AI thúc đẩy nuôi trồng thủy sản bền vững

Hệ thống nuôi trồng thủy sản bền vững cần đảm bảo các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường đều được bảo vệ và tối ưu hóa. Mục tiêu là sản xuất hiệu quả, tăng thu nhập, đồng thời giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường và cộng đồng địa phương.

Ứng dụng AI trong nuôi trồng thuỷ sản bền vững

AI đóng góp đáng kể vào việc giảm thiểu tác động đến môi trường bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng, giảm lượng nước tiêu thụ và cải thiện quy trình quản lý chất thải. Hơn nữa, AI cho phép áp dụng các kỹ thuật nuôi trồng thủy sản chính xác, đảm bảo sử dụng tài nguyên tối ưu, đồng thời giảm thiểu tác động đến hệ sinh thái.

Tối ưu hóa việc cung cấp thức ăn

AI giúp tạo ra các hệ thống cho ăn tự động, sử dụng thuật toán học máy để phân tích hành vi của cá, nhiệt độ nước và nồng độ oxy. Những phân tích này giúp giảm lãng phí thức ăn và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi thức ăn bằng cách ước tính thời gian và lượng thức ăn lý tưởng, từ đó giảm thiểu tác động môi trường của hoạt động nuôi thủy sản.

Giám sát sức khỏe thuỷ sản

Hệ thống hình ảnh và thị giác máy tính tiên tiến được hỗ trợ bởi AI đang chuyển đổi công nghệ giám sát sức khỏe cá, giúp phát hiện những thay đổi nhỏ trong hành vi, hình dạng, kích thước và kiểu bơi của cá, cho phép phát hiện sớm bệnh tật hoặc căng thẳng. Từ đó, cho phép người nuôi can thiệp kịp thời, giảm nhu cầu sử dụng kháng sinh và cải thiện phúc lợi tổng thể.

Giám sát sinh khối

AI hỗ trợ giám sát sinh khối bằng cách tự động hóa quá trình đếm và xác định trọng lượng quần thể. Để ước tính sinh khối chính xác, các hệ thống AI có thể đánh giá ảnh hoặc video do camera dưới nước thu được bằng các thuật toán nhận dạng hình ảnh và học sâu. Công nghệ này cải thiện việc ra quyết định về kỹ thuật cho ăn và thời điểm thu hoạch tối ưu.

Theo dõi chất lượng môi trường nuôi trồng

Các cảm biến AI và thiết bị IoT liên tục theo dõi các yếu tố chất lượng nước quan trọng như nhiệt độ, độ pH, oxy hòa tan và nồng độ amoniac. Các mô hình học máy đánh giá dữ liệu này theo thời gian thực, cảnh báo người nuôi về các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra biện pháp khắc phục trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng.

Một số ứng dụng cụ thể trên thế giới

Tại Nhật Bản, công ty Umitron KK đã phát triển Umitron Cell - máy cho ăn thông minh ứng dụng AI. Một camera gắn ở đáy máy sẽ ghi lại hình ảnh cá bơi lội trong lồng theo thời gian thực. Người nuôi có thể theo dõi video qua ứng dụng cùng tên trên điện thoại và thực hiện các thao tác cho ăn từ xa. Điểm đột phá là AI có thể đánh giá mức độ thèm ăn của cá và tối ưu hóa lượng thức ăn cũng như tốc độ cho ăn.

Tại Na Uy, công ty Aquabyte đã phát triển hệ thống AI dùng camera dưới nước để tối ưu hóa cho ăn, giám sát sức khỏe và theo dõi sinh khối cá. Công nghệ Aquabyte Feeding phân tích hành vi và dữ liệu môi trường để điều chỉnh lượng thức ăn theo thời gian thực. Module Aquabyte LICE sử dụng thị giác máy tính để đếm và dự báo rận biển, cho phép phát hiện sớm rủi ro sức khỏe mà không cần bắt cá lên kiểm tra.

Tại Singapore, The Fish Farmer đã hợp tác với công ty công nghệ MWI để triển khai hệ thống giám sát chất lượng nước sử dụng cảm biến đo oxy hòa tan (DO), nhiệt độ, pH, độ đục... Các cảm biến này gửi dữ liệu thời gian thực qua mạng LoRa hoặc module không dây, đưa lên hệ thống trung tâm. Hệ thống AI phân tích dữ liệu để cảnh báo khi DO giảm hoặc các thông số bất thường, từ đó người nuôi được nhắc bật máy sục khí hoặc bơm.

Ứng dụng AI trong nuôi trồng thuỷ sản bền vững tại Việt Nam

Tại Việt Nam, ứng dụng AI trong nuôi trồng thủy sản đang bắt đầu được triển khai. Điển hình, Viet-Uc Group đã hợp tác với nền tảng AquaEasy để đưa hệ thống AI, i-feeder và ứng dụng ShrimpTalk™ vào hơn 1.000 ao tôm tại Việt Nam, nhằm tăng năng suất và tính bền vững. Ngoài ra, startup Việt Tepbac cũng phát triển giải pháp IoT và AI qua nền tảng quản lý trang trại Farmext, sử dụng cảm biến đo pH, oxy, nhiệt độ… và tự động điều chỉnh máy sục khí hoặc lượng thức ăn để giữ chất lượng nước và giảm chi phí.

Mặc dù đã có bước tiến đáng kể, song quy mô triển khai và lan tỏa AI trong nuôi trồng thủy sản vẫn còn hạn chế do nhiều thách thức như: chi phí đầu tư thiết bị IoT cao, nhiều hộ nuôi nhỏ lẻ khó tiếp cận công nghệ, thiếu kỹ năng vận hành và phân tích dữ liệu, cũng như vấn đề chuẩn hóa dữ liệu môi trường.

Trong tương lai, Việt Nam có thể phát triển các mô hình AI chi phí thấp, tăng cường đào tạo kỹ thuật số cho người nuôi, và khuyến khích hợp tác giữa startup - doanh nghiệp nuôi - nhà nước để mở rộng ứng dụng công nghệ số trong nuôi trồng thủy sản bền vững./.

Thanh Trúc