[Bài 5]: Israel cá nhân hóa dự báo khí tượng đến từng nông dân

Thời tiết không còn là điều bất ngờ

Ở miền Bắc Israel, nơi thung lũng Galilee trũng thấp bị bao quanh bởi đồi núi, ông David Levy, chủ một trang trại trồng bơ và xoài rộng 7 ha, đang tất bật hoàn thành khâu bón phân đợt đầu cho vườn cây.

Vào giữa tháng 2, khi nhiều người còn phân vân chờ nhiệt độ ổn định mới bắt đầu vụ xuân, Levy đã sẵn sàng. Nhưng không phải nhờ kinh nghiệm truyền đời hay linh cảm thời tiết, mà vì ông có một "trợ lý ảo" mang tên YieldsApp.

“Hồi trước, tôi tự đoán dựa trên kinh nghiệm. Có năm, tôi bón phân xong thì gặp đợt mưa lớn làm rửa trôi hết. Cây không lớn mà phân thì trôi ra suối. Giờ thì khác hẳn. Hệ thống báo chính xác ngày mưa sắp tới, nhiệt độ đất, độ ẩm không khí và gợi ý phải làm gì ngay trong hôm đó. Tôi chỉ cần kiểm tra điện thoại mỗi sáng,” người có hơn 20 năm gắn bó với ruộng đồng kể khi chỉ vào chiếc smartphone với giao diện tiếng Do Thái hiển thị lịch chăm sóc cây trồng theo giờ.

Trước đây, nông dân người Israel thường phải mất công đọc, theo dõi các bản tin thời tiết trên radio và tự đoán định lịch gieo trồng. Có năm vì bận việc gia đình, ông không kịp cập nhật tin tức khiến bị chênh vài ngày tưới nước trước đợt lạnh, khiến mùa màng thất thu. 

Nhưng từ năm 2021, Levy bắt đầu sử dụng YieldsApp, một nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để lấy dữ liệu từ cảm biến đo nhiệt độ đất, độ ẩm không khí, hình ảnh vệ tinh, mô hình dự báo khí hậu và cả thông tin cây trồng mà người dân cung cấp. Từ đó, AI phân tích để đưa ra lịch tưới, lịch gieo trồng, thụ phấn, bón phân. Điểm đặc biệt, là những tư vấn này hoàn toàn được cá nhân hóa theo từng mảnh ruộng.

YieldsApp đang được áp dụng tại nhiều vùng nông nghiệp ở Israel. Nó thuận tiện bởi dựa vào đó, mỗi nông hộ có thể chủ động lịch thời vụ cho riêng mình, không ai giống ai, vì điều kiện đất, giống cây, độ dốc, hướng gió… đều khác nhau. Đây là bước tiến lớn so với lịch gieo trồng truyền thống theo vùng khí hậu - vốn chỉ đưa ra khuyến nghị chung.

"YieldsApp không chỉ nói tôi nên gieo khi nào, mà còn giải thích vì sao. Nó lấy dữ liệu từ cảm biến trên ruộng, từ dự báo khí tượng cập nhật liên tục và xử lý để ra quyết định. Mỗi ngày tôi nhận được thông báo cá nhân hóa, như thể có một kỹ sư nông nghiệp đi theo mình vậy," Levy nói với sự hài lòng thấy rõ.

Trong niên vụ 2023, ông đã cắt tỉa cây sớm hơn 2 tuần so với các hộ khác trong vùng, theo đề xuất của YieldsApp. Lý do, dữ liệu khí tượng cho thấy gió mùa đông sẽ đến muộn, tạo điều kiện cây ra lộc sớm hơn. Kết quả Levy thu hoạch sớm gần 10 ngày, bán được giá cao hơn vì chưa bị cạnh tranh. Vườn bên cạnh thu sau 2 tuần thì giá đã giảm 15%.

Trước nữa, vào tháng 5/2022, khi độ ẩm tăng cao đột ngột, hệ thống dự báo khả năng bùng phát nấm Phytophthora và khuyến nghị phun thuốc sinh học sớm. Nhờ đó, trang trại của David không bị lây lan như nhiều hộ khác trong khu vực.

Không chỉ Levy, nhiều trang trại trong vùng cũng bắt đầu áp dụng YieldsApp. Họ không còn phụ thuộc vào lịch thời vụ truyền thống theo tháng, mà chủ động lên kế hoạch theo các chỉ số thực tế như nhiệt độ đất, tốc độ gió, khả năng mưa trong 7 ngày tới.

Nhờ sự đồng bộ này, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Israel cho biết, những hộ dùng nền tảng này đã giảm được 20-25% chi phí đầu vào và tăng trung bình 10-12% năng suất trong vòng hai năm qua.

Dự báo khí tượng không còn là 'phụ kiện'

Dự báo thời tiết chính xác là một chuyện. Biến dự báo đó thành hành động cụ thể trên đồng lại là chuyện khác. Đây là không gian cho nền tảng SupPlant phát huy sức mạnh.

SupPlant cung cấp giải pháp tưới tiêu dựa trên AI, sử dụng cảm biến gắn trên cây, dưới đất và kết nối với dữ liệu thời tiết để tính toán chính xác lượng nước cần thiết cho cây chính xác tới từng giời. Khi dự báo cho thấy một đợt mưa lớn sắp đến, hệ thống sẽ tự động giảm hoặc ngừng tưới, giúp tránh úng và tiết kiệm nước. Ngược lại, trong các đợt nắng nóng, SupPlant phân tích khả năng bốc hơi và điều chỉnh lịch tưới sớm hơn để cây không bị sốc nhiệt.

Tại vùng Arava, một thung lũng sa mạc nằm ở phía nam Israel, kéo dài từ bờ nam Biển Chết đến Vịnh Aqaba của Biển Đỏ, gần như không có mưa quanh năm, trang trại trồng nho diện tích khoảng 4 ha của bà Tamar Ben Shlomo là minh chứng sống động.

“Hồi trước, tôi tưới theo lịch cố định, nhưng cây vẫn héo trong những đợt nóng đầu hè. Bây giờ, SupPlant dựa vào dữ liệu từ thân cây, độ ẩm đất và cả dự báo nhiệt độ để điều phối nước từng giờ. Tôi cảm nhận rõ cây khỏe hơn, trái nở đều hơn và tôi tiết kiệm hơn 30% lượng nước so với 3 năm trước,” bà chia sẻ.

Từ khi dùng SupPlant, bà Tamar đã giảm gần 30% lượng nước tưới mỗi năm. Hệ thống tự động ngưng tưới trước những cơn mưa nhỏ không đáng kể để không làm đất bị dư nước, đồng thời tăng tưới trước thời điểm gió nóng tràn về.

Không chỉ dừng lại ở đó, SupPlant còn gửi khuyến cáo qua ứng dụng di động bằng 4 ngôn ngữ, giúp người dùng dễ dàng điều chỉnh chế độ tưới từ xa - một giải pháp lý tưởng cho các trang trại phân tán hoặc người lao động không thường xuyên ở hiện trường.

Cả YieldsApp và SupPlant đều cho thấy một nguyên lý chung: Dữ liệu khí tượng, khi được khai thác đúng cách, không chỉ là yếu tố hỗ trợ, mà là trung tâm của mọi quyết định sản xuất. Không phải ngẫu nhiên mà các thuật toán AI trong nông nghiệp hiện đại đều lấy "trái tim" là mô-đun khí tượng. Ở đó, mọi dự báo được cập nhật và diễn giải thành hành động: Gieo trồng hôm nay hay chờ 3 ngày nữa? Ngưng tưới trong 48 giờ hay cần bổ sung 10% nước cho cây vừa trổ hoa?

Israel làm được điều này nhờ hạ tầng dữ liệu đồng bộ, từ mạng lưới cảm biến trải khắp các vùng nông nghiệp, dữ liệu vệ tinh phủ toàn quốc, đến hệ thống dự báo khí hậu độ phân giải cao do nhà nước và doanh nghiệp cùng phối hợp phát triển. Không có những thành phần đó, AI có lẽ đã gặp trục trặc dù thuật toán có tinh vi đến mấy.

Câu chuyện của David Levy và Tamar Ben Shlomo tại Israel không phải chuyện cổ tích công nghệ. Đó là hiện thực cho thấy, khi dự báo khí tượng được đưa vào trung tâm của sản xuất nông nghiệp, thông qua nền tảng AI thân thiện, người nông dân có thể chủ động, hiệu quả và bền vững hơn.

Công nghệ không thay thế người trồng trọt. Nhưng khi biết "đọc" thời tiết qua trí tuệ nhân tạo, người nông dân sẽ canh tác hiệu quả, bền vững hơn.

Lợi ích của YieldsApp còn gợi ý cho những quốc gia như Việt Nam tận dụng mạng lưới HTX, hạ tầng viễn thông đang phủ rộng,và người dân đã quen với điện thoại thông minh. Nếu từng HTX trở thành một "trạm dữ liệu", kết nối cảm biến tại ruộng, ghi nhận điều kiện cây trồng và liên kết với mô hình dự báo thời tiết, hoàn toàn có thể xây dựng nền tảng tương tự như YieldsApp, ít nhất là ở quy mô thí điểm.