Nghiên cứu đưa ra một cách suy nghĩ triệt để về nông nghiệp và những lợi ích tiềm năng của nó đối với nông nghiệp

Nguồn: Pixabay/CC0 Public Domain.

Ngày 15 tháng 11 năm 2022, người thứ 8 tỷ trên hành tinh chào đời. Với những lo ngại về an ninh lương thực ngày càng tăng, các chuyên gia đang đặt câu hỏi: Chúng ta sẽ nuôi sống tất cả mọi người như thế nào? Biến đổi khí hậu, cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên, xói mòn đất và sử dụng nhiên liệu hóa thạch trong nông nghiệp khiến nhiệm vụ trở nên khó khăn hơn. Chúng ta cần phải làm một cái gì đó khác đi, nhưng làm những gì?

Barath Raghavan, phó giáo sư khoa học máy tính tại USC Viterbi, đang xem xét lại các phương thức canh tác truyền thống bằng cách phát triển các công cụ tính toán để giúp nông dân thiết kế, phát triển và quản lý các phương pháp canh tác bền vững. Raghavan, một thành viên của tổ chức Những người trồng cây ăn trái hiếm ở California, hiện đang trồng hơn 150 loại cây ăn được khác nhau trong sân của mình. Một thập kỷ trước, anh ấy bắt đầu kết hợp sở thích của mình bằng cách nghiên cứu cách điện toán có thể làm cho nông nghiệp bền vững hơn.

Raghavan gọi lĩnh vực nghiên cứu mới này là "Sinh thái nông nghiệp tính toán", kết hợp công nghệ và chuyên môn canh tác để phát triển cảnh quan nông nghiệp đa dạng dựa trên hệ sinh thái tự nhiên. Từ lựa chọn cây trồng đến trồng trọt đến tưới tiêu, phương pháp này cho phép nông dân khám phá hàng ngàn thiết kế tiềm năng khác nhau để tối ưu hóa sản xuất lương thực mà không cần thuốc trừ sâu có nguồn gốc từ nhiên liệu hóa thạch.

"Làm thế nào chúng ta có thể thiết kế một hệ sinh thái hiệu quả và bền vững như rừng tự nhiên chẳng hạn, nhưng thay vì sản xuất thức ăn cho động vật hoang dã, nó sản xuất thức ăn cho con người?", Raghavan đặt vấn đề.

"Đó là một vấn đề cực kỳ khó khăn vì thiết kế một hệ sinh thái là một hệ thống tự nhiên, năng động, siêu phức tạp. Chúng tôi đang cố gắng xây dựng các công cụ điện toán có thể tìm ra cách hệ sinh thái hoạt động, để chúng tôi có thể trồng trọt lương thực dồi dào và bền vững".

'Một cách nghĩ hoàn toàn mới về nông nghiệp'

Trong một bài báo mới được xuất bản trên PNAS Nexus vào ngày 16 tháng 3, Raghavan và các đồng nghiệp của ông đề xuất "một cách hoàn toàn mới để suy nghĩ về nông nghiệp và những lợi ích mà nó có thể mang lại cho nghiên cứu và canh tác", Raghavan nói.

Trong nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu tái khái niệm hóa nông nghiệp như một cuộc tìm kiếm thông qua một "không gian trạng thái", đại diện cho tất cả các cấu hình có thể có của một hệ thống-trong bối cảnh này là đất nông nghiệp.

Để hiểu rõ hơn về khái niệm không gian trạng thái, hãy tưởng tượng một hộp gồm các khối: Mỗi khối có thể có màu đỏ, xanh lam hoặc vàng. Không gian trạng thái sẽ bao gồm tất cả các cách có thể để sắp xếp các khối này, chẳng hạn như tất cả các màu đỏ, xanh dương hoặc xanh lá cây hoặc sự kết hợp của ba màu.

Theo cách tương tự, một không gian trạng thái cho một hệ thống nông nghiệp có thể bao gồm tất cả các biến có thể có mà hệ thống có thể thực hiện-chẳng hạn như loại cây trồng hoặc loại đất, điều kiện thời tiết, tưới tiêu, bón phân hoặc kiểm soát dịch hại.

Điều này cho phép các nhà nghiên cứu nông nghiệp và nông dân khám phá các con đường và chiến lược khác nhau có sẵn-lấy các "khối" hoặc biến số khác nhau và đặt chúng lại với nhau để xem cái nào hiệu quả; về cơ bản, một "hộp cát" nông nghiệp để xác định cấu hình tối ưu nhằm tăng năng suất cây trồng, cải thiện tính bền vững và khám phá những cách kết hợp hoàn toàn mới giữa các loại cây trồng cùng nhau phát triển tốt.

Chẳng hạn, khung cho phép phân tích và máy học có thể cho phép các nhà nghiên cứu phân tích mô hình giữa năng suất cây trồng và độ ẩm của đất hoặc mô phỏng việc trồng các loại cây trồng khác nhau cùng nhau vì đa dạng sinh học.

"Một khi chúng ta có thể hình dung về một trang trại theo cách này, thì chúng ta có thể điều chỉnh lại nhiều câu hỏi nghiên cứu và câu hỏi lập kế hoạch canh tác như một cuộc tìm kiếm trong không gian của tất cả các trạng thái có thể mà trang trại có thể kết thúc, với một số trạng thái được mong muốn hơn những trạng thái khác", Raghavan nói.

"Điều này cho phép chúng tôi so sánh và đối chiếu các cách tiếp cận khác nhau đối với canh tác, khám phá và kết hợp các kỹ thuật, sau đó tìm kiếm không gian trạng thái trong mô phỏng để tìm các kỹ thuật canh tác mới chưa từng được thử trước đây, nơi thử nghiệm và sai sót trong thế giới thực quá tốn kém và mất nhiều thời gian".

'Chơi cờ với thiên nhiên'

Ví dụ, ở Nam California, nông dân gần đây đã phát hiện ra rằng cà phê chất lượng cao có thể phát triển mạnh giữa những cây bơ. Nhưng việc tìm ra cách phù hợp để làm điều đó và thậm chí có thể thêm một vài loại cây trồng khác hoạt động tốt với nhau là tùy theo địa điểm.

Raghavan cho biết: “Mỗi nông dân không có thời gian hoặc khả năng để thử và sai trong nhiều năm để tìm ra cách phù hợp để trồng nửa tá loại cây trồng trên đất của họ. Thay vào đó, với khung khái niệm và cuối cùng là khung phần mềm của không gian trạng thái, người nông dân có thể đưa ra một mục tiêu-chẳng hạn như thu hoạch đa dạng với năng suất cao và lợi nhuận cao có thể có cho một mảnh đất cụ thể-và yêu cầu hệ thống khám phá không gian trạng thái và sản xuất các hỗn hợp cây trồng, vị trí và kỹ thuật quản lý có thể đáp ứng các tiêu chí của nông dân”.

Raghavan so sánh quá trình này giống như "chơi một ván cờ với tự nhiên, nhưng là một ván cờ vừa cạnh tranh vừa hợp tác".

"Bạn đang di chuyển trên bàn cờ, đó là vùng đất của bạn và thiên nhiên cũng đang di chuyển. Sâu bệnh sẽ ăn một loại cây trồng; lũ lụt sẽ gây thiệt hại cho một loại cây trồng khác. Những gì chúng tôi đang xây dựng là một khung tính toán cho phép bạn khám phá tất cả những cách khác nhau mà bạn có thể 'chơi' ván cờ này với thiên nhiên để chúng tôi có thể tìm ra cách tốt nhất cho vùng đất của bạn".

Nhóm hiện đang làm việc thông qua các trường hợp sử dụng khả thi với các nhà nghiên cứu và nông dân để kết hợp các trường hợp sử dụng cụ thể và phát triển phần mềm có thể giúp dễ dàng mô phỏng và khám phá các không gian trạng thái.

Huỳnh Thị Đan Anh theo Phys.org