Bước tiến mới của Trung Quốc trong ứng dụng AI vào nông nghiệp

Ngày 13/10, Đại học Nông nghiệp Trung Quốc (CAU) đã giới thiệu mô hình Shennong Large Model 3.0, đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào nông nghiệp một cách thực tiễn và dễ tiếp cận hơn.
Chú thích ảnh
Thu hoạch bông trên cánh đồng ở Khu tự trị Duy Ngô Nhĩ Tân Cương, Tây Bắc Trung Quốc. Ảnh minh họa: THX/TTXVN

Phiên bản 3.0 được xây dựng trên nền tảng hai phiên bản tiền nhiệm: Shennong 1.0 thiết lập kho tri thức nông nghiệp và khả năng hỏi – đáp chuyên sâu, còn Shennong 2.0 mở rộng chức năng đa phương thức, giúp mô hình có thể ứng dụng linh hoạt hơn trong nhiều lĩnh vực của ngành nông nghiệp.

Theo ông Wang Yaojun – trưởng nhóm nghiên cứu tại CAU, mô hình mới giúp giảm đáng kể nhu cầu tính toán nhưng đồng thời nâng hiệu suất thêm 5% so với phiên bản trước. Kiến trúc của mô hình cũng được thiết kế lại toàn diện nhằm đạt được sự cân bằng tối ưu giữa “gọn nhẹ” và “hiệu năng cao”.

Tên gọi “Shennong” lấy cảm hứng từ Thần Nông – vị thần trong truyền thuyết Trung Hoa, người được cho là đã dạy dân trồng trọt và sử dụng thảo dược, biểu trưng cho trí tuệ nông nghiệp và tinh thần sáng tạo bền bỉ.

Cùng với mô hình chính, nhóm nghiên cứu cũng ra mắt nền tảng tác nhân (agent platform) – một hệ sinh thái AI linh hoạt và có thể triển khai trên toàn chuỗi giá trị nông nghiệp. Nền tảng này gồm 36 tác nhân chuyên biệt, chia thành 6 nhóm lĩnh vực như chọn giống thông minh, trồng trọt, canh tác và quản lý nông nghiệp. 

Ông Wang cho biết: “Các tác nhân này được thiết kế cho 36 kịch bản nông nghiệp cụ thể, có thể tích hợp với máy móc và cảm biến nông nghiệp, hỗ trợ sản xuất thông minh và quản lý chính xác hơn”. Tác nhân AI là một đơn vị trí tuệ nhân tạo có thể tự xử lý công việc được giao mà không cần con người can thiệp.

Hiện mô hình và các tác nhân đã được thí điểm tại khu vực ven Bắc Kinh, cũng như ở Khu Tự trị Nội Mông và Hắc Long Giang (Heilongjiang), cung cấp các dịch vụ phù hợp tùy theo khu vực như bảo vệ cây trồng, hướng dẫn canh tác và quản lý mùa vụ theo thời gian thực.

Theo nhóm phát triển, Shennong Large Model 3.0 đánh dấu giai đoạn mới của AI nông nghiệp Trung Quốc – hướng tới hiệu quả cao, thân thiện với người dùng và tự chủ công nghệ, tạo nền tảng cho tương lai của nông nghiệp thông minh.

Từ khi được khởi động năm 2023, Shennong Large Model đã được huấn luyện trên tập dữ liệu nông nghiệp khổng lồ, tích hợp hơn 10 triệu đồ thị tri thức, 50 triệu bản ghi sản xuất hiện đại và 20.000 chuyên khảo nông nghiệp.

Phiên bản 3.0 được giới thiệu tại Hội nghị Đổi mới Lương thực thế giới 2025 (World AgriFood Innovation Conference 2025 - WAFI) ở Bắc Kinh, diễn ra từ ngày 12-14/10, quy tụ khoảng 780 chuyên gia trong và ngoài nước, là diễn đàn quốc tế về đổi mới lương thực và nông nghiệp toàn cầu.

Hoàng Châu (TTXVN)

Dành cho bạn

Bỉ: Thử nghiệm giao hàng bằng drone

Bỉ: Thử nghiệm giao hàng bằng drone

Trong khi Walmart đã giao thành công kiện hàng thứ một triệu bằng drone tại bốn bang của Mỹ từ hồi tháng 5 và Amazon đang chuẩn bị mở rộng dịch vụ giao hàng trên không tới gần 500 thành phố, thì Bỉ cũng đang dần bắt kịp xu hướng này với những bước đi thận trọng hơn.

Biến hạ tầng khoa học thành ‘nhà máy tạo công nghệ’

Biến hạ tầng khoa học thành ‘nhà máy tạo công nghệ’

Hạ tầng khoa học chỉ thực sự tạo ra năng lực công nghệ quốc gia khi không dừng ở phục vụ nghiên cứu mà trở thành hệ thống biến tri thức thành công nghệ, nguyên mẫu và sản phẩm. Kinh nghiệm quốc tế cho thấy Việt Nam nên chuyển từ đầu tư phòng thí nghiệm sang xây dựng “nhà máy tạo công nghệ”.

'Vùng lõm sóng' sẽ kết nối bằng vệ tinh

'Vùng lõm sóng' sẽ kết nối bằng vệ tinh

Cục Viễn thông (Bộ Khoa học và Công nghệ) đã phối hợp với Công ty TNHH Starlink Services Việt Nam bàn giao thiết bị đầu cuối và dịch vụ vệ tinh Starlink cho các địa phương, nhằm hỗ trợ kết nối kịp thời cho các thôn lõm sóng.

Lấy làm chủ công nghệ chiến lược để đào tạo nhân lực

Lấy làm chủ công nghệ chiến lược để đào tạo nhân lực

Phát triển nhân lực công nghệ chiến lược không nên chỉ dừng ở mở ngành, tăng chỉ tiêu hay gửi người đi đào tạo. Kinh nghiệm Trung Quốc, Hàn Quốc cho thấy hướng hiệu quả hơn là đưa học viên trực tiếp tham gia quá trình nghiên cứu và phát triển (R&D) công nghệ, qua đó đồng thời tạo ra công nghệ và hình thành đội ngũ có khả năng làm chủ công nghệ.