Hide Nguyễn
Du mục số
- Xu
- 1,608
Nghiên cứu mới: Công nghệ AI giúp tăng cường sản xuất nông nghiệp
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 ngành 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, bắt đầu với giả thuyết rằng thế giới đang đối mặt với thách thức nghiêm trọng về sản xuất thực phẩm khi chúng ta phải đối phó với việc nuôi sống một dân số đang gia tăng, dự kiến đạt 9 tỷ người vào năm 2050. Nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế — bao gồm các nhà khoa học từ Mỹ, Anh, Úc, Bỉ, Đức và châu Phi — kết luận rằng edge AI là một giải pháp đầy hứa hẹn để cải thiện hiệu quả tài nguyên thực phẩm một cách thân thiện với môi trường.
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 AI 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 AI 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 hiện trường về hình thái cây trồng với tốc độ cao, chủ yếu dựa trên thị giác máy tính, đã được coi là công nghệ đầy hứa hẹn để nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong đánh giá động lực phát triển của cây trồng,” nghiên cứu ghi nhận.
Dù có tiềm năng, nghiên cứu thừa nhận rằng các hệ thống hiện tại có thể không hỗ trợ được triển khai edge AI, yêu cầu thu thập dữ liệu chất lượng cao, thuật toán mạnh mẽ và phần cứng chuyên dụng mà hiện tại chưa tồn tại. 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 mối quan tâm chính chúng tôi đang đối mặt ngày nay là thiếu phần cứng máy tính hiệu quả năng lượng có thể hỗ trợ edge computing trong điều kiện tài nguyên hạn chế.”
Nghiên cứu cũng lưu ý đến các 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 của thế giới.
Các tác giả kêu gọi các chính sách đảm bảo quyền tiếp cận công bằng đối với các công nghệ này và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tham gia của nông dân trong quá trình thiết kế và triển khai.
St
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 ngành 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, bắt đầu với giả thuyết rằng thế giới đang đối mặt với thách thức nghiêm trọng về sản xuất thực phẩm khi chúng ta phải đối phó với việc nuôi sống một dân số đang gia tăng, dự kiến đạt 9 tỷ người vào năm 2050. Nhóm các nhà nghiên cứu quốc tế — bao gồm các nhà khoa học từ Mỹ, Anh, Úc, Bỉ, Đức và châu Phi — kết luận rằng edge AI là một giải pháp đầy hứa hẹn để cải thiện hiệu quả tài nguyên thực phẩm một cách thân thiện với môi trường.
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 AI 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 AI 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 hiện trường về hình thái cây trồng với tốc độ cao, chủ yếu dựa trên thị giác máy tính, đã được coi là công nghệ đầy hứa hẹn để nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong đánh giá động lực phát triển của cây trồng,” nghiên cứu ghi nhận.
Dù có tiềm năng, nghiên cứu thừa nhận rằng các hệ thống hiện tại có thể không hỗ trợ được triển khai edge AI, yêu cầu thu thập dữ liệu chất lượng cao, thuật toán mạnh mẽ và phần cứng chuyên dụng mà hiện tại chưa tồn tại. 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 mối quan tâm chính chúng tôi đang đối mặt ngày nay là thiếu phần cứng máy tính hiệu quả năng lượng có thể hỗ trợ edge computing trong điều kiện tài nguyên hạn chế.”
Nghiên cứu cũng lưu ý đến các 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 của thế giới.
Các tác giả kêu gọi các chính sách đảm bảo quyền tiếp cận công bằng đối với các công nghệ này và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tham gia của nông dân trong quá trình thiết kế và triển khai.
St
