Nông nghiệp hiện đại đang phải đối mặt với những thách thức ngày càng lớn từ biến đổi khí hậu, suy thoái tài nguyên và rủi ro dịch hại gia tăng. Sự thay đổi bất thường về thời tiết, sự xuất hiện của các loại sâu bệnh mới, cũng như áp lực về tăng năng suất trong điều kiện tài nguyên hạn chế, đặt ra yêu cầu cấp thiết về một hệ thống quản lý canh tác chủ động, chính xác và bền vững hơn. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang khẳng định vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ nông nghiệp dự báo rủi ro, quản lý tài nguyên và nâng cao hiệu quả sản xuất theo hướng thông minh và thân thiện với môi trường.

Trí tuệ nhân tạo là công nghệ cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu, phân tích xu hướng và đưa ra các dự đoán hoặc quyết định mà trước đây chỉ có con người mới làm được. Trong nông nghiệp, AI được tích hợp với các nguồn dữ liệu lớn như ảnh vệ tinh, cảm biến thời tiết, dữ liệu khí tượng lịch sử, ảnh thực địa từ drone, cũng như thông tin về cây trồng, đất, nước và sâu bệnh để xây dựng các mô hình dự báo chính xác theo thời gian thực. Những mô hình này không chỉ phát hiện nguy cơ thiên tai hoặc dịch hại mà còn đưa ra các khuyến nghị sử dụng tài nguyên một cách hợp lý, giảm thiểu tổn thất và tăng khả năng ứng phó..

Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là trong dự báo dịch hại trên cây trồng. Nhờ khả năng học máy và xử lý hình ảnh, hệ thống AI có thể phát hiện sớm các dấu hiệu nhiễm bệnh trên lá, thân hoặc hoa thông qua ảnh chụp từ drone hoặc điện thoại thông minh. Bên cạnh đó, các mô hình học sâu còn được huấn luyện để nhận diện loài sâu hại, phân tích mức độ lây lan, từ đó đề xuất phương án xử lý phù hợp về thời gian, liều lượng và khu vực can thiệp. Thay vì phun thuốc bảo vệ thực vật đại trà, người nông dân chỉ cần can thiệp đúng nơi, đúng lúc, nhờ đó vừa tiết kiệm chi phí vừa giảm ô nhiễm môi trường.

AI cũng đóng vai trò quan trọng trong dự báo thiên tai nông nghiệp như hạn hán, ngập úng, sương muối, mưa đá hay xâm nhập mặn. Thông qua phân tích dữ liệu khí tượng từ các trạm quan trắc và vệ tinh viễn thám, AI có thể xây dựng các mô hình cảnh báo sớm về rủi ro khí hậu với độ chính xác cao. Chẳng hạn, tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long, AI đã được sử dụng để theo dõi mực nước, độ mặn và lượng mưa nhằm dự báo khả năng xâm nhập mặn theo từng khu vực, giúp nông dân chủ động điều tiết nước, lựa chọn thời vụ và giống cây trồng phù hợp.

Một lĩnh vực quan trọng khác là sử dụng AI trong lập kế hoạch sử dụng tài nguyên nông nghiệp hợp lý. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích đặc tính đất, độ dốc địa hình, lịch sử mùa vụ và hiệu suất canh tác để đưa ra bản đồ khuyến nghị về cơ cấu cây trồng tối ưu cho từng vùng. Đồng thời, AI có thể giúp điều phối sử dụng nước tưới một cách thông minh, dựa trên nhu cầu thực tế của cây trồng, độ ẩm đất và dự báo thời tiết, từ đó giảm lượng nước sử dụng và hạn chế khai thác nước ngầm quá mức. Với sự hỗ trợ của AI, người nông dân có thể hoạch định sản xuất từ cấp hộ đến quy mô vùng, tránh trồng trùng lặp, dôi dư sản phẩm hoặc lãng phí tài nguyên.

Tại một số quốc gia như Israel, Nhật Bản, Hà Lan hay Ấn Độ, AI đã được triển khai rộng rãi trong các hệ thống quản lý nông nghiệp số, góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí sản xuất và cải thiện thu nhập cho nông dân. Tại Việt Nam, mặc dù việc ứng dụng còn ở giai đoạn đầu, nhưng nhiều mô hình thử nghiệm AI trong giám sát dịch bệnh, phân tích ảnh cây trồng, cảnh báo thời tiết đã cho kết quả tích cực. Một số nền tảng số đã kết hợp AI để đưa ra khuyến cáo mùa vụ, phân tích thị trường và kết nối cung cầu, từng bước hỗ trợ người sản xuất ra quyết định chính xác hơn.

Tuy nhiên, việc triển khai AI trong nông nghiệp còn đối mặt với không ít thách thức. Hạ tầng dữ liệu còn thiếu và phân mảnh, nhiều vùng nông thôn chưa có đủ kết nối internet ổn định. Phần lớn nông dân chưa quen sử dụng công nghệ số, đặc biệt là các phần mềm phức tạp hoặc hệ thống tự động hóa. Ngoài ra, để AI hoạt động hiệu quả, cần có lượng lớn dữ liệu đầu vào chất lượng cao, trong khi cơ chế thu thập, chia sẻ và đồng bộ dữ liệu nông nghiệp vẫn chưa được hoàn thiện. Chi phí đầu tư ban đầu cho thiết bị cảm biến, hạ tầng số cũng là rào cản với các nông hộ quy mô nhỏ.

Để vượt qua rào cản này, cần xây dựng chiến lược phát triển AI trong nông nghiệp một cách bài bản, trong đó có sự đồng hành giữa nhà nước, viện trường, doanh nghiệp công nghệ và cộng đồng nông dân. Nhà nước cần đóng vai trò kiến tạo hạ tầng dữ liệu mở, thúc đẩy chuyển đổi số trong nông nghiệp, ban hành chính sách khuyến khích ứng dụng AI và hỗ trợ chi phí đầu tư ban đầu. Các doanh nghiệp cần phát triển giải pháp AI thân thiện, dễ sử dụng, tích hợp ngôn ngữ địa phương và phù hợp với trình độ nông dân. Đồng thời, cần đẩy mạnh đào tạo nguồn nhân lực nông nghiệp số tại cơ sở, tạo đội ngũ nông dân thông minh làm nòng cốt lan tỏa mô hình.

Trong tương lai, AI sẽ không chỉ là công cụ hỗ trợ ra quyết định, mà còn là "trí tuệ nông nghiệp tập thể" – nơi mọi thông tin từ ruộng đồng được thu thập, xử lý và phản hồi nhanh chóng theo từng vùng, từng vụ và từng cây trồng. Việc kết hợp AI với các công nghệ khác như Internet vạn vật (IoT), blockchain, robot và dữ liệu lớn sẽ hình thành nên hệ sinh thái sản xuất thông minh, nơi rủi ro được dự báo sớm, tài nguyên được sử dụng tiết kiệm và môi trường được bảo vệ bền vững. Đây chính là con đường tất yếu để nông nghiệp Việt Nam phát triển xanh, hiện đại và có khả năng cạnh tranh cao trên thị trường quốc tế.