiếp theo và hỗ trợ nhập sản phẩm”, Minh nói.

“Trí tuệ nhân tạo giúp người nông dân quản lý nước, luân canh cây trồng, thu hoạch kịp thời và hướng dẫn cách trồng tối ưu không cho sâu bệnh tấn công. Nhóm thử nghiệm các hộ sản xuất nông nghiệp ở huyện Hòa Vang và tỉnh Quảng Nam, kết quả dự đoán chính xác trên 90% năng suất. Những thông tin về năng suất cây trồng được lưu trữ, thống kê thành biểu đồ qua từng mùa vụ để người nông dân theo dõi. Hiện sản phẩm công nghệ đang hoàn thiện và sắp tới hy vọng triển khai trên quy mô rộng”, thành viên nhóm AnCV Nguyễn Minh Thắng, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt Hàn - Đại học Đà Nẵng chia sẻ.

HUỲNH TƯỜNG VY