[Agtech Rising] AI chỉ chọn cỏ dại để phun…GINT xúc tiến thương mại hóa robot làm cỏ ruộng màu vào năm 2029

Theo “Thống kê tỷ lệ cơ giới hóa công việc nông nghiệp năm 2023” của Cục Phát triển Nông thôn, tỷ lệ cơ giới hóa lúa nước đạt 99,7% nhưng cây trồng ruộng màu chỉ đạt 67,0%. Gieo hạt·trồng cây con (18,2%) và thu hoạch (42,9%) đặc biệt thấp. Lao động nông thôn ngày càng già hóa. Theo “Tổng điều tra nông, lâm, ngư nghiệp năm 2025” của Cơ quan Dữ liệu Quốc gia, 51,3% dân số nông hộ từ 65 tuổi trở lên, gấp 2,5 lần tỷ lệ già hóa của toàn dân số (20,3%). Dù vậy, việc làm cỏ trên ruộng màu vẫn chủ yếu dựa vào cách con người tự tìm từng cây cỏ dại và phun thuốc. 

Một dự án nghiên cứu phát triển cấp quốc gia nhằm chuyển đổi quy trình này sang robot không người lái đã bắt đầu vào năm 2026. Đó là dự án “Phát triển công nghệ làm cỏ chính xác không người lái theo kiểu hợp tác dựa trên giải pháp dữ liệu” do doanh nghiệp robot nông nghiệp GINT Co., Ltd. chủ trì tổng thể. Đây là dự án nghiên cứu hợp tác do Bộ Nông nghiệp, Thực phẩm và Nông thôn cùng Cục Phát triển Nông thôn thúc đẩy, được triển khai trong 3 năm 9 tháng, từ tháng 4/2026 đến tháng 12/2029. Tổng kinh phí nghiên cứu là 6,15 tỷ won.

Dự án được chia thành hai hướng. Hạng mục của Bộ Nông nghiệp, Thực phẩm và Nông thôn (3,75 tỷ won) do GINT chủ quản, phụ trách nền tảng di chuyển tương ứng với “thân” robot và hệ thống phun chính xác. Hạng mục của Cục Phát triển Nông thôn (2,4 tỷ won) do Đại học Quốc gia Suncheon chủ quản, phát triển mô hình nhận diện AI phân biệt cây trồng và cỏ dại cùng giải pháp dữ liệu, tức “bộ não” của robot.
Liên danh GINT có sự tham gia của Semyung Soft, Viện Nghiên cứu Hội tụ Máy móc Dệt may Hàn Quốc, Đại học Quốc gia Jeonbuk, Đại học Quốc gia Pusan và Viện Công nghệ Nông nghiệp tỉnh tự trị đặc biệt Jeonbuk; liên danh của Cục Phát triển Nông thôn có Viện Công nghệ Nông nghiệp thành phố đặc biệt hợp nhất Jeonnam-Gwangju tham gia. Mục tiêu hiệu năng là tỷ lệ nhận diện cỏ dại từ 95% trở lên, tỷ lệ loại bỏ cỏ dại thành công từ 90% trở lên và hiệu quả làm việc phối hợp tăng từ 45% trở lên.
 

Trong mô phỏng phòng trừ theo mục tiêu, lượng thuốc trên mỗi ha giảm từ 200ℓ xuống 120ℓ   

Nhà nghiên cứu cấp cao Jung Hee-jong của GINT, người phụ trách tổng thể dự án, cho rằng nguyên nhân cơ giới hóa làm cỏ ruộng màu chậm là do cấu trúc ruộng màu trong nước. Ruộng màu ở Hàn Quốc được canh tác bằng cách tạo luống và rãnh, nhưng quy cách khác nhau theo từng vùng và từng loại cây trồng, nên hiện vẫn chưa có thiết bị dùng chung có thể áp dụng rộng rãi. Ông Jung nói: “Hiện nay, thứ có thể gọi là cơ giới hóa trong nông nghiệp ruộng màu chỉ ở mức gắn nông cụ vào máy quản lý cưỡi lái để sử dụng”, đồng thời cho biết “thiết bị quá lớn nên trong quá trình chạy thẳng rồi quay đầu ở cuối ruộng, cây trồng thường bị hư hại; với các nông hộ vừa và nhỏ thì bản thân việc áp dụng cơ giới hóa cũng khó khăn”.

Giải pháp mà GINT hình dung là “phòng trừ theo mục tiêu”, tức chỉ chọn cỏ dại để phun thuốc. Hiện nay, ngay cả khi phòng trừ bằng máy, vẫn phải phun thuốc lên toàn bộ ruộng. Muốn chỉ chọn cỏ dại để phun thì không còn cách nào khác ngoài việc con người làm thủ công. Giải thích của công ty là nếu robot nhận dạng cỏ dại và chỉ phun đúng liều lượng vào vị trí tương ứng, có thể giảm mạnh lượng thuốc sử dụng đồng thời tự động hóa công việc. Trong mô phỏng của GINT, với giả định một số điều kiện nhất định như diện tích phát sinh cỏ dại, lượng thuốc khoảng 200ℓ/ha khi phòng trừ theo tập quán giảm xuống mức khoảng 120ℓ. GINT có kế hoạch xác nhận và bổ sung con số này thông qua kiểm chứng nguyên mẫu.

Robot sử dụng hệ truyền động điện. Mục tiêu phát triển công nghệ là hoạt động hơn 6 giờ với một lần sạc và xử lý khoảng 2ha. GINT giải thích rằng nếu thay pin, về mặt khái niệm cũng có thể vận hành 24 giờ. 
 

Thay vì một robot cỡ lớn, dùng nhiều robot cỡ nhỏ…hợp tác chính là phân công

Đặc điểm của dự án lần này là cấu trúc trong đó nhiều robot cỡ nhỏ cùng làm việc, chứ không phải một robot cỡ lớn. Ông Jung nói: “Khác với châu Âu hay Mỹ, ở Hàn Quốc các nông hộ vừa và nhỏ phân bố đa dạng nên cần thiết bị được thu nhỏ”, đồng thời cho biết “để vẫn có thể sử dụng trên đất nông nghiệp rộng, hai robot trở lên sẽ chia sẻ thông tin công việc và lộ trình để phân chia công việc; có thể hiểu hợp tác chính là phân công”.

Cấu trúc này không chỉ dừng ở làm cỏ. GINT đặt mục tiêu dài hạn là kết nối toàn bộ quy trình nông nghiệp ruộng màu, từ tạo luống, gieo hạt, làm cỏ, phòng trừ đến quản lý, thành một hệ thống. Để làm điều này, công ty đang giám sát toàn bộ các thiết bị đang bán thông qua máy chủ dịch vụ riêng. Dựa trên công nghệ này, công ty cũng có kế hoạch thương mại hóa hệ thống điều hành kiểm soát nhiều robot được đưa vào cùng một không gian làm việc.

Trước câu hỏi liệu có thể dùng nguyên xi sản phẩm nước ngoài trên ruộng màu trong nước hay không, ông Jung trả lời: “Bản thân quy cách hoàn toàn không phù hợp”. Ở châu Âu và các khu vực khác, người ta canh tác trên đất bằng không có luống và rãnh, nhưng Hàn Quốc tạo luống và trồng dày, nên ngay từ phương pháp canh tác đã khác. Ông giải thích rằng nếu muốn dùng robot nước ngoài thì phải phát triển một phương pháp canh tác riêng phù hợp với chúng. GINT đặt mục tiêu ứng phó với các quy cách đa dạng của ruộng màu trong nước bằng công nghệ điều chỉnh chủ động vệt bánh xe (khoảng cách giữa bánh trái và bánh phải) và gầm xe, đồng thời đưa giá xuống mức 30~35% so với các sản phẩm tiên tiến của nước ngoài.
 

Đậu tương ở giai đoạn lá mầm được phân biệt với cỏ dại bằng dữ liệu khoảng cách gieo hạt và hình ảnh

Phân biệt cây trồng non và cỏ dại là bài toán cốt lõi khó khăn của robot làm cỏ. Đậu tương ở giai đoạn lá mầm rất khó phân biệt với cỏ dại nếu chỉ dựa vào hình ảnh. GINT tận dụng đặc tính gieo hạt đậu tương vốn đã được cơ giới hóa một phần. Ông Jung nói: “Nếu có dữ liệu về khoảng cách giữa các hàng trồng cây, có thể dự đoán vị trí cây trồng”, đồng thời cho biết “nếu vị trí dự đoán và thông tin hình ảnh do mô hình đã học nhận diện trùng khớp, robot sẽ phán đoán đó là cây đậu tương”. Theo giải thích của ông Jung, sau khi lá thật bắt đầu mọc, có thể tách biệt hoàn toàn đậu tương và cỏ dại chỉ bằng hình ảnh. 

10% bị bỏ sót trong một lần phòng trừ sẽ được bù bằng phòng trừ lặp lại. Vì làm cỏ không phải là công việc kết thúc chỉ sau một lần, nên nếu phòng trừ 2~3 lần thì về thực chất có thể đạt hiệu quả gần 100%. Ở các rãnh chỉ có cỏ dại mọc um tùm mà không có cây trồng, hệ thống ứng phó bằng phương thức kết hợp dùng cả làm cỏ cơ học. Thuốc sử dụng là các loại thuốc diệt cỏ hiện có hoặc vật tư nông nghiệp hữu cơ mà nông hộ vẫn dùng.

Hiện nay dự án đang ở giai đoạn thu thập dữ liệu. Tại ruộng thử nghiệm của Viện Công nghệ Nông nghiệp tỉnh tự trị đặc biệt Jeonbuk, dữ liệu được thu thập với đậu tương trồng trên ruộng lúa và đậu xanh; tại Viện Công nghệ Nông nghiệp thành phố đặc biệt hợp nhất Jeonnam-Gwangju, Đại học Quốc gia Jeonbuk và Đại học Quốc gia Suncheon lần lượt phối hợp thu thập dữ liệu hình ảnh cây trồng·cỏ dại đối với cây trồng đặc sản địa phương. “Phương tiện di chuyển gắn camera để thu thập dữ liệu”, mô phỏng nguyên trạng môi trường mà robot làm cỏ nhận diện cây trồng, chạy quanh ruộng và ghi lại hình ảnh cây trồng phát triển cũng như cỏ dại lan rộng theo từng thời kỳ. Từ các hình ảnh này, liên danh của Cục Phát triển Nông thôn sẽ huấn luyện AI và sử dụng cho điều khiển vòi phun. Nguyên mẫu đầu tiên dự kiến hoàn thành trước tháng 6/2027 và đưa vào ruộng thực tế.
 

Kết hợp cho thuê qua cơ sở cho thuê và bán cho cá nhân…tiêu chuẩn và tiêu chí kiểm định robot làm cỏ không người lái vẫn là bài toán cần giải

Phương thức phổ cập đang được để ngỏ theo nhiều hướng. Ông Jung cho rằng tại các cơ sở cho thuê máy nông nghiệp, vì việc cho thuê diễn ra với số đông không xác định, có thể phổ cập dưới dạng chỉ có chức năng làm cỏ mà không cần cập nhật dữ liệu. Ngược lại, ông dự đoán các mẫu thu thập dữ liệu theo thời gian thực để học, cập nhật và nâng cao hiệu năng sẽ tập trung vào bán cho cá nhân. Ông nói: “Vì cấu trúc là thay đổi gắn bộ phận phòng trừ hoặc các nông cụ khác vào nền tảng di chuyển, nên sau khi mua nền tảng ban đầu, về sau chỉ cần mua nông cụ”, đồng thời cho biết “gánh nặng mua sắm của người tiêu dùng sẽ giảm, và nếu có thêm hỗ trợ chính sách thì tính thị trường sẽ không có vấn đề lớn”.

GINT không chỉ xem robot này là thiết bị làm cỏ dùng trong nông nghiệp. Công ty đang tiếp cận thị trường như một “robot dịch vụ ngoài trời”, mở rộng công dụng sang các không gian ngoài trời của những ngành khác như sân golf hoặc mảng xanh công viên cần phòng trừ.

Tiêu chuẩn an toàn và tiêu chuẩn hóa là những nhiệm vụ cần giải quyết trong thời gian tới. Đối với robot làm cỏ không người lái, hiện vẫn chưa có tiêu chuẩn riêng trong nước hay tiêu chí kiểm định. GINT có kế hoạch hoàn tất trình diễn robot đơn lẻ đến năm 2027, sau đó đề xuất tiêu chuẩn vào khoảng năm 2028, khi dữ liệu trình diễn hợp tác đa robot được tích lũy trong dự án giai đoạn 2. Theo ông Jung, theo luật hiện hành vẫn chưa có căn cứ để máy nông nghiệp tự hành không người lái chạy trên đường công cộng. Do đó, bên ngoài đất nông nghiệp, chức năng tự hành sẽ bị hạn chế; trên đường nội đồng, robot chạy với tốc độ thấp và một mô hình AI nhận diện rồi tránh người, xe cộ, máy kéo, kênh mương… đang được phát triển trong một dự án riêng. Công nghệ này cũng sẽ được áp dụng cho robot làm cỏ ở giai đoạn thương mại hóa.

Về diện mạo nông thôn vào năm 2029 khi dự án kết thúc, ông Jung nói: “Chúng tôi đang hình dung cảnh người nông dân điều khiển thiết bị từ trong phòng, còn các robot đã được tự động hóa thì di chuyển trên ruộng thực tế”.