Nông nghiệp thông minh: Mixed Reality và Trí tuệ nhân tạo

Thực tế hỗn hợp (MR) và trí tuệ nhân tạo (AI) có thể nâng cao sản lượng và hiệu quả của các trang trại. Hiện nay các trường hợp sử dụng mới và ứng dụng trong nông nghiệp đang nổi lên. Ví dụ, các công nghệ này có thể cho phép nông dân điều tiết sức khỏe cây trồng tốt hơn, tiến hành phân tích đất, quản lý thiết bị từ xa và hơn thế nữa là tìm ra những cơ hội mới để phát triển.

0

Ngay cả trong thế giới hiện đại của chúng ta, nông nghiệp vẫn là một ngành công nghiệp cốt lõi. Con người tham gia vào kinh doanh nông nghiệp đang làm việc cả ngày lẫn đêm để tăng năng suất cây trồng và tăng trưởng chăn nuôi. Công nghệ thực tế hỗn hợp (MR) và trí tuệ nhân tạo (AI) đại diện cho một số con đường mới nhất và thú vị nhất mà các nhà đổi mới kinh doanh nông nghiệp này đang theo đuổi để biến nông nghiệp cổ điển thành canh tác thông minh.

Thực tế hỗn hợp (Mixed Reality) là gì?

Nguồn ảnh: bridge.occipital

Thuật ngữ mới “Thực tế hỗn hợp” (hay còn gọi là “Thực tế lai”) hiện đang trở nên phổ biến hơn. Nó đề cập đến việc phân lớp các thông tin kỹ thuật số hoặc mô phỏng vào thế giới thực: sự pha trộn giữa thực tế thực và thực tế ảo, dẫn đến một thực tế hỗn hợp giữa các trò chơi

Trong khi “Thực tế ảo” (VR) đưa bạn đến một thế giới được tạo bằng kỹ thuật số, “Thực tế hỗn hợp” (MR) mang đến cơ hội khám phá sự kết hợp của một môi trường ảo và thế giới thực cùng lúc.

Tại sao “Thực tế hỗn hợp” hữu ích cho canh tác thông minh?

Công nghệ lập bản đồ 3D cho phép chúng ta biến đổi các cánh đồng thành môi trường ảo. Nông dân do đó có thể tạo ra các tình huống khác nhau về canh tác cây trồng, hỗ trợ giám sát hoặc kiểm soát thiết bị từ xa, v.v…Chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá thông tin kỹ thuật số phân tầng tiềm năng vào thế giới vật lý của chúng ta. Hãy tưởng tượng bạn là một nông dân và để trí tưởng tượng của bạn khám phá các trường hợp sử dụng tiềm năng.

Machine Learning trong nông nghiệp

Học máy (ML) là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo (AI). Nó có một kỹ thuật bắt nguồn từ thống kê tính toán, trong trường hợp điển hình, bạn cung cấp một lượng lớn dữ liệu vào các mô hình thống kê để có thể đào tạo chúng nhận ra các xu hướng trong dữ liệu trong tương lai.

Trong nông nghiệp, ML có thể hoạt động như sau: bạn cung cấp cho thuật toán ML của bạn một tập dữ liệu. Chẳng hạn, bạn tải lên một số hình ảnh với các mô tả như ngô, lúa mì, cỏ dại, đậu nành, v.v … Bạn huấn luyện thuật toán của mình một cách chính xác để xác định những loại điều đó khi máy ảnh của máy kéo tự động bắt đầu chụp trong các hình ảnh mà chúng ta đã sử dụng và bây giờ thuật toán ML của bạn có thể phân biệt được ngô, lúa mì, v.v… Và thuật toán của bạn sẽ tiếp tục được cải thiện theo thời gian.

Các trang trại có thể cho ra rất nhiều dữ liệu hữu ích về sức khỏe cây trồng, thời tiết, đất đai, và hơn thế nữa. Biết rõ các khả năng của ML, các nhà lãnh đạo kinh doanh nông sản không thể bỏ qua những giá trị tiềm năng của các ứng dụng ML trong nông nghiệp.

Các trường hợp sử dụng MR và AI trong canh tác thông minh

Nguồn ảnh: huxley

Thực tế hỗn hợp: Như chúng ta đã thảo luận, các ứng dụng trong nông nghiệp cung cấp cho nông dân cơ hội quan sát điều kiện trồng trọt bằng cách sử dụng “mũ bảo hiểm” có hỗ trợ MR hoặc “kính bảo hộ”. Tất cả dữ liệu của máy ảnh sẽ được xử lý dữ liệu gần hoặc gửi lên đám mây để hoàn toàn phân tích toàn diện theo ML.

Nguồn ảnh: John Deere

Máy kéo tự động: Những máy này xuất hiện lần đầu tiên vào năm 2012. Các chuyên gia đã thêm điều hướng vô tuyến, con quay hồi chuyển laser và trí tuệ nhân tạo vào máy kéo. Do đó, máy kéo đã có thể đi theo tuyến đường mà một tài xế trước đó đã đào tạo nó để đi theo. Mục đích chính của trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp là đào tạo các hệ thống để trở nên tự chủ.

Tầm nhìn máy tính: Với loại công nghệ này, máy kéo hoặc thiết bị canh tác thông minh khác sẽ được trang bị máy ảnh, GPS và khả năng kết nối (có thể là di động) có thể xử lý dữ liệu có nguồn cấp từ video, điều này khá quan trọng. Tuy nhiên, xử lý dữ liệu gần có thể cho phép phát hiện một số đối tượng trên máy kéo mà không yêu cầu tất cả dữ liệu được gửi lên đám mây. Một hệ thống thị giác máy tính cho phép máy kéo tìm đường, phát hiện chướng ngại vật, thu hoạch một số loại cây trồng nhưng không phải loại khác, v.v…

Hệ thống tưới thông minh hỗ trợ AI: Mọi người sử dụng máy tưới để tưới cây hoặc phun hóa chất, nhưng ngày nay, các hệ thống tưới hiện đại hơn với công nghệ ML tích hợp có thể phân biệt cỏ dại với cây trồng và phun thuốc diệt cỏ lên cỏ dại. Điều đó có nghĩa là ít thuốc diệt cỏ được phun hơn, và do đó, chi phí thấp hơn và thực phẩm an toàn hơn.

Vệ tinh có AI: Một startup có tên Harvesting có thể phân tích dữ liệu vệ tinh và dự đoán năng suất ngô thông qua thuật toán học máy độc quyền có khả năng xác định tình trạng chung của thực vật.

Khi xã hội của chúng ta tiến càng gần hơn với canh tác thông minh, lợi nhuận và lợi ích về mặt lý thuyết là không giới hạn. Kết quả hiện tại của các ứng dụng canh tác thông minh là khá tốt. Tuy nhiên, thông qua Trí tuệ nhân tạo và Thực tế hỗn hợp, chúng ta có thể tiến xa hơn.

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây