CHÂU LAN

Nông nghiệp và tương lai

Bài cuối: Nền tảng ứng dụng khả thi

Trong bài viết đầu: “Nông nghiệp và tương lai”, các nhà khoa học cảnh báo nông nghiệp cũng đóng góp 30% vào lượng phát thải khí nhà kính toàn cầu. Từ góc nhìn của các nhà khoa học, đây là những chia sẻ về nông dân.

Các nhà khoa học trao đổi quan điểm mới về nông nghiệp bền vững tại hội thảo “Nông nghiệp bền vững trong bình thường mới”. Ảnh: Ch.L

Hệ lụy quanh ta

Theo ước tính, các hệ thống sản xuất lương thực đóng góp 1/3 lượng phát thải khí nhà kính trên toàn cầu. Phát thải khí nhà kính từ đất, phân bón đòi hỏi các giải pháp nông nghiệp tiềm năng góp phần giảm thiểu biến đổi khí hậu, Giáo sư Claudia Wagner-Riddle, Ðại học Guelph, Canada, khẳng định “khí nhà kính không chỉ có mỗi Carbon mà Ni-tơ cũng là một cấu phần rất quan trọng”.

Người nông dân bón phân thì họ cứ bón thôi, hy vọng vào cây trồng được bao nhiêu hay bấy nhiêu chứ chưa thể đo lường được lượng dinh dưỡng hấp thụ vào cây trồng được bao nhiêu %. Do đó, cần có công cụ đo lường phát thải khí Ni-tơ bằng mô hình tính toán chính xác thay vì làm đột xuất hay mang tính thời điểm. Giáo sư Claudia Wagner-Riddle nhấn mạnh: Vậy nên, phải đảm bảo sử dụng Ni-tơ một cách phù hợp để Ni-tơ được hấp thụ hoàn toàn vào cây trồng. Bên cạnh đó, cần có những giải pháp đổi mới sáng tạo để có thể giảm thiểu chất thải vào trong không khí hiện nay. Ðồng thời, kết hợp với các mô hình kinh tế để tăng tính thực thi.

Giáo sư Claudia Wagner-Riddle hiểu rằng, người nông dân cứ nghĩ trước nay vẫn làm thế, thay đổi làm gì? Vậy ta cần quay lại chuyện nâng cao nhận thức.

Người nông dân thực sự không có động lực đầu tư vào môi trường nên chúng ta cần triển khai mẫu và thuyết phục họ. Chẳng hạn, đầu tư công nghệ, giảm khí thải Carbon, chúng ta cần đưa ra ví dụ cho họ so sánh các hộ khác nhau, đối chiếu mô hình thành công - Mời người nông dân làm thành công tới chia sẻ - nếu không, ta nói họ sẽ không tin. Làm sao thuyết phục người nông dân rằng khi họ thực hành tốt cho môi trường, ý nghĩa lớn nhất là có ích cho cộng đồng và xã hội. Và, vì vậy cần có thêm những nghiên cứu về tâm lý học để từ đó chúng ta có thể tăng cường hiệu quả vận động người nông dân cùng tham gia.

Mọi lúc, mọi nơi trên cánh đồng đều liên quan: P = MxGxE (*). Năng suất phụ thuộc nhiều yếu tố đầu vào (giống, vật tư…), quản lý đất, môi trường. Trong nông nghiệp, mọi thứ đều có thể biến đổi theo thời gian. Ðó là tương tác phức tạp giữa những yếu tố này, là hàm số của MxGxE. Ðổi mới sáng tạo không chỉ ở khâu giống - di truyền học - sản xuất mà cả khâu thu hoạch, bảo quản và tiếp cận thị trường cũng cần phải đổi mới sáng tạo. Nghĩa là, cả một chuỗi các mắt xích trong chuỗi giá trị đều có liên quan mật thiết với nhau. Làm sao để cải thiện tính bền vững về kinh tế và môi trường? Người nông dân phải làm sao để có thể quản lý tốt các biến này? Giáo sư Josse De Baerdemaeker (KU Leuven, Bỉ) mô tả bức tranh xác thực gắn với nông dân.

Ðiều kiện bên ngoài thay đổi nên đừng để sự gián đoạn - di truyền và tạo giống - sản xuất - sau thu hoạch - Marketing đến người tiêu dùng. Chuỗi giá trị trong sản xuất nông nghiệp, từ đầu vào của công nghệ chính xác + kỹ thuật số + khoa học cây trồng có ý nghĩa đến sự bền vững. Người nông dân Bỉ có truyền thống canh tác, được đào tạo, thống nhất cách làm trong cả khu vực rộng lớn. Ban đầu, dù không có công nghệ gì tối tân nhưng họ hiểu một cách cụ thể là nếu dùng thuốc trừ sâu sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng tới đất đai, thổ nhưỡng là họ không dùng nữa. Ở Việt Nam, phần lớn hộ nông dân quy mô nhỏ, cơ sở hạ tầng sơ sài từ hệ thống tưới tiêu, nên muốn áp dụng các công nghệ cao, việc đầu tiên là phải tập huấn nâng cao năng lực cho nông dân rồi mới trang bị công nghệ và chỉ cho họ lợi ích khi sử dụng, Giáo sư Josse De Baerdemaeker (KU Leuven, Bỉ), chia sẻ.

Trí tuệ nhân tạo và nông nghiệp thông minh

Công nghệ mới, trí tuệ nhân tạo có thể làm gì cho lĩnh vực nông nghiệp? Trong tương lai, nông nghiệp thông minh sẽ phát triển như thế nào? Ðể thích nghi với biến đổi khí hậu và giảm khí phát thải nhà kính, người nông dân có thể kết hợp một loạt các phương thức canh tác với nhau, Giáo sư Claudia Wagner-Riddle, Ðại học Guelph, Canada gợi mở.

Khi nông nghiệp thực hiện các hoạt động canh tác nông nghiệp với những mô hình khác nhau và thực tiễn khác nhau ở các vùng, miền với điều kiện đất đai, thổ nhưỡng khác nhau - khó khăn hàng đầu chính là cách thu thập dữ liệu và chất lượng dữ liệu. Theo Giáo sư Josse De Baerdemaeker (KU Leuven, Bỉ): Ðầu tiên là khó trong việc thống nhất dữ liệu và thứ hai là độ chính xác của dữ liệu thu thập trên đồng ruộng. Làm thế nào chúng ta xác định được các chỉ số chung, để có chất lượng dữ liệu chính xác. Do đó, công nghệ phải tìm ra bộ công cụ mới và được chấp nhận.

Việc thu thập dữ liệu và chất lượng dữ liệu, chuyển dịch dữ liệu sang mô hình nào đó để phân tích và tổng hợp - có thông tin trong tay thì khi có khủng hoảng hay thiên tai xảy ra thì có thể dự đoán, có sự chuẩn bị trước khi biến cố đó xảy ra. Nhưng đây là cái chúng ta còn thiếu. Tôi hy vọng trong tương lai chúng ta sẽ có thêm nhiều dữ liệu hơn nữa từ phía nông dân, từ mô hình hóa thông tin theo thời gian, không gian để biết được chất lượng đất, nước, giống, thời thiết, sâu bệnh; sự tăng trưởng, sinh trưởng của cây trồng, về đa dạng sinh học theo thời gian thực... Từ đó xác định được tập quán và thực hành tốt và đâu là các loại cây trồng phù hợp. Cơ sở dữ liệu chính xác giúp chúng ta xây dựng được một nền nông nghiệp thông minh, giúp nông dân có những quyết định sáng suốt trên diện tích cụ thể, ở đâu, ứng dụng được lợi như thế nào? Có bằng chứng nông dân tỉnh thành khác nhau ứng dụng trang thiết bị hiện đại đạt được hiệu quả ra sao, thu nhập ra sao thì chúng ta mới khuyến khích người khác được. Chính phủ cũng sẽ có cách thúc đẩy hoạt động khuyến nông hiệu quả, theo Giáo sư Josse De Baerdemaeker.

Khoa học “chạm” tới trái tim của nông dân

Thực tế cũng cho thấy quốc gia thu nhập thấp khó tiếp cận công nghệ hiện đại, thiết bị cảm biến… Công nghệ - đối với người nông dân là đi bộ và mắt trần. Ánh mắt là năng lực con người. Họ quyết định, quan sát, theo dõi, điều chỉnh, sử dụng phương thức truyền thống. Vậy phải nghĩ cách thức mới để họ đừng theo lối cũ, Giáo sư Josse De Baerdemaeker đưa ra lời khuyên: Thông lệ, việc thực hành phải gắn với nguyên tắc chung nên cần có phương thức canh tác nhất quán, thuyết phục nông dân thực hành và chia sẻ nhau. Và, thay vì giữ dữ liệu cho mình thì chúng ta hãy làm tập hợp dữ liệu lại với nhau, chia sẻ để có thể mang lại lợi ích được cho nhân loại, để trí tuệ nhân tạo có thể khai thác được nó. Ðó chính là sức mạnh của điện toán. Ðó là sức mạnh của những công cụ sẵn có mà chúng ta hoàn toàn có thể áp dụng cho lĩnh vực nông nghiệp.

Nông dân cần nền tảng công nghệ dễ dàng sử dụng, tương tác với nền tảng đó trong cộng đồng, làm sao họ cảm thấy được khuyến khích liên tục. 

Kỹ thuật canh tác thông minh gia cố cho hệ thống lương thực bền vững, bao gồm sử dụng công nghệ thông minh cho ngành Nông nghiệp như ứng dụng trí tuệ nhân tạo, ứng dụng IOT, cảm biến, drone hoặc các công nghệ hiện đại khác nhằm tăng mức độ, khả năng chống chịu và giảm mức độ dễ bị tổn thương. Theo Giáo sư Josse De Baerdemaeker, trí tuệ nhân tạo đứng đằng sau để chúng ta có thể tập hợp và phân tích nhiều nguồn dữ liệu. Nhưng điều quan trọng hơn nữa là mặt trước của nó - là sự thích ứng của nông dân. Làm thế nào chúng ta có thể tạo ra giao diện phía trước đó để người nông dân dễ sử dụng, thân thiện.

Người nông dân gặp khó về trình độ học vấn thấp nên chúng ta phải xây dựng nền tảng hay một ứng dụng mà giao diện, ngôn ngữ thân thiện để họ dễ dàng sử dụng, tương tác với nền tảng đó trong cộng đồng, làm sao họ cảm thấy được khuyến khích liên tục. Và, nhờ tăng tính tương tác, người dùng có thể nạp thêm dữ liệu vào đó để thu được kết quả ngay, Giáo sư Josse De Baerdemaeker gởi thông điệp tới các nhà cung cấp giải pháp công nghệ.

---------------------

(*): P là năng suất nông nghiệp; G là di truyền; M là quản lý; và E là môi trường/đất).