[Chăn nuôi Việt Nam] – Cách máy học và cảm biến IoT đang chuyển đổi dinh dưỡng chăn nuôi từ công thức tĩnh sang chiến lược cho ăn thích ứng theo thời gian thực.

Trong nhiều thập kỷ, nông dân chủ yếu dựa vào các mô hình dinh dưỡng vật nuôi mang tính cơ học, có khả năng dự đoán nhưng thiếu linh hoạt trước biến động thực tế trên trang trại. Hiện nay, tiến bộ của khoa học dữ liệu đang mở ra hướng tiếp cận mới với các mô hình thức ăn chăn nuôi thích ứng, tận dụng dữ liệu lớn và dữ liệu thời gian thực về sức khỏe, năng suất vật nuôi và nguồn nguyên liệu để liên tục điều chỉnh khẩu phần.

Dù dữ liệu lớn và học máy được xem là động lực cách mạng của nông nghiệp, mức độ ứng dụng trong chăn nuôi vẫn còn hạn chế. Các nghiên cứu cho thấy chỉ khoảng 19% công trình về học máy trong nông nghiệp tập trung vào lĩnh vực sản xuất chăn nuôi, phản ánh dư địa rất lớn cho đổi mới trong ngành.

Nhu cầu ngày càng tăng về độ chính xác

Tính cấp thiết của việc cải thiện dinh dưỡng chăn nuôi là rất rõ ràng. Hiệu quả chuyển đổi thức ăn là yếu tố then chốt đối với kinh tế trang trại và tính bền vững môi trường. Khi chăn nuôi phát triển từ các hệ thống quy mô nhỏ, dựa vào cộng đồng sang các hoạt động thâm canh, quy mô công nghiệp, nhu cầu về độ chính xác cũng ngày càng tăng.

Để đáp ứng thách thức này, các nhà khoa học động vật đã phát triển các mô hình cơ học. Những mô hình này là các công cụ toán học mô phỏng sinh học động vật thông qua các mối quan hệ nhân quả, và từ lâu đã đóng vai trò thiết yếu trong việc hiểu các hệ thống sinh học và giúp người nông dân đưa ra quyết định sáng suốt về cách cho ăn và nuôi dưỡng vật nuôi.

Tuy nhiên, hiện nay, các mô hình cơ học đang bị thách thức bởi học máy và các phương pháp dựa trên dữ liệu khác. Các mô hình AI nổi trội trong việc tìm kiếm các mẫu hình trong các tập dữ liệu khổng lồ và đưa ra dự đoán chính xác, ngay cả trong các môi trường phức tạp. Điều này đặt ra những câu hỏi quan trọng: Liệu các mô hình cơ học có còn vai trò trong kỷ nguyên dữ liệu lớn và AI? Hay chúng nên nhường chỗ cho các hệ thống hoàn toàn tự động dựa trên học máy?

Các nghiên cứu mới nổi cho thấy, thay vì lựa chọn phương pháp này hay phương pháp kia, tương lai nằm ở các phương pháp lai kết hợp cả hai. Sự kết hợp này hứa hẹn những dự đoán và hiểu biết sâu sắc hơn, nhưng đòi hỏi các nhà mô hình hóa khoa học động vật phải thích ứng với các công cụ và công nghệ mới.

Những hạn chế của mô hình cấp liệu tĩnh

Các mô hình cơ học có lịch sử ứng dụng lâu dài trong chăn nuôi, với mục tiêu thường tập trung vào việc nuôi dưỡng và phát triển vật nuôi một cách tối ưu. Các mô hình dinh dưỡng chủ yếu này được tạo ra để thể hiện bằng toán học kiến thức sinh học tích lũy của chúng ta về cách thức hoạt động của các hệ thống động vật, đặc biệt là để hiểu và điều khiển động lực học dinh dưỡng.

Qua nhiều thế hệ, các mô hình dinh dưỡng đã được sửa đổi, mở rộng và bổ sung thêm các mô hình con để giải quyết những mối quan tâm mới của thời đại chẳng hạn như tính bền vững của môi trường. Khả năng thích ứng này phản ánh nền tảng cấu trúc vững chắc của các mô hình cơ học: vì chúng dựa trên các nguyên lý sinh học, nên có thể được mở rộng và tinh chỉnh thay vì phải xây dựng lại hoàn toàn cho mỗi cải tiến mới.

Nông dân và chuyên gia tư vấn khẩu phần sử dụng các mô hình cơ học này kết hợp với dữ liệu cụ thể của từng trang trại để chạy các kịch bản khác nhau và biến những dự đoán này thành lời khuyên thực tế về khẩu phần phù hợp với mục tiêu của nông dân (ví dụ: tiết kiệm chi phí, sản xuất, bền vững). Tuy nhiên, các mô hình cơ học này có một số hạn chế trong thực tế.

Trước hết, chúng đòi hỏi rất nhiều dữ liệu đầu vào thủ công (loại vật nuôi, giai đoạn sản xuất, phân tích thức ăn, môi trường) và chất lượng tư vấn phụ thuộc vào độ chính xác của dữ liệu đầu vào (giá trị phân tích thức ăn cũng như dữ liệu đàn vật nuôi) cũng như trình độ chuyên môn của người dùng trong việc hiểu rõ đặc điểm sinh học và những hạn chế của mô hình. Một nhược điểm khác là các mô hình này giả định các điều kiện “trung bình” và không phải lúc nào cũng thích ứng nhanh với những thay đổi theo thời gian thực.

Với xu hướng hướng tới các hệ thống học máy hoàn toàn tự động để giải thích làn sóng dữ liệu lớn mới tại trang trại, vai trò của các mô hình cơ học đôi khi bị đặt dấu hỏi. Điều này đặc biệt đúng vì các hệ thống dựa trên học máy cũng có thể được đào tạo để dự đoán các kết quả thường được mô hình hóa bởi các mô hình cơ học, chẳng hạn như năng suất sữa hoặc tỷ lệ chuyển đổi thức ăn.

Điều chỉnh khẩu phần ăn động do AI điều khiển

Các mô hình dựa trên dữ liệu rất hiệu quả trong việc xác định các mẫu hình trong các tập dữ liệu lớn, không đồng nhất, dựa trên các nguồn như hồ sơ năng suất sữa, cảm biến lượng thức ăn tiêu thụ, thiết bị theo dõi hoạt động của vật nuôi, dữ liệu thời tiết và thông tin thị trường. Các phương pháp này cho phép điều chỉnh khẩu phần ăn linh hoạt, phản ứng với điều kiện trang trại theo thời gian thực. Ví dụ, một hệ thống học máy có thể phát hiện sự sụt giảm lượng thức ăn tiêu thụ trong điều kiện căng thẳng nhiệt và đề xuất điều chỉnh chế độ ăn để duy trì hiệu suất và sức khỏe của vật nuôi. Những khả năng này mang lại mức độ phản hồi mà các mô hình cơ học truyền thống, vốn chủ yếu mang tính tĩnh, không thể đáp ứng.

Vai trò của cảm biến IoT

Việc tích hợp công nghệ Internet vạn vật (IoT) vào hệ thống chăn nuôi đã mở rộng đáng kể phạm vi và khả năng ứng dụng của các mô hình dựa trên dữ liệu. Cảm biến IoT cung cấp các phép đo liên tục, độ phân giải cao về các biến số quan trọng đối với sức khỏe, năng suất và quản lý môi trường của vật nuôi. Ví dụ bao gồm cảm biến lượng thức ăn tiêu thụ, theo dõi mức tiêu thụ của từng cá thể hoặc cả đàn; máy đo sữa, ghi lại năng suất và thành phần sữa tại mỗi lần vắt sữa; cảm biến môi trường, đo nhiệt độ, độ ẩm và chất lượng không khí trong hệ thống chuồng trại; và công nghệ hình ảnh, có thể đánh giá tình trạng cơ thể và sự tăng trưởng.

Các luồng dữ liệu này tạo thành đầu vào chính cho các thuật toán học máy và học sâu, vốn đòi hỏi khối lượng lớn dữ liệu tần suất cao để xác định các mẫu hình và đưa ra dự đoán đáng tin cậy. Việc cung cấp dữ liệu liên tục từ IoT cho phép các mô hình dựa trên dữ liệu vượt ra ngoài các giả định tĩnh, chẳng hạn như lượng thức ăn tiêu thụ trung bình hoặc trọng lượng ước tính của vật nuôi, qua đó cải thiện độ chính xác và tính kịp thời của dự đoán.

Hơn nữa, giám sát dựa trên IoT hỗ trợ quá trình chuyển đổi từ khuyến nghị khẩu phần tĩnh sang các chiến lược dinh dưỡng linh hoạt, thích ứng. Ví dụ, khi cảm biến phát hiện lượng thức ăn tiêu thụ giảm trong thời kỳ căng thẳng nhiệt, các mô hình dựa trên dữ liệu có thể đề xuất điều chỉnh chế độ ăn, ví dụ như tăng mật độ năng lượng hoặc giảm hàm lượng chất xơ, để giảm thiểu tổn thất hiệu suất. Cuối cùng, vai trò của cảm biến IoT trong các mô hình dựa trên dữ liệu là cung cấp các tập dữ liệu đa chiều, liên tục để cho phép phát triển các công cụ tự động có khả năng cải thiện hiệu quả thức ăn, giảm chi phí và tăng cường tính bền vững trong các hệ thống sản xuất chăn nuôi.

Những hạn chế của các mô hình do AI điều khiển

Tuy nhiên, các mô hình dựa trên dữ liệu không phải là không có hạn chế. Sức mạnh dự đoán của chúng thường đi kèm với khả năng diễn giải kém, vì chúng có thể hoạt động như “hộp đen” mà không cung cấp cái nhìn sâu sắc về các cơ chế sinh học cơ bản.

Một hạn chế khác của việc huấn luyện mô hình học máy/dữ liệu lớn là xu hướng huấn luyện quá mức, khi mô hình học máy học “nhiễu” trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến khả năng khái quát hóa kém. Để giải quyết những vấn đề này, một số phương pháp đã được phát triển để minh họa cách các mô hình học máy tích lũy hiểu biết, từ đó có thể áp dụng các hướng dẫn nhằm hạn chế xu hướng huấn luyện quá mức của chúng.

Do đó, tương lai của tư vấn khẩu phần ăn khó có thể được định hình bằng việc thay thế hoàn toàn các mô hình cơ học bằng hệ thống học máy, mà là cơ hội tích hợp giữa hai công nghệ này.

Sự tương tác giữa cả hai cách tiếp cận

Mỗi phương pháp mô hình hóa đều có những hạn chế riêng, và lai ghép có thể mang lại những giải pháp vượt trội hơn tổng hợp các thành phần của chúng. Các mô hình dựa trên dữ liệu có thể cung cấp dữ liệu đầu vào cho các mô hình cơ học, và ngược lại.

Ví dụ, một lời chỉ trích lâu nay đối với các mô hình cơ học là khó khăn trong việc thu thập dữ liệu đầu vào chính xác. Với sự gia tăng của dữ liệu lớn và việc sử dụng cảm biến rộng rãi, việc thu thập và quản lý dữ liệu phân tích động vật và thức ăn chăn nuôi ngày càng trở nên khả thi. Các công nghệ phân tích thức ăn chăn nuôi mới; cân di động cho phép đo trọng lượng thường xuyên; và cảm biến môi trường cho nhiệt độ, độ ẩm và chất lượng không khí cung cấp dữ liệu có độ chi tiết cao và độ phân giải cao.

Để các mô hình cơ học tận dụng hiệu quả nguồn dữ liệu phong phú này, chúng phải thích ứng với các loại dữ liệu mới và phù hợp với khoảng thời gian đo lường IoT. Sự tích hợp này đã được chứng minh trên lợn, nơi các hệ thống cho ăn chính xác sử dụng dữ liệu trọng lượng cơ thể và lượng thức ăn tiêu thụ theo thời gian thực kết hợp với các mô hình cơ học để tối ưu hóa hỗn hợp thức ăn cho từng con vật. Nông nghiệp chính xác đã được hưởng lợi rất nhiều từ những công nghệ này, cho phép điều chỉnh nhu cầu dinh dưỡng theo thời gian thực dựa trên trọng lượng cơ thể, sản lượng sữa hoặc lượng thức ăn tiêu thụ.

Cơ hội tích hợp chưa được khai thác

Điều vẫn chưa được khám phá nhiều là việc tích hợp các dữ liệu khác được diễn giải bằng máy học, chẳng hạn như tình trạng sức khỏe và sinh sản, mức độ hoạt động, dữ liệu omics và điều kiện môi trường, có thể nắm bắt thêm sự khác biệt giữa các loài động vật hoặc trang trại. Ngược lại, các mô hình cơ học cũng có thể cung cấp thông tin cho các mô hình dựa trên dữ liệu, cung cấp một lớp “lý lẽ sinh học thông thường” giúp tăng cường dự đoán và hỗ trợ ra quyết định.

Lĩnh vực dinh dưỡng chăn nuôi đang chuyển dịch từ các mô hình thức ăn cơ học tĩnh sang các hệ thống động, dựa trên dữ liệu, liên tục điều chỉnh kết quả dựa trên dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến IoT. Các phương pháp tiếp cận kết hợp giữa hiểu biết sinh học của mô hình cơ học với khả năng dự đoán của máy học đang nổi lên như một hướng đi đầy hứa hẹn, cho phép các chiến lược dinh dưỡng chính xác hơn, nhạy bén hơn và phù hợp hơn với từng trang trại.

M.N (Theo Feedstrategy)