4 cách công nghệ có thể giúp giải quyết cuộc khủng hoảng lương thực toàn cầu

Sự điều phối dữ liệu thông minh thông qua công nghệ tính toán, thiết bị định vị, cảm biến từ xa, hình ảnh tự trị tiên tiến và các công nghệ khác mang lại cho con người hy vọng về an ninh lương thực.

Chấm dứt nạn đói là mục tiêu thứ hai trong số 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên hợp quốc cần đạt được vào năm 2030, tuy nhiên nhân loại đang phải đối mặt với cuộc khủng hoảng cung cấp lương thực chưa từng có.

Các số liệu thống kê là đáng báo động. Tình trạng mất an ninh lương thực đã tăng gấp đôi trong hai năm qua, giá lương thực tăng cao và Chương trình Lương thực Thế giới ước tính 45 triệu người hiện đang đứng trước bờ vực của nạn đói. Trở lại năm 2021, Liên hợp quốc ước tính rằng 800 triệu người đã phải sống chung với nạn đói. Con số đó ngày nay còn cao hơn và thậm chí có vẻ còn thấp hơn khi chúng ta tính đến mức tăng dân số thế giới dự kiến từ 8 lên 10 tỷ người vào năm 2050.

Thêm vào đó là các vấn đề hiện tại của chuỗi cung ứng ảnh hưởng đến chu trình lương thực từ đầu đến cuối, cuộc chiến ở châu Âu “Bread Basket”, đã gia tăng áp lực lên thị trường lúa mì toàn cầu và khiến giá dầu và khí đốt tăng cao, và mọi thứ dường như thảm khốc hơn. Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng điều quan trọng hơn là chúng tôi phải nắm lấy, đầu tư và triển khai công nghệ tiên tiến để mang lại kết quả duy nhất quan trọng: nguồn cung cấp thực phẩm bền vững để nuôi sống tất cả mọi người.

Sự khéo léo của các giải pháp hiện đang được Digital Agritech triển khai để khắc phục vô số vấn đề tiếp tục truyền cảm hứng cho chúng tôi. Vào năm 2021, chúng tôi đã mô tả cách tự động hóa và đổi mới “công nghệ nông nghiệp” đã được sử dụng để tăng năng suất cây trồng, giảm chi phí và cải thiện sự an toàn và điều kiện làm việc của người nông dân. Suy nghĩ sáng tạo đã trở thành điều cần thiết để vượt qua các vấn đề địa chấn như chi phí nguyên liệu thô (ví dụ: nhiên liệu, hạt giống và phân bón) và tài chính để thay thế các thiết bị cũ.

Công nghệ có thể đảm bảo an ninh lương thực

Rất may, công nghệ cung cấp hy vọng. Những tiến bộ gần đây trong Trí tuệ nhân tạo (AI) / Máy học (ML), tự động hóa và Robot đang giúp người nông dân hiện đại vượt qua nhiều thách thức này. Nông nghiệp tiếp tục chuyển mình và cải thiện hiệu quả thông qua thử nghiệm và đổi mới tư duy tương lai. Ở đây, chúng tôi đi sâu vào bốn lĩnh vực thú vị, nơi công nghệ cung cấp hy vọng này và các ví dụ về tiến bộ thực tế và có giá trị.

Khai thác tất cả dữ liệu có sẵn để tìm thông tin chi tiết hữu ích

Việc sử dụng AI để nhập và xử lý dữ liệu theo thời gian thực cũng như sự hoàn thiện của các tiêu chuẩn IoT để cải thiện giao tiếp giữa thiết bị và thiết bị đang thúc đẩy sự phát triển và tự động hóa nhanh chóng trong nông nghiệp. Dữ liệu canh tác được thu thập một cách chủ động và tự chủ hiện cung cấp các luồng thông tin trực tuyến cho phép các nhà cung cấp toàn cầu hướng dẫn người trồng tốt hơn với những lời khuyên vô giá giúp tăng sản lượng và giảm lãng phí.

Các giải pháp Blockchain như Banqu làm tăng tính minh bạch của chuỗi cung ứng và cung cấp sự hợp tác, giao tiếp và phối hợp chặt chẽ hơn để giúp người trồng giảm rủi ro. Người nông dân được hưởng lợi từ việc kiểm soát tốt hơn năng suất và giá cả cây trồng, giao dịch nhanh hơn, an toàn hơn và giảm thiểu nguy cơ gian lận.

Grupo Éxito, một nhà bán lẻ thực phẩm Colombia, đang khuyến khích nông dân chăn nuôi gia súc trồng lại rừng được khai phá gần đây bằng cách sử dụng giám sát vệ tinh và kiểm toán dữ liệu để xác minh các tuyên bố tái canh và tuân thủ các tiêu chuẩn về môi trường. Những người tuân thủ được trả một khoản tiền cao hơn cho thịt của họ và kiếm được con dấu “thịt bền vững” mà người mua hàng sau đó sẵn sàng trả thêm tiền.

Sử dụng Bản sao kỹ thuật số để thử nghiệm nhanh và khắc phục sự cố

Bản sao kỹ thuật số (Digital Twin) tương đương với một vật thể ngoài đời thực, phản ánh hành vi của nó trong môi trường ảo. Phương pháp này tạo ra một phòng thí nghiệm mạnh mẽ, chi phí thấp để thử nghiệm và khắc phục sự cố nhanh chóng nhằm nâng cao năng suất và hiệu quả trong trang trại. Lập kế hoạch kịch bản sử dụng dữ liệu địa phương có thể được lập mô hình từ xa và các cảm biến có thể thay thế con người trong công việc thông thường để thu thập dữ liệu về các thông số như lượng mưa, số lượng phấn hoa và tỷ lệ phổ biến của côn trùng. Những người trồng trọt hiện đại có thể sử dụng Digital Twin để phân tích toàn bộ mạng lưới máy móc được kết nối của họ để xác định các vấn đề tiềm ẩn như lỗi thiết bị và khai thác các cơ hội để phát hiện sớm và tối ưu hóa quá trình bổ sung.

Tự động nhập và phân tích hình ảnh

Trong lịch sử, gần như tất cả các tài sản vật chất đều cần đến các cuộc kiểm tra định kỳ của các chuyên gia phù hợp. Những chuyến thăm này thường tốn kém, nhạy cảm về thời gian (và đôi khi nguy hiểm) và đã thúc đẩy việc áp dụng các giải pháp thị giác máy tính để giảm thiểu những chi phí này của một nông dân. Thị giác máy tính – đánh giá kết nối dữ liệu từ CCTV, camera, micrô và các cảm biến khác – có thể tăng cường (và thường xuyên thay thế) kiểm tra vật lý. Hình ảnh được đồng bộ hóa với dữ liệu cảm biến có thể cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về tình trạng và hiệu suất của tài sản theo thời gian so với việc kiểm tra bảo trì ảnh chụp nhanh đơn lẻ.

Một ví dụ là việc sử dụng máy bay không người lái để kiểm tra hệ thống tưới tiêu. Drone có thể chụp hàng nghìn hình ảnh mỗi phút và nhanh chóng xử lý chúng để tìm ra các khiếm khuyết. Việc kiểm tra này nhanh hơn và ít sai sót hơn so với một người đi bộ với tầm nhìn hạn chế và giảm rủi ro cho người nông dân về gây thiệt hại cho cây trồng của họ hoặc của hàng xóm. Dữ liệu máy bay không người lái có thể được mô hình hóa để dự đoán tốt hơn sự cố trong tương lai và kích hoạt các hành động tự động để sửa chữa tài sản bị hư hỏng và cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng tổng thể.

Tạo ra một AI tự học và tự duy trì

Trí tuệ nhân tạo – AI hứa hẹn sẽ cải tiến liên tục, tăng hiệu quả và giảm sự phụ thuộc vào sự tương tác của con người. Các quy trình phân tích nhanh chóng khối lượng lớn dữ liệu vật lý và máy móc giờ đây có thể xác định các mẫu và dự đoán các sự kiện liên quan đến thiết bị nông nghiệp, hiệu suất và tính khả dụng của hệ thống. Chúng ta có thể tưởng tượng một thế giới nơi thiết bị nông nghiệp biết nơi cần thiết và phải làm gì khi đến đó. Máy móc sẽ có thể tự chẩn đoán và tự phục hồi khi AI cung cấp phương tiện để phát hiện, học hỏi và điều chỉnh mà không cần tương tác trực tiếp với con người.

Giờ đây, việc trồng trọt có thể trở thành một hoạt động 24/7 trong suốt mùa sinh trưởng, nơi ánh sáng ban ngày và sự mệt mỏi không còn trở thành yếu tố cản trở hoạt động của con người. Việc sử dụng AI có thể giúp cải thiện năng suất cây trồng, chất lượng cao hơn và nâng cao an toàn thực phẩm.

Một ví dụ tuyệt vời về canh tác dọc (vertical farming) có nguồn gốc bền vững, được hỗ trợ bởi AI đến từ nhà bán lẻ Kroger của Mỹ thông qua quan hệ đối tác của họ với 80 Acres Farms để vận hành bốn trang trại trong nhà với robot giám sát cây trồng 24 giờ một ngày. 80 Acres Farms trồng cây theo các lớp thẳng đứng và cho biết trang trại của họ sản xuất lương thực nhiều hơn 300 lần so với trang trại thông thường, sử dụng ít hơn 97% nước và 100% năng lượng tái tạo.

Kết luận

Sự tiến bộ của công nghệ mang lại cho con người hy vọng về an ninh lương thực và cùng với đó là một cuộc sống hiệu quả hơn, khỏe mạnh hơn và hạnh phúc hơn. Đó là một tham vọng to lớn song hành cùng công nghệ giải quyết cuộc khủng hoảng khí hậu. Việc điều phối dữ liệu thông minh thông qua công nghệ tính toán, thiết bị định vị vị trí địa lý, cảm biến từ xa và hình ảnh tự trị tiên tiến là cách chúng tôi tin rằng điều đó có thể xảy ra.

Sự đổi mới như vậy sẽ mang lại sự hài lòng và phần thưởng to lớn cho các đối tác có ý định vượt qua những thách thức toàn cầu này. Chúng ta cần có tư duy cởi mở và đón nhận sự thay đổi, hợp tác và tìm kiếm những cách thức mới để khai thác dữ liệu nhằm loại bỏ sự kém hiệu quả. Hiệu quả cao hơn trong canh tác và nông nghiệp là mục tiêu để chúng ta xóa bỏ nạn đói và giảm khủng hoảng cung cấp lương thực hiện nay.