AI trong chăn nuôi, nhìn rộng hơn từ góc độ công nghệ

Đẩy nhanh các mô hình công nghệ thí điểm

Chia sẻ tại tọa đàm "Cơ hội, thách thức và giải pháp ứng dụng dữ liệu, AI trong chăn nuôi" diễn ra bên lề Hội nghị AAAP 2026, bà Lê Thị Hải Yến, Phó Tổng Giám đốc Khối Công nghệ Thông tin - Công nghệ số (GREENFEED Việt Nam) cho biết, những lộ trình chuyển đổi số là cơ sở để GREENFEED xây dựng được các bộ dữ liệu tương đối đầy đủ, phục vụ việc phân tích và ứng dụng AI.

Từ năm 2026, GREENFEED bắt đầu triển khai các ứng dụng AI trong khai thác, phân tích dữ liệu và hỗ trợ hoạt động chăn nuôi. Cách tiếp cận của doanh nghiệp là triển khai thử nghiệm tại từng trang trại, đánh giá hiệu quả trước khi mở rộng.

Từ giai đoạn thử nghiệm tại trang trại tới năm 2027, GREENFEED sẽ đẩy nhanh tiến trình. Tuy nhiên, hiệu quả của từng giải pháp cần được đánh giá bằng những bộ tiêu chí cụ thể, không chỉ nhìn vào số lượng công nghệ được triển khai.

GREENFEED sử dụng AI phân tích năng suất giữa các trang trại. Khi các bộ chỉ tiêu và phương pháp tính toán được áp dụng thống nhất, AI có thể phân tích dữ liệu, chỉ ra những trang trại có chỉ tiêu chưa đạt yêu cầu hoặc xuất hiện dấu hiệu cần cảnh báo.

"Bên cạnh phân tích năng suất, chúng tôi cũng giám sát an toàn sinh học thông qua hệ thống camera và phân tích hình ảnh. Công nghệ hỗ trợ nhận diện người, phương tiện ra vào trang trại, qua đó kiểm tra việc tuân thủ quy trình an toàn sinh học", bà Yến chia sẻ một số ứng dụng AI.

Nông hộ cần được tiếp cận từ những dữ liệu cơ bản

Đối với chăn nuôi nhỏ lẻ, việc ứng dụng AI đặt ra nhiều thách thức hơn do hạn chế về nguồn lực, điều kiện đầu tư và khả năng xây dựng dữ liệu.

Trả lời về vấn đề này, TS Bùi Huy Doanh, Phó Trưởng khoa phụ trách chăn nuôi, Học viện Nông nghiệp Việt Nam cho rằng, ứng dụng AI trong các khâu sản xuất cần bắt đầu từ những việc cơ bản như kê khai và ghi chép thông tin sản xuất.

Một trong những vấn đề được TS Bùi Huy Doanh đề cập là phải làm sao để người chăn nuôi nhìn thấy hiệu quả kinh tế từ việc ghi chép và ứng dụng dữ liệu. Ông dẫn ví dụ về bài toán xác định thời điểm giết mổ phù hợp. Trên cơ sở dữ liệu sản xuất, người chăn nuôi có thể xác định thời điểm giết mổ nhằm bảo đảm chất lượng thịt và hiệu quả kinh tế cao nhất.

"Đây cũng là hướng nghiên cứu mà Khoa Chăn nuôi, Học viện Nông nghiệp Việt Nam đang triển khai, với mục tiêu đưa các bài toán nghiên cứu vào thực tiễn sản xuất", ông chia sẻ.

Theo ông, ứng dụng AI cần được triển khai từng bước, xuất phát từ nhu cầu thực tế và hiệu quả kinh tế mà người chăn nuôi có thể nhận thấy. Việc ghi chép, xây dựng dữ liệu và liên thông thông tin không nên chỉ dừng lại ở yêu cầu quản lý mà cần giúp người sản xuất giải quyết những vấn đề cụ thể, trong đó có truy xuất nguồn gốc sản phẩm.

AI chưa thể giải quyết bài toán giá cả và đầu ra

Từ phía địa phương, ông Nguyễn Chí Công, Chủ tịch Hội Chăn nuôi thành phố Đồng Nai đặt ra một vấn đề thực tế: "AI có thể phân tích dữ liệu sản xuất, tính toán giá thành nhưng chưa thể tự giải quyết bài toán lợi nhuận khi giá bán trên thị trường xuống thấp".

Ông lấy ví dụ, người chăn nuôi có thể cung cấp đầy đủ dữ liệu về thức ăn đầu vào và các chi phí sản xuất để AI tính toán giá thành một kg heo hơi ở mức 55.000 đồng. Tuy nhiên, nếu giá heo thực tế chỉ còn 45.000 đồng/kg, người chăn nuôi vẫn cần câu trả lời cho việc có nên tiếp tục nuôi hay không và có phương án nào khác để duy trì sản xuất.

Theo ông Công, đây là khoảng trống cần được nhìn nhận khi bàn về ứng dụng AI trong chăn nuôi. Công nghệ không chỉ phục vụ mục tiêu giảm chi phí, tăng năng suất mà còn cần gắn với thị trường và người tiêu dùng.

Ông cho rằng, hoạt động chăn nuôi hiện nay phải đồng thời quan tâm đến giá thành, chất lượng và an toàn sản phẩm. Trong đó, thị trường và người tiêu dùng có ảnh hưởng trực tiếp đến giá cả cũng như hoạt động sản xuất của người chăn nuôi.

"Việc GREENFEED ứng dụng công nghệ trong quản lý và truy xuất nguồn gốc là một hướng đi cần thiết. Tuy nhiên, nếu chỉ triển khai trong phạm vi một doanh nghiệp thì mức độ bao phủ vẫn còn hạn chế", ông bày tỏ.

Đại diện Hội Chăn nuôi thành phố Đồng Nai đề xuất GREENFEED hoặc các doanh nghiệp có thể phối hợp triển khai thí điểm tại một khu vực, hướng tới quản lý đàn heo và dữ liệu sản xuất trên phạm vi rộng hơn. Qua đó, việc ứng dụng công nghệ không chỉ phục vụ một doanh nghiệp hay một nhóm trang trại mà có thể góp phần tạo dựng niềm tin đối với người tiêu dùng.

Dự báo, cảnh báo và liên thông dữ liệu là những yêu cầu quan trọng

Cùng trao đổi tại tọa đàm, bà Hạ Thị Thúy Hạnh, Phó Chủ tịch Hiệp hội Trang trại và Doanh nghiệp nông nghiệp Việt Nam cho rằng AI có vai trò quan trọng trong dự báo và cảnh báo đối với hoạt động chăn nuôi, thú y.

Theo bà Hạnh, dự báo cần được thực hiện trên nhiều phương diện, từ giống, thức ăn, dinh dưỡng đến quản lý dịch vụ, chuồng nuôi và an toàn sinh học. Trên cơ sở dữ liệu đầu vào, AI có thể hỗ trợ dự báo nhu cầu về con giống, số lượng đàn nuôi, thức ăn và những điều kiện cần thiết trong quá trình sản xuất.

Đối với cảnh báo, bà Hạnh đề cập đến khả năng ứng dụng AI trong quản lý dịch bệnh, kết nối dữ liệu giữa các đơn vị và phòng thí nghiệm. Việc liên kết các phòng thí nghiệm có thể giúp sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn, hạn chế chi phí nhưng vẫn hỗ trợ dự báo dịch bệnh.

Bà cũng lưu ý, hiện nay nhiều doanh nghiệp và trang trại chăn nuôi lớn đã ứng dụng AI. Tuy nhiên, bên cạnh các trang trại của doanh nghiệp còn có hệ thống trang trại vệ tinh với số lượng lớn. Do đó, “dữ liệu phải liên kết với nhau”, bà Hạnh nhấn mạnh, đồng thời cho rằng cần xây dựng hệ thống và ứng dụng thuận tiện để người chăn nuôi có thể sử dụng. Các trang web cần được phát triển thành ứng dụng trên điện thoại để người dân dễ tiếp cận thông tin về dịch bệnh, giá cả và thức ăn chăn nuôi.