Trí tuệ nhân tạo biên, trong thiết bị hoặc cảm biến nông nghiệp, có tiềm năng to lớn trong việc giải quyết nhu cầu thực phẩm trong tương lai.
Sức mạnh biến đổi của AI trong nhiều lĩnh vực công nghiệp có tiềm năng lớn trong một trong những lĩnh vực cổ xưa và quan trọng nhất thế giới: nông nghiệp. Cụ thể, “edge AI”, hay trí tuệ nhân tạo biên có thể thay đổi các phương thức canh tác, tăng năng suất và đạt được các mục tiêu bền vững trong chuỗi thực phẩm toàn cầu, theo một nghiên cứu mới xuất bản.
Nghiên cứu, được công bố trên tạp chí Nature Sustainability
Nghiên cứu cũng nêu bật tiềm năng cải tiến trong kiểm soát dịch hại, quản lý dinh dưỡng và lai tạo cây trồng.
Edge AI là nơi các thuật toán Trí tuệ nhân tạo được lập trình trực tiếp trên các thiết bị cục bộ “tại biên” của mạng thay vì trong một trung tâm dữ liệu tập trung.
“Nắm bắt sự tích hợp của cảm biến và edge AI (ví dụ, trong các phương tiện và máy móc nông trại thông minh) sẽ giúp phân phối chính xác lượng nước tưới và hóa chất nông nghiệp tối ưu cho từng cây trồng hoặc khu vực cụ thể, do đó thúc đẩy các chiến lược bền vững trên các nông trại thông qua việc giảm sử dụng nước, phân bón và hóa chất nông nghiệp,” nghiên cứu lưu ý.
Các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo cũng có thể chạy trên các cảm biến Internet-of-Things được phân bố trong các cơ sở nông trại hoặc ngoài đồng ruộng.
Lợi ích của edge AI bao gồm cung cấp dữ liệu theo thời gian thực, ra quyết định nhanh hơn, cải thiện độ tin cậy của mạng và bảo mật, cũng như hiệu quả năng lượng tốt hơn.
Một ví dụ mà các nhà nghiên cứu trích dẫn là một camera thị giác máy tính tốc độ cao có thể nhanh chóng phân loại các loại cây trồng để lai tạo chéo, nhằm tăng tốc phát triển các giống cây trồng chịu được thời tiết khắc nghiệt.
“Nghiên cứu trên thực địa về hình thái cây trồng với tốc độ cao, chủ yếu dựa trên thị giác máy tính, đã được xem là công nghệ triển vọng để cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong đánh giá quá trình phát triển của cây trồng,” nghiên cứu ghi nhận.
Mặc dù có tiềm năng, nghiên cứu thừa nhận rằng các hệ thống hiện tại có thể không đủ để hỗ trợ triển khai edge AI, yêu cầu dữ liệu chất lượng cao, thuật toán mạnh mẽ và phần cứng chuyên dụng mà hiện tại chưa có. Nhu cầu năng lượng của AI cũng là một hạn chế.
“Edge computing không chỉ cần sự sắc bén trong các mô hình và thuật toán AI mà còn phụ thuộc lớn vào hỗ trợ phần cứng và cơ sở hạ tầng,” nhóm nghiên cứu viết. “Một trong những vấn đề chúng tôi đang đối mặt hiện nay là thiếu phần cứng máy tính tiết kiệm năng lượng có thể hỗ trợ edge computing trong điều kiện tài nguyên hạn chế.”
Nghiên cứu cũng nhấn mạnh đến những tác động xã hội của việc sử dụng edge AI trong nông nghiệp. Mặc dù công nghệ này có tiềm năng tăng sản lượng thực phẩm toàn cầu và giảm lãng phí tài nguyên, nhưng cũng có những lo ngại về việc mở rộng khoảng cách số giữa các khu vực phát triển và đang phát triển trên thế giới.
Các tác giả kêu gọi các chính sách bảo đảm quyền tiếp cận công bằng đối với các công nghệ này và nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tham gia của nông dân trong quá trình thiết kế và triển khai.
Thiên tài Giải mã