Công nghệ

Thị trường thủy sản toàn cầu đang trải qua những biến động lớn khi các xung đột địa chính trị đẩy giá năng lượng và dầu mỏ tăng cao, kéo theo lạm phát diện rộng. Ông Nguyễn Hải - Đồng sáng lập, Giám đốc vùng nuôi ESG – cho biết, tình hình này khiến chi phí đầu tư vận hành và thiết kế trang trại ban đầu tăng từ 20% đến 25%, trong khi giá thức ăn cũng ghi nhận mức tăng liên tục từ 100 đồng đến 2.000 đồng cho mỗi kg.

Khi nguồn cung tôm thế giới dự báo tăng dẫn đến áp lực giảm giá bán, việc ứng dụng trí thông minh nhân tạo (AI) không còn là lựa chọn mang tính xu hướng mà đã trở thành giải pháp hiệu quả nhất để giảm chi phí nuôi và duy trì biên lợi nhuận. Trong cấu trúc vận hành hiện đại, AI được định nghĩa là một trợ lý chiến lược cho chủ trang trại, thực hiện các mệnh lệnh phân tích phức tạp để tối ưu hóa từng mắt xích trong chu trình sản xuất thay vì thay thế hoàn toàn vai trò quyết định của con người.

Theo ông Vũ Hồng Thái - Nhà sáng lập, Giám đốc công nghệ Aqua Mina – thì ngay từ giai đoạn thiết kế và quy hoạch trang trại, AI đã bắt đầu phát huy vai trò tối ưu hóa chi phí đầu tư hạ tầng. Thay vì các phương thức khảo sát truyền thống tốn kém, việc sử dụng tọa độ vệ tinh kết hợp với AI cho phép xác định chính xác hướng gió, vị trí cấp thoát nước và lối vào tối ưu. Việc tính toán kỹ thuật dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp tránh được những sai lầm lãng phí, chẳng hạn như chi phí san lấp mặt bằng có thể chiếm tới gần một nửa tổng vốn đầu tư nếu chọn vị trí không phù hợp.

Khả năng mô phỏng của AI còn cho phép tính toán chính xác kích cỡ đường ống thoát nước và thời gian xả nước định kỳ, giúp chủ đầu tư thiết lập hệ thống hẹn giờ tự động thay vì sử dụng nhân công trực canh. Sự chuẩn hóa này đảm bảo thiết bị được đầu tư đúng mức, tránh tình trạng lãng phí do đầu tư quá mức hoặc hiệu quả kém do thiếu hụt công suất.

Trong vận hành hằng ngày, quản lý thức ăn là điểm nghẽn lớn nhất khi chi phí này thường chiếm từ 50% đến 65% tổng chi phí nuôi. Ông Nguyễn Hải cho biết, các hệ thống camera AI đặt dưới nước cho phép ghi lại và phân tích tốc độ ăn, sức khỏe đường ruột và tình trạng phân tôm theo thời gian thực. Thay vì điều chỉnh lượng thức ăn dựa trên cảm tính của công nhân vốn thường có độ trễ so với chu kỳ lột xác của tôm, AI giúp điều chỉnh tức thời thông qua hệ thống chip quản lý máy cho ăn tự động.

Việc loại bỏ sự phụ thuộc vào tính tự giác của nhân sự giúp giảm hệ số chuyển đổi thức ăn và ngăn chặn tình trạng ô nhiễm đáy ao do dư thừa hữu cơ. Thậm chí, quyết định cho ăn hiện nay có thể được AI tổng hợp từ sáu yếu tố gồm sinh khối, oxy hòa tan, pH, nhiệt độ, Ammonia và Nitrite để đạt độ chính xác cao nhất.

Tối ưu hóa năng lượng cũng là một ưu thế vượt trội khi ứng dụng công nghệ vào quản lý oxy hòa tan (DO). Thông thường, các hệ thống quạt nước vận hành 100% công suất liên tục sẽ gây lãng phí điện năng rất lớn khi lượng oxy đã đạt ngưỡng bão hòa. Việc tích hợp cảm biến IoT (internet vạn vật) cùng bộ biến tần Inverter cho phép AI tự động điều chỉnh tốc độ motor theo nhu cầu thực tế của tôm, giúp tiết kiệm từ 25% đến 30% điện năng tiêu thụ.

Hơn nữa, AI có khả năng phân tích đồ thị biến động oxy để dự báo thời điểm nồng độ xuống dưới mức cho phép, đồng thời cảnh báo sớm các sự cố như nấm đóng trong ống nano hoặc hỏng hóc thiết bị, giúp doanh nghiệp chủ động xử lý trước khi rủi ro xảy ra.

Kiểm soát biến số thời tiết là một khía cạnh khác giúp bảo toàn vốn và giảm chi phí rủi ro. Ông Nguyễn Hải cho biết, các trạm quan trắc kết hợp AI có khả năng dự báo những đám mưa lớn trên 30mm trong phạm vi hẹp trước từ 30 phút đến 3 giờ. Thông tin này cho phép người nuôi ngưng cho ăn ngay lập tức trên hệ thống hàng trăm ao, giúp tiết kiệm lượng thức ăn khổng lồ và chủ động chuẩn bị vôi, khoáng chất để ứng phó với sự biến động môi trường. Sự chủ động này ngăn chặn tình trạng tôm bị sốc hoặc bùng phát khí độc đột ngột, vốn là những nguyên nhân chính gây thiệt hại sinh khối trong các mô hình nuôi truyền thống.

Bên cạnh đó, việc số hóa quản trị sinh khối thông qua camera AI hỗ trợ doanh nghiệp nắm bắt chính xác mật độ và tốc độ tăng trưởng của đàn tôm với tỷ lệ chính xác từ 95% đến 98%. Dữ liệu về độ phân đàn giúp nhận diện sớm các biểu hiện bệnh lý như EHP hay TPD để đưa ra quyết định thu hoạch hoặc dồn ao kịp thời nhằm gỡ gạc chi phí. Việc quản lý tôm dựa trên dữ liệu còn giúp chủ doanh nghiệp xác định thời điểm thu hoạch tối ưu về mặt kinh tế, đôi khi việc thu hoạch ở kích cỡ nhỏ hơn nhưng vòng quay vốn nhanh và lợi nhuận tốt sẽ hiệu quả hơn việc chờ tôm đạt kích cỡ lớn.

Khi mọi dữ liệu từ chất lượng nước, thức ăn đến hiệu suất tăng trưởng được hệ thống hóa, hoạt động nuôi tôm sẽ chuyển dịch từ trạng thái phán đoán dựa trên kinh nghiệm sang vận hành chuyên nghiệp dựa trên dữ liệu đo lường được. Đây chính là nền tảng để biến ngành tôm từ mô hình canh tác truyền thống trở thành một ngành công nghiệp thực thụ với chi phí thấp và hiệu suất tối ưu.

Quân Bảo