แม้ว่าการทำการเกษตรในปัจจุบันจะได้นำเทคโนโลยีและเครื่องจักรเข้ามาช่วยทุ่นแรงเกษตรกรมากขึ้น สามารถเพิ่มผลผลิตได้เพียงพอต่อความของตลาด แต่บางครั้งเกษตรกรก็ยังต้องประสบกับความเสี่ยงบางอย่างที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เช่น ปัญหาผลผลิตที่ได้ไม่แน่นอน ภัยธรรมชาติที่สร้างความเสียหายจนคาดเดาไม่ได้ ต้นทุนที่ลงไปก็สูง ทั้งเงิน เวลา และแรงงานคน แต่ได้กลับมาไม่คุ้มทุน แล้วแบบนี้เกษตรกรจะอยู่อย่างไร?
เหตุนี้เองจึงเกิดแนวคิดที่จะผลักดันเทคโนโลยีเข้ามาช่วยลดภาระในการทำงานและคาดการณ์ผลผลิตล่วงหน้าได้ด้วยข้อมูล เพื่อช่วยให้เกษตรกรตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น ลดความเสี่ยงที่จะเกิดความเสียหาย เรียกได้ว่าอาจจะพลิกโฉมรูปแบบการทำเกษตรแบบเดิม ๆ ไปเลยก็ได้ เราลองมาดูตัวอย่างกันว่ามีอะไรบ้าง
1. ลดความเสี่ยง คาดการณ์ผลผลิตล่วงหน้าด้วย Big Data
ใช้การเชื่อมต่ออุปกรณ์ทางการเกษตรกับอุปกรณ์ระบบควบคุมเซนเซอร์ เช่น ระบบวัดคุณภาพดิน ตรวจสภาพอากาศ การตรวจโรคพืช และจัดเก็บไปยังฐานข้อมูล เพื่อทำการวิเคราะห์และคาดการณ์ด้วยข้อมูลว่า พื้นที่ดังกล่าวในช่วงนั้นคุ้มค่าแก่การเพาะปลูกหรือไม่
Ricult (รีคัลท์) Startup ที่นำ Big Data เข้ามาช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียมจากพื้นที่เพาะปลูกเกษตรกร โดยมีการใช้ข้อมูลย้อนหลังไปถึง 5 ปี เพื่อนำมาวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ผลผลิตและรายได้ของเกษตรกร เพื่อนำมาใช้เป็นคะแนนเครดิตในการกู้สินเชื่อ และเพื่อให้คำแนะนำในการเพาะปลูกกับเกษตรกรต่อไป โดยที่ผ่านมาโมเดลของ Ricult ได้ถูกนำไปใช้จริงในประเทศปากีสถาน และปล่อยสินเชื่อให้เกษตรกรไปแล้วกว่า 170 ราย
2. ลดภาระแรง ภาระทุน ด้วยระบบ Automation ในการเกษตร
ใช้เครื่องจักรอัตโนมัติเข้ามาช่วยการเพาะปลูกและเก็บเกี่ยว เช่น การใช้ Drone บินหว่านปุ๋ย หรือการใช้รถแทร็กเตอร์ติด GPS เพื่อเดินรถเก็บเกี่ยวแบบอัตโนมัติ ซึ่งทั้งหมดนี่ทำให้ประหยัดทั้งเวลาและแรงงานคน รวมทั้งช่วยลดความเสี่ยงที่เกษตรกรต้องลงไปสัมผัสกับสารเคมีโดยตรง
อย่างเช่น Aerobotics จากแอฟริกาที่ใช้ Drone ในการบินพ่นยาฆ่าแมลง ผ่านการสั่งงานทางแอปพลิเคชั่นบนสมาร์ทโฟน ปัจจุบันช่วยเกษตรกรดูแลผลิตผลทางการเกษตรมากกว่า 18 ประเทศ ทั้งใน แอฟริกา, สหรัฐอเมริกา, สเปน และ ออสเตรีเลย
3. Smart Logistic ลดปัญหาผลผลิตเน่าเสีย
ปัญหาหลัก ๆ ที่พบบ่อยของสินค้าการเกษตรคือ สินค้ามีความเสี่ยงที่จะเน่าเสียได้ง่าย หรือปัญหาความไม่โปรงใส่ของพ่อค้าคนกลาง ดังนั้น ก็จะมีเทคโนโลยีหลายอย่างที่เข้ามาแก้ปัญหาในจุดนี้ เช่น ระบบตู้ขนส่งสินค้าที่ช่วยควบคุมปัจจัยต่าง ๆ ไม่ให้สินค้าสุกหรือเน่าเสียก่อนถึงที่หมาย หรือจะเป็นการจำลองระบบการซื้อขายสินค้าจากฟาร์มบนแพลตฟอร์ม เพื่อให้คนซื้อได้เข้าถึงสินค้าจากเกษตรกรโดยตรง นึกภาพง่าย ๆ เหมือนกับเราเล่นเกมส์ปลูกผัก ที่ให้ผู้ซื้อเข้ามาเลือกเมล็ดพันธุ์ก่อน จากนั้นเกษตรกรที่อยู่ในระบบจะปลูกและเก็บเกี่ยวผลผลิตให้ตามคำสั่งซื้อ
ตัวอย่างเช่น Hectare Agritech Startup จากอังกฤษ ที่มี Blockchain Platforms จำลองระบบซื้อขายที่เชื่อมต่อกับระบบฐานข้อมูลของฟาร์มจากหลาย ๆ ประเทศ เพื่อเป็นตัวกลางซื้อขายระหว่างผู้ซื้อกับเกษตรกรแบบเรียลไทม์ ๋ปัจจุบันมีเกษตรกรที่เข้าร่วมอยู่ในระบบกว่า 5,000 ราย และ รายการสินค้ากว่า 2,000 รายการ
เทคโนโลยีในภาคเกษตรกรรมไทย ไปถึงไหนแล้ว?
ถึงแม้เกษตรกรรมไทยยังไม่มีการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยมากนัก แต่เป็นภาคอุตสาหกรรมที่ต้องได้รับการผลักดันให้เกิดขึ้นจริง เนื่องจากการเกษตรกรรมมีบทบาทสำคัญต่อประเทศไทย จากแรงงานในภาคอุตสาหกรรมนี้ คิดเป็นร้อยละ 38 ของแรงงารนทั้งหมดในประเทศไทย แต่กลับสร้างผลิตภัณฑ์มวลรวมได้น้อยกว่าร้อยละ 10 เพราะเกษตรกรยังใช้วิธีทำเกษตรแบบเดิม แต่ใช่ว่าจะเป็นไปไม่ได้
ปัจจุบันจึงได้เกิดโครงการหนึ่งขึ้นมาเพื่อพัฒนาศักยภาพของสตาร์ทอัพ AgriTech ที่มีความตั้งใจอยากจะสร้างนวัตกรรมที่เป็นประโยชน์ต่องานเกษตรกรรมไทย นั่นก็คือ Global AgTech Acceleration Program หรือเรียกสั้น ๆ ว่า Agrowth โครงการบ่มเพาะสตาร์ทอัพด้านนวัตกรรมการเกษตรระดับนานาชาติ ที่เปิดโอกาสให้ AgriTech Sartup จากทั่วโลกสมัครเข้าร่วมโครงการ ผู้ที่ได้เข้ารอบจะได้เข้าร่วมฝึกความพร้อมและพัฒนาศักยภาพทางธุรกิจ ได้ลองนำโซลูชั่นที่ตัวเองมีมาทดลองและแก้ปัญหาจริงให้กับเกษตรกร โดยระหว่างการทำกิจกรรมในโปรแกรม จะได้รับคำปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญในด้าน AgTech โดยตรงอีกด้วย พื่อที่จะได้นำไปพัฒนาต่อยอดในธุรกิจต่อไป นับว่าเป็นโครงการที่น่าสนใจสำหรับสตาร์ทอัพ AgriTech ที่ต้องการปลุกปั้นธุรกิจสู่ระดับนานาชาติ (ผู้ที่สนใจสามารถเข้าดูรายละเอียดได้ที่ https://www.nest.vc/agrowth
โดยสรุป หากจะทำให้เกษตรกรไทยสามารถแข่งขันกับนานาประเทศได้ ต้องเริ่มจากการเข้าใจปัญหาก่อนว่าเกิดจากอะไร และจะนำเทคโนโลยีมาช่วยปลดล็อกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิตอย่างไรได้บ้าง จากความร่วมมือและการสนับสนุนจากหลายองค์กรที่จะช่วยขับเคลื่อนไปด้วยกันนั่นเอง
ข้อมูลอ้างอิง : รู้จักกับ “Ricult” Agriculture Tech ผู้ใช้ Machine Learning ช่วยเหลือเกษตรกรไทยเรื่องปัญหาสินเชื่อ
