Australia đang đưa robot AI và cảm biến xuống biển. Bộ ba này lo việc giám sát nước, gieo trồng san hô và đếm cá. Đây là cách một nền kinh tế biển hơn 160 tỷ USD được vừa bảo vệ, vừa khai thác.
Vùng biển lớn hơn đất liền và nền kinh tế 160 tỷ USD
Với Australia, biển không phải phần phụ của nền kinh tế. Vùng đặc quyền kinh tế của nước này rộng khoảng 10 triệu km2. Con số đó lớn hơn hẳn diện tích đất liền 7,69 triệu km2. Bộ trưởng Môi trường và Nước Australia Murray Watt từng nhấn mạnh vai trò của vùng biển. Theo ông, biển nằm ở trung tâm bản sắc quốc gia. Vì vậy, mọi chính sách công nghệ biển đều được ưu tiên cao.
Quy mô kinh tế đi kèm cũng rất lớn. Năm 2023, kinh tế biển Australia tạo ra hơn 160 tỷ USD. Nó cũng mang lại hơn 710.000 việc làm. Riêng rạn san hô Great Barrier đóng góp 6,4 tỷ USD mỗi năm và 77.000 việc làm. Số liệu này do Bộ Biến đổi khí hậu, Năng lượng, Môi trường và Nước Australia công bố. Rạn này gồm gần 3.000 rạn san hô lẻ, trải trên 344.400 km2. Rõ ràng, giám sát một diện tích như vậy là bài toán ngoài sức người.
Robot AI và cảm biến thay đổi cách giám sát đại dương
Cách làm cũ dựa vào thợ lặn và tàu khảo sát. Mẫu nước được lấy thủ công rồi mang về phòng thí nghiệm. Cách đó chính xác nhưng chậm và tốn kém. Nó cũng phụ thuộc nhiều vào thời tiết. Vì vậy, robot AI và cảm biến đang thay thế dần chuỗi công việc này. Thiết bị ghi dữ liệu liên tục, còn phần mềm lo việc đọc hiểu khối dữ liệu. Nhờ vậy, phạm vi giám sát mở rộng mà chi phí không tăng theo cấp số nhân.
Cuối năm 2023, Tổ chức Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp Australia (CSIRO) thử nghiệm xong hệ thống AquaWatch. Địa điểm thử nghiệm là Vịnh Spencer. Hệ thống kết hợp dữ liệu từ cảm biến dưới nước và ảnh vệ tinh. Sau đó, mô hình máy tính cùng AI xử lý khối dữ liệu này. Kết quả là chất lượng nước được giám sát và dự báo gần như theo thời gian thực. Tiến sĩ Nagur Cherukuru từ CSIRO cho biết cách làm này có một lợi ích rõ rệt. Ngành nuôi trồng chống chọi tốt hơn với thời tiết khắc nghiệt.
Giá trị thực tế nằm ở chỗ người nuôi biết trước điều gì sắp xảy ra. Dữ liệu liên tục cho phép họ chỉnh thao tác ngay trong ngày. Họ không phải chờ kết quả phân tích như trước. Nhà khoa học Kirsten Rough thuộc Hiệp hội Công nghiệp Cá ngừ vây xanh Nam Australia đánh giá cao điểm này:
“Hệ thống thời gian thực giúp mở rộng quy mô giám sát và điều chỉnh chu kỳ cho ăn”
ReefWorks, nơi thử nghiệm robot trước khi ra biển thật
Một công nghệ biển tốt vẫn có thể thất bại. Lý do thường là chưa được thử đúng cách. Australia giải bài toán đó bằng một cơ sở thử nghiệm riêng. Năm 2022, Viện Khoa học Biển Australia (AIMS) khai trương cơ sở ReefWorks gần thành phố Townsville. Dự án có sự hỗ trợ của chính quyền bang Queensland. Nơi đây cung cấp chuyên môn để thử nghiệm và đánh giá robot AI và cảm biến trên biển. Các phương tiện tự hành cũng được kiểm tra tại đây. Ngay trong năm đầu, 5 nhà phát triển đã mang sản phẩm hàng hải tới thử.
Mô hình này đáng chú ý ở một điểm. Nó rút ngắn khoảng cách giữa phòng thí nghiệm và hiện trường. Doanh nghiệp không phải tự dựng hạ tầng thử nghiệm tốn kém. Họ cũng có dữ liệu đối chứng đủ tin cậy để cải tiến sản phẩm. Bên cạnh đó, cơ quan quản lý nắm được năng lực thật của từng thiết bị. Việc cấp phép triển khai rộng nhờ vậy có căn cứ hơn. Nói cách khác, hạ tầng thử nghiệm chính là một phần của chính sách công nghiệp.
Robot và học máy gieo trồng san hô ở quy mô lớn
Năm 2024, AIMS giới thiệu hệ thống giám sát rạn san hô ReefScan. Hệ thống dùng robot cùng cảm biến hình ảnh tiên tiến. Học máy lo phần chuyển dữ liệu thực địa thành thông tin về sức khỏe hệ sinh thái. Tới năm 2025, viện phát triển tiếp hệ thống gieo trồng rạn san hô DGS. Đây là bước chuyển từ quan sát sang can thiệp. Robot AI và cảm biến không chỉ ghi nhận nữa mà còn trực tiếp phục hồi rạn.
Tiến sĩ Ben Moshirian, kỹ sư dự án DGS, mô tả bản chất của hệ thống:
“Hệ thống không phải công nghệ đơn lẻ mà gồm nhiều công nghệ kết hợp vào một quy trình, giúp tăng hiệu quả phát triển san hô”
AIMS muốn làm công việc này ở quy mô rất lớn. Viện thừa nhận quy mô đó gần như bất khả thi nếu chỉ dựa vào lao động thủ công. Chi phí thuê thợ lặn cho hàng nghìn rạn san hô là con số không tưởng. Một ưu điểm khác của DGS là khả năng tương thích. Hệ thống chạy được trên tàu nghiên cứu chuyên dụng. Nó cũng lắp được lên cả tàu du lịch. Nhờ vậy, cụm robot AI và cảm biến này nhân rộng mà không cần đóng mới đội tàu.
AI đếm cá và bài toán lao động trong nuôi trồng
Tháng 7/2026, nhóm nghiên cứu tại Đại học Công giáo Australia (ACU) hé lộ một kết quả mới. Đó là hệ thống AI đếm cá theo thời gian thực. Hệ thống được đánh giá hoạt động tốt trong môi trường thương mại. Đếm cá nghe đơn giản, nhưng đây là việc lặp lại và mỏi mắt. Sai số vì thế rất dễ xảy ra. Sai số đó kéo theo lệch lạc về lượng thức ăn, mật độ nuôi và kế hoạch thu hoạch.
Trong nuôi trồng thủy sản, robot AI và cảm biến giải phóng con người khỏi các thao tác đơn điệu. Người nuôi chuyển sang phần việc cần phán đoán và kinh nghiệm. Giáo sư Niusha Shafiabady tại ACU nhìn nhận giá trị của hệ thống ở góc độ con người:
“Với người nuôi cá, hệ thống AI mới giúp giảm gánh nặng và áp lực lao động nhờ thay thế việc đếm thủ công bằng hệ thống hoạt động liên tục”
Bà cũng đặt câu chuyện này vào một bức tranh rộng hơn:
“Ở quy mô lớn, những công cụ như vậy giúp ổn định chuỗi cung ứng thực phẩm, bảo vệ sinh kế”
Góc nhìn từ Roboworld
Câu chuyện của Australia có điểm chung với tự động hóa trên bờ. Robot AI và cảm biến không được đưa vào để thay thế toàn bộ con người. Chúng nhận phần việc lặp lại và kéo dài. Đó cũng là phần việc khó giữ độ chính xác nhất. Con người giữ lại quyền ra quyết định và xử lý tình huống. Nhiều nhà máy, kho vận và trung tâm thương mại tại Việt Nam đang đi theo đúng mô hình này.
Điểm thứ hai đáng học là thứ tự triển khai. Australia đầu tư hạ tầng thử nghiệm trước, sau đó mới nhân rộng ra thực địa. Doanh nghiệp cũng nên bắt đầu từ một khu vực nhỏ. Sau đó, hãy đo số liệu thật rồi mở rộng theo dữ liệu. Cách làm này giúp tránh rủi ro mua thiết bị không hợp mặt bằng. Trong danh mục robot tự động hóa của Roboworld, mỗi dòng máy gắn với một nhóm bài toán vận hành riêng. Không có cấu hình nào dùng chung cho mọi mặt bằng.
Điểm cuối cùng là dữ liệu. Giá trị lớn nhất của một đội robot không nằm ở số giờ chạy. Nó nằm ở lượng dữ liệu vận hành thu về mỗi ngày. Dữ liệu đó cho biết khu vực nào tốn công nhất. Nó cũng chỉ ra ca làm việc nào đang quá tải. Với nhóm thiết bị vận chuyển trong nhà máy, có thể tham khảo thêm dòng robot vận chuyển công nghiệp T300. Mức tự động hóa hiện có trên thị trường nhờ vậy dễ hình dung hơn.
