Ẩn giữa tất cả các tin tức về COVID-19, các cơn bão và cuộc bầu cử tổng thống, bạn có thể đã bỏ lỡ một trong những tin tức quan trọng nhất trong năm.
Ở trung tâm khuôn viên trường ở Gainesville, Đại học Florida đang xây dựng siêu máy tính trí tuệ nhân tạo mạnh nhất trong giáo dục đại học Hoa Kỳ. Đây là một tin tức quan trọng tại UF vì nó sẽ tạo ra những cơ hội mới thú vị cho giảng viên, sinh viên và nhà nghiên cứu. Nhưng nó có ý nghĩa gì đối với người trồng trọt và các bên liên quan ở Florida?
Trí tuệ nhân tạo là khả năng của hệ thống máy tính trong việc nhận dạng các mẫu, hiểu ngôn ngữ, học hỏi kinh nghiệm, giải quyết vấn đề và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Nói cách khác, đó là khả năng của một cỗ máy có thể suy nghĩ giống bộ não con người nhưng nhanh hơn, chính xác hơn và trên quy mô lớn.
Nếu bạn là người trồng trọt, bạn quan tâm đến mọi cây trồng và mọi con vật trong trang trại của mình. Nếu có đủ thời gian và nhân lực, bạn sẽ xem xét kỹ lưỡng từng loài thực vật và động vật, cung cấp cho mỗi loài những nguồn lực chính xác cần thiết để phát triển đến tiềm năng tối đa của chúng. AI cho phép bạn làm điều đó, theo dõi hàng triệu biến số và điều phối lượng dữ liệu khổng lồ ngay lập tức với độ chính xác cao.
AI đòi hỏi một lượng lớn sức mạnh tính toán. Đây là lý do tại sao sự hợp tác của UF với NVIDIA và cựu sinh viên UF Chris Malachowsky đã tặng siêu máy tính trị giá 70 triệu USD, có tên là HiPerGator, là một công cụ quan trọng cho nông nghiệp.
Để giúp bạn hình dung về công suất của hệ thống điện toán HiPerGator 3.0 mới của UF, nếu mọi sinh viên UF làm bài tập về nhà, mọi giảng viên và nhà khoa học tiến hành nghiên cứu, mọi cơ sở vận hành hậu cần và mọi văn phòng ngân sách đều sử dụng HiPerGator cùng một lúc, nó sẽ chỉ khai thác được khoảng 15% công suất tối đa của nó.
Nó có thể làm gì với 85% còn lại? Đó là do tất cả chúng ta quyết định.
Tại UF/IFAS, chúng tôi rất vui mừng về khả năng áp dụng AI để giải quyết các vấn đề hàng ngày liên quan đến hỗ trợ ngành nông nghiệp của Florida, cung cấp lương thực cho dân số ngày càng tăng trên thế giới và sử dụng tài nguyên thiên nhiên một cách bền vững. AI hứa hẹn sẽ nâng cao đáng kể khả năng của chúng ta trong việc củng cố hệ thống chuỗi thực phẩm, phát triển nhân giống thực vật và động vật chính xác, áp dụng robot trong các hoạt động nông nghiệp và thực phẩm, theo dõi vị trí và sự lây lan của sâu bệnh và mầm bệnh cũng như thu thập dữ liệu về các dịch vụ hệ sinh thái nông nghiệp.
Trên thực tế, UF/IFAS đã ứng dụng AI vào cải tiến sản xuất nông nghiệp trong nhiều năm. HiPerGator sẽ giúp tăng cường hơn nữa những nỗ lực này và mang lại các nguồn lực mới để phát triển khả năng của AI nhằm giúp những người trồng trọt ở Florida làm việc hiệu quả hơn và tiết kiệm tài nguyên. Sau đây chỉ là một số lĩnh vực mà UF/IFAS Extension đang giúp những người trồng trọt ở Florida áp dụng nghiên cứu AI vào sản xuất của họ.
Cam quýt
Yiannis Ampatzidis và nhóm nghiên cứu của ông tại Southwest Florida REC đã phát triển phần mềm dựa trên AI có tên Agroview để phân tích và trực quan hóa dữ liệu được thu thập từ UAV hoặc máy bay không người lái. Thay vì kiểm tra tại chỗ, UAV có thể chụp ảnh hàng nghìn cây riêng lẻ và tải chúng lên phần mềm dựa trên đám mây để phân tích dữ liệu nhằm truy cập chất lượng, số lượng cũng như các yếu tố hoặc tác động tăng trưởng của cây trồng. Phần mềm này có nhiều ứng dụng cho ngành nông nghiệp của Florida, bao gồm cả ngành công nghiệp cam quýt mang tính biểu tượng của chúng tôi. Được phát triển để giúp các nhà sản xuất chăm sóc cây trồng tốt hơn đồng thời tiết kiệm tiền, Agroview là một cải tiến mang tính cách mạng đến mức gần đây nó đã giành được giải thưởng Phát minh của năm của UF.
http://blogs.ifas.ufl.edu/news/2020/06/04/cloud-based-technology-helps-farmers-count-citrus-trees/
Đậu phộng
Việc xác định độ chín của hạt lạc hiện nay đòi hỏi phải tách vỏ khỏi các mẫu thử và đưa ra ước tính chủ quan dựa trên màu sắc của hạt. Hiện Chủ tịch Bộ phận Nông học Diane Rowland và nhóm nghiên cứu của cô đã phát triển một phương pháp sử dụng hình ảnh siêu phổ và AI để xác định chất lượng hạt đậu phộng thông qua vỏ trấu, cho phép nông dân trồng đậu phộng chọn hạt trưởng thành với độ chính xác cao hơn nhiều và tốn ít thời gian và công sức hơn.