Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có tiềm năng trở thành một lực lượng biến đổi trong ngành thủy sản. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là: liệu các ứng dụng hiện tại của AI có đáp ứng đúng kỳ vọng hay không, và liệu AI có thể áp dụng được trên tất cả các loài, khu vực địa lý và quy mô sản xuất?
Ngành thủy sản, đặc biệt là ngành nuôi cá hồi, đang trải qua một cuộc cách mạng công nghệ chưa từng có. Các công cụ AI dựa trên các thiết bị đếm và kiểm tra cá, robot dưới nước tự động, tia laser điều trị rận cá và nhiều loại cảm biến IoT đang ngày càng phát triển.
Những đổi mới này đại diện cho một sự chuyển mình căn bản trong cách thức nuôi trồng thủy sản, với ngày càng nhiều công ty phát triển các công nghệ và công cụ AI đặc biệt dành riêng cho ngành thủy sản.
Tuy nhiên, cùng với sự gia tăng này là thách thức phân biệt các ứng dụng AI thực sự hữu ích với những ứng dụng chỉ đơn giản là “lợi dụng” làn sóng AI, khiến khách hàng gặp khó khăn trong việc triển khai và nhận ra giá trị thực sự của những công nghệ này.
AI 101: Hiểu Biết Cơ Bản về Trí Tuệ Nhân Tạo
AI là một thuật ngữ bao quát, bao gồm nhiều công nghệ giúp máy móc mô phỏng và nâng cao trí tuệ của con người. Một số khái niệm cơ bản trong AI là rất quan trọng đối với các chuyên gia ngành thủy sản nếu họ muốn áp dụng hiệu quả các công cụ AI. Hiểu biết về những khái niệm này sẽ giúp các doanh nghiệp đánh giá giá trị mà AI có thể mang lại cho các hoạt động của họ, đặc biệt là trong việc nuôi các loài thủy sản có giá trị cao.
Một số khái niệm quan trọng trong AI liên quan đến thủy sản bao gồm học máy (machine learning), mạng nơ-ron nhân tạo và học sâu (deep learning), mỗi loại mang lại những ưu điểm khác nhau tùy thuộc vào dữ liệu và mục tiêu. Ví dụ, học máy có thể giúp tối ưu hóa lịch trình cho cá ăn và dự đoán khối lượng sinh khối, trong khi học sâu rất hiệu quả trong việc nhận diện hình ảnh phục vụ cho việc giám sát sức khỏe và phát hiện bệnh.
AI và vai trò trong cuộc cách mạng ngành thủy sản
Các công cụ AI đang nhanh chóng trở thành một phần không thể thiếu trong sự tiến bộ của ngành thủy sản, giúp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu cho các chiến lược quản lý hiệu quả hơn. Những công nghệ này đã trở nên phổ biến trong việc nuôi trồng các loài thủy sản có giá trị cao, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa thức ăn, ước tính khối lượng sinh khối và phân tích hành vi cá.
Các hệ thống AI như của Skretting, AKVA Group và Innovasea theo dõi hành vi cá theo thời gian thực để phân phối chính xác lượng thức ăn cần thiết, giảm thiểu đáng kể lượng thức ăn thừa và cải thiện tỷ lệ tăng trưởng. Những hệ thống này điều chỉnh lịch trình cho cá ăn dựa trên dữ liệu về sự phát triển của cá và các yếu tố môi trường, với mục tiêu nâng cao tỷ lệ chuyển hóa thức ăn, tiết kiệm chi phí và giảm thiểu tác động môi trường.
Bên cạnh đó, các công ty như Tidal X, Umitron, ReelData và Optoscale sử dụng các camera AI và thuật toán để cung cấp dữ liệu theo thời gian thực về kích thước cá và dự báo sự phát triển, từ đó cải thiện hiệu quả vận hành và lập kế hoạch tài nguyên.
AI trong giám sát sức khỏe và phúc lợi
Nhiều công ty như Manolin và Aquabyte đang sử dụng dữ liệu lớn và AI để tổng hợp thông tin liên quan đến sức khỏe và phúc lợi của cá, giúp phát hiện bệnh sớm và phản ứng kịp thời với các đợt bùng phát bệnh. Ví dụ, Qysea kết hợp các thuật toán AI vào các drone dưới nước để giám sát chất lượng nước và cá, sửa chữa lưới, vệ sinh và loại bỏ cá chết, cải thiện hiệu quả và giảm chi phí lao động.
Ngoài các công ty tư nhân, các viện nghiên cứu và trường đại học cũng đang phát triển các giải pháp AI trong ngành thủy sản. Các dự án như sáng kiến ShrimpWiz do Viện Alfred Wegener dẫn đầu, và các ứng dụng di động AI do SoftBank và Aizip phát triển, đang mở rộng những gì AI có thể làm trong ngành (The Fish Site, 2023).
Bối cảnh ngành mới nổi
Theo cơ sở dữ liệu của Hatch Blue, tính đến tháng Hai, có 125 công ty khởi nghiệp đang phát triển các giải pháp AI cho ngành thủy sản. Phần lớn các công ty này có trụ sở tại Bắc Mỹ và Châu Âu, mặc dù sự quan tâm đến các giải pháp AI này lan rộng toàn cầu.
Tuy nhiên, khoảng 90% trong số này vẫn đang ở giai đoạn phát triển ban đầu, tập trung vào việc xác nhận sản phẩm, thử nghiệm thị trường và tiếp cận khách hàng đầu tiên (The Fish Site, 2023).
Một số sáng kiến cũng nhằm mục tiêu tối ưu hóa chuỗi cung ứng thủy sản từ nông trại đến thị trường. Aquaconnect, chẳng hạn, sử dụng AI và cảm biến viễn thám vệ tinh để kết nối nông dân và người mua thủy sản, giúp mang lại tính minh bạch và dự đoán cho chuỗi cung ứng ngành thủy sản.
Những thách thức khi áp dụng AI
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích tiềm năng, nhưng cũng có một số thách thức cần phải giải quyết để ứng dụng AI rộng rãi trong ngành thủy sản:
Chi phí triển khai cao: Chi phí đầu tư ban đầu cho công nghệ AI có thể rất cao, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Đôi khi, một cảm biến oxy đơn giản với hệ thống cảnh báo có thể hiệu quả hơn nhiều so với các thuật toán phức tạp và cảm biến IoT đang cố gắng phát hiện hành vi bất thường của cá.
Yêu cầu về chuyên môn kỹ thuật: Nhiều nông dân thiếu kiến thức kỹ thuật để triển khai và duy trì hệ thống AI một cách hiệu quả.
Chất lượng và số lượng dữ liệu: Học sâu yêu cầu lượng dữ liệu lớn và chất lượng cao để huấn luyện mô hình, điều này có thể gặp khó khăn trong môi trường nuôi thủy sản đục ngầu.
Lo ngại về bảo mật: Các hệ thống kết nối tạo ra các lỗ hổng tiềm ẩn về bảo mật dữ liệu và tính toàn vẹn của hệ thống.
Sự phân bổ không đồng đều toàn cầu: Việc áp dụng AI trong thủy sản chủ yếu tập trung ở các khu vực phát triển như Bắc Mỹ và Châu Âu, trong khi đó ở các khu vực như Châu Phi, Mỹ Latinh và các quốc đảo phát triển nhỏ vẫn còn hạn chế.
Kiểm tra thực tế các lời khẳng định về AI
Khi AI ngày càng được quan tâm, một số công ty có thể phóng đại khả năng sử dụng AI của họ hoặc tuyên bố có những giải pháp chưa phát triển hoặc không phù hợp với khả năng thực sự của công nghệ. Để đảm bảo rằng các giải pháp AI mang lại giá trị thực sự, doanh nghiệp cần phải thận trọng:
Yêu cầu các chỉ số cụ thể: Yêu cầu dữ liệu hiệu suất cụ thể so với các phương pháp truyền thống.
Hiểu rõ công nghệ: Các nhà cung cấp AI chính thức sẽ giải thích được cách thức hoạt động của hệ thống mà không sử dụng thuật ngữ mơ hồ.
Kiểm tra tham chiếu: Nói chuyện với các khách hàng hiện tại để hiểu về trải nghiệm của họ với công nghệ.
Bắt đầu từ nhỏ: Kiểm tra các giải pháp AI trong các ứng dụng hạn chế trước khi triển khai rộng rãi.
Để tối đa hóa lợi ích của AI trong ngành thủy sản, các doanh nghiệp cần chuẩn bị dữ liệu và cơ sở hạ tầng một cách kỹ lưỡng. Điều này bao gồm đảm bảo chất lượng dữ liệu và giải quyết các vấn đề về bảo mật dữ liệu.
Yếu tố HI (Trí tuệ con người) là vấn đề quyết định. Dù AI mang lại nhiều tiềm năng, nhưng chúng ta vẫn phải nhận thức được giá trị thwucj của nó
Hùng Long
