Vài năm trước, công nghệ đám mây xuất hiện, tiếp đến là Internet vạn vật và nay la công nghệ Blockchain trở thành tâm điểm. Khoa học công nghệ (KHCN) liên tục vận động, phát triển cho ra đời những bước tiến mới mang tính đột phá hơn.

Áp dụng công nghệ Al phân loại cá giống bằng tay trên băng truyền tại Nhật

Năm nay, trí tuện nhân tạo và máy móc phủ sóng khắp các ngành nghệ và lĩnh vực NTTS cũng không ngoại lệ. Vì thế mà ngành thủy sản tại một số quốc gia đã phát triển như vũ bão nhờ ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (al) cung cấp các hệ thống cùng khả năng tự động họa hỏi và cải thiện từ những kênh được lập trình một cách rõ ràng.

Ví dụ bạn muốn dạy con trai nhận biết màu sắc; đầu tiên phải dạy cậu bé nhận ra một chiếc xe màu xanh khác một chiếc màu đỏ; khi nhận ra được, bạn chỉ cho bé các vật thể khác có màu xanh hoặc đỏ. Thông qua phương pháp tăng số lượng ví dụ về vật thể mang màu sắc, trí não của bé sẽ hình thành các khái niệm về màu sắc và nhanh chóng học được những màu sắc đúng cho một dãy vật thể. Máy học cũng tương tự vậy, nhưng được thực hiện bằng máy tính.

Trong những ngành công nghiệp khác như ngành y, Al đang cải thiện khả năng chuẩn đoán dịch bệnh và thực hiện chính xác hơn so trước đây. Ví dụ, một nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng, máy học, cụ thể là học sâu phát hiện dịch bệnh ung thư phổi chính xác hơn các bác sẽ X quang. Nhưng đây mới chỉ là khởi đầu. Bằng cách đào tạo các hình mẫu trên Al trên số lượng hình ảnh y khoa ngày cácngf lướn hơn, các hình mẫu có thể phát hiện dịch bệnh sớm hơn và chính xác hơn.

Trong ngành NTTS, Al là chiều khóa giúp nông dân sản xuất tốt hơn chứ không thể thay thế họ. Hiện nay, dịch bệnh và quản lý thức ăn là hai vấn đề quan trọng hàng đầu trong lĩnh vực NTTS. Do đó, nếu nắm Al trong tay, người nông dân sẽ không còn bị ám ảnh bởi hai yếu tố này nữa. Để đảm bảo sức khỏe vật nuôi, nông dân có thể tạo ra các hình mãu được học hỏi từ hàng nghìn ảnh về triện chứng dịch bệnh cụ thể. Các hình mẫu này được sử dụng để phát hiện dịch bệnh trước khi nông dân nhận dạng được bằng mắt thường. Nhờ đó, họ sẽ sản xuất chủ động hơn, thay vì chỉ biết chờ thu hoạch khi đã quá muộn. Ngoài ra nông dân có thể xây dựng các giải pháp xử lý dịch bệnh cho ao nuôi, tính toán hiệu quả đầu vào và điều chỉnh những yếu tố cần thiết như thức ăn, con giống và chất lượng.

Trong quản lý thức ăn thủy sản, Al luôn là cánh tay hỗ trợ đắc lực. Al hỗ trợ ước tính sinh khối – cốt lõi của công thức thức ăn, điều chỉnh hoặc bổ sung các yếu tố cần thiết khác vào hệ thống NTTS như chất lượng nước, nhiệt độ, mật độ, di truyền và nhiều yếu tố khác. Bằng Al, nông dân nhận được cảnh báo từ điện thaoị di động, giục họ giảm lượng thức ăn  10% vào ngày hôm sau do chất lượng nước ao sẽ thay đổi vì trời sắp mưa. Đó là thực tế, không phải viễn cảnh. Al sẽ hỗ trợ nông dân đưa ra các quyết định chính xác hơn về quản lý thức ăn, dịch bệnh, và cuối cùng là đat lợi nhuận cao hơn.

Nhưng, Al và máy học cần dữ liệu dầu vào chính xác. Nếu xây dựng một hình mẫu bằng dữ liệu thiếu chính xác và không thích hợp hoặc lượng dữ liệu chưa đầy đủ, thì các dự báo có thể xa rời thưucj tế. Dù Al đang cách mạng hóa ngành NTTS trong giai đoạn khởi đầu, nhưng tiềm năng mà công nghệ này mang lại cho tương lai là vô cùng lớn.

Trưởng phòng Kỹ thuật XpertSea

Samuel Couture Brochu