Buổi hội thảo đầu tiên của chuỗi InnovaTalk trong năm 2023 sẽ diễn ra lúc 13h-14h ngày 29/3/2023 (giờ Việt Nam) và được chủ trì bởi Giáo sư Josse De Baerdemaeker – nguyên Chủ tịch Hiệp hội Kỹ sư Nông nghiệp Châu Âu (EurAgEng). Khán giả quan tâm có thể đăng ký tham dự hội thảo tại đường link sau: https://forms.office.com/r/dgZNWePfTQ
– Với tư cách chủ tọa của hội thảo trực tuyến InnovaTalk khai mạc sắp tới về Nông nghiệp sau thu hoạch thông minh, ông có thể giải thích về chủ đề này không?
– Giáo sư Josse De Baerdemaeker: Một khái niệm quan trọng trong nông nghiệp là chuỗi giá trị. Đây là một chuỗi các hoạt động bắt đầu từ việc trồng cây trên đồng ruộng cho đến khi thực phẩm sẵn sàng để đưa lên bàn. Rất nhiều quy trình và hoạt động phải được thực hiện trước khi thức ăn được đưa đến người tiêu dùng. Xuyên suốt quá trình này, chúng ta phải cực kỳ thận trọng để tránh lãng phí nguồn tài nguyên hữu hạn hoặc gây ra thêm gánh nặng cho môi trường.
“Canh tác thông minh” hay “Nông nghiệp chính xác” có nghĩa là cây trồng trên ruộng đồng nhận được sự chăm sóc phù hợp tại mỗi thời điểm và tại mỗi vị trí cụ thể trên cánh đồng. Điều này đòi hỏi chúng ta phải lựa chọn và trồng một loại cây phù hợp nhất với những điều kiện thổ nhưỡng tại nơi đó. Khi chúng ta bón phân cho cây, chúng ta phải xem xét tình trạng và nhu cầu của cây trồng, cũng như chất lượng đất và điều kiện thời tiết. Vì vậy, có thể xảy ra tình trạng cây trồng ở các vị trí khác nhau trên cùng cánh đồng nhận được hàm lượng phân bón khác nhau. Tại mỗi thời điểm nhất định, để tránh việc bị lãng phí và làm ô nhiễm nguồn nước uống, hàm lượng phân bón được sử dụng sẽ dựa vào khả năng hấp thụ của mỗi cây cho giai đoạn tiếp theo.
Duy trì sức khoẻ cây trồng là việc quan trọng. Khi có nguy cơ từ dịch bệnh gây hại, biện pháp bảo vệ cây trồng bằng phương pháp sinh học hoặc hoá học cũng được áp dụng với độ chính xác tương tự. Đúng loại hoá chất, đúng hàm lượng, và đúng thời điểm. Chúng ta sẽ nói về điều này sau.
Trong vụ mùa, sau khi chúng ta đã giám sát trong suốt quá trình sinh trưởng và áp dụng đúng phương pháp chăm sóc, cây trái đang dần chín và chuẩn bị được thu hoạch. Đối với trái cây, chúng ta có thể thấy không phải tất cả các trái trên cây hoặc trong một khu vườn đều có cùng độ chín. Trái chưa chín có thể không được thị trường hoặc người tiêu dùng đánh giá cao. Trái cây sẽ bị bỏ đi nếu thu hoạch quá sớm. Thêm vào đó, trái cây quá chín thì rất khó để bảo quản hoặc vận chuyển đến thị trường nên cũng sẽ gây thiệt hại cho người nông dân.
Điều này có nghĩa là cần phải xác định được độ chín của trái, trước khi quyết định trái nào cần hái và trái nào cần để lại cho đợt thu hoạch sau. Một số người trồng giàu kinh nghiệm sử dụng ngón tay để cảm nhận độ đàn hồi và xác định qua màu sắc. Tuy nhiên, một phương pháp để đo độ chín chính xác hơn là dùng ánh sáng soi lên trái cây và phân tích cấu trúc ánh sáng phản hồi ngược lại. Phương pháp đo lường bằng cảm biến quang học này là những công nghệ mới mà nông dân có thể sử dụng trên ruộng đồng hoặc trong vườn cây ăn trái.
– Ông có thể nói thêm về việc bảo vệ mùa vụ thông minh và những sự thất thoát sau thu hoạch không?
– Giáo sư Josse De Baerdemaeker: Hãy cùng tìm hiểu sơ về việc kiểm soát bệnh và sâu bệnh thông minh trong việc trồng cây. Điều này phụ thuộc vào việc phát hiện sớm các bệnh hoặc sâu bệnh trong cánh đồng trước khi chúng gây hại cho cây trồng. Một lần nữa, việc này có thể được hoàn thành bằng cách sử dụng công nghệ cảm biến quang học kết hợp với phân tích hình ảnh chi tiết.
Phương pháp kiểm soát bệnh và sâu bệnh thông minh còn có thể đạt được từ việc sử dụng mạng lưới các trạm bẫy côn trùng cố định trên đồng ruộng. Những mạng lưới này có thể cung cấp dữ liệu về số lượng sâu bệnh tại các vị trí đó vào bất kỳ thời điểm nào. Các hệ thống này cũng đang được các công ty Việt Nam phát triển.
Thông tin bổ sung về các bệnh hoặc sâu bệnh trên cánh đồng gần hoặc xa sẽ cảnh báo cho nông dân rằng họ cần chuẩn bị phun thuốc sinh học, hoặc hóa học, để loại bỏ hoàn toàn bệnh và sâu bệnh gây hại. Ở giai đoạn này, chúng ta cũng nên cố gắng chỉ phun xịt chính xác đúng vào những chỗ trên đồng ruộng hoặc trên những cây trồng mà mầm bệnh đang đe dọa. Những mô hình về sự phát triển của sâu bệnh, với chức năng xác định thời điểm mới bị nhiễm bệnh và khu vực bị nhiễm bệnh trên cánh đồng, sẽ giúp những người nông dân quyết định sử dụng những biện pháp xử lý tốt nhất
Kiểm soát bệnh và sâu bệnh thông minh cũng bao gồm việc sử dụng hợp chất hóa học với số lượng càng thấp càng tốt, và không sử dụng hoá chất gần ngày thu hoạch dự kiến. Người tiêu dùng không muốn có dư lượng hóa chất trong thực phẩm của họ. Tại các chợ địa phương hoặc thị trường xuất khẩu, cơ quan chức năng sẽ kiểm tra nông sản để xác định dư lượng hóa chất. Và khi dư lượng này vượt quá mức cho phép dù rất nhỏ, người nông dân sẽ phải chịu toàn bộ chi phí để tiêu hủy tất cả số nông sản bị phát hiện (có mức dư lượng vượt tiêu chuẩn). Điều này làm lãng phí nông sản và ảnh hưởng tới thu nhập của nông dân.
– Ông trông đợi những ý kiến như thế nào từ cuộc thảo luận, trao đổi giữa các nhà khoa học tham gia buổi hội thảo InnovaTalk sắp tới?
– Giáo sư Josse De Baerdemaeker: Như tôi đã giải thích trước đó, nông nghiệp thông minh đòi hỏi sự kết hợp của tất cả các kiến thức về đất, sinh học cây trồng, các giai đoạn tăng trưởng, thời tiết, đặc tính sinh học của các loại bệnh và sâu bệnh, để đưa ra những quyết định cho một mùa vụ tối ưu và đạt năng suất giúp tăng thu nhập cho nông dân. Trong tất cả các quy trình, từ đồng ruộng đến bàn ăn của người tiêu dùng, nhận thức về độ chính xác trong việc sử dụng tài nguyên cần được thể hiện rõ ràng. Việc ghi chép cẩn thận mức độ sử dụng nước và phân bón, các biện pháp kiểm soát sâu bệnh, phương pháp quản lý thu hoạch, bảo quản và chế biến sẽ cho nông dân nhiều góc nhìn sâu sắc và chi tiết hơn như một người quản lý.
Có rất nhiều bước đang được thực hiện để đưa trí tuệ nhân tạo vào máy móc và thiết bị được sử dụng trên đồng ruộng hoặc trong quá trình sau thu hoạch. Các công nghệ cảm biến mới được cài đặt trên một máy nông nghiệp để quan sát mùa vụ trong khi nó đang hoạt động trên cánh đồng, hoặc những cảm biến này có thể được lắp đặt trên máy bay không người lái. Việc xử lý dữ liệu trên máy móc có thể giúp đưa ra quyết định áp dụng một phương pháp xử lý phù hợp như thêm một lượng nhỏ phân bón hoặc một biện pháp bảo vệ mùa vụ.
Không chỉ máy móc mà việc quản lý trang trại cũng trở nên thông minh hơn. Dữ liệu từ các máy trên cánh đồng, hoặc từ các máy bay không người lái, và các hệ thống cảm biến từ xa khác được kết hợp với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (những người nông dân khác, các cơ quan liên ngành, kênh thời tiết, …) được sử dụng kết hợp với các mô hình phát triển của mùa vụ, các mô hình dịch tễ học, các mô hình kinh tế. Việc xử lý dữ liệu giúp cung cấp thông tin tốt hơn để ra quyết định. Khi có được dữ liệu có độ tin cậy cao được thu thập qua nhiều năm từ các bước khác nhau trong chuỗi cung ứng nông sản, người nông dân sẽ có được sự trợ giúp ngày càng hoàn thiện, để từ đó đưa ra được quyết định về những việc cần làm trong thời điểm hiện tại mà vẫn hiểu rõ về tác động trong tương lai. Điều này có thể được coi là trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng nông sản.
Làm nông là một công việc đầy thử thách. Tại mọi thời điểm, người nông dân phải thực hiện một chuỗi các hoạt động bao gồm quan sát mùa vụ, đo lường và phân tích hàng loạt dữ liệu, đưa ra quyết định, thực hiện các quyết định này, và sau đó chuỗi các hoạt động này lại bắt đầu từ đầu. Người nông dân phải áp dụng kiến thức khoa học cây trồng của họ và tiếp thu những công nghệ mới. Họ phải có khả năng đánh giá và đưa ra những quyết định dựa trên những gì họ nhìn thấy trên cây trồng bằng mắt thường và thông qua cảm biến.
Ở đây, đôi khi chúng tôi gọi đó là phương pháp “cái cây biết nói” trong nông nghiệp chính xác. Người nông dân sau đó phải đảm bảo rằng những quyết định được đưa ra cũng được áp dụng trên ruộng đồng. Họ có thể sử dụng các công cụ đơn giản hoặc cũng có thể phụ thuộc vào sự tự động hóa tiên tiến. Và một lần nữa, họ sẽ muốn xem hoặc quan sát tác động của hoạt động như vậy. Sư phát triển của công nghệ cảm biến, xử lý dữ liệu, và trí tuệ nhân tạo là những công cụ có thể hỗ trợ họ trong những nhiệm vụ này.
