SongAI

- Farmer.Chat là một chatbot AI tạo sinh giúp cán bộ khuyến nông và nông dân trả lời các câu hỏi về nông nghiệp. Ứng dụng đã được triển khai tại Ấn Độ, Ethiopia, Nigeria và Kenya.

- Nông nghiệp có tính địa phương cao, với các điều kiện đất đai, thoát nước, thời tiết khác nhau chỉ trong phạm vi vài km. Dữ liệu để trả lời các câu hỏi này tồn tại nhưng phân tán ở nhiều cơ sở dữ liệu của chính phủ, NGO, doanh nghiệp và kiến thức bản địa.

- Farmer.Chat sử dụng FarmStack, một giao thức nguồn mở an toàn cho việc chia sẻ dữ liệu tự nguyện. Mã hóa đầu cuối được dùng cho tất cả kết nối. Các nguồn dữ liệu có thể chọn loại dữ liệu muốn chia sẻ và cách thức chia sẻ.

- Dịch thuật là thách thức lớn nhất. Farmer.Chat hỗ trợ 6 ngôn ngữ và đang mở rộng thêm. Ứng dụng cần đa phương thức (giọng nói, văn bản, video) và tiếp cận nông dân bằng tiếng mẹ đẻ.

- Để quản lý vấn đề ảo giác và đầu ra không chính xác, Farmer.Chat sử dụng tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG). Kết quả tìm kiếm cần được chấm điểm mức độ liên quan, chọn lọc tài liệu phù hợp nhất và cắt gọn chỉ còn phần liên quan.

- Farmer.Chat được thiết kế thân thiện với phụ nữ (60% nông dân quy mô nhỏ) và thông minh với khí hậu (đưa ra khuyến nghị nhạy cảm với khí hậu). Ứng dụng ưu tiên công việc của đồng nghiệp địa phương qua video để khuyến khích áp dụng kỹ thuật mới.

- Farmer.Chat và FarmStack đều là mã nguồn mở, giúp xây dựng hệ sinh thái lành mạnh xung quanh các dự án vì lợi ích cộng đồng.

📌 Farmer.Chat đã hỗ trợ hơn 6.3 triệu nông dân, tăng thu nhập tới 24% và năng suất cây trồng tới 17%. Đây là bước tiếp theo trong quá trình phát triển của Digital Green. Các vấn đề của nông dân quy mô nhỏ ở cả nước phát triển và đang phát triển đều tương tự nhau, do đó các dịch vụ như Farmer.Chat cũng cần thiết ở "thế giới thứ nhất".

https://www.oreilly.com/radar/generative-ai-for-farming/

Here are the SEO contents and summary for the given article:

Meta description:
Nông trại Nature Fresh Farms ở Leamington, Ontario đang sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) với hàng ngàn cảm biến trong mỗi nhà kính để tối ưu hóa các khía cạnh như chiếu sáng, tưới tiêu và thời gian thu hoạch, giúp tăng năng suất cây trồng và giảm sử dụng năng lượng và nước.

Meta keywords:
nông nghiệp, trí tuệ nhân tạo, AI, cảm biến, tối ưu hóa, năng suất cây trồng, sử dụng năng lượng, sử dụng nước, nông trại thông minh, công nghệ nông nghiệp

SEO title:
AI giúp nông nghiệp trở nên hiệu quả và bền vững hơn

Summary:
- Nông trại Nature Fresh Farms ở Leamington, Ontario đang sử dụng công nghệ AI với hàng ngàn cảm biến trong mỗi nhà kính để tối ưu hóa các khía cạnh như chiếu sáng, tưới tiêu và thời gian thu hoạch. Công nghệ này giúp tăng năng suất cây trồng, giảm sử dụng năng lượng và nước.
- Các nông trại đã sử dụng nhiều công nghệ, bao gồm các công cụ công nghệ cao như drone để khảo sát nông trại và tìm kiếm thông tin về cỏ dại, sâu bệnh. Giai đoạn tiếp theo liên quan đến các mô hình AI sử dụng dữ liệu để đưa ra suy luận, dự đoán và thậm chí là quyết định.
- AI có thể giúp giải quyết các vấn đề như thiếu lao động và thách thức về khí hậu. Ví dụ, công ty Croptimistic thu thập dữ liệu từ cánh đồng để phát hiện sâu bệnh, thay đổi màu sắc cây trồng và các yếu tố gây stress tiềm ẩn khác cho cây trồng.
- Nhiều nghiên cứu về AI và nông nghiệp được thực hiện tại các cơ sở giáo dục đại học, nhưng sau đó cần được thử nghiệm trên thực địa thông qua các công ty khởi nghiệp hoặc các công ty hiện có.
- Có một mạng lưới các trang trại thông minh trên khắp Canada, do Olds College of Agriculture & Technology ở Alberta dẫn đầu, mục đích là thử nghiệm và trình diễn các công nghệ nông nghiệp mới nổi.
- Các mô hình AI chỉ tốt khi tập dữ liệu của chúng tốt. Felippe Karp đang nghiên cứu cách phát triển các tiêu chuẩn thu thập và xử lý dữ liệu để xây dựng các mô hình AI, tập trung vào việc đo lường và dự đoán sự thay đổi của các chất dinh dưỡng trong đất.
- Các rào cản đối với việc áp dụng AI trong nông nghiệp bao gồm thời gian cần thiết để xác định liệu công nghệ mới có ảnh hưởng đến cây trồng hay không, mức độ tin tưởng của nông dân và sự miễn cưỡng trong việc chia sẻ dữ liệu của chính họ.

📌 Công nghệ AI đang giúp ngành nông nghiệp tối ưu hóa việc trồng trọt, giảm sử dụng tài nguyên và giải quyết các thách thức như thiếu lao động và biến đổi khí hậu. Tuy nhiên, việc áp dụng vẫn gặp một số rào cản như thời gian thử nghiệm, niềm tin của nông dân và sự sẵn sàng chia sẻ dữ liệu. Các trang trại thông minh trên khắp Canada đóng vai trò quan trọng trong việc thử nghiệm và trình diễn các công nghệ mới, thúc đẩy quá trình áp dụng rộng rãi hơn.

https://www.theglobeandmail.com/business/article-how-ai-could-help-farming-become-more-efficient-and-sustainable/

- Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (gen AI) và trí tuệ nhân tạo phân tích có thể mang lại giá trị kinh tế lên đến 100 tỷ USD trên đồng ruộng và 150 tỷ USD cho doanh nghiệp trong ngành nông nghiệp toàn cầu trị giá 4.000 tỷ USD.

- Trên đồng ruộng, gen AI và AI phân tích giúp tối ưu hóa sử dụng đầu vào, quản lý lao động hiệu quả, cải thiện năng suất thông qua các công cụ như cố vấn nông học ảo tổng hợp dữ liệu về thời tiết, điều kiện đất, sâu bệnh để đưa ra quyết định.

- Trong doanh nghiệp, gen AI và AI phân tích tạo ra giá trị lớn nhất ở các chức năng cốt lõi như R&D và sản phẩm, marketing và bán hàng, nông học và phát triển bền vững, vận hành sản xuất.

- Các ứng dụng tiềm năng của gen AI và AI phân tích trong từng khâu của chuỗi giá trị nông nghiệp bao gồm:

• Đầu vào: Tăng tốc chu kỳ R&D, đề xuất trình tự gen mục tiêu cho cây trồng biến đổi gen, sàng lọc dữ liệu bộ gen để ưu tiên giả thuyết, tự động hóa đăng ký sản phẩm.

• Phân phối đầu vào và dịch vụ sản xuất: Cá nhân hóa tiếp thị, tối ưu giá và biên lợi nhuận, hỗ trợ khách hàng, tăng năng suất bán hàng thông qua kịch bản bán hàng được cá nhân hóa.

• Thương mại và chế biến: Tối ưu mua hàng, chuỗi cung ứng, lập kế hoạch sản xuất, dự báo nhu cầu, giám sát chất lượng.

- Để tận dụng tiềm năng của AI, doanh nghiệp cần điều chỉnh chiến lược do ban lãnh đạo dẫn dắt, hiện đại hóa cơ sở hạ tầng công nghệ, xây dựng nền tảng dữ liệu, nâng cao kỹ năng nhân sự, quản lý rủi ro và áp dụng mô hình vận hành linh hoạt.

- Việc kết hợp gen AI và AI phân tích sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai ngành nông nghiệp, giúp cân bằng giữa thực hành bền vững và áp lực kinh tế.

📌 AI tạo sinh và phân tích có thể mang lại giá trị 250 tỷ USD cho ngành nông nghiệp toàn cầu trị giá 4.000 tỷ USD, thông qua việc tăng năng suất trên đồng ruộng lên đến 100 tỷ USD và tối ưu hóa hoạt động doanh nghiệp trị giá 150 tỷ USD, từ R&D, marketing, bán hàng đến chuỗi cung ứng và sản xuất, giúp ngành nông nghiệp đạt được những bước tiến đáng kể trong sản xuất lương thực và vận hành.

https://www.mckinsey.com/industries/agriculture/our-insights/from-bytes-to-bushels-how-gen-ai-can-shape-the-future-of-agriculture

#McKinsey

- VISTAAR (Virtually Integrated System to Access Agricultural Resources) là một mạng lưới công cộng liên thông và liên bang được xây dựng dựa trên thành công của ONDC, do Bộ Nông nghiệp & Phúc lợi Nông dân (DA&FW) phát triển.

- Mục tiêu chính của VISTAAR là trao quyền cho nông dân và nâng cao dịch vụ thông qua các công nghệ mũi nhọn như AI. Ý tưởng là kết nối toàn bộ hệ sinh thái nông nghiệp từ nông dân, nhân viên khuyến nông, công ty agritech, startup, viện nghiên cứu nông nghiệp, cơ quan khí tượng đến người tiêu dùng thông qua một mạng lưới mở, minh bạch và phi tập trung.

- VISTAAR sẽ phá vỡ các rào cản dữ liệu và tạo cầu nối để thông tin có thể lưu chuyển liền mạch. Nông dân có thể truy cập VISTAAR thông qua các phương tiện quen thuộc như Telegram, WhatsApp hoặc bất kỳ ứng dụng di động nào khác.

- AI sẽ hỗ trợ VISTAAR cung cấp tư vấn nông nghiệp theo ngữ cảnh, được cá nhân hóa thông qua các kênh đa phương thức như chatbot, ứng dụng di động, tương tác thoại (IVR), cổng thông tin. VISTAAR cũng sẽ tận dụng Bhashini để cung cấp thông tin bằng ngôn ngữ bản địa của nông dân.

- Các ví dụ về ứng dụng AI trong VISTAAR bao gồm chatbot Telegram AI đang được sử dụng bởi 4.000 nhân viên khuyến nông và nông dân ở Bihar, Madhya Pradesh, Rajasthan và Uttar Pradesh; công cụ ghi lại kinh nghiệm của 1.500 nông dân ở Tamil Nadu; chatbot trung tâm cuộc gọi Kisan hỗ trợ nông dân 24/7.

- Giai đoạn đầu của VISTAAR ưu tiên trao quyền cho nông dân và nhân viên khuyến nông, trong khi các giai đoạn tiếp theo sẽ mở khóa đổi mới sáng tạo trên nhiều trường hợp sử dụng hơn như thương mại nông nghiệp, tài chính nông nghiệp, chuỗi cung ứng và hậu cần nông nghiệp, tiếp cận các nguồn năng lượng xanh.

📌 VISTAAR là một mạng lưới mở được hỗ trợ bởi AI, nhằm phá vỡ các rào cản dữ liệu và kết nối toàn bộ hệ sinh thái nông nghiệp Ấn Độ. Với các công nghệ như chatbot, tương tác thoại và hỗ trợ đa ngôn ngữ, VISTAAR sẽ trao quyền cho nông dân bằng cách cung cấp tư vấn nông nghiệp theo ngữ cảnh, được cá nhân hóa. Mạng lưới này hứa hẹn sẽ thúc đẩy đổi mới sáng tạo trên nhiều khía cạnh của ngành nông nghiệp Ấn Độ.

https://analyticsindiamag.com/ai-open-network-vistaar-data-silos-unify-indian-farmers/

- Phần Lan được biết đến là quốc gia hạnh phúc nhất thế giới và cũng là quốc gia tiêu thụ cà phê hàng đầu với 12 kg/người/năm, tương đương 1.560 tách cà phê.
- Dân số Phần Lan là 5,6 triệu người, và thị trường cà phê của họ dự kiến đạt doanh thu 487,5 triệu USD vào năm 2024.
- Để đáp ứng nhu cầu cao, các nhà rang xay cà phê tại Phần Lan đã chuyển hướng sang các giải pháp sáng tạo, bao gồm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các hỗn hợp cà phê.
- Kaffa Roastery, nhà rang xay lớn thứ ba tại Phần Lan, đã hợp tác với Elev, một startup tư vấn AI của Phần Lan, để phát triển 'AI-conic', hỗn hợp cà phê đầu tiên do AI tạo ra.
- Nhân viên của Kaffa Roastery đã cung cấp các ghi chú về hương vị cho ChatGPT và Copilot, và từ đó, AI đã đề xuất các loại hạt phù hợp để tạo ra hỗn hợp mới.
- VTT Technical Research Centre of Finland đã phát triển một phương pháp để trồng hạt cà phê trong phòng thí nghiệm bằng cách ngâm các tế bào trong một dung dịch chứa các enzyme cần thiết.
- Các quán cà phê ở Phần Lan không chỉ là nơi cung cấp caffeine hàng ngày mà còn là trung tâm của các dịch vụ chăm sóc trẻ em do gia đình điều hành, làm cho cà phê trở thành một phần không thể thiếu trong văn hóa Phần Lan.
- Mặc dù xu hướng cà phê do AI tạo ra không bắt nguồn từ Phần Lan, Coca-Cola đã giới thiệu Y3000 vào tháng 9, một loại đồ uống với hương vị do AI đề xuất, và nhà máy bia Species X ở Columbus đã thêm hai loại bia vào thực đơn vào tháng 2, cả hai đều kết hợp các hương vị không thông thường được tạo ra với sự trợ giúp của AI.

📌 Phần Lan, quốc gia tiêu thụ cà phê hàng đầu thế giới với 1.560 tách/người/năm, đang áp dụng công nghệ AI và phương pháp trồng cà phê trong phòng thí nghiệm để đổi mới ngành công nghiệp cà phê, đáp ứng nhu cầu cao và đối phó với biến đổi khí hậu.

Citations:
[1] https://fortune.com/2024/04/22/finland-coffee-artificial-intelligence-ai-roaster-climate-change-lab-grown-beans/

- KissanAI đã phát hành Dhenu Llama 3, phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dành cho nông dân Ấn Độ, được xây dựng dựa trên nền tảng Llama 3.
- Mô hình này được tinh chỉnh từ Llama 3 8B, một phiên bản có khả năng lập trình và suy luận nâng cao, được huấn luyện trên hơn 15 nghìn tỷ token.
- Dhenu Llama 3 hỗ trợ ba ngôn ngữ: tiếng Anh, Hindi và Hinglish, đáp ứng nhu cầu ngôn ngữ đa dạng của nông dân Ấn Độ.
- Mô hình có khả năng xử lý 300.000 chỉ thị (instructions) bằng cả ba ngôn ngữ, cải thiện đáng kể khả năng hỗ trợ cho các truy vấn của nông dân.
- Pratik Desai, người sáng lập KissanAI, khuyến khích cộng đồng sử dụng và phản hồi về mô hình, và có kế hoạch phát hành phiên bản hướng dẫn với bộ dữ liệu lớn hơn 5 lần trong tương lai gần.
- Llama 3 cũng được Meta phát triển với các phiên bản từ 8B đến 70B tham số, và đang được huấn luyện một mô hình mới với hơn 400 tỷ tham số.
- Các mô hình Llama 3 hiện đã được triển khai trên nhiều nền tảng như Amazon SageMaker, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, và Microsoft Azure.
- Theo điều khoản của Giấy phép Cộng đồng, bất kỳ AI nào được tạo ra từ Llama Materials cần phải bao gồm "Llama ... 3" trong tên mô hình khi phân phối hoặc cung cấp.

📌 Dhenu Llama 3 của KissanAI là một bước tiến vượt bậc trong công nghệ AI cho nông nghiệp Ấn Độ, hỗ trợ ba ngôn ngữ tiếng Anh, Hindi và Hinglish và có khả năng xử lý 300.000 chỉ thị. Mô hình này được tinh chỉnh từ Llama 3 8B, hứa hẹn mang lại hiệu quả cao hơn trong việc hỗ trợ nông dân.

Citations:
[1] https://analyticsindiamag.com/kissanai-releases-dhenu-llama-3-an-indic-llm-for-farmers/

- Đến năm 2050, sản lượng lương thực cần tăng 60% để nuôi sống 9,3 tỷ dân. Thị trường AI trong nông nghiệp dự kiến tăng từ 1,7 tỷ USD năm 2023 lên 4,7 tỷ USD vào năm 2028.

- Ba thách thức chính mà nông dân phải đối mặt: sâu bệnh gây thiệt hại 40% năng suất toàn cầu, tương đương 70 tỷ USD; 33% đất bị thoái hóa, gây thiệt hại 400 tỷ USD; cỏ dại làm giảm 31,5% sản lượng, tương đương 32 tỷ USD.

- AI giúp nhận diện sâu bệnh sớm và chính xác thông qua dữ liệu thời tiết, lịch sử hoạt động của sâu bệnh và ảnh chụp từ drone/vệ tinh. Ví dụ: Trapview sử dụng AI để nhận diện hơn 60 loài sâu bệnh, giúp tăng 5% năng suất và chất lượng, tiết kiệm 118 triệu euro chi phí.

- AI phân tích sức khỏe đất liên tục từ dữ liệu cảm biến, máy móc nông nghiệp, drone để dự báo nhu cầu nước và tự động hóa hệ thống tưới tiêu. Ví dụ: CropX giúp giảm 57% lượng nước sử dụng, giảm 15% phân bón, tăng năng suất đến 70%.

- Thị giác máy tính trên drone và robot giúp nhận diện cỏ dại chính xác, từ đó kiểm soát cỏ dại cơ học hoặc phun thuốc trừ cỏ. Ví dụ: Carbon Robotics sử dụng AI và laser để diệt cỏ với độ chính xác 99%, giảm 80% chi phí, thu hồi vốn trong 1-3 năm.

- Rủi ro của tự động hóa trong nông nghiệp: mất việc làm, tập trung quyền sở hữu, các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu. Cần cân bằng giữa lợi ích và rủi ro của AI.

📌 AI đang mở ra tương lai bền vững và kiên cường cho nông nghiệp. Thị trường AI trong nông nghiệp dự kiến tăng từ 1,7 tỷ USD năm 2023 lên 4,7 tỷ USD vào năm 2028. Với vai trò như một người làm vườn tối cao, AI có thể theo dõi và tinh chỉnh liên tục mọi giai đoạn phát triển của cây trồng, từ chọn giống đến thu hoạch, đảm bảo sức khỏe và năng suất tối ưu, thích ứng với biến đổi khí hậu.

https://www.forbes.com/sites/ganeskesari/2024/03/31/the-future-of-farming-ai-innovations-that-are-transforming-agriculture/

- Nông dân Mỹ đang nhanh chóng áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết tình trạng thiếu lao động trầm trọng và tăng năng suất cây trồng. Mỹ là nước sản xuất nông nghiệp lớn thứ 3 thế giới.
- Nguyên nhân chính dẫn đến thiếu lao động là nông dân già đi, thế hệ trẻ không mặn mà với nghề, lao động nhập cư cũng giảm. Tuổi trung bình của nông dân Mỹ hiện là 60.
- Để giải quyết vấn đề, 87% doanh nghiệp nông nghiệp Mỹ đã sử dụng AI tính đến cuối năm 2021. Chính phủ cũng khuyến khích phát triển và triển khai AI.
- Các công cụ AI phổ biến gồm drone, GPS, máy kéo và máy gặt tự lái, cảm biến chất lượng, robot phân loại khoai tây, máy gieo hạt và diệt cỏ tự động.
- Mục tiêu là phát triển công nghệ AI với giá cả phải chăng, dễ tiếp cận để nông dân có thể nuôi sống thế giới. Dân số toàn cầu sẽ tăng thêm 2 tỷ người vào năm 2050.
- Biến đổi khí hậu đe dọa mùa màng, có thể giảm 10-20% sản lượng ngô, gây hậu quả thảm khốc. AI có thể giúp tăng khả năng chống chịu.
- AI hứa hẹn giúp nông dân tăng lợi nhuận, giảm sử dụng tài nguyên, năng lượng, hóa chất, nước theo chiến lược "nông nghiệp chính xác".
- Các công ty lớn như John Deere đang phát triển nhiều công cụ AI, như tự động lái, phun thuốc trừ cỏ chính xác, giảm 66% lượng thuốc sử dụng.
- Chính phủ Mỹ cũng đầu tư mạnh vào nghiên cứu AI cho nông nghiệp, phát triển các công cụ hỗ trợ ra quyết định thân thiện.
- Các chuyên gia lạc quan về tiềm năng của AI giúp nông nghiệp đối phó với thách thức từ khí hậu, thị trường lao động bấp bênh. Công nghệ có thể nhân rộng trên quy mô lớn với chi phí thấp.

📌 AI đang được nông dân Mỹ tích cực áp dụng để giải quyết tình trạng thiếu lao động trầm trọng và tăng năng suất cây trồng trước thách thức từ biến đổi khí hậu. Các công cụ AI tiên tiến như drone, robot, phần mềm hỗ trợ ra quyết định đang giúp giảm chi phí, tăng lợi nhuận và bảo vệ môi trường. Chính phủ và các công ty lớn cũng đầu tư mạnh vào nghiên cứu và triển khai công nghệ, hứa hẹn giúp nông nghiệp Mỹ vượt qua khó khăn và đóng góp vào an ninh lương thực toàn cầu.

Citations:
[1]https://www.bbc.com/worklife/article/20240325-artificial-intelligence-ai-us-agriculture-farming

- Đông Nam Á có nguy cơ cao chịu tác động tiêu cực từ biến đổi khí hậu. Năng suất cây lương thực dự kiến giảm 7-9% vào năm 2050, ảnh hưởng nghiêm trọng đến an ninh lương thực.

- AI là giải pháp tiềm năng để giảm thiểu nguy cơ mất an ninh lương thực. Các ứng dụng AI giúp chẩn đoán sức khỏe cây trồng, phân tích độ ẩm đất, dự báo thời tiết, xác định thời điểm thu hoạch tối ưu, giúp nông dân ra quyết định dựa trên dữ liệu.

- Các ứng dụng AI như Dr Tania (Indonesia), AI Plant Doctor (Việt Nam), Plantix (Malaysia) giúp nông dân xác định sâu bệnh và tìm cách xử lý. AI cũng được áp dụng trong chăn nuôi và nuôi trồng thủy sản.

- Tuy nhiên, việc áp dụng AI còn gặp nhiều thách thức, đặc biệt với nông dân nhỏ lẻ. Rào cản bao gồm thiếu kiến thức kỹ thuật số, chi phí cao, hạ tầng kém và khó tiếp cận tài chính.

- Các rủi ro về đạo đức và quản trị trong sử dụng AI cũng đang nổi lên, như sử dụng dữ liệu thiên vị, bảo vệ dữ liệu và trách nhiệm giải trình. Hướng dẫn về Quản trị và Đạo đức AI của ASEAN là nỗ lực đầu tiên để giải quyết những rủi ro này.

- Để phát huy tiềm năng của AI, khu vực cần hợp tác xây dựng khuôn khổ chính sách vững chắc, nâng cao năng lực và cải thiện khả năng tiếp cận tài chính cho nông dân. Một số nước đã đưa ra chiến lược AI quốc gia nhưng vẫn còn ở giai đoạn sơ khai.

📌  AI có thể giúp tăng năng suất nông nghiệp lên 67% vào năm 2050. Tuy nhiên, để tận dụng được tiềm năng này, Đông Nam Á cần giải quyết các rào cản về năng lực kỹ thuật số, khả năng tiếp cận tài chính và xây dựng khuôn khổ quản trị AI phù hợp, đặc biệt là hỗ trợ 100 triệu nông dân nhỏ lẻ trong khu vực.

Citations:
[1]https://www.eco-business.com/opinion/making-ai-work-for-food-security-in-asean/

- Ngành nông nghiệp Ấn Độ đang phải vật lộn với khoảng cách kiến thức đáng kể, cản trở việc chuyển giao các thực hành và công nghệ canh tác hiện đại cho hàng triệu nông dân trên khắp đất nước.
- Các lĩnh vực bị ảnh hưởng bao gồm phương pháp canh tác hữu cơ, thực hành nông nghiệp thích ứng với khí hậu, kỹ thuật nông nghiệp chính xác và thậm chí cả thực hành nông nghiệp tốt cơ bản như sử dụng thuốc trừ sâu an toàn.
- KissanAI, với trợ lý AI nông nghiệp đa ngôn ngữ, đang đi đầu trong nỗ lực thu hẹp khoảng cách kiến thức bằng cách cung cấp hỗ trợ cá nhân, dựa trên giọng nói bằng nhiều ngôn ngữ Ấn Độ.
- KissanAI gần đây đã ra mắt Dhenu 1.0, LLM nông nghiệp đầu tiên của Ấn Độ, có thể xử lý 300.000 bộ hướng dẫn bằng tiếng Anh và tiếng Hindi.
- Jugalbandi, một chatbot AI do OpenAI cung cấp thông qua Microsoft Azure OpenAI Service, đang hỗ trợ nông dân và dân làng ở nông thôn Ấn Độ tiếp cận thông tin về các chương trình của chính phủ có lợi cho họ.
- Wadhwani AI đang khám phá việc sử dụng AI tạo sinh để cung cấp năng lượng cho các trung tâm cuộc gọi Kissan (nông dân).
- Digital Green đã hợp tác với công ty khởi nghiệp AI tạo sinh Gooey.AI để giới thiệu Farmer.CHAT, một giải pháp sáng tạo nhằm giải quyết các thách thức mà nông dân phải đối mặt liên quan đến biến đổi khí hậu và vấn đề an ninh nguồn nước.
- Sở Nông nghiệp và Trao quyền cho nông dân Odisha đã ra mắt Ama KrushAI, một chatbot tương tác cung cấp hướng dẫn về thực hành nông học tối ưu, chương trình của chính phủ và các sản phẩm cho vay.
- Các công ty khác như Intello Labs, Cropin, Fasal, DeHaat sử dụng AI để cung cấp cho nông dân thông tin chi tiết theo thời gian thực về sức khỏe cây trồng, giá thị trường và quản lý chuỗi cung ứng.

📌 Sự hội tụ của các công nghệ AI tạo sinh với chuyên môn lĩnh vực và dữ liệu địa phương đang hứa hẹn cách mạng hóa việc phổ biến kiến thức nông nghiệp và thực hành bền vững ở Ấn Độ. Các sáng kiến AI tạo sinh đang giúp thu hẹp khoảng cách kiến thức đáng kể trong ngành.

https://analyticsindiamag.com/how-ai-can-transform-agriculture-in-india/

Tóm tắt đầy đủ nội dung bài viết "Beyond the hype: New opportunities for gen AI in energy and materials" của McKinsey:

- Gen AI có tiềm năng tạo ra 390-550 tỷ USD giá trị bổ sung trong ngành nông nghiệp, hóa chất, năng lượng và vật liệu.

- Ngành năng lượng và vật liệu dựa nhiều vào dữ liệu và phân tích để đổi mới, do đó đặc biệt phù hợp để tận dụng gen AI. 

- Các ứng dụng gen AI trong ngành bao gồm: dự đoán bảo trì cho cơ sở hạ tầng của công ty điện, xử lý dữ liệu địa chấn để thăm dò dầu khí, hỗ trợ bảo trì thiết bị khai thác mỏ, dự đoán tính chất hóa chất mới, tư vấn ảo cho nông nghiệp.

- Để triển khai thành công, cần có lộ trình chiến lược do lãnh đạo dẫn dắt, nhân tài, phương pháp agile, công nghệ và công cụ phù hợp, quản lý dữ liệu tốt, thay đổi mô hình vận hành.

- Các rủi ro cần lưu ý: độ chính xác, bảo mật, quyền riêng tư, công bằng, pháp lý. Cần có biện pháp giảm thiểu rủi ro phù hợp.

- Các lãnh đạo ngành cần tập trung vào các ứng dụng tạo giá trị thực sự, không nên bỏ qua tiềm năng của gen AI.

📌 Gen AI hứa hẹn tạo ra 390-550 tỷ USD giá trị bổ sung cho ngành năng lượng và vật liệu. Để tận dụng tối đa, cần có chiến lược số toàn diện, quản lý tốt dữ liệu và rủi ro. Các lãnh đạo ngành không nên bỏ qua cơ hội chuyển đổi mang tính đột phá này.

Phân tích chi tiết nhiều ứng dụng tiềm năng của gen AI trong các ngành năng lượng và vật liệu, bao gồm:

1. Công ty điện lực:
- Sử dụng gen AI để cải thiện mô hình dự đoán bảo trì và đánh giá tình trạng cho hệ thống đường dây truyền tải, đường ống dẫn và các cơ sở hạ tầng khác.
- Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu như hồ sơ lịch sử, kiểm tra bằng mắt thường, dữ liệu từ cảm biến để nâng cao hiệu quả dự đoán.
- Ứng dụng thị giác máy tính với gen AI để phân tích ảnh từ drone, máy bay, vệ tinh cho bảo trì tài sản.

2. Dầu khí:
- Xử lý, nội suy và giải thích dữ liệu địa chấn để xác định các đặc điểm quan trọng như đường ranh giới, vị trí đứt gãy, phân loại trực tiếp hydrocarbon.
- Giảm lượng dữ liệu cần thiết cho thăm dò chi tiết nhưng vẫn nâng cao chất lượng kết quả.

3. Khai thác mỏ: 
- Xây dựng trợ lý AI sử dụng dữ liệu bảo trì như sổ tay, lệnh làm việc, quy trình, danh mục dụng cụ, cơ sở dữ liệu phụ tùng để hỗ trợ kỹ thuật viên bảo trì.
- Tối ưu quy trình làm việc, nâng cao độ tin cậy của thiết bị.

4. Hóa chất:
- Dự đoán tính chất của hóa chất mới bằng cách khai thác cơ sở dữ liệu hóa chất lớn.
- Rút ngắn thời gian tìm kiếm trong phòng thí nghiệm vật lý.
- Mô phỏng số hóa các đường dẫn tổng hợp mới để tối ưu chi phí, năng lượng, giảm phát thải carbon.

5. Nông nghiệp:
- Xây dựng trợ lý ảo sử dụng dữ liệu thời tiết, đất, sâu bệnh để tư vấn cho nông dân, nhà quản lý trang trại.
- Tổng hợp nhiều dữ liệu để tạo kịch bản kiểm tra cho phân tích nông nghiệp, mô phỏng sự kiện để đưa ra đầu ra chính xác hơn.

Tóm lại, gen AI có nhiều ứng dụng tiềm năng để tối ưu hoạt động, nâng cao hiệu quả, giảm chi phí trong nhiều khâu của các ngành năng lượng và vật liệu nhờ khả năng xử lý dữ liệu phức tạp, dự đoán và tạo ra đầu ra mới.

https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/beyond-the-hype-new-opportunities-for-gen-ai-in-energy-and-materials#/

#Mckinsey

• Pakistan đang áp dụng AI trong nông nghiệp để đáp ứng nhu cầu lương thực ngày càng tăng và cải thiện hiệu quả canh tác.
• Mặc dù đối mặt với thách thức như hạ tầng hạn chế và hạn chế về giáo dục nông dân, các nông dân am hiểu công nghệ ngày càng chấp nhận AI.
• Các sáng kiến và phát triển chính sách của chính phủ đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng việc sử dụng AI trong nông nghiệp, nhằm tăng năng suất cây trồng và hiệu quả nguồn lực.
• AI hứa hẹn sẽ biến đổi cảnh quan nông nghiệp bằng cách tăng cường hiệu quả, giảm chi phí và đảm bảo an ninh lương thực bền vững.
• Công nghệ như hình ảnh vệ tinh, cảm biến thời tiết và thuật toán dựa trên dữ liệu giúp nông dân theo dõi chu trình cây trồng một cách toàn diện.
• Chính phủ Pakistan đã thành lập một lực lượng đặc nhiệm quốc gia về AI và phát triển lộ trình 10 năm cho việc tích hợp AI trong nhiều lĩnh vực, trong đó có nông nghiệp.
• Dự thảo chính sách AI cần bao quát hơn, từ nông nghiệp chính xác đến hệ thống hỗ trợ quyết định.
• Các chính quyền tỉnh được kêu gọi phát triển chiến lược và chương trình để hỗ trợ nông dân áp dụng AI, tập trung vào việc giải quyết các thách thức quan trọng.

📌 Pakistan đang chuyển mình mạnh mẽ trong cách mạng nông nghiệp với sự hỗ trợ của AI. Mặc dù đối mặt với thách thức như hạ tầng hạn chế và hạn chế về giáo dục nông dân, các nông dân am hiểu công nghệ ngày càng chấp nhận AI. Chính phủ Pakistan đã thành lập một lực lượng đặc nhiệm quốc gia về AI và phát triển lộ trình 10 năm cho việc tích hợp AI trong nhiều lĩnh vực, trong đó có nông nghiệp. Các chính quyền tỉnh được kêu gọi phát triển chiến lược và chương trình để hỗ trợ nông dân áp dụng AI, tập trung vào việc giải quyết các thách thức quan trọng.

• AI đang nổi lên như một xu hướng lớn trong ngành công nghiệp thực phẩm, với dự báo mức tăng trưởng CAGR là 45.77% trong vòng năm năm tới.
• Ngành thực phẩm, mặc dù thường bị coi nhẹ, là một hệ sinh thái rộng lớn và phức tạp với nhiều thách thức từ chuỗi cung ứng, chi phí sản xuất tăng do nhu cầu, đến hiệu quả sản xuất.
• Sự gia tăng giá thực phẩm khiến cho các nhà sản xuất không thể tiếp tục tăng giá, trong khi người tiêu dùng ngày càng e ngại trước sự tăng giá không ngừng.
• Các công ty đang chuyển hướng sử dụng AI để quản lý chi phí nội bộ và cải thiện hiệu quả sản xuất. Xu hướng này dự kiến sẽ lớn hơn, với nhiều công ty vừa và nhỏ dự kiến sẽ tích hợp công nghệ AI vào hoạt động kinh doanh của họ.
• Mikael Bengtsson, giám đốc chiến lược ngành và giải pháp thực phẩm và đồ uống tại Infor, cho biết: "Chúng ta mới chỉ ở giai đoạn khởi đầu của xu hướng này."
• Ngoài việc tiết kiệm chi phí, Bengtsson cũng nhận định rằng các công ty trong ngành thực phẩm có thể tận dụng công nghệ AI để tăng cường sản xuất, định giá, phát triển sản phẩm và cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng.
• Coca-Cola vào tháng 11 đã công bố một loại đồ uống được tạo ra từ sự hợp tác giữa con người và AI. Trước đó, hãng bia Đức Beck's cũng thông báo về loại bia đầu tiên trên thế giới và chiến dịch tiếp thị hoàn toàn sử dụng trí tuệ nhân tạo.
• Công nghệ AI cũng có thể được sử dụng để theo dõi mùa màng theo thời gian thực, thu thập thông tin về sức khỏe đất, mức độ ẩm và sự nhiễm trùng của côn trùng.
• Brian Choi, CEO của The Food Institute, nhận xét: "Đây là một sự đột phá. Thật đáng sợ khi nhìn thấy AI có thể hoạt động tốt hơn con người đến mức nào trong một số chức năng. Sự sử dụng của nó chắc chắn sẽ tăng nhanh."

📌 Với tốc độ tăng trưởng dự kiến là 45,77% CAGR trong 5 năm tới, AI đang biến đổi ngành công nghiệp thực phẩm từ quản lý chuỗi cung ứng đến phát triển sản phẩm. Các thương hiệu lớn như Coca-Cola và Beck's đã bắt đầu ứng dụng AI trong sản xuất và tiếp thị, tiên phong cho một làn sóng mới trong ngành. Sự tiếp nhận AI không chỉ giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả sản xuất mà còn mở ra cơ hội trong việc theo dõi và quản lý nông trại. Điều này hứa hẹn một sự thay đổi lớn trong cách thức sản xuất thực phẩm, cũng như cải thiện đáng kể trong việc đáp ứng nhu cầu.

• Kỹ sư cảm biến sinh học Azahar Ali, giáo sư trợ lý tại Virginia Tech đang chuẩn bị đối mặt với cuộc cách mạng nông nghiệp lần thứ tư.
• Cuộc cách mạng này dự kiến sẽ khai thác tiềm năng biến đổi của các công nghệ kết nối phát triển trong Cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Ali nhấn mạnh ba công nghệ có tiềm năng đẩy mạnh nông nghiệp chính xác, thân thiện với khí hậu: cảm biến nông nghiệp đeo được, thiết bị kết nối Internet of Things (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI).
• Trong bài viết đánh giá của Tạp chí Advanced Intelligent Systems, Ali và các đồng nghiệp đã chỉ ra việc kết hợp những công nghệ này có thể tạo ra sự thay đổi cơ bản trong cách ngành nông nghiệp giám sát an toàn và chất lượng thực phẩm, sức khỏe và năng suất của thực vật trên toàn cầu.
• Ali cho rằng việc giám sát sớm, chính xác và nhanh chóng sẽ quan trọng để cung cấp thực phẩm một cách bền vững và an toàn cho dân số thế giới, dự kiến sẽ gần 10 tỷ người vào năm 2050 và sẽ cần tăng 50% lượng thực phẩm để duy trì chuỗi cung ứng thực phẩm toàn cầu.
• Báo cáo Năng suất Nông nghiệp Toàn cầu (GAP) năm 2023 cho thấy sự tăng trưởng của năng suất nông nghiệp toàn cầu đã giảm đáng kể và các nỗ lực hiện tại để mở rộng sản xuất một cách bền vững là không đủ.
• Ali nhấn mạnh rằng các nhà nghiên cứu cần phải hợp tác để khai thác hết tiềm năng của các công nghệ mới có thể giúp nhà sản xuất theo kịp nhu cầu tương lai. Các nhà nông học cần làm việc với các chuyên gia trong lĩnh vực kỹ thuật, y học con người và thú y, và khoa học vật liệu.
• Công nghệ cảm biến thực phẩm đã phát triển mạnh mẽ, với trọng tâm là đo lường độc tố, độ ẩm, pH, độ tươi mới, nhiệt độ, chất gây ô nhiễm và mầm bệnh. Theo dõi những yếu tố này là chìa khóa cho an toàn thực phẩm, chất lượng thực phẩm và tiêu chuẩn đóng gói cao.
• Các nhà nghiên cứu mô tả cách khả năng cảm biến có thể được cải thiện khi kết hợp với các công nghệ khác: Sự kết hợp của cảm biến và thiết bị thông minh cho phép thu thập dữ liệu chính xác, tức thời, tại chỗ và quy mô lớn. Mạng thế hệ tiếp theo có thể nhanh chóng truyền tải dữ liệu lớn được tạo ra bởi các hệ thống này.
• AI có thể tối ưu hóa việc phân tích dữ liệu thông qua việc xử lý dữ liệu tự động. Ali nói rằng AI

📌 Trong bối cảnh dân số thế giới dự kiến sẽ đạt gần 10 tỷ người vào năm 2050 và yêu cầu tăng 50% lượng thực phẩm, việc áp dụng công nghệ cảm biến thông minh, thiết bị IoT và AI vào nông nghiệp trở nên cấp thiết để đáp ứng nhu cầu này. Báo cáo Năng suất Nông nghiệp Toàn cầu 2023 đã chỉ ra rằng năng suất nông nghiệp toàn cầu đang tăng trưởng chậm lại, cảnh báo về sự cần thiết của việc đổi mới để duy trì chuỗi cung ứng thực phẩm. Công nghệ cảm biến có thể cung cấp dữ liệu chính xác và thời gian thực, trong khi AI giúp tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, các thách thức như chi phí, cơ sở hạ tầng mạng, bảo mật dữ liệu và kết nối internet vẫn còn là rào cản.