0
Mặc dù trí tuệ nhân tạo (AI) và việc ứng dụng AI trong ngành chăn nuôi heo đã là chủ đề lặp đi lặp lại trong vài năm qua, nhưng năm nay, với sự xuất hiện của ChatGPT, tất cả chúng ta chắc chắn đã khám phá ra sức mạnh của công nghệ này và hiểu được mức độ mà AI có thể ảnh hưởng đến chúng ta, ở cấp độ tổ chức và thậm chí ở cả cấp độ cá nhân. Trong 5 năm tới, AI sẽ thay đổi quy trình của nhiều tổ chức (theo hướng tốt hơn), nó sẽ làm giảm giá trị của nhiều loại công việc và cũng sẽ tạo ra nhiều loại công việc mới. Để thích ứng và tận dụng tối đa bộ công nghệ này, chúng ta cần hiểu cách chúng hoạt động, giới hạn và ứng dụng của chúng, tất cả những điều đó chúng ta sẽ cố gắng làm rõ trong bài viết sau đây.
Máy học hoặc tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu
Khi nói về Trí tuệ Nhân tạo (AI), chúng ta đề cập đến khả năng của máy tính có thể thực hiện những việc mà con người thường làm rất tốt, chẳng hạn như nói chuyện, đọc, xử lý hình ảnh, lập luận, lập kế hoạch, hoặc cảm nhận. Để đạt được điều này, đằng sau AI chính là các lĩnh vực kiến thức bao gồm toán học, khoa học máy tính, robot, khoa học thần kinh, v.v. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu rằng cuộc cách mạng toàn diện mà chúng ta đang trải qua xoay quanh một lĩnh vực rất cụ thể của AI được gọi là Máy học (Machine Learning). Đó là khả năng tạo ra các mô hình từ thực tế dựa trên dữ liệu trong quá khứ để dự đoán tương lai. Tất cả các tiến bộ quan trọng mà chúng ta thấy trong lĩnh vực AI trong những năm gần đây, từ ChatGPT, Thị giác máy tính (Computer Vision) hay mô hình dự đoán, đều được thúc đẩy bởi cùng một xu hướng: Máy học (Machine Learning).
Khi chúng ta ngạc nhiên trước câu trả lời mà ChatGPT đưa ra, chúng ta thấy một mô hình máy học đang hoạt động, cụ thể là Học sâu (Deep learning), nằm trong nhiều kiểu máy học. Học sâu dựa trên các mạng thần kinh nhân tạo, cụ thể hơn là loại Chuyển đổi (Transformer), ngày nay được biết đến nhiều hơn với cái tên AI tạo sinh.
ChatGPT có thể thực hiện được nhờ một thuật toán, được định nghĩa là một danh sách các hướng dẫn để giải một phép tính hoặc một bài toán trừu tượng, đã được đào tạo với một cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm hàng tỷ văn bản được trích xuất từ Internet. Như chúng ta có thể thấy, dữ liệu lớn (xử lý dữ liệu khổng lồ) và máy học luôn song hành với nhau, thúc đẩy cuộc cách mạng này trong thế giới trí tuệ nhân tạo.
Tôi giải thích điều này bởi vì nhiều khi các tổ chức rất háo hức khi nói về trí tuệ nhân tạo, nhưng khi nói về dữ liệu hoặc khái niệm như số hóa, đám mây (cloud), dữ liệu lớn (big data) hoặc IoT (Internet vạn vật) lại ít hấp dẫn hơn đối với họ.
Văn hóa dữ liệu tốt trong tổ chức là điều kiện tiên quyết cho việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Bốn yếu tố chính cho phép chúng ta bồi dưỡng thế hệ mới của thuật toán AI và tận dụng tối đa chúng là:
- Số hóa (Digitalization): việc sử dụng các công cụ công nghệ thông tin (CNTT) để quản lý các quy trình của chúng ta sẽ khiến ta chuyển đổi các quy trình, vì vậy chúng sẽ để lại dấu vết kỹ thuật số.
- Đám mây (The cloud): (thuê tài nguyên điện toán trên đám mây thay vì mua vật lý) sẽ cho phép chúng ta linh hoạt hơn trong việc triển khai các tài nguyên thông tin liên lạc, lưu trữ và điện toán mới.
- Dữ liệu lớn (xử lý dữ liệu khổng lồ) sẽ cho phép chúng ta xử lý dữ liệu này cho đến thời điểm thuật toán AI bắt đầu hoạt động.
- IoT (triển khai các thiết bị đo lường và truyền phát dữ liệu) sẽ cho phép chúng ta cài đặt tất cả các cảm biến trong trang trại của mình để thu thập các dữ liệu quan trọng như nhiệt độ, độ ẩm, trọng lượng vật nuôi, tỷ lệ mắc bệnh, v.v.
Lộ trình tốt để triển khai AI trong ngành chăn nuôi heo là gì?
- Tạo dữ liệu. Chuyển đổi các quy trình (số hóa) và thêm các cảm biến mới (IoT), điều này sẽ cho phép ta truy cập dữ liệu mới để tận dụng tối đa AI. Hình 1 cho thấy một ví dụ về triển khai AI trong chuồng vỗ béo.
- Tổng hợp dữ liệu. Tổng hợp dữ liệu một cách hợp lý vào một kho lưu trữ trung tâm, sử dụng các công nghệ như đám mây (the cloud) hay dữ liệu lớn (big data) nếu cần thiết.
- Khai thác dữ liệu. Chọn một công cụ kinh doanh thông minh (business intelligence tool) và sử dụng nó để tạo ra văn hóa dữ liệu trong tổ chức, trao quyền cho những người dùng cao cấp nhất làm người dẫn đầu cho việc phân tích dữ liệu trong tổ chức. Bắt đầu tạo các cảnh báo hữu ích để quản lý chính xác các phạm vi hoạt động của tổ chức ở tất cả các cấp độ (kỹ thuật, vận hành, kinh tế, v.v.).
- Trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng AI để giải quyết các câu hỏi kinh doanh cụ thể. Bắt đầu với các trường hợp đơn giản, rất cụ thể và các câu hỏi khiêm tốn nhưng được xác định rõ ràng về dữ liệu cần thiết và mục tiêu cần đạt được. Dần dần áp dụng khung này cho nhiều trường hợp sử dụng rộng hơn cho đến khi tất cả các biến số ảnh hưởng đến chuỗi giá trị của chúng ta đều được kiểm soát.
Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại cách chúng ta quản lý và tối ưu hóa tất cả các khía cạnh của sản xuất và đang trở thành động lực cho ngành chăn nuôi thông minh hơn, bền vững hơn và năng suất hơn. Việc triển khai AI trong ngành chăn nuôi heo đòi hỏi sự đầu tư đáng kể về thời gian, nguồn lực và đào tạo. Tuy nhiên, lợi ích tiềm năng là rất lớn. Chúng ta không chỉ có thể mong đợi những cải thiện về hiệu quả và năng suất mà còn có những tiến bộ về phúc lợi động vật và tính bền vững của môi trường. Ngoài ra, việc tạo ra các công việc mới chuyên về quản lý và phân tích dữ liệu là cơ hội để hồi sinh ngành chăn nuôi với một thế hệ nhân tài mới.
Trong tương lai, điều quan trọng là ngành chăn nuôi heo không chỉ đón nhận và tiếp cận với trí tuệ nhân tạo (AI) mà còn cần phải thúc đẩy văn hóa đổi mới và học hỏi liên tục. AI không phải là mục đích cuối cùng, nhưng AI là một công cụ kết hợp cùng với trí tuệ và kinh nghiệm của con người để có thể đưa ngành chăn nuôi heo đến một tương lai thịnh vượng và bền vững.
