Bước đi đầu của IoT trong nông nghiệp Việt Nam

Mặc dù nông nghiệp là một lĩnh vực tiềm năng để phát triển IoT nhưng cả doanh nghiệp và người tiêu dùng vẫn dè dặt khi đầu tư vào nó.

Dalat Organik là một công ty trồng và chế biến các sản phẩm từ rau hữu cơ của Tiến sĩ Sinh học Nguyễn Bá Hùng, được biết đến là người đưa ra mô hình sản xuất rau sạch đầu tiên ở Việt Nam từ năm 2006. Sau khi mở rộng quy mô, ông không thể giám sát toàn bộ trang trại nên việc vận hành phụ thuộc vào các nhân viên. Ông cho rằng, có những vùng bị tưới thiếu mặc dù các nhân viên lại nói đã đủ. Khi sử dụng giải pháp tưới chính xác của MimosaTEK, đúng là những chỗ đó thiếu nước thật, độ ẩm giám sát chỉ đạt 40%. TS. Hùng sau đó tự động điều khiển hệ thống tưới từ xa nhằm duy trì độ ẩm 60%. Chỉ vài ngày sau, toàn bộ cây rau của trang trại phát triển tốt hẳn.

Đi tìm giải pháp tối ưu về chi phí

Trong lĩnh vực IoT, MimosaTEK là một trong số rất ít công ty hoạt động trong lĩnh vực nông nghiệp đã có sản phẩm và thương mại hóa, cho phép hệ thống tưới được vận hành từ xa dựa vào việc phân tích các dữ liệu về môi trường, loại cây và giai đoạn sinh trưởng của cây và người dùng có thể theo dõi các thông số này theo thời gian thực.

Giải pháp của MimosaTEK gồm năm bộ phận: (1) Thiết bị giám sát gồm các cảm biến đo thông số về nhiệt độ, độ ẩm không khí, độ ẩm đất, áp suất, ánh sáng, gió, mưa và độ ẩm của đất trồng, chạy bằng pin và khoảng sáu tháng sạc một lần. Mỗi thiết bị này sẽ được đặt ở một khu vực trồng một loại cây, một thời điểm, tương đồng về loại đất trồng và điều khiển tưới riêng; (2) Nền tảng đám mây IoT nhận tất cả các dữ liệu mà thiết bị giám sát gửi về; (3) Phần mềm quản lý tưới chính xác chạy trên đám mây phân tích dữ liệu lớn và đưa ra khuyến nghị, cảnh báo và thống kê, báo cáo hằng ngày về việc tưới và điều kiện môi trường; (4) Ứng dụng trên thiết bị đầu cuối để người dùng tự điều khiển việc tưới nước và; (5) Bộ điều khiển tưới nhận dữ liệu từ thiết bị giám sát hoặc từ ứng dụng di động của người dùng qua GPRS để “chỉ đạo” máy bơm nước.

Anh Nguyễn Khắc Minh Trí cho biết, điều mà MimosaTEK bị “hóc” khi viết phần mềm xử lý dữ liệu đó là không có các tham số chuẩn về nhu cầu của từng loại cây để đối chiếu: “Những thông số đặc trưng cho cây trồng chúng tôi có thể tìm thấy trong các nghiên cứu của nước ngoài một cách công khai với quá trình nghiên cứu rất bài bản và tỉ mỉ trên đất của họ nhưng thực sự khó khăn cho các cây trồng của Việt Nam để có được các thông số này. Không có các thông số đặc trưng của từng loại cây trồng, những module phân tích dữ liệu của chúng tôi chỉ là những cỗ máy vô hồn”.

Về sau, MimosaTEK có được những thông số này nhờ dựa một phần vào các tài liệu mở của FAO, tư vấn của các chuyên gia nông nghiệp hoặc tự thử nghiệm. Hiện nay, trong cơ sở dữ liệu của MimosaTEK có thông số của các loại cây công nghiệp có giá trị cao (hồ tiêu, thanh long, chè, cà phê) và khoảng 30 loại rau ngắn ngày.

MimosaTEK chủ trương làm phần cứng, phần mềm và sản xuất ở trong nước “làm sao tối ưu về chi phí để người nông dân có thể đầu tư”. Thay vì tiết lộ chi phí người dùng phải trả cho phần cứng, Nguyễn Khắc Minh Trí chỉ nói rằng, thiết bị phần cứng sẽ được bán với chi phí đủ để bù vào phần sản xuất và có giá chưa đến 20% hệ thống nhập ngoại từ Israel và người dùng chi dưới 7 USD cho mỗi vùng quản lý.

Mặc dù MimosaTEK luôn cố gắng hạ thấp giá thành tới mức tối thiểu nhưng vẫn có giới hạn. “Tất cả cảm biến đều là từ Mỹ hoặc Đức nên chi phí phần cứng cuối cùng rồi sẽ phụ thuộc vào chỗ này. Nếu dùng cảm biến rẻ thì sớm hay muộn cũng sẽ không còn khách hàng khi các giá trị trả sai và không ổn định”- anh cho biết.

Kỹ sư và các chuyên gia nông nghiệp của MimosaTEK đi đến tận các trang trại để lắp đặt thiết bị cho người sử dụng. “Rốt cục thì MimosaTEK bán giải pháp chứ không bán thiết bị”, theo Nguyễn Khắc Minh Trí. Giải pháp của MimosaTEK chi tiết đến từng loại cây, loại đất và giai đoạn sinh trưởng của cây. Những dữ liệu này là do người dùng nhập thủ công từ ban đầu. Bên cạnh đó, họ không chỉ sử dụng các thông số đo được từ cảm biến mà còn từ nhật ký đồng ruộng của người sử dụng tự nhập trên ứng dụng. Dựa trên dữ liệu đó, họ sẽ đưa ra những phân tích về mối liên hệ giữa lượng nước tưới, điều kiện môi trường với năng suất và phát triển sâu bệnh ở cây để tối ưu hóa sự phát triển nông nghiệp.

“Lao vào sẽ thấy nhiều khó khăn, nhưng khi hiểu nó hơn sẽ thấy các cơ hội”

“Tôi rất muốn làm nông nghiệp thông minh nhưng tôi nhận thấy là lực của mình chưa đủ để làm chuyện này và hệ sinh thái chưa đủ tốt, chưa đủ rẻ để làm. Bởi vì tăng năng suất của gạo và của cây lên thu lại rất ít lợi nhuận, cho nên nếu mình đầu tư cái hệ thống này không cẩn thận là nó quá đắt,” Nguyễn Thế Trung, Tổng Giám đốc DTT, cho biết. Ông lựa chọn làm thành phố thông minh và giao thông thông minh trước. Nếu được, sẽ chuyển sang đầu tư vào nông nghiệp.

“Giá trị sản phẩm nông nghiệp chưa cao, quả cà chua ba nghìn thêm thông minh vào làm sao nó tăng lên ba mươi nghìn được? Nền tảng của chúng tôi chỉ cần điều chỉnh một chút là có thể áp dụng trong nông nghiệp. Nhưng ai mua? Người nông dân? Để làm nông nghiệp thông minh cần đầu tư dài hạn và cùng người nông dân trồng trọt, thu hoạch, có kết quả mới thu tiền của họ được. Trong khi smart home có sản phẩm là bán được ngay,” Nguyễn Tuấn Anh, CEO của Lumi smarthome, cho biết. Trước đây, anh từng hợp tác với Học viện Nông nghiệp để nghiên cứu hệ thống đèn Led thông minh tự động điều chỉnh màu sử dụng trong nông nghiệp.

“Mỗi người có một lựa chọn thôi. Ngành nào cũng vậy, lao vào sẽ thấy nhiều khó khăn, nhưng khi hiểu nó hơn sẽ thấy các cơ hội. IoT cho nông nghiệp chính xác giúp người nông dân tăng năng suất, giảm chi phí và tránh rủi ro vụ mùa. Chừng đó thứ sẽ giúp phát triển nông nghiệp bền vững. Còn vì sao thích nông nghiệp, thì cũng không trả lời được, chỉ là thích thôi, và thấy thoải mái trong ngành này,” anh Trí giải thích.

Hiện nay, giải pháp của MimosaTEK mới được áp dụng tại các trang trại cỡ trung và lớn, trồng các loại cây có giá trị kinh tế cao tại Nha Trang, Đà Lạt, Bình Thuận và Đồng Nai. Doanh nghiệp này đang tập trung vào Đà Lạt “vì ở đây việc áp dụng công nghệ cao được đánh giá là đi đầu nên tư tưởng của người nông dân rất mở,” anh Trí cho biết. Anh hi vọng những thành công bước đầu sẽ khiến các hộ dân trồng nhỏ lẻ chú ý và nhân rộng trong một vài năm nữa.

Giải pháp của MimosaTEK giúp tiết kiệm lượng nước tưới từ 30% – 50% và ý nghĩa của nó không chỉ nằm ở việc tưới chính xác. TS. Nguyễn Bá Hùng ở câu chuyện mở đầu khẳng định: “Nó giúp tôi nhiều lắm”. Hệ thống đó giúp ông có cơ sở dữ liệu quan trọng về các thông số môi trường để từ đó xây dựng dữ liệu chính xác về thời điểm phát triển sâu bệnh, nấm ở cây trồng.

IoT sẽ hoá giải nỗi lo chất lượng nông sản

Người tiêu dùng sản phẩm nông nghiệp cũng nên chờ mong vào ứng dụng IoT, trong bối cảnh họ ngày càng lo ngại về chất lượng cũng như an toàn thực phẩm. Điều then chốt trong việc đánh tan lo ngại này, và góp phần thúc đẩy nâng cao chất lượng sản phẩm nông nghiệp, là việc nâng cao tính minh bạch, chuyên nghiệp, và khoa học của chuỗi sản xuất nông nghiệp. IoT đóng vai trò lớn trong việc giúp sự minh bạch và chuyên nghiệp này trở nên đáng tin cậy hơn. Việc lắp đặt thẻ cảm ứng vào tai lợn để theo dõi và thu thập dữ liệu về quá trình chăn nuôi, xử lý, đóng gói, bán sỉ và lẻ, giúp từng khuôn thịt khi đến tay người dùng đều kèm theo một hồ sơ quản lý được lưu trữ đáng tin cậy giúp toàn bộ quy trình sản xuất trở nên minh bạch hơn. Công nghệ này đã được phát triển và ứng dụng ở Trung Quốc bởi tập đoàn Dingshan Professional. Tương tự, An Pin Live Fish S/T Center ở Đài Loan cũng theo dõi quy trình thu hoạch và xử lý cá sống bằng việc lắp đặt thẻ chip xác định tần số vô tuyến lên cá. Cũng bằng công nghệ xác định tần số vô tuyến, kết hợp với công nghệ định vị GPS, Đại học Arizona ở Mỹ giúp nông dân ước lượng tình trạng đất và giúp các đơn vị bán lẻ theo dõi chuỗi cung ứng, thời điểm gặt hái, cách gặt hái, và nhiều thông tin chi tiết khác về rau diếp. Bộ Nông nghiệp Mỹ phê chuẩn việc sử dụng thẻ tần số vô tuyến cực cao để áp đặt mã số nhận dạng độc nhất lên gia súc và gia cầm để có thể ngay lập tức truy lại lịch sử chăn nuôi và tình trạng sinh sốmg của gia súc hoặc gia cầm bị nhiễm bệnh, hoặc thịt gia súc/gia cầm bị bệnh, để kịp thời phân tích tìm ra nguồn gốc phát bệnh. Quản lý chất lượng sữa ở Minnesota, Mỹ cũng đã và đang áp dụng công nghệ xác định tần số vô tuyến và cảm ứng để theo sát màu và nhiệt độ sữa, kết hợp với việc thu thập dữ liệu về tình trạng sức khỏe bò và nhịp độ bơm lấy sữa. Tất cả các thông tin này đều vô cùng hữu ích cho công tác phân tích cấp độ cao khi phát hiện sữa xấu, giúp ngăn chặn và xử lý kịp thời.

Nguyễn Hồng Hải Đăng


Đọc thêm:
Khi các thiết bị “bất đồng ngôn ngữ”

Tác giả

(Visited 32 times, 1 visits today)