Phần Hỏi & Đáp với Dave Cook về hoạt động Sản xuất Chăn nuôi dựa trên Kiến thức 

Dave Cook, Tiến sĩ kiêm Giám đốc Nghiên cứu & Phát triển Toàn cầu cho mảng kinh doanh dinh dưỡng thủy sản của Cargill, đã đảm nhiệm nhiều vai trò nghiên cứu và phát triển dinh dưỡng vật nuôi trong gần 30 năm, trên nhiều loài vật nuôi bao gồm gia cầm, heo, gia súc và thủy sản.

Hoạt động sản xuất chăn nuôi đã chuyển hướng sang dựa trên thông tin trong những năm 80. Điều gì đã thúc đẩy sự chuyển đổi?

Đó là sự kết hợp của việc phát triển các công cụ và kỹ thuật, những ngày đầu của thời kỳ số hóa, máy tính để bàn mới xuất hiện, máy tính xách tay có giá thành phải chăng hơn. Khi công nghệ di động và tốc độ máy tính phát triển, khả năng khai thác dữ liệu và sử dụng các thuật toán cũng phát triển theo. 

Hãy nhìn vào ví dụ về dinh dưỡng từ sữa non và axit amin. Mấu chốt ở đây là việc nhận ra rằng mỗi nhà sản xuất có các mục tiêu và động cơ khác nhau, và mỗi con vật cho năng suất khác nhau. Công nghệ giúp chúng ta có thể tính toán sản lượng sữa hàng ngày của mỗi con bò và tùy chỉnh chế độ ăn cho chúng. Đây là một trong những ứng dụng đầu tiên chúng ta thấy của mô hình toán học trong chăn nuôi. 

Những người nông dân có áp dụng ý tưởng sản xuất dựa trên thông tin không? Để bắt kịp thì nhanh hay chậm?

Điều đó tùy thuộc vào ngành – thời kỳ đó ngành chăn nuôi chủ yếu bao gồm bò sữa, bò thịt và heo. Ngành bò sữa bắt kịp nhanh chóng, và sau đó dựa trên cơ sở thông tin được thu thập ở đó, đã lan sang ngành bò thịt. Sự mất ổn định trong thức ăn tự trồng cho gia súc là động lực để thực hiện nhiều thay đổi cho sát điều kiện chăn nuôi thực tế hơn. 

Ngành chăn nuôi heo theo sau một thời gian ngắn. Những người áp dụng sớm muốn làm điều gì đó khác biệt. Những người nuôi trồng cá hồi là những người áp dụng sớm trong ngành thủy sản và hiện đang mở rộng ứng dụng số hóa trong các lĩnh vực khác như nuôi tôm. 

Phương pháp tiếp cận này đã phát triển như thế nào trong bốn mươi năm qua? Điều gì đã tạo nên sự chuyển đổi hay thay đổi về cách chúng ta cho ăn và nuôi dưỡng động vật?

Một ví dụ cần xem xét là sự phát triển của các chất kích thích tăng trưởng mới ở heo và bò sữa. Ngành chăn nuôi đã mất hai mươi năm để có thể tinh chỉnh nhu cầu axit amin cho heo, nhưng với các chất điều chỉnh sự tăng trưởng, chúng ta cần dừng lại và tính toán lại nhu cầu axit amin một lần nữa. 

Do đó, từ cuối những năm 80, một số cách thức mới để xem xét nhu cầu axit amin đã được ra đời. Chúng tôi đã làm việc cật lực để xây dựng hồ sơ axit amin lý tưởng, phục vụ hữu ích cho quá trình điện toán hóa nhu cầu về axit amin sau này.

Tại Cargill, mô hình heo cơ học ra đời năm 1992, và bạn có thể xem con heo phát triển thông qua công cụ kỹ thuật số như thế nào khi vào thời điểm đó, khả năng điện toán cho phép thực hiện các phép tính cho từng giai đoạn phát triển của con heo trong vài phút. Mô hình này là công cụ để đưa ra các giải pháp tùy chỉnh cho người chăn nuôi và thực hiện theo cách rất trực quan. Chỉ tám năm sau, việc tính toán cho mỗi giai đoạn phát triển của con heo có thể được thực hiện tức thời: chỉ với một nút nhấn. Giờ đây, với sự phát triển của siêu máy tính và ứng dụng trí tuệ nhân tạo; khả năng mô hình hóa năng suất vật nuôi của chúng tôi đã được mở rộng đáng kể.  

Ông dự báo ngành sản xuất chăn nuôi dựa trên thông tin sẽ phát triển như thế nào trong 20 năm tới?

Tôi nghĩ bạn sẽ được chứng kiến khả năng giám sát tăng trưởng trên từng vật nuôi và đưa ra dự báo nhu cầu dinh dưỡng cụ thể cho mỗi con. Chúng tôi sẽ có các hệ thống tự động đưa ra chế độ ăn tùy chỉnh cho mỗi con vật, hoặc tối thiểu là khẩu phần cập nhật cho một đàn, và có thể được thay đổi hàng ngày.  

Chúng ta cũng sẽ nhận thấy sự phát triển và ứng dụng liên tục của nhiều loại cảm biến và các công cụ dự đoán khác, cho phép người chăn nuôi đưa ra quyết định sáng suốt hơn để tối ưu hóa sức khỏe và năng suất vật nuôi dựa trên những điều kiện dự báo (ví dụ: hiện tượng thời tiết, lượng mầm bệnh, tình trạng căng thẳng v.v.). 

Và cho dù có thế nào thì, việc sản xuất chăn nuôi dựa trên kiến thức cũng sẽ chỉ phát triển khi chúng ta có thể đẩy mạnh tốc độ và khả năng thu thập dữ liệu.