Đông Nam Á đang dẫn đầu xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào nông nghiệp, từ quản lý vùng trồng, cảnh báo sâu bệnh đến truy xuất nguồn gốc và kiểm soát chất lượng nông sản. Việt Nam, với lợi thế về nguồn gen bản địa và các vùng sinh thái đa dạng, có thể tận dụng kinh nghiệm này để biến các "siêu thực phẩm" như sâm Ngọc Linh, quế Trà My, hồi Lạng Sơn, tỏi Lý Sơn hay cà phê Tây Nguyên thành những thị trường giá trị cao, mang lại thu nhập bền vững cho người nông dân.
Bài học từ Thái Lan và Philippines
Tại Thái Lan, công nghệ AI kết hợp với hệ thống chụp cắt lớp được sử dụng để kiểm tra chất lượng sầu riêng trước khi xuất khẩu. Hệ thống này có khả năng phân tích cấu trúc bên trong quả, phát hiện độ chín và dấu hiệu sâu hại mà không cần bổ quả. Theo thông tin từ Chính phủ Thái Lan, thời gian phân tích mỗi quả chỉ khoảng ba giây, độ chính xác đạt 95%, và hệ thống có thể phân loại tới 1.200 quả mỗi giờ. Công nghệ này là kết quả hợp tác giữa Cơ quan Phát triển nghiên cứu nông nghiệp Thái Lan và Đại học Công nghệ Suranaree.
Philippines cũng không đứng ngoài cuộc chơi. Đại học Philippines Mindanao đã phát triển các ứng dụng số phục vụ ngành sầu riêng, bao gồm hệ thống quản lý dữ liệu vùng trồng, công cụ nhận diện sâu bệnh và nền tảng tư vấn cho người sản xuất. Các ứng dụng này nhằm hiện đại hóa sản xuất và quản lý dữ liệu ngành hàng.
Ba bài toán cốt lõi: quản lý sản xuất, kiểm soát chất lượng và truy xuất nguồn gốc
Các mô hình từ Thái Lan và Philippines tập trung vào ba bài toán chính: quản lý sản xuất, kiểm soát chất lượng và truy xuất nguồn gốc. Đây là những nền tảng quan trọng giúp nâng cao hiệu quả các quy trình hiện có. Tuy nhiên, bước tiến xa hơn là ứng dụng công nghệ để tham gia vào quá trình tạo ra sản phẩm mới, từ "trồng thông minh" đến "nghiên cứu giống thông minh".
Cơ hội khác biệt của Việt Nam: từ nguồn gen bản địa
Với nhiều cây trồng có giá trị cao, chất lượng nguồn giống là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến năng suất, khả năng chống chịu và chất lượng sản phẩm. Quá trình chọn tạo giống truyền thống đòi hỏi nhiều năm theo dõi và đánh giá. AI có thể rút ngắn đáng kể thời gian này bằng cách xử lý khối lượng lớn dữ liệu về nguồn gen, hình ảnh, điều kiện sinh trưởng và kết quả phân tích. Hệ thống giúp các nhà nghiên cứu sớm nhận diện các mẫu có đặc tính nổi bật, thu hẹp số lượng cần thử nghiệm và tìm ra mối liên hệ giữa giống, điều kiện canh tác với chất lượng sản phẩm.
Theo nhóm nghiên cứu từ Đại học Cáp Nhĩ Tân, Viện Công nghệ Cáp Nhĩ Tân và Đại học Nông nghiệp Heilongjiang Bayi (Trung Quốc), các mô hình AI có thể dựa vào dữ liệu gene, môi trường và đặc điểm biểu hiện của cây để dự báo giống phù hợp với từng điều kiện, hỗ trợ quá trình chọn giống.
Đối với Việt Nam, đây là cơ hội lớn bởi lợi thế không nằm ở diện tích canh tác hay quy mô trang trại, mà ở sự đa dạng của nguồn gen bản địa và các vùng sinh thái. Từ sâm Ngọc Linh, quế Trà My, hồi Lạng Sơn, tỏi Lý Sơn đến cà phê Tây Nguyên, nhiều ngành hàng đã hình thành đặc tính riêng nhờ điều kiện tự nhiên và tri thức canh tác tích lũy qua nhiều thế hệ. Lợi thế cạnh tranh của nông sản Việt Nam không chỉ nằm ở nguồn gene quý, mà còn ở dữ liệu, tri thức và quy trình đi kèm.
Chuẩn bị cho bước phát triển tiếp theo
Khi dữ liệu hệ gene và đặc điểm cây trồng ngày càng lớn, một số tổ chức nghiên cứu trên thế giới đã thử nghiệm các phương pháp tính toán lượng tử để hỗ trợ lai tạo giống. Một ví dụ là dự án Plant Genomics của Open Quantum Institute, do Tổ chức Nghiên cứu Hạt nhân châu Âu (CERN) điều phối. Dự án thử nghiệm học máy lượng tử để phân tích dữ liệu hệ gen của lúa mì, ngô và đậu tương, nhằm tìm kiếm các nhóm gen liên quan đến năng suất, khả năng thích nghi hoặc sức chống chịu. Dự án hiện ở giai đoạn nghiên cứu, nhưng cho thấy hướng đi mà các tổ chức khoa học lớn đang chuẩn bị. Đây cũng là cơ hội để Việt Nam tham gia từ sớm.
Một số tập đoàn công nghệ trong nước đã bắt đầu xây dựng năng lực phục vụ hướng nghiên cứu này. Tại phường Quy Nhơn, tỉnh Gia Lai (thuộc tỉnh Bình Định cũ), FPT phát triển trung tâm nghiên cứu AI và đầu tư vào công nghệ lượng tử. Gia Lai có thế mạnh về cà phê, cây ăn quả, chăn nuôi và nhiều vùng sản xuất lớn, tạo điều kiện thuận lợi để kết nối năng lực công nghệ với dữ liệu thực tế. FPT đã công bố đầu tư 100 triệu USD cho nghiên cứu phát triển AI và lượng tử vào cuối năm 2025.
Phối hợp nhiều bên để tạo giá trị thực
Dù AI và các công nghệ tính toán mới có phát triển đến đâu, kết quả cuối cùng vẫn phải được đo bằng giá trị tạo ra cho người dân và doanh nghiệp. Điều này đòi hỏi sự phối hợp của Nhà nước, nhà khoa học, doanh nghiệp và người sản xuất. Nhà nước tạo hành lang chính sách và hạ tầng dữ liệu dùng chung; các viện nghiên cứu nghiên cứu nguồn gen và kiểm chứng kết quả; doanh nghiệp đầu tư công nghệ và thương mại hóa sản phẩm; người nông dân là chủ thể tham gia xây dựng dữ liệu và ứng dụng kết quả nghiên cứu vào sản xuất.
Khi AI, dữ liệu và những công nghệ mới được đặt đúng vào bài toán của từng ngành hàng, Nghị quyết 57-NQ/TW sẽ không chỉ tạo ra đột phá về công nghệ, mà còn góp phần hình thành các sản phẩm nông nghiệp có giá trị cao hơn, nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia và mang lại thu nhập bền vững cho người dân.
