Một bên là những chiếc drone mang thuốc diệt cỏ bay trên cánh đồng, một bên là robot dùng AI nhận diện rồi chiếu laser vào từng cây cỏ. Khoảng cách từ đó cho thấy nông nghiệp đang đứng trước một cuộc chuyển đổi: thay vì xử lý cả cánh đồng, công nghệ đang hướng tới nhận diện và xử lý chính xác từng đối tượng.
Robot ECOSTRIKER được đưa ra vườn thử nghiệm khả năng di chuyển trong điều kiện thực tế. Thiết bị sử dụng AI nhận diện cỏ dại
và laser để xử lý chính xác từng cây cỏ.
Trên mảnh ruộng 5 ha ở Thủ Thừa (Tây Ninh), vừa sạ giống và tháo cạn nước khỏi đồng, anh Ba đã phải tính chuyện dùng drone phun đợt thuốc diệt mầm cỏ đầu tiên. Chừng 5-7 ngày sau, khi cỏ bắt đầu mọc, lại tiếp tục một đợt xử lý nữa.
Đó vẫn là cách làm quen thuộc của nhiều nông dân.
“Không cậy tới thuốc thì chỉ còn cách lội đồng nhổ tay. Cỏ mọc bạt ngàn như vậy, sức người nào nhổ cho nổi”, anh Ba nói.
Theo báo cáo thị trường của Mordor Intelligence, quy mô thị trường thuốc diệt cỏ Việt Nam được dự báo tăng từ 128,16 triệu USD năm 2025 lên 134,28 triệu USD năm 2026 và đạt 169,55 triệu USD vào năm 2031.
Tìm chính xác từng cây cỏ
Sự xuất hiện của drone đã thay đổi đáng kể cách nông dân phun thuốc.
Nhiều hợp tác xã sử dụng drone theo mô hình dịch vụ, giải quyết bài toán thiếu lao động và giúp việc phun thuốc thuận tiện hơn trên diện tích lớn.
“Đất ruộng lầy lún nên dùng drone thuận tiện hơn. Quan trọng là kiểm soát tốt liều lượng thuốc phun”, anh Ba, người vận hành drone phun thuốc, chia sẻ.
Nhưng drone dù hiện đại vẫn chủ yếu mang một phương thức quen thuộc lên không trung: đưa thuốc xuống đồng ruộng.
Một hướng tiếp cận khác đang được những nhóm nghiên cứu trẻ thử nghiệm: thay vì phun thuốc trên diện rộng, máy móc tự tìm chính xác cây cỏ cần tiêu diệt.
Nhóm sinh viên Khoa Cơ khí, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng đã thử nghiệm robot diệt cỏ mang tên ECOSTRIKER tại một số vườn rau xà lách, rau cải ở Đà Nẵng.
15 Dataset (Một phần)_edited
Robot được trang bị camera và công nghệ AI để phân biệt cây trồng với cỏ dại. Khi xác định đúng đối tượng, hệ thống điều khiển tia laser tác động vào cây cỏ.
Nói một cách dễ hiểu, thay vì xử lý cả khu vực vì một số cây cỏ, robot phải trả lời được ba câu hỏi: Đâu là cây trồng? Đâu là cỏ dại? Và chính xác phải xử lý ở vị trí nào?
TS Bùi Văn Hùng, Trưởng bộ môn Cơ khí ô tô, Khoa Cơ khí, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật - Đại học Đà Nẵng, giảng viên hướng dẫn dự án, cho rằng điều đáng chú ý của ECOSTRIKER không nằm ở AI hay tia laser, bởi bản thân những công nghệ này không mới.
Điểm quan trọng là cách kết hợp chúng để giải quyết một bài toán cụ thể của sản xuất nông nghiệp.
TS Bùi Văn Hùng cùng các sinh viên trao đổi, kiểm tra robot ECOSTRIKER trong quá trình hoàn thiện thiết bị.
Đó cũng là nguyên lý của nông nghiệp chính xác: thay vì xử lý trên diện rộng, hệ thống nhận diện đúng đối tượng và tác động đúng vị trí cần thiết.
Robot ra ruộng mới là bài kiểm tra thật sự
Nhận diện cỏ trong phòng thí nghiệm là một chuyện. Đưa robot xuống ruộng lại là câu chuyện khác.
Trong phòng thí nghiệm, ánh sáng, khoảng cách camera, mặt đất và môi trường vận hành tương đối ổn định.
Ngoài đồng ruộng, thời tiết thay đổi, cây cối che khuất lẫn nhau, địa hình gồ ghề khiến robot rung lắc; bùn đất và nước mưa có thể bám lên camera, cảm biến. Tất cả đều có khả năng ảnh hưởng đến việc nhận diện của AI và độ chính xác của tia laser.
Nhóm nghiên cứu thu thập hình ảnh tại vườn rau để xây dựng dữ liệu phục vụ AI nhận diện cây trồng và cỏ dại.
Trong thử nghiệm nguyên mẫu tại phòng thí nghiệm, ECOSTRIKER đạt hiệu suất nhận diện và tiêu diệt cỏ khoảng 83,3%. Con số này cho thấy tiềm năng của công nghệ, nhưng đồng thời cũng đặt ra yêu cầu phải tiếp tục nâng độ chính xác trước khi thiết bị có thể hoạt động ổn định trong môi trường sản xuất.
Vì vậy, nhóm nghiên cứu đã đưa ECOSTRIKER tới một số vườn rau để thử nghiệm với nhiều loại cỏ dại khác nhau.
Theo TS Hùng, đây mới chỉ là bước khởi đầu. Muốn tiến tới ứng dụng rộng rãi, robot phải tiếp tục được thử nghiệm trong nhiều khung giờ, điều kiện thời tiết, loại đất và cây trồng khác nhau.
Dữ liệu thu được từ đồng ruộng lại được sử dụng để huấn luyện AI, giúp hệ thống nhận diện tốt hơn.
Một phần bộ dữ liệu hình ảnh được sử dụng để huấn luyện AI phân biệt cây trồng và cỏ dại.
Đó cũng là một vòng tuần hoàn khá đặc trưng của chuyển đổi số trong nông nghiệp: đồng ruộng tạo dữ liệu – dữ liệu cải thiện thuật toán – thuật toán được đưa trở lại máy móc – máy móc lại quay về đồng ruộng.
Nông dân có mua nổi?
Từ một nguyên mẫu nghiên cứu đến một chiếc máy có thể làm việc hàng ngày trên ruộng là khoảng cách không nhỏ.
Theo TS Hùng, hai bài toán lớn cần giải quyết nếu muốn ECOSTRIKER tiến tới thương mại hóa là độ tin cậy của công nghệ và chi phí.
Robot phải hoạt động ổn định giữa bụi, bùn, nước và ánh sáng thay đổi. AI phải nhận diện được nhiều loại cây trồng và cỏ dại hơn. Hệ thống camera, cảm biến và laser phải duy trì độ chính xác trong điều kiện sản xuất thực tế.
Riêng laser còn đặt ra yêu cầu nghiêm ngặt về an toàn.
“Laser là công nghệ cần được kiểm soát rất chặt chẽ về mặt an toàn, không thể chỉ quan tâm đến hiệu quả diệt cỏ”, TS Hùng nhấn mạnh.
ECOSTRIKER – robot sử dụng AI để nhận diện cỏ dại và laser để tác động vào đối tượng cần xử lý.
Cụm laser được bố trí phía dưới robot, có nhiệm vụ tác động vào vị trí cỏ dại sau khi hệ thống AI nhận diện.
Nhưng ngay cả khi bài toán kỹ thuật được giải quyết, vẫn còn câu hỏi rất thực tế: một nông dân có cần và có đủ khả năng mua một robot như vậy?
Nguyên mẫu ECOSTRIKER được nhóm sinh viên chế tạo với chi phí khoảng 7-8 triệu đồng. Theo thông tin từ nhóm nghiên cứu, nguyên mẫu hiện được định giá khoảng 15 triệu đồng. Tuy nhiên, ngay cả mức giá này cũng là một bài toán nếu hướng tới các hộ sản xuất nhỏ lẻ.
Theo TS Hùng, việc đưa một hệ thống công nghệ cao tới từng hộ sản xuất không dễ. Robot có thể phù hợp hơn với hợp tác xã, trang trại hoặc vùng sản xuất tập trung, nơi một thiết bị có thể phục vụ diện tích lớn.
“Robot như một dịch vụ”
Mô hình này tương tự dịch vụ drone nông nghiệp hiện nay: nông dân không phải bỏ tiền mua máy mà thuê dịch vụ khi cần xử lý cỏ. Chi phí đầu tư thiết bị được phân bổ trên nhiều hộ và diện tích sản xuất.
Đây có thể là một hướng thực tế hơn trong điều kiện sản xuất nông nghiệp Việt Nam còn nhỏ lẻ và phân tán.
Những robot sinh viên có thể đi được bao xa?
ECOSTRIKER không phải thử nghiệm duy nhất.
Năm 2021, một nhóm nghiên cứu thuộc Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng đã phát triển robot nhổ cỏ tự động, dựa trên phân tích ảnh sử dụng mô hình học sâu. Camera và AI được sử dụng để phân biệt cây trồng với cỏ dại, xác định vị trí để robot tác động vào đối tượng cần xử lý.
Những sản phẩm ấy không có nghĩa robot sắp thay thế thuốc diệt cỏ trên đồng ruộng Việt Nam.
Nhưng theo TS Hùng, giá trị của các dự án không chỉ nằm ở chiếc máy được tạo ra. Quá trình đưa robot từ phòng thí nghiệm xuống ruộng giúp hình thành một “hệ sinh thái thử nghiệm”, tạo dữ liệu, công nghệ và nguồn nhân lực cho lĩnh vực AgTech trong tương lai.
Các thành viên gia công khung robot ECOSTRIKER. Nguyên mẫu được nhóm nghiên cứu tự thiết kế, chế tạo và hoàn thiện.
“Nếu làm tốt, những dự án sinh viên hôm nay không chỉ tạo ra các giải pháp mới cho ngành nông nghiệp mà còn có thể trở thành nguồn ý tưởng, công nghệ và nhân lực cho các doanh nghiệp AgTech trong tương lai”, TS Hùng nhận định.
Khi cánh đồng biết “nhìn” cây cỏ
Trên thế giới, ý tưởng dùng máy móc tìm từng cây cỏ để xử lý đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm.
Hệ thống LaserWeeder của Carbon Robotics (Mỹ) sử dụng camera kết hợp AI để nhận diện cỏ dại rồi dùng laser xử lý từng cây. Tại châu Âu, FarmDroid có khả năng tự động gieo hạt, định vị và làm cỏ với công nghệ GPS có độ chính xác cao.
Theo TS Hùng, lợi ích của những công nghệ này không chỉ là khả năng giảm sử dụng hóa chất, mà còn tiết kiệm lao động trong bối cảnh nhân lực nông nghiệp ngày càng khan hiếm. Tuy nhiên, hiệu quả kinh tế còn phụ thuộc loại cây trồng, quy mô sản xuất, chi phí thiết bị và điều kiện canh tác.
Về lâu dài, một cánh đồng thông minh có thể không phụ thuộc vào một công nghệ duy nhất. AI, robot, drone, cảm biến, hệ thống định vị và dữ liệu sẽ phối hợp với nhau.
Khi đó, máy móc không đơn thuần thay con người phun thuốc hay nhổ cỏ. Cánh đồng có thể tự thu thập dữ liệu, nhận diện vấn đề và hỗ trợ lựa chọn cách xử lý; còn người nông dân chuyển dần từ lao động trực tiếp sang giám sát và quản lý hệ thống.
Khoảng cách từ chiếc drone đang phun thuốc trên ruộng của anh Ba, đến một robot có thể nhận diện từng cây cỏ vẫn còn khá xa.
Nhưng chính khoảng cách ấy cho thấy một hướng đi đáng chú ý của nông nghiệp: từ xử lý cả cánh đồng đến đúng cây cần xử lý; từ dựa nhiều vào hóa chất và sức người đến dựa nhiều hơn vào dữ liệu và độ chính xác.