[Chuyên mục Lee Chung-ho] Kiến trúc dữ liệu toàn chu kỳ cho nông nghiệp thông minh: chuẩn hóa phải đi trước

[Chuyên mục Lee Chung-ho] Giáo sư Lee Chung-ho, Khoa Kỹ thuật Công nghiệp, Đại học Jeonju

WAGRI, nền tảng dữ liệu nông nghiệp Nhật Bản của NARO(Tổ chức Nghiên cứu Nông nghiệp·Thực phẩm Quốc gia) Nhật Bản, đang được vận hành với mục tiêu để các nhà sản xuất máy nông nghiệp hoặc các doanh nghiệp công nghệ ICT như AI trở thành người sử dụng dữ liệu thông qua dữ liệu cung cấp ra bên ngoài, từ đó phát triển các công nghệ và dịch vụ mới liên quan đến nông nghiệp. Nền tảng này đã bảo đảm dữ liệu của khu vực công và tư như khí tượng, đất đai, đất nông nghiệp, dự báo sinh trưởng, đồng thời xây dựng một nền tảng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu và hoạt động kinh doanh thông qua chuẩn hóa dữ liệu dưới dạng API . Dữ liệu được phân biệt giữa dữ liệu công và dữ liệu không công khai do nông dân sở hữu, nhằm theo đuổi chuẩn hóa có áp dụng công nghệ bảo mật. Để ứng phó trước với khí hậu bất thường và sâu bệnh, nền tảng này đang thực hiện kiểm chứng tại hiện trường thông qua thu thập và phân tích dữ liệu, WAGRI và hiện thực hóa canh tác tùy chỉnh cung cấp cho nông dân sau khi thu thập·xử lý dữ liệu về sinh trưởng, môi trường, thống kê nông nghiệp thông qua nền tảng này. 

Mỹ·châu Âu cũng cạnh tranh về chuẩn hóa dữ liệu…nâng cao độ chính xác thống kê bằng vệ tinh·AI

Xu hướng này cũng có thể dễ dàng bắt gặp trong nông nghiệp của Mỹ·châu Âu, và Bộ Nông nghiệp Mỹ(USDA) đang thúc đẩy dự án thí điểm cải thiện thống kê nông nghiệp sử dụng hình ảnh vệ tinh, hợp tác với Cơ quan Hàng không Vũ trụ(NASA) nhằm nâng cao độ chính xác của thống kê. USDA thông qua Cơ quan Thống kê Nông nghiệp Quốc gia(NASS), để nâng cao giá trị gia tăng của dữ liệu cung cấp, đang tập trung vào công nghiệp hóa thông qua quản lý tích hợp, vượt lên trên mức chỉ sở hữu dữ liệu. Nông nghiệp hệ thống, sử dụng các công nghệ tiên tiến như hình ảnh vệ tinh, AI, cảm biến đất và môi trường để nâng cao năng suất và độ chính xác thống kê, đang được đưa vào dưới tên gọi agtech. Không gian dữ liệu nông nghiệp châu Âu(CEADS) đang xây dựng một hệ sinh thái tiêu chuẩn hóa, trong đó nông dân, doanh nghiệp máy nông nghiệp, và cơ quan công có thể chia sẻ dữ liệu sản xuất và môi trường một cách đáng tin cậy, nhưng ở tất cả các quốc gia, gánh nặng chi phí đầu tư ban đầu, thiếu hạ tầng số, và việc chuẩn hóa dữ liệu chưa đầy đủ đang được chỉ ra là những vấn đề thực tế.

Trong nước, Cục Phát triển Nông thôn hiện đã xây dựng hệ thống Dịch vụ Thông tin Khoa học và Công nghệ Nông nghiệp(ASTIS) để hiện thực hóa ‘Chính phủ nền tảng số’, nhưng để máy nông nghiệp thông minh và hệ thống quản lý dữ liệu toàn chu kỳ nông nghiệp đạt được kết quả thực chất, vẫn còn rất nhiều bài toán cần giải quyết.

 Cốt lõi của nông nghiệp dữ liệu là kiến trúc phân tầng dựa trên MAS 

Nông nghiệp thông minh dựa trên dữ liệu bao gồm mạng lưới thông minh và quản lý dữ liệu, đồng thời cần có chức năng ra quyết định khả thi dựa trên dữ liệu và tạo ra kết quả bằng cách tạo giá trị có ý nghĩa từ dữ liệu đã thu thập. Để làm được điều này, cần xây dựng một kiến trúc trong đó, thông qua hệ thống đa tác tử(MAS), nhiều tác tử trí tuệ nhân tạo độc lập đảm nhận vai trò riêng, giao tiếp và hợp tác để giải quyết mục tiêu chung. Trong ngành nông nghiệp, nông dân vừa là nhà sản xuất nông sản vừa là người tiêu dùng công nghệ nông nghiệp. Tuy nhiên, bản thân ngành nông nghiệp có cơ cấu công nghiệp manh mún, không có doanh nghiệp lớn. Để kết hợp công nghệ ICT trong nông nghiệp dữ liệu, thông qua thiết kế hệ thống đa tác tử, việc phân tầng có cấu trúc các dữ liệu nông nghiệp đa dạng, thu thập dữ liệu chất lượng cao để phát triển AI tác tử hợp tác, sự tham gia phát triển tích cực của các doanh nghiệp ICT sử dụng thông tin API cùng với sự trưởng thành của công nghệ và doanh nghiệp sẽ quyết định thành quả của nông nghiệp dữ liệu, nhưng trên thực tế, phần lớn doanh nghiệp đều có quy mô nhỏ nên đang gặp khó khăn trong tăng trưởng bền vững và bảo đảm nhân lực chất lượng cao.

Thông qua việc định nghĩa và phân loại hệ thống MAS phục vụ ra quyết định tự chủ trong lĩnh vực nông nghiệp dữ liệu, mục tiêu thu thập dữ liệu chuẩn hóa ở doanh nghiệp, nông dân, chính phủ, các viện nghiên cứu và trường đại học, phát triển công nghệ liên quan đến nông nghiệp dữ liệu thông qua API và mở rộng kiểm chứng tại hiện trường không nên chỉ giới hạn trong hệ thống công nghệ, mà phải thu hút công nghệ và vốn của các ngành liên quan thông qua AX ngoài năng suất nông nghiệp, bằng cách đào tạo nhân lực tại đại học và kiểm chứng, thương mại hóa các hệ thống được phát triển dựa trên thông tin đã thu thập(máy nông nghiệp, AI phần mềm ra quyết định tự chủ dựa trên nền tảng, v.v.) . 

Tỷ lệ thu thập dữ liệu của các chủ thể kinh doanh nông nghiệp thông minh 36.7%…thiếu sót ngay từ điểm xuất phát

Trên thực tế, dù chính phủ đang quảng bá AX nông nghiệp như một nhiệm vụ quốc gia, nhưng việc bảo đảm dữ liệu, điểm khởi đầu của nông nghiệp thông minh, vẫn còn chưa đầy đủ; mức độ chấp nhận của nông hộ, theo ‘Báo cáo khảo sát thực trạng và phân tích thành quả nông nghiệp thông minh năm 2024’ do Cơ quan Xúc tiến Công nghệ Nông nghiệp Hàn Quốc công bố, cho thấy trong số các chủ thể kinh doanh nông nghiệp thông minh(2564 đơn vị) , tỷ lệ trả lời rằng có thu thập dữ liệu chỉ đạt 36.7%, phản ánh nhận thức thực tế về nông nghiệp dữ liệu còn thấp đến mức việc thu thập và sử dụng dữ liệu chất lượng cao đang gặp khó khăn. Hiện trong nước, nền tảng dữ liệu của Cục Phát triển Nông thôn đang được vận hành, cung cấp dịch vụ giám sát môi trường cây trồng và API mở, đồng thời Smart Farm Korea đang mở các bộ dữ liệu đa dạng của các nông hộ trồng trọt.

 ERP·MES cần chuẩn bị trước kiến trúc tiêu chuẩn như SOP và quy trình vận hành chuẩn

Cần chú ý rằng nền tảng dữ liệu WAGRI của Nhật Bản đã đề cập ở trên đã đưa vào hệ thống dựa trên quy trình vận hành chuẩn(SOP) , tương ứng với bộ hướng dẫn mà nông hộ có thể tự sử dụng, qua đó nông hộ trình bày các kết quả như sản lượng thu hoạch và hiệu quả công việc. Việc cung cấp cơ hội so sánh kết quả giữa nông nghiệp lấy dữ liệu làm trung tâm thông qua kiểm chứng và nông nghiệp theo tập quán của nông hộ có thể được xem là khởi đầu của nông nghiệp dữ liệu. Hiện Hàn Quốc đang thúc đẩy mở rộng nông nghiệp dữ liệu về mặt hình thức, bao gồm vệ tinh nông nghiệp của Cục Phát triển Nông thôn, nhưng có vẻ cần suy nghĩ về kiến trúc cấu thành dữ liệu cần thiết cho nền tảng dữ liệu nông nghiệp toàn chu kỳ, bao gồm MAS phục vụ ra quyết định. Nhà máy thông minh trong ngành chế tạo được thiết kế dựa trên ERP, hệ thống quản lý tích hợp của thế giới thực, và MES, hệ thống thực thi sản xuất dựa trên Internet vạn vật; dữ liệu được thu thập tại đây được lưu trữ trong hệ thống vật lý ảo(CPS) và bản sao số đang được xây dựng.
Hệ thống dữ liệu nông nghiệp cũng được vận hành theo một kiến trúc có môi trường tương tự, và việc cấu thành ERP cùng xây dựng MES phù hợp với môi trường nông nghiệp có thể được vận hành thông qua nâng cấp và chuẩn hóa trang trại thông minh. Đồng thời, cần chuẩn hóa dữ liệu và thiết kế kiến trúc của hệ thống nông nghiệp toàn chu kỳ nhằm chuẩn bị cấu hình tiêu chuẩn của hệ thống AI đa tác tử hợp tác cho việc ra quyết định tự chủ trong nhiều công việc nông nghiệp và quản lý canh tác khác nhau, cũng như quy trình vận hành chuẩn(SOP) phù hợp với cấu hình đó. Cần có mô hình hội tụ giữa nhiều ngành công nghiệp, và do nông hộ khó trực tiếp thu thập·phân tích dữ liệu, cần đào tạo chuyên gia trực quan hóa và phân tích dữ liệu cũng như sự xuất hiện của các doanh nghiệp liên quan, đồng thời cần hỗ trợ chính sách nhằm cung cấp giải pháp cần thiết cho cải thiện năng suất và môi trường của nông hộ, cũng như tạo lập hệ sinh thái thu hút các doanh nghiệp liên quan đến ICT tham gia. Thông qua đó, cần liên tục mở rộng các kết quả kiểm chứng về năng suất và ứng phó khí hậu dựa trên việc chuẩn hóa dữ liệu để bảo đảm tính hữu dụng của nông nghiệp thông minh và hệ thống đa tác tử(MAS) được xây dựng bằng cách sử dụng dữ liệu đó; đồng thời ưu tiên bồi dưỡng doanh nghiệp có thể ứng dụng công nghiệp dữ liệu đã xây dựng và đào tạo nhân lực.

Trong trường hợp nông hộ, nếu xét đến vấn đề thực tế rằng họ vừa là nhà sản xuất nông sản vừa là người tiêu dùng công nghệ nông nghiệp, khó đạt được kinh tế theo quy mô, thì để các doanh nghiệp xây dựng hệ thống sản xuất và nền tảng sử dụng dữ liệu nông nghiệp xuất hiện, các chính sách hỗ trợ của chính phủ cần thoát khỏi trọng tâm đơn thuần là hỗ trợ nghiên cứu và phát triển. Nền tảng dữ liệu toàn chu kỳ cần thiết cho các ngành thiết bị như dữ liệu sinh trưởng cây trồng và môi trường có thể sử dụng nền tảng dữ liệu nông nghiệp thông minh, máy nông nghiệp thông minh, trước hết cần xây dựng kiến trúc tiêu chuẩn và phương án sử dụng dưới tên gọi ‘Tiêu chuẩn trang trại thông minh kiểu Hàn Quốc thế hệ 4 ’(tên tạm) . Ngoài ra, để tạo ra công nghệ bảo mật dữ liệu và giá trị gia tăng, có vẻ cũng cần nỗ lực của từng lĩnh vực và thay đổi nhận thức xã hội trên phương diện phát triển công nghiệp. 

[Nguồn] 
1. Seok Jun-ho, 2024, “Xu hướng trong lĩnh vực nông nghiệp liên quan đến AI và hàm ý chính sách”, Nông nghiệp Thế giới, số mùa thu năm 2024
2. Shin Dong-cheol, 2019, “Hiện trạng sử dụng dữ liệu lớn nông nghiệp của Nhật Bản”, Nông nghiệp Thế giới, số tháng 7 năm 2019
3. No Si-young và cộng sự, 2020, “ Nghiên cứu phương án xây dựng nền tảng dữ liệu lớn nông nghiệp nhằm thúc đẩy nông nghiệp thông minh”, Hiệp hội Công nghệ Thông tin và Tri thức Hàn Quốc Vol.15. No.5, pp 915-923
4. Nền tảng dữ liệu lớn trang trại thông minh https://www.n-farm.kr/home/
5. Nền tảng dữ liệu công nghệ nông nghiệp(Cục Phát triển Nông thôn) https://adp.rda.go.kr/portal/pub/main.do
6. AI hỗ trợ trồng cây(thành quả nông nghiệp thông minh dựa trên dữ liệu), Báo Điện tử 2025.11.20. https://www.etnews.com/20251120000276
6. Amine Roukh và cộng sự, 2020, “Big Data Processing Architecture for Smart Farming”, January 2020, Procedia Computer Science, 177:78-85. https://www.researchgate.net/figure/WALLeSMART-system-components_fig1_346870440