3 công nghệ mới nổi có thể tạo một cuoc cách mạng trong ngành chăn nuôi lợn hiện đại

Chăn nuôi chính xác đang chuyển đổi quản lý chăn nuôi lợn từ đánh giá chủ quan sang độ chính xác dựa trên dữ liệu, mang đến những cách thức mới để phát hiện bệnh sớm và tự động hóa các công việc tốn nhiều công sức. Dưới đây là ba công nghệ mới nổi đáng để xem xét.

Jennifer Shike

Ngày 12 tháng 3 năm 2026, 15:00

(Thịt lợn của Tạp chí Nông trại)

Theo David Rosero, trợ lý giáo sư Khoa Khoa học Động vật tại Đại học Bang Iowa, phương pháp quản lý chăn nuôi lợn truyền thống vẫn phụ thuộc rất nhiều vào việc người chăm sóc đưa ra những đánh giá nhanh chóng, chủ quan về sức khỏe và năng suất của đàn lợn lớn. Tuy nhiên, các quy trình lỗi thời thường làm chậm quá trình phát hiện sớm bệnh tật, hạn chế việc can thiệp kịp thời và có mục tiêu, dẫn đến hệ thống sản xuất kém hiệu quả.

Các công cụ Chăn nuôi Chính xác (PLF), chẳng hạn như thị giác máy tính và các cảm biến sinh học và môi trường tự động, đang trở nên ngày càng quan trọng khi quản lý chăn nuôi lợn chuyển từ các công việc thủ công, tốn nhiều sức lao động sang các hệ thống tự động hóa, được hỗ trợ bởi công nghệ số.

“Mặc dù công nghệ PLF mới đang phát triển nhanh chóng, việc áp dụng trong các chuồng nuôi lợn vẫn còn chậm, chủ yếu là do người chăn nuôi lợn chưa chắc chắn về độ chính xác, độ tin cậy và giá trị kinh tế của chúng,” ông Rosero phát biểu tại Hội nghị thường niên của Hiệp hội Bác sĩ thú y chăn nuôi lợn Hoa Kỳ.

Dưới đây là ba công nghệ PLF mới nổi mà Rosero và nhóm của ông tại Đại học bang Iowa tin rằng sẽ mang đến cơ hội đột phá để hiện đại hóa hoạt động chăn nuôi lợn.

1. Cảm biến đeo được để theo dõi hoạt động của lợn

Ông Rosero cho biết, những tiến bộ công nghệ hiện nay cho phép tích hợp nhiều cảm biến vào các thiết bị nhỏ gọn, tiên tiến dành cho lợn. Nghiên cứu trước đây đã chứng minh khái niệm này bằng cách sử dụng một bảng mạch cảm biến điện tử hỗ trợ Bluetooth có thể ghi lại nhiệt độ cơ thể và môi trường xung quanh, độ nghiêng đầu, chuyển động và tiếng kêu, tất cả được tích hợp vào một thiết bị dạng thẻ đeo tai. Cụm cảm biến hiện nay nhỏ gọn và nhẹ đáng kể, giúp việc sử dụng cho lợn ở các giai đoạn khác nhau trong vòng đời của chúng trở nên thiết thực hơn, ông nói thêm.

Ông nói thêm: "Các cảm biến đeo được cũng đã chứng minh tiềm năng mạnh mẽ trong việc phát hiện sớm các bệnh truyền nhiễm."

Ví dụ, một nghiên cứu đã đánh giá một hệ thống giám sát thời gian thực kết hợp gia tốc kế và nhiệt kế trong thẻ đeo tai, chứng minh rằng mô hình này có thể phân biệt giữa lợn khỏe mạnh và lợn bị nhiễm bệnh dịch tả lợn châu Phi (sử dụng chủng giảm độc lực) từ một đến hai ngày trước khi các triệu chứng lâm sàng xuất hiện.

“Mặc dù những kết quả đầy hứa hẹn này, vẫn còn những hạn chế quan trọng đối với việc triển khai cảm biến thẻ tai trên quy mô lớn,” Rosero nói. “Chi phí lắp ráp các bảng mạch cảm biến điện tử vẫn còn cao đối với hoạt động thương mại.”

Theo Rosero, Thị giác máy tính là một lĩnh vực khoa học mới nổi, hướng đến việc tự động hóa các nhiệm vụ vượt quá khả năng của hệ thống thị giác con người. Lĩnh vực này tích hợp điện toán biên và hệ thống trí tuệ nhân tạo để tự động trích xuất và xử lý thông tin từ hình ảnh bằng thiết bị có chi phí tương đối thấp. Các ứng dụng của công nghệ thị giác máy tính bao gồm hỗ trợ con người trong việc xác định nhiệm vụ, phát hiện sự kiện từ giám sát hình ảnh và phân tích hình ảnh y tế, cùng nhiều ứng dụng khác.

“Theo truyền thống, việc đếm số lượng lợn ở các giai đoạn sản xuất khác nhau là một công việc tốn thời gian và công sức, thường được thực hiện cùng với các hoạt động như cai sữa, tiêm phòng hoặc phân loại,” ông nói. “Vì các trang trại chăn nuôi lợn nuôi số lượng lớn động vật, nên việc đếm thủ công thường không chính xác, điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến việc lập kế hoạch thức ăn và vật tư, các quy trình sức khỏe và độ chính xác trong tiếp thị. Hệ thống thị giác máy tính mới cung cấp một giải pháp vượt trội để xác định, theo dõi và đếm số lượng động vật.”

Thật vậy, việc sử dụng máy ảnh trong điều kiện thực địa gặp nhiều thách thức do ánh sáng thay đổi, phông nền đa dạng và sự che khuất từ ​​các cấu trúc chuồng trại. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu đã phát triển các phương pháp thị giác máy tính mạnh mẽ có khả năng khắc phục những hạn chế này với độ chính xác cao, Rosero chỉ ra.

3. Ứng dụng thị giác máy tính để ước tính trọng lượng cơ thể của lợn

Ông Rosero giải thích rằng việc giám sát liên tục và tự động hiệu suất tăng trưởng của lợn có thể cung cấp cho người chăn nuôi những thông tin quý giá về hiệu quả hệ thống, tình trạng sức khỏe đàn và khả năng sẵn sàng đưa sản phẩm ra thị trường. Tuy nhiên, trên thực tế, người chăn nuôi chỉ dựa vào một vài phương pháp truyền thống, bao gồm cân trực tiếp bằng cân, đo kích thước cơ thể bằng thước dây như chu vi ngực hoặc khoảng cách giữa hai bên sườn, và ước lượng bằng mắt thường của các kỹ thuật viên được đào tạo.

“Việc ứng dụng thị giác máy tính để ước tính trọng lượng cơ thể đã chứng minh độ chính xác cao trong các nghiên cứu và hiện đang được đánh giá trong các hệ thống sản xuất thương mại,” ông nói.

Một nghiên cứu trước đây đã tiến hành so sánh trực tiếp các phương pháp sử dụng 91 con lợn được cân riêng lẻ trong môi trường đại học. Kết quả cho thấy cân di động đạt độ chính xác 98,2% (với sáu con lợn không được ghi nhận), ước lượng bằng mắt thường của con người chỉ đạt 88,2%, và hệ thống thị giác máy tính PigVision đạt độ chính xác 96,6%. Các nhà nghiên cứu lưu ý rằng PigVision là phương pháp ít tốn công sức nhất và cung cấp dữ liệu cân nặng liên tục trong suốt giai đoạn sinh trưởng, mặc dù nó cần bảo trì thường xuyên.

Một hệ thống dựa trên thị giác máy tính mới (Camera Cảm biến Lợn) có khả năng ước tính trọng lượng cơ thể riêng lẻ của lợn và nhận dạng chúng thông qua thẻ 'codeflex' đã được đánh giá trong một trang trại nuôi lợn thịt thương mại ở Indiana từ tháng 6 đến tháng 11 năm 2025. Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (± độ lệch chuẩn) (MAPE) là 2,39% (± 2,31%) cho Lượt 1 và 2,58% (± 2,38%) cho Lượt 2. Hệ số tương quan đồng thuận đã được đo để đánh giá sự phù hợp giữa trọng lượng đo được bằng camera và cân. Sự phù hợp đáng kể giữa trọng lượng được quan sát thấy ở cấp độ cá thể trong cả hai lượt, với ước tính là 0,98 (khoảng tin cậy 95% (CI): 0,975-0,983) trong Lượt 1 và 0,99 (CI: 0,988-0,991) trong Lượt 2. Sự phù hợp tuyệt vời đã được xác định ở cấp độ chuồng, với hệ số tương quan >0,99 cho cả hai lượt, cho thấy độ chính xác cao trong việc dự đoán trọng lượng, theo Rosero.

“Nhìn chung, những phát hiện này chứng minh rằng thị giác máy tính có thể đạt được độ chính xác cao trong khi giảm thiểu yêu cầu về nhân công,” ông nói. “Hơn nữa, những nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết của các giao thức đánh giá tiêu chuẩn hóa để xác thực độ chính xác và độ tin cậy của các công nghệ mới trong nhiều môi trường sản xuất và nông trại khác nhau.”

Thách thức trong việc nhận con nuôi

Rosero cho rằng ngành công nghiệp này cần một quy trình đánh giá công nghệ được tiêu chuẩn hóa. Một nghiên cứu đã xác định 83 công nghệ PLF thương mại dành cho lợn; tuy nhiên, bất chấp số lượng lớn các thiết bị có sẵn cho các nhà sản xuất lợn, chỉ có 14% trong số đó đã được đánh giá trong các nghiên cứu xác thực khoa học.

“Số lượng hệ thống được kiểm định còn hạn chế là điều đáng lo ngại, vì việc đánh giá nghiêm ngặt là bước quan trọng hướng tới việc ứng dụng thương mại,” Rosero nói. “Các đánh giá thực địa tạo ra thông tin thiết yếu về độ chính xác, độ tin cậy và lợi tức đầu tư, cùng với các yếu tố thực tiễn như khả năng kết nối với chuồng trại, tích hợp với bộ điều khiển hiện có, yêu cầu đào tạo nhân viên và những lo ngại về quyền sở hữu dữ liệu và quyền riêng tư.”

Rosero tin rằng để các công cụ kỹ thuật số mang lại giá trị thiết thực trong hệ thống chăn nuôi lợn thương mại, chúng phải thu thập, xử lý và báo cáo dữ liệu một cách nhất quán như dự định. Đánh giá khoa học là rất quan trọng để đảm bảo các công cụ PLF mới nổi phù hợp với các hệ thống sản xuất, môi trường chuồng trại, giai đoạn phát triển và dòng giống khác nhau.

Để giải quyết khoảng trống kiến ​​thức này, Rosero và các đồng nghiệp Sarah Phelps và Nathan Vander Werff tại Đại học bang Iowa đang phát triển các công cụ đánh giá tiêu chuẩn hóa để đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của các công nghệ kỹ thuật số mới nổi dành cho các trang trại chăn nuôi lợn thương mại. Rosero cho biết, các đánh giá dựa trên khoa học này được thiết kế để cung cấp thông tin cho các quyết định áp dụng công nghệ và nâng cao niềm tin của người chăn nuôi lợn vào các đổi mới của PLF.

“Việc thiết lập các quy trình đánh giá công nghệ tiêu chuẩn hóa, cùng với các trung tâm thử nghiệm công nghệ, sẽ rất quan trọng để giảm thiểu rủi ro khi áp dụng, tạo ra bằng chứng hiệu quả độc lập và xây dựng niềm tin của người sản xuất,” ông nói. “Khi ngành chăn nuôi lợn hướng tới một tương lai kỹ thuật số và dựa trên dữ liệu hơn, việc tích hợp chiến lược các công cụ PLF đã được kiểm chứng sẽ rất quan trọng để nâng cao sức khỏe vật nuôi, cải thiện hiệu quả lao động, tăng cường khả năng ra quyết định trong trang trại và cuối cùng là thúc đẩy lợi nhuận cao hơn trên toàn hệ thống thương mại.”

Võ Văn Sự dịch từ: Jennifer Shike.March 12, 2026 03:00 PM. 3 Emerging Technologies That Could Transform Modern Swine Operations.  https://www.porkbusiness.com/news/industry/3-emerging-technologies-could-transform-modern-swine-operations