AI được tích hợp trong các hệ thống quản lý nông nghiệp thông minh nhằm nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên, tối ưu hoạt động sản xuất và nâng cao chất lượng công tác chỉ đạo, điều hành.
1. Phân tích và khai thác dữ liệu phục vụ quản lý
AI thực hiện phân tích dữ liệu thu thập từ:
- Hệ thống bản đồ số, GIS đất đai và quy hoạch
- Hệ thống cảm biến và thiết bị quan trắc môi trường
- Dữ liệu ảnh vệ tinh, ảnh UAV
- Cơ sở dữ liệu sản xuất nông nghiệp, vùng trồng, vùng nuôi
Trên cơ sở đó, AI hỗ trợ:
- Phát hiện biến động đất đai, môi trường
- Nhận diện các chỉ số bất thường trong dữ liệu quan trắc
- Tổng hợp dữ liệu phục vụ quản lý nhà nước và báo cáo điều hành
2. Dự báo và cảnh báo rủi ro
AI được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu theo thời gian thực nhằm:
- Dự báo năng suất, sản lượng theo mùa vụ
- Cảnh báo nguy cơ sâu bệnh, dịch hại trên cây trồng
- Cảnh báo nguy cơ ô nhiễm môi trường, thiếu hụt nguồn nước
- Hỗ trợ cảnh báo sớm nguy cơ cháy rừng, sự cố môi trường trong nuôi trồng thủy sản
Qua đó, chuyển từ phương thức quản lý bị động sang chủ động trong công tác phòng, chống rủi ro.
3. Hỗ trợ tối ưu hoạt động sản xuất nông nghiệp
Trên cơ sở phân tích điều kiện tự nhiên và dữ liệu quan trắc, AI hỗ trợ:
- Đề xuất lịch gieo trồng, chăm sóc phù hợp theo từng khu vực
- Gợi ý phương án tưới tiêu, bón phân ở mức hợp lý
- Giảm lãng phí tài nguyên, tiết kiệm chi phí đầu vào
- Góp phần nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm nông nghiệp
4. Ứng dụng trong quản lý lâm nghiệp và thủy sản
Trong lĩnh vực lâm nghiệp, AI hỗ trợ:
- Phân tích ảnh vệ tinh để theo dõi diễn biến rừng
- Phát hiện nguy cơ mất rừng, cháy rừng
- Hỗ trợ công tác phòng cháy, chữa cháy rừng (PCCCR)
Trong lĩnh vực thủy sản, AI được ứng dụng để:
- Phân tích dữ liệu môi trường nước
- Hỗ trợ cảnh báo sớm dịch bệnh
- Nâng cao hiệu quả quản lý vùng nuôi và cấp phép nuôi trồng
5. Hỗ trợ công tác điều hành và ra quyết định
AI giúp tổng hợp dữ liệu chuyên ngành thành:
- Các báo cáo phân tích tổng hợp, trực quan
- Kết quả dự báo theo không gian và thời gian
- Cơ sở dữ liệu phục vụ xây dựng kịch bản điều hành
Qua đó, hỗ trợ lãnh đạo các cấp ra quyết định trên cơ sở dữ liệu thay vì phương pháp thủ công, phân tán.
6. Hỗ trợ truy xuất nguồn gốc và quản lý chuỗi cung ứng
AI kết hợp với công nghệ Blockchain nhằm:
- Phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng nông nghiệp
- Phát hiện bất thường, gian lận thông tin
- Hỗ trợ giám sát việc tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng (GlobalGAP)
- Nâng cao tính minh bạch và giá trị sản phẩm nông nghiệp
Kết luận
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi số nông nghiệp góp phần nâng cao hiệu lực, hiệu quả công tác quản lý, điều hành; đồng thời hỗ trợ phát triển nông nghiệp theo hướng hiện đại, bền vững và dựa trên dữ liệu.