Microsoft giúp nhà nông Ấn tăng năng suất

Để tính toán giai đoạn gieo trồng, dữ liệu về lịch sử thời tiết được thu thập dài tới 30 năm, từ 1986 – 2015, đối với vùng Devanakonda ở bang Andhra Pradesh, rồi được AI phân tích.

Những công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI), Cloud Machine Leaning, hình ảnh vệ tinh và các công cụ phân tích tiên tiến, đang tạo điều kiện cho các nông gia quy mô nhỏ ở Ấn Độ tăng thu nhập nhờ đạt năng suất cây trồng cao hơn và kiểm soát giá cả tốt hơn, hãng Microsoft India cho biết.

Tại gần chục ngôi làng ở Telangana, Maharashtra và Madhya Pradesh, nông dân đang nhận được các cuộc gọi bằng giọng nói tự động báo cho họ biết cây bông của họ có đang gặp nguy cơ bị dịch bệnh tấn công hay không, dựa trên các điều kiện thời tiết và giai đoạn cây trồng.

Tại Karnataka, chính quyền bang có thể đưa ra các dự báo giá cả của một số hàng hoá chủ yếu như đậu triều (Cajanus cajan) ⁽¹⁾ trước ba tháng để lên kế hoạch Giá hỗ trợ tối thiểu (Minimum Support Price – MSP).

“Ngày gieo trồng rất là quan trọng để bảo đảm rằng nông dân có một vụ mùa bội thu. Còn nếu thất bại, hậu quả là họ bị lỗ một số chi phí đã phải gánh chịu như hạt giống, cũng như phân bón”, Suhas P. Wani, giám đốc vùng châu Á, viện Nghiên cứu cây trồng quốc tế vùng nhiệt đới bán khô hạn (ICRISAT) ⁽²⁾, viết trong một bài trên blog của Microsoft.

Cơ quan phi lợi nhuận ICRISAT tiến hành nghiên cứu phát triển ở châu Á và vùng hạ Sahara châu Phi, với đông đảo các đối tác khắp thế giới. Cộng tác với ICRISAT, Microsoft đã phát triển một ứng dụng AI-Sowing chạy bởi bộ Microsoft Cortana Intelligence Suite, gồm Machine Learning và Power BI.

“Ứng dụng gởi các dự báo và tư vấn gieo trồng cho các nông dân tham gia về thời điểm tốt nhất để gieo trồng. Sướng nhất là các nông dân không cần phải cài đặt bất kỳ bộ cảm biến nào trên các cánh đồng của họ, hoặc gánh chịu bất kỳ phí tổn vốn nào. Tất cả cái họ cần là một điện thoại chức năng có thể nhận các tin nhắn bằng văn bản”, công ty cho biết.

Để tính toán giai đoạn gieo trồng, dữ liệu về lịch sử thời tiết được thu thập dài tới 30 năm, từ 1986 – 2015, đối với vùng Devanakonda ở bang Andhra Pradesh, rồi được AI phân tích. Để xác định thời đoạn gieo trồng tối ưu, Chỉ số ẩm độ phù hợp (Moisture Adequacy Index – MAI) được tính toán. MAI là bộ đo được chuẩn hoá dùng để đánh giá mức độ phù hợp của lượng mưa và độ ẩm của đất tương thích với yêu cầu về nước cần cho vụ mùa. Dữ liệu này sau đó được thu hẹp lại để xây dựng dự báo và hướng dẫn các nông dân chọn tuần lễ gieo hạt lý tưởng.

Năm nay, ICRISAT đã tính toán các dự báo chính xác cho 4.000 nông dân khắp bang Andhra Pradesh và Karnataka về chu kỳ mùa vụ Kharif (mùa mưa). Các phân tích dự báo về nông nghiệp không chỉ giới hạn ở việc gieo trồng. Chính quyền bang Karnataka sẽ bắt đầu sử dụng dự báo giá cả các loại hàng nông sản, ngoài các dự báo gieo trồng cho các nông dân trong bang. Giá cả nông sản các loại như đậu triều mà bang Karnataka là nơi sản xuất lớn thứ hai, sẽ được dự báo trước ba tháng ở những thị trường lớn trong bang, Microsoft cho biết. Microsoft đã phát triển một mô hình dự báo giá cả nông sản đa biến, để dự báo nông sản ra thị trường trong tương lai và giá cả tương ứng. Mô hình sử dụng các dữ liệu cảm nhận từ xa từ các hình ảnh vệ tinh địa tĩnh để dự báo năng suất cây trồng qua mỗi một giai đoạn trồng trọt.

Mô hình hiện nay được sử dụng để dự báo giá đậu triều, có thể đo được, và hiệu quả về tính thời điểm và có thể khái quát hoá đối với bất kỳ vùng nào và cây trồng gì.

Khởi Thức
Theo TGTT

⁽¹⁾ Loại đậu được thuần hoá ở Ấn Độ cách đây 3.500 năm.

⁽²⁾ International Crop Research Institute for the Semi-Arid Tropics.

Ý kiến của bạn về bài viết

Không có chức năng bình luận cho bài viết này