[Bách Khoa Big Data] Big Data: "Nhạc trưởng" dẫn dắt cuộc cách mạng chuyển đổi nông nghiệp

Bạn có biết yếu tố quan trọng nhất để duy trì sự sống cho hàng tỷ người trên hành tinh này là gì không?

Một câu nói nổi tiếng từng khẳng định: "Thế giới không cần thêm kỹ sư nữa. Chúng ta không thiếu máy bay, TV hay điện thoại di động… thứ chúng ta đang thực sự cạn kiệt chính là lương thực."

Trong một thế giới với hơn 8 tỷ người cần được nuôi sống, sự tập trung thường được đổ dồn vào công nghệ và tăng trưởng kinh tế. Tuy nhiên, Big Data đang âm thầm chuyển đổi hàng loạt ngành công nghiệp, mang lại những bước phát triển vượt bậc cho các lĩnh vực cốt lõi.

Nếu như quá trình công nghiệp hóa đã bắt đầu từ 100 năm trước, thì kỷ nguyên này đang chứng kiến sự trỗi dậy của số hóa. Công cuộc số hóa đã thay đổi hoàn toàn diện mạo của ngành nông nghiệp và trồng trọt. Bên cạnh đó, sự ra đời của công nghệ drone (thiết bị bay không người lái) và robot cũng đã tái định nghĩa lại lĩnh vực này.

Tại sao nông nghiệp cần Big Data?

Các nhà nghiên cứu ước tính đến năm 2050, dân số thế giới sẽ chạm mốc 10 tỷ người. Điều này đồng nghĩa với việc tiêu thụ lương thực phải tăng gấp đôi mới đủ đáp ứng nhu cầu.

Dù gần 40% bề mặt Trái đất đã được sử dụng cho nông nghiệp, nhưng một lượng lớn sản phẩm lại bị lãng phí trong quá trình sản xuất. Đây chính là lúc Big Data xuất hiện để giải quyết bài toán này.

Big Data đóng vai trò then chốt trong việc thiết lập một hệ thống nông nghiệp thông minh và tiên tiến. Thông qua phân tích dữ liệu lớn, các dự báo được đưa ra dựa trên điều kiện khí hậu của những năm trước, độ dưỡng chất của đất, lượng mưa... Những quyết định sáng suốt nhờ Big Data giúp đạt sản lượng tối đa và thúc đẩy kinh tế ngành lương thực phát triển.

Cách Big Data hỗ trợ ngành nông nghiệp

Dưới đây là những phương thức chính mà Big Data đang giúp sức cho lĩnh vực nông nghiệp:

1. Giám sát các xu hướng tự nhiên

Trước khi có Big Data, việc dự đoán các yếu tố rủi ro như sâu bệnh hay thiên tai (bão, thời tiết cực đoan) là điều gần như không thể. Dù những nông dân dày dạn kinh nghiệm có thể nhận thấy các dấu hiệu, nhưng thường là đã quá muộn để cứu vãn vụ mùa.

Bằng cách đưa dữ liệu quá khứ và hiện tại vào hệ thống, sau đó trích xuất thông tin thông qua Khoa học dữ liệu (Data Science) và các thuật toán chính xác, nông dân có thể thúc đẩy sản lượng và tránh được những tổn thất nặng nề.

2. Dự đoán sản lượng chính xác

Gieo hạt và chờ đợi cây lớn để xem sản lượng ra sao là một quá trình dài hơi. Hiện nay, Big Data có thể dự đoán chính xác sản lượng cây trồng ngay cả khi chưa gieo một hạt giống nào. Các thuật toán phân tích điều kiện thời tiết và tập dữ liệu của những năm trước để đưa ra dự báo về loại cây trồng tốt nhất cho năm nay.

3. Tự động hóa nông nghiệp

Nhờ sự tiến bộ của công nghệ và dữ liệu lớn, các công cụ tự động như robot nông nghiệp, máy phun nước thông minh, bơm nước năng lượng mặt trời và hệ thống tưới nhỏ giọt đã ra đời. Drone được trang bị các cảm biến tiên tiến để cập nhật dữ liệu, giám sát cây trồng và thông báo những khu vực cần cải thiện. Robot cũng được sử dụng để gieo hạt ngô hoặc nhổ cỏ dại làm hại cây trồng chính.

4. Ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu

Một ưu điểm khác của Big Data là khả năng kết nối với các nền tảng bên ngoài để thu thập lượng lớn dữ liệu và thông tin chi tiết. Nông dân có thể sử dụng các kỹ thuật phân tích dự báo để lập kế hoạch dựa trên diễn biến thời tiết, nhu cầu của người tiêu dùng và các xu hướng thị trường.

Dữ liệu giúp họ hiểu thế giới xung quanh ảnh hưởng thế nào đến ngành nông nghiệp: Nên trồng cây gì? Thời điểm nào là tốt nhất? Giá vật tư có tăng không và ảnh hưởng thế nào đến lợi nhuận? Tất cả tạo nên một ngành công nghiệp vận hành theo những cách thức đổi mới và sáng tạo.

5. Đánh giá rủi ro

Trong kinh doanh nói chung, việc đánh giá rủi ro luôn được thực hiện kỹ lưỡng, nhưng trước đây nông nghiệp lại chưa thực hiện tốt điều này. Với Big Data, mọi quyết định hay sự kiện đều có thể được đưa vào kế hoạch phân tích rủi ro. Mọi vấn đề phát sinh đều có giải pháp đi kèm với kết quả dự kiến, đảm bảo các hành động khắc phục không làm hỏng vụ mùa và giảm thiểu thiệt hại thông qua dữ liệu thời gian thực.

Kết luận

Phạm vi ứng dụng của Big Data đang mở rộng mạnh mẽ trong ngành nông nghiệp. Phân tích dữ liệu lớn và học máy (Machine Learning) đóng vai trò khổng lồ trong việc dự đoán những phức tạp của quá trình sản xuất. Trong tương lai, Big Data chắc chắn sẽ còn mang lại nhiều tiến bộ và tự động hóa hơn nữa cho công việc đồng áng.