Một công ty khởi nghiệp công nghệ tại London đã dành hai năm xây dựng một phần mềm có thể quét một cánh đồng, từ đó xây dựng bản đồ làm việc cho máy kéo và các máy móc nông nghiệp khác, giúp giảm chi phí canh tác.
Hummingbird Technologies, với khoảng 40 nhân viên, đang trong quá trình đạt mục tiêu 1,5 triệu USD doanh thu cho năm 2018, thuê những người điều khiển máy bay không người lái để tạo ra các bức ảnh trên không chi tiết về các cánh đồng.
Những ảnh này có thể, tùy thuộc vào chất lượng của máy ảnh, hiển thị chi tiết đến từng ngọn cỏ. Các hình ảnh được phân tích bằng phần mềm của Hummingbird. Phần mềm sẽ tính toán số lượng cây trong diện tích, đo chiều cao của từng cây, độ che phủ và diện tích lá hoặc quét các dấu hiệu ban đầu của dịch bệnh.
Phần mềm sử dụng thị giác máy tính, một hình thức học máy, để xác định mẫu cỏ dại hoặc nồng độ chất diệp lục nhanh hơn bất kỳ người nào có thể.
"Chúng tôi nâng cao các hiểu biết về sinh khối, màu sắc, độ rộng tán, chất diệp lục, để suy luận xem cây khỏe mạnh như thế nào ... theo cách mà bác sĩ sẽ theo dõi cơ thể con người," người sáng lập Hummingbird, Will Wells, nói từ văn phòng tại Quảng trường Soho ở Trung tâm Luân Đôn. Những chi tiết như vậy rất khó thu thập bằng vệ tinh, anh nói.
Dịch vụ này tiêu tốn các khách hàng của Hummingbird, những người quản lý trang trại ở Anh, Úc, Ukraina, Nga và Braxin, khoảng 5-20 đô la/ha mỗi năm, tùy thuộc vào dữ liệu họ muốn thu thập và sử dụng.
Hummingbird nghĩ rằng giá có thể giảm nếu nông dân sử dụng máy bay không người lái của riêng mình. Ed Plowman, giám đốc khoa học của Hummingbird, cho biết một chiếc máy bay không người lái có thể hoạt động tự động một tiếng trên diện tích 500 ha (khoảng một lần rưỡi kích thước của Central Park ở New York) có giá khoảng 20,000$. Nhưng đầu tư có thể là đáng giá.
Với máy ảnh 100 megapixel, nông dân có thể chụp ảnh cánh đồng với nửa centimet trên mỗi pixel. Hệ thống phát hiện của Hummingbird cần máy bay không người lái bay trung bình hai tuần một lần, nhưng một số cây trồng như khoai tây yêu cầu bay thường xuyên hơn — ba ngày một lần. "Bí quyết của chúng tôi là trong những bức ảnh", Wells nói.
Mô hình kinh doanh của anh là một ví dụ khác về sự thay đổi từng bước, từ Dữ liệu lớn đến trí tuệ nhân tạo. Hummingbird không chỉ thu thập cơ sở dữ liệu về những con số mà còn chuyển chúng thành các quyết định về cách tưới hoặc phun hóa chất trên một cánh đồng ngô, khoai tây hoặc hạt cải dầu.
Nền tảng của nó gửi các hướng dẫn đến một nông dân dưới dạng “shapefile”, một định dạng tệp có dữ liệu định vị địa lý và địa hình có thể được cắm trực tiếp vào thiết bị nông nghiệp bằng ổ flash USB.
Wells cho biết, máy kéo nông nghiệp đã sử dụng định vị GPS trong nhiều năm, sự tiến bộ này đã cho phép nông dân tiết kiệm hàng chục ngàn đô la mỗi năm cho nhiên liệu và các phần mềm của Hummingbird đại diện cho bước tiếp theo trong hiệu quả canh tác.
Wells, người lớn lên tại các trang trại ở Dorset, Anh, đã có ý tưởng cho Hummingbird trong chuyến đi đến bệnh viện để điều trị ung thư. Anh tin rằng công nghệ nhận dạng hình ảnh - tương tự như loại Facebook sử dụng quét ảnh để gắn tên người dùng vào ảnh hoặc Apple sử dụng để mở khóa iPhone X — có thể hỗ trợ chẩn đoán bệnh ở thực vật. Các bác sĩ đã sử dụng công nghệ này để phát hiện bệnh ở người, ví dụ như sử dụng quét MRI.
Ploughman, giám đốc khoa học của Hummingbird, từng là chuyên gia đầu ngành về học máy tại công ty thiết kế chip ARM. Công nghệ học máy của Hummingbird tương tự như phần mềm nhắm mục tiêu quảng cáo được sử dụng để thu hút mọi người và hiển thị quảng cáo siêu cá nhân trực tuyến, ông nói.
Hummingbird đang xây dựng một hồ sơ của một cánh đồng, có tính đến các biến như thời tiết, đất và thời kỳ, và tạo ra một bộ hướng dẫn cá nhân hóa.
Các hướng dẫn, trông giống như một lưới nhiều màu, cho máy kéo biết cần phải tưới bao nhiêu phân bón hoặc nước trong khối 200 feet vuông cụ thể, với mỗi khối có kích thước của một nhà để xe. Máy kéo thường được trang bị vòi phun điều chỉnh lượng hóa chất mà chúng phun dựa trên “shapefile”.
Cắt giảm chi phí ở đây có thể tạo ra sự khác biệt lớn cho lợi nhuận của nông dân. Ví dụ, trung bình, cánh đồng 500 ha trồng cải sẽ cần phải phun lên đến mười lần trong khoảng 7 tháng, chi phí mỗi lần khoảng 400$ cho 1ha hay 200.000 đô la cho một mùa vụ.
Điều chỉnh những vòi phun này để chỉ phun những gì cây trồng cần- theo chiều cao của cây trồng hoặc hàm lượng nitơ hiện tại - có thể tiết kiệm chi phí cho nông dân khoảng 10% hoặc hơn, ông nói.
“Chúng tôi đang hướng tới một thế giới thông tin hoàn hảo,” Wells nói thêm. “Cây trồng là một nhà máy không có mái nhà. Tại một thời điểm nào đó trong tương lai không xa, cho dù đó là chính phủ hay công ty thực phẩm hay nông dân, bất kỳ ai liên quan đến nông nghiệp sẽ có thông tin hoàn hảo về những gì đang diễn ra. ”
Theo Tạp chí Thông tin & Truyền thông
http://ictvietnam.vn/danh-gia-va-trao-doi/lam-nong-thoi-dai-4-0.htm
