ອະນາຄົດຂອງການກະສິກຳ: Machine Learning ໃນການກະສິກຳລາວ
ປະເທດລາວເປັນປະເທດທີ່ມີພື້ນຖານການກະສິກຳເປັນຫຼັກ. ຫຼາຍກວ່າ 70% ຂອງປະຊາກອນແມ່ນອາໄສການປູກຝັງ ແລະ ລ້ຽງສັດເພື່ອລ້ຽງຊີບ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຊາວກະສິກອນລາວຍັງປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຫຼາຍຢ່າງ ເຊ່ນ: ສະພາບອາກາດທີ່ຜັນຜວນ, ສັດຕູພືດ, ແລະ ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງລາຄາຜົນຜະລິດ. ໃນຍຸກດິຈິຕອນນີ້, Machine Learning (ML) ກຳລັງກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສຳຄັນທີ່ຈະຊ່ວຍຍົກລະດັບການກະສິກຳຂອງພວກເຮົາໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ໃນບົດຄວາມນີ້, ພວກເຮົາຈະມາເບິ່ງກັນວ່າ Machine Learning ສາມາດນຳໃຊ້ມາກັບການກະສິກຳໃນລາວໄດ້ແນວໃດ ແລະ ມັນຈະປ່ຽນແປງອະນາຄົດຂອງຊາວກະສິກອນລາວໄດ້ແນວໃດ.
Machine Learning ໃນການກະສິກຳແມ່ນຫຍັງ?
Machine Learning ແມ່ນການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນມາສອນໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດ “ຄາດເດົາ” ສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້. ໃນການກະສິກຳ, ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ (Sensor), ພາບຖ່າຍດາວທຽມ, ຫຼື ແມ້ແຕ່ພາບຖ່າຍຈາກໂທລະສັບມືຖື ເພື່ອໃຫ້ ML ວິເຄາະ ແລະ ບອກພວກເຮົາວ່າຄວນເຮັດແນວໃດຈຶ່ງຈະໄດ້ຜົນຜະລິດດີທີ່ສຸດ.
ວິທີການນຳໃຊ້ຕົວຈິງໃນລາວ
1. ການຄາດຄະເນຜົນຜະລິດ (Yield Prediction)
ສຳລັບຊາວກະສິກອນປູກກາເຟຢູ່ເຂດພູພຽງບໍລະເວນ (ປາກຊ່ອງ), ການຮູ້ລ່ວງໜ້າວ່າປີນີ້ຈະໄດ້ຜົນຜະລິດເທົ່າໃດແມ່ນສຳຄັນຫຼາຍ. ML ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນປະລິມານນ້ຳຝົນ, ອຸນຫະພູມ, ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງດິນ ເພື່ອຄາດຄະເນປະລິມານຜົນຜະລິດທີ່ຈະໄດ້ຮັບ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຊາວກະສິກອນສາມາດວາງແຜນການຂາຍ ແລະ ການເກັບຮັກສາໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
2. ການກວດສອບສັດຕູພືດ ແລະ ພະຍາດພືດ
ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າໃຫ້ພະຍາດແຜ່ລະບາດໄປທົ່ວສວນ, ຊາວກະສິກອນສາມາດໃຊ້ໂທລະສັບມືຖືຖ່າຍຮູບໃບໄມ້ທີ່ມີອາການຜິດປົກກະຕິ. ຕົວແບບ Computer Vision (ເຊິ່ງເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງ ML) ສາມາດບອກໄດ້ທັນທີວ່າເປັນພະຍາດຊະນິດໃດ ແລະ ຄວນແກ້ໄຂແນວໃດ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ສານເຄມີເກີນຄວາມຈຳເປັນ ແລະ ຮັກສາຜົນຜະລິດໄວ້ໄດ້ທັນເວລາ.
3. ການພະຍາກອນອາກາດທີ່ຊັດເຈນ
ການອາໄສພະຍາກອນອາກາດແບບທົ່ວໄປອາດຈະບໍ່ພຽງພໍສຳລັບການກະສິກຳ. ລະບົບ ML ສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດໃນລະດັບທ້ອງຖິ່ນ (Micro-climate) ເພື່ອບອກຊາວກະສິກອນໄດ້ວ່າ ມື້ໃດຄວນໃສ່ປຸ໋ຍ ຫຼື ມື້ໃດຄວນເກັບກ່ຽວ ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນຄວາມເສຍຫາຍຈາກຝົນຕົກໜັກ.
ຜົນປະໂຫຍດສຳລັບຊາວກະສິກອນລາວ
- ຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນ: ການນຳໃຊ້ປຸ໋ຍ ແລະ ນ້ຳຢ່າງຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງພືດ.
- ເພີ່ມຜົນຜະລິດ: ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເສຍຫາຍຈາກພະຍາດ ແລະ ສັດຕູພືດ.
- ຄວາມຍືນຍົງ: ການນຳໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທຳມະຊາດຢ່າງຄຸ້ມຄ່າ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ.
ບົດສະຫຼຸບ
ການນຳໃຊ້ Machine Learning ໃນການກະສິກຳບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ໄກຕົວອີກຕໍ່ໄປ. ດ້ວຍການສະໜັບສະໜູນດ້ານເທັກໂນໂລຊີ ແລະ ການຈັດເກັບຂໍ້ມູນທີ່ດີ, ຊາວກະສິກອນລາວຈະສາມາດກ້າວໄປສູ່ “ການກະສິກຳອັດສະລິຍະ” (Smart Farming) ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍສ້າງລາຍຮັບທີ່ໝັ້ນຄົງ ແລະ ພັດທະນາເສດຖະກິດຂອງຊາດໃຫ້ເຕີບໂຕຢ່າງຍືນຍົງ.