AI (trí tuệ nhân tạo) đang cách mạng hóa ngành nông nghiệp bằng cách cung cấp cho nông dân những công cụ tiên tiến để phát hiện và dự đoán các mối đe dọa đối với cây trồng. Sâu bệnh và dịch hại cây trồng gây thiệt hại nghiêm trọng – lên đến 15–40% sản lượng toàn cầu – nên cảnh báo sớm là vô cùng quan trọng.

Các hệ thống AI hiện đại (học máy và mạng nơ-ron sâu) có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ (hình ảnh, thời tiết, dữ liệu cảm biến, v.v.) để phát hiện những dấu hiệu bệnh tinh vi hoặc dự báo dịch bệnh. Các chuyên gia quốc tế nhận định AI nổi trội trong việc “giám sát hành vi sâu bệnh động” và sử dụng dữ liệu thời gian thực để tập trung can thiệp đúng nơi cần thiết.

Tóm lại, nông nghiệp thông minh hiện nay sử dụng AI để phát hiện và dự đoán các vấn đề cây trồng, giúp nông dân áp dụng biện pháp phù hợp vào đúng thời điểm.

Phát hiện sâu bệnh và dịch hại dựa trên hình ảnh

Một nông dân Kenya sử dụng ứng dụng trên điện thoại thông minh tích hợp AI (PlantVillage) để nhận diện sâu bệnh trên lá ngô. Nhận dạng hình ảnh dựa trên AI cho phép bất kỳ ai cũng có thể chẩn đoán vấn đề cây trồng chỉ qua một bức ảnh.

Ví dụ, ứng dụng miễn phí PlantVillage được huấn luyện trên hàng nghìn hình ảnh cây trồng khỏe mạnh và bị nhiễm bệnh, giúp nhận diện các sâu bệnh phổ biến như sâu keo mùa thu trên ngô. Nông dân chỉ cần hướng camera điện thoại vào lá bị hư hại, ứng dụng sẽ xác định nguyên nhân (qua trợ lý giọng nói) và thậm chí gợi ý các biện pháp kiểm soát.

Các ứng dụng và nền tảng AI tương tự (thường sử dụng mạng nơ-ron tích chập) hiện có trên toàn thế giới: chúng có thể phát hiện các vết đốm lá, bệnh cháy lá hoặc tổn thương do côn trùng trên cà chua, ớt, ngũ cốc và nhiều loại cây trồng khác.

Bằng cách tự động hóa chẩn đoán hình ảnh, những công cụ này giúp nông dân nhỏ lẻ “chấm dứt việc đoán mò” và chỉ xử lý những vấn đề thực sự.

Mạng cảm biến và phân tích dự báo

Một nhà kính ở Kenya được trang bị cảm biến AI (FarmShield) để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm và độ ẩm đất. Ngoài hình ảnh, AI còn sử dụng dữ liệu cảm biến thời gian thực để dự đoán nguy cơ sâu bệnh. Các trang trại và nhà kính được lắp đặt cảm biến IoT đo nhiệt độ, độ ẩm, CO₂, độ ẩm đất, v.v.

Các hệ thống chuyên biệt (như FarmShield) liên tục ghi lại các điều kiện này và xử lý qua các mô hình học máy. Tại Kenya, ví dụ, một nông dân sử dụng “FarmShield” để giám sát khí hậu nhà kính; AI sẽ khuyến nghị chính xác thời điểm tưới dưa chuột nhằm ngăn ngừa stress và bệnh tật.

Ở các trang trại lớn hơn, các trạm thời tiết (gió, mưa, dinh dưỡng đất) cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI tích hợp dữ liệu vệ tinh và drone. Tại các cánh đồng mía ở Ấn Độ, một nền tảng AI kết hợp dữ liệu thời tiết địa phương và hình ảnh để gửi cảnh báo hàng ngày – ví dụ “Tưới nhiều hơn. Phun phân bón. Kiểm tra sâu bệnh.” – kèm theo bản đồ vệ tinh chỉ rõ khu vực cần can thiệp.

Các hệ thống phân tích dự báo này học các mẫu từ dữ liệu theo chuỗi thời gian để khi điều kiện thuận lợi cho dịch bệnh (độ ẩm cao, đêm ấm, v.v.), nông dân sẽ nhận được cảnh báo sớm.

Các đầu vào và phương pháp AI chính bao gồm:

• Dữ liệu thời tiết và khí hậu: Các mô hình học máy sử dụng nhiệt độ, độ ẩm, lượng mưa và lịch sử gió để dự báo dịch bệnh. Một nghiên cứu đã dự đoán sâu bệnh bông (rầy xanh và rầy chổng cánh) từ các biến thời tiết này với độ chính xác rất cao (AUC ~0.985). Phân tích AI có thể giải thích còn cho thấy độ ẩm và thời điểm mùa vụ là những yếu tố dự báo mạnh nhất.

• Cảm biến đất và sinh trưởng: Các phép đo liên tục (ví dụ độ ẩm đất, độ ướt lá, CO₂) giúp AI phát hiện điều kiện thuận lợi cho bệnh tật. Một mô hình học sâu năm 2023 dự đoán điểm rủi ro bệnh cho dâu tây, ớt và cà chua chỉ dựa trên dữ liệu môi trường nhà kính.
  Phương pháp dựa trên dữ liệu này đạt AUROC trung bình 0.92, nghĩa là nó đáng tin cậy trong việc phát hiện khi điều kiện vượt ngưỡng rủi ro.

• Viễn thám (vệ tinh, drone): Hình ảnh độ phân giải cao của các cánh đồng cho phép AI phát hiện cây trồng bị stress trước khi mắt người nhìn thấy. Ví dụ, bản đồ vệ tinh có thể hiển thị các vùng thảm thực vật kém xanh (biểu hiện stress); một ứng dụng AI (Agripilot.ai) sử dụng bản đồ này để nông dân “chỉ tưới, bón phân hoặc phun thuốc trừ sâu ở những khu vực cụ thể”.
  Drone trang bị camera có thể quét vườn cây hoặc đồn điền, và thuật toán AI phân tích ảnh trên không để tìm cây bị bệnh (đã được chứng minh trên các cánh đồng chuối và đậu nành).

• Dữ liệu dịch bệnh lịch sử: Dữ liệu về các đợt bùng phát sâu bệnh, sản lượng cây trồng và các biện pháp can thiệp được sử dụng để huấn luyện và kiểm tra các mô hình dự báo. Bằng cách học từ các mùa vụ trước (và cả các trang trại lân cận qua nền tảng chia sẻ), AI có thể cải thiện cảnh báo theo thời gian.

Tổng hợp các luồng dữ liệu này cung cấp nền tảng phân tích dự báo và công cụ hỗ trợ quyết định. Trên thực tế, nông dân nhận được cảnh báo đơn giản hoặc bản đồ (qua ứng dụng di động hoặc bảng điều khiển) cho biết địa điểm và thời điểm cần hành động – ví dụ, “phun thuốc trừ nấm vào tuần tới” hoặc “kiểm tra khu vực A để tìm trứng châu chấu.” Bằng cách loại bỏ sự đoán mò trong kiểm soát sâu bệnh, các thông tin từ AI giúp giảm phun thuốc không cần thiết và tăng năng suất.

Ví dụ thực tế và công cụ

Nông dân trên toàn thế giới đã và đang sử dụng các giải pháp AI để chống lại sâu bệnh và dịch hại. Ở châu Phi, nông dân nhỏ lẻ chỉ cần hướng điện thoại vào lá cây và tin tưởng vào kết quả chẩn đoán.

Tại Machakos, Kenya, một nông dân trồng ngô đã quét cây bằng PlantVillage và ứng dụng ngay lập tức phát hiện sâu keo mùa thu trên lá. Đồng thời, một dự án gần đó (Virtual Agronomist) sử dụng dữ liệu đất và vệ tinh toàn châu lục để tư vấn bón phân và quản lý sâu bệnh; cả hai công cụ đều được huấn luyện trên bộ dữ liệu lớn gồm hình ảnh và số liệu thực địa.

Tại Ấn Độ, hệ thống Agripilot.ai (nền tảng được Microsoft hỗ trợ) cung cấp cho nông dân các khuyến nghị riêng biệt cho từng trang trại – ví dụ “Kiểm tra sâu bệnh ở góc tây bắc của cánh đồng” – dựa trên dữ liệu cảm biến và vệ tinh.

Ngay cả các bẫy thương mại cũng đang ứng dụng AI: bẫy pheromone tự động (như Trapview) bắt côn trùng và sử dụng camera tích hợp cùng học máy để đếm và nhận diện loài sâu bệnh. Những bẫy thông minh này có thể dự báo dịch bệnh bằng cách phát hiện số lượng sâu bệnh tăng lên theo thời gian thực, giúp can thiệp chính xác trước khi dịch bùng phát mạnh.

Qua các ví dụ này, AI đã mở rộng đáng kể khả năng của các chuyên gia nông học và dịch vụ khuyến nông còn hạn chế. Theo các báo cáo ngành, phần lớn ứng dụng AI ở một số khu vực châu Phi tập trung vào nông nghiệp và an ninh lương thực.

Bằng cách biến dữ liệu thành lời khuyên thiết thực – dù qua ứng dụng, bẫy thông minh hay mạng cảm biến – AI giúp nông dân “đưa ra quyết định đúng lúc, đúng chỗ” trong kiểm soát sâu bệnh.

Thách thức và hướng phát triển tương lai

Dù đầy hứa hẹn, dự báo sâu bệnh dựa trên AI cũng đối mặt với nhiều thách thức. Dữ liệu địa phương chất lượng cao là yếu tố then chốt: như FAO đã lưu ý, nông dân cần có mạng cảm biến tốt, kết nối internet và đào tạo để các công cụ này phát huy hiệu quả.

Ở nhiều vùng, việc tiếp cận smartphone hạn chế, mạng internet không ổn định và thiếu dữ liệu lịch sử vẫn là rào cản. Hơn nữa, các chuyên gia cảnh báo mô hình AI có thể bỏ sót bối cảnh địa phương – ví dụ, một nhà nghiên cứu châu Phi nhấn mạnh rằng hầu hết bộ dữ liệu huấn luyện AI không bao gồm kiến thức canh tác bản địa, nên lời khuyên chỉ dựa trên AI có thể bỏ qua các phương pháp địa phương đã được kiểm chứng.

Việc sử dụng có trách nhiệm nghĩa là kết hợp khuyến nghị AI với kinh nghiệm của nông dân thay vì mù quáng theo thuật toán.

Trong tương lai, các tiến bộ liên tục sẽ giúp cải thiện dự báo sâu bệnh. Các mô hình học sâu mới và kỹ thuật AI có thể giải thích sẽ làm cho dự báo chính xác và minh bạch hơn.

FAO còn đang phát triển các mô hình AI nông nghiệp quy mô lớn (tương tự GPT cho nông nghiệp) để tích hợp dữ liệu toàn cầu và tư vấn các vấn đề địa phương theo thời gian thực. Trong khi đó, cộng đồng bảo vệ thực vật quốc tế đang đào tạo nhân sự sử dụng AI và drone để giám sát các bệnh nguy hiểm (ví dụ bệnh Fusarium trên chuối).

Tóm lại, dự đoán sâu bệnh và dịch hại cây trồng bằng AI là sự kết hợp của nhiều công nghệ: thị giác máy tính để nhận diện triệu chứng, cảm biến IoT để theo dõi điều kiện sinh trưởng, và học máy trên dữ liệu lịch sử/môi trường để dự báo dịch bệnh.

Những phương pháp này cùng nhau cung cấp cho nông dân công cụ cảnh báo sớm và chẩn đoán mạnh mẽ. Bằng cách tích hợp AI vào nông nghiệp, người trồng có thể giảm thiệt hại mùa màng, giảm sử dụng thuốc trừ sâu và làm cho canh tác trở nên bền vững hơn.

Như một chuyên gia IPPC nhận định, AI “giúp giảm lãng phí tài nguyên, nâng cao hiệu quả quản lý bằng cách ưu tiên hành động chỉ ở những khu vực quan trọng” – một giải pháp đôi bên cùng có lợi cho năng suất và bền vững.