MV Đừng hỏi em của Mỹ Tâm: Bạn trai tin đồn Hương tràm gào khóc

Đám mây thực phẩm

Công việc đồng áng trước đây từng được cho là phụ thuộc chủ yếu vào các yếu tố tự nhiên và mang nặng tính phỏng đoán. Sau khi gieo trồng, người nông dân bón phân và cầu “trời mưa thuận gió hoà” cho mùa màng bội thu.

Nhưng ngày nay với sự phát triển của công nghệ mới, gồm các cảm biến, điện toán đám mây và phân tích dữ liệu lớn (big data), ngành nông nghiệp đang cố gắng tăng hiệu quả và sản lượng thu được.

Fujitsu đã sản xuất rau diếp ít kali từ năm 2014, một loại rau có khả năng phát triển nhanh và giữ được độ tươi trong nhiều tuần. Akisai, dự án nông nghiệp ứng dụng điện toán đám mây tại tỉnh Fukushima, nằm trong một khu xưởng nhà kính trước đây từng là nhà máy bán dẫn rộng 2.000 m2. Bên trong các cảm biến đo nhiệt độ đất, độ ẩm và mức độ ánh sáng để đảm bảo điều kiện phát triển lý tưởng cho cây. Tất cả các dữ liệu môi trường đều được gửi lên đám mây theo thời gian thực.

Theo Rishad Marquardt, đại diện của Fujitsu, mục tiêu là tạo ra các điều kiện phù hợp nhất và có thể dự đoán trước giúp rau diếp tăng sản lượng. “Akisai là nền tảng dựa trên đám mây ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông để tăng hiệu quả sản xuất nông nghiệp. Theo đó, Akisai được sử dụng để trồng rau diếp hàm lượng kali thấp, có thể để được vài tuần mà vẫn tươi ngon, không có vị đắng như rau diếp thường, đặc biệt có thể ăn sống cả với những bệnh nhân cần lọc máu hay bệnh thận mãn tính”.

Do không sử dụng hoá chất nông nghiệp và rất ít sinh vật xuất hiện trên sản phẩm, người dùng có thể ăn mà không cần rửa. Mỗi vụ chỉ diễn ra trong vòng 4 tuần từ khâu gieo hạt cho tới khi đóng gói thành phẩm và Fujitsu có thể quản lý từ xa từng giai đoạn trong quy trình này.

Các cảm biến được nối mạng bên trong nhà kính cũng có sự trao đổi thông tin (nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng) thông qua phần mềm chạy trên đám mây để xác định các điều kiện tốt nhất để sản xuất. Các tính toán trên đám mây kiểm soát chính xác các yếu tố không khí, thậm chí có thể can thiệp tác động vào thành phần hoạt tính trong phân bón lỏng. Hệ thống này được chạy trên nền tảng đám mây Azure của Microsoft, cũng là nền tảng được GE, Boeing và BMW sử dụng.

Thông qua đám mây, khu vực canh tác khép kín hoàn toàn được theo dõi từ xa và tự động. Ví dụ, các tính toán được thực hiện trên phần mềm về ánh sáng mặt trời và nền nhiệt sẽ kích hoạt rèm cửa và tốc độ quạt gió tương ứng.

Quy trình này còn sử dụng công nghệ máy học (machine learning). Trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính có thể tự học mà không cần có sự lập trình rõ ràng. Trong trường hợp này, các phần mềm sẽ tự rút ra bài học từ năng suất của vụ mùa năm nay để áp dụng cho vụ mùa kế tiếp một cách tự động mà không có sự can thiệp của con người.

Chuyển đổi sang canh tác bền vững

Năm 2019, tổ chức nghiên cứu Nông nghiệp và Thực phẩm quốc gia (NARO) đã phát hành thương mại nền tảng hợp tác dữ liệu nông nghiệp (WAGRI), kết nối các thông tin từ địa hình đến địa chất, với dữ liệu được lấy từ khu vực tư nhân kết hợp dữ liệu công của chính phủ trong một đám mây công cộng.

“Nó giống như thị trường dữ liệu đầy đủ mọi thứ từ thời tiết cho tới phân bón. Người dùng có thể khai thác dữ liệu có ích đối với họ”, Hisatomi Harada, Tổng giám đốc phát triển chiến lược NARO giải thích.

Ông cũng cho biết, “Chúng tôi đang chuyển sang các phương pháp canh tác bền vững hơn được tối ưu hoá với dữ liệu lớn, so với việc dựa vào kinh nghiệm và trực giác của người nông dân trong canh tác và thu hoạch”.

Để mô phỏng chu kỳ thu hoạch của cải bắp và đậu xanh trên diện tích 40ha tại Hokkaido, tỉnh phía Bắc Nhật Bản, người nông dân chỉ cần nhập ngày gieo trồng, bản đồ và dữ liệu thời tiết vào chương trình máy tính để tạo ra mô hình dự báo thời điểm thu hoạch tốt nhất.

Việc dự báo cho phép người nông dân đưa ra các quyết định chiến lược hơn. Ví dụ, họ có thể lên kế hoạch chính xác cần bao nhiêu nhân công và thu hoạch tại cánh đồng nào trước, Noboru Noguchi, Giáo sư nông nghiệp tại Đại học Hokkaido chia sẻ.

Trong năm 2022, NARO có kế hoạch mở rộng nền tảng WAGRI tạo thành hệ thống chuỗi thực phẩm thông minh (Smart Food Chain), có thể truy xuất mọi dữ liệu từ sản xuất, chế biến, phân phối cho tới kết quả tiêu thụ và doanh số. Điều này sẽ giúp người nông dân kịp thời nắm bắt những thay đổi của thị trường, từ đó giảm 10% chất thải nông nghiệp ra môi trường.

“Khi người nông dân có thể truy cập dữ liệu về nhu cầu của người tiêu dùng, họ có thể phân bổ các nguồn lực một cách hợp lý hơn để tránh lãng phí”, Giáo sư Noguchi cho biết.

Không chỉ vậy, để giải quyết bài toán nhân công nông nghiệp, Nhật Bản còn đi đầu trong việc sử dụng các máy kéo robot. Các máy kéo tự động hoá hoàn toàn được nghiên cứu tại phòng thí nghiệm của giáo sư Noguchi, có khả năng thực hiện mọi việc, từ trồng lúa, bón phân cho tới làm cỏ và nâng vật nặng.

“Chúng tôi muốn các robot đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại để người nông dân có thể tập trung vào các khía cạnh khác của quy trình nông nghiệp”, ông khẳng định.

Tại đây máy móc đã được tự động hoá sang thế hệ thứ ba. Hai thế hệ trước đó, gồm các máy kéo robot thực hiện các nhiệm vụ với sự giám sát của người dùng bên cạnh, và ứng dụng các hệ thống định vị vệ tinh để điều khiển robot với sai số chỉ là 5cm.

Thế hệ tự động hoá thứ ba đang được nghiên cứu nhằm cho phép người nông dân điều khiển robot từ xa thông qua máy tính hoặc smartphone, cùng với đó là trí tuệ nhân tạo, kết hợp công nghệ laser 3D LiDAR giúp các thiết bị có thể hoạt động an toàn và ổn định cả trên đường phố.

Với nền tảng là công nghệ điện toán đám mây, bài toán phát triển nông nghiệp bền vững của Nhật Bản đang dần được giải quyết, khi khối lượng công việc của người nông dân giảm xuống, nhưng lại tăng thêm cơ hội nghề nghiệp cho lực lượng lao động mới.

Vinh Ngô

Nền tảng đô thị thông minh Hue-S được cá thể hóa đến từng nhóm người dùng

Với nền tảng đô thị thông minh Hue-S thế hệ mới, người dùng có thể lựa chọn để sử dụng các chức năng phù hợp cho từng nhóm đối tượng: Công dân, doanh nghiệp hay khách du lịch.