The dynamic environment context necessitates harnessing digital technologies, including artificial intelligence and the Internet of Things, to supply high-resolution, real-time meteorological data to support agricultural decision-making and improve overall farm productivity and sustainability. This study investigates the potential application of various AI-powered, IoT-based, low-cost platforms for local weather forecasting to enable smart farming. Despite the increasing demand for this topic, a few promising studies have explored this area. This paper developed a conceptual research framework based on a systematic review of relevant literature and employed a case study method to validate the framework. The framework comprised five key components: the Data Acquisition Layer, Data Storage Layer, Data Processing Layer, Application Layer, and Decision-Making Layer. This paper contributes to the literature by exploring the integration of AI-ML and IoT techniques for weather prediction tasks to support agriculture, and the incorporation of IoT technologies that provide real-time, high-resolution meteorological data, representing a step forward. Furthermore, this paper discusses key research gaps, such as the significant obstacles impeding the adoption of AI in agriculture and local weather forecasting, including the lack of straightforward solutions and the lack of digital skills among farmers, particularly those in rural areas. Further empirical research is needed to enhance the existing frameworks and address these challenges.

Bản dịch tiếng Việt:

Bối cảnh môi trường năng động đòi hỏi phải khai thác các công nghệ kỹ thuật số, bao gồm trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật, để cung cấp dữ liệu khí tượng theo thời gian thực, có độ phân giải cao nhằm hỗ trợ việc ra quyết định nông nghiệp và cải thiện năng suất tổng thể cũng như tính bền vững của trang trại. Nghiên cứu này điều tra ứng dụng tiềm năng của nhiều nền tảng chi phí thấp, dựa trên IoT, được hỗ trợ bởi AI để dự báo thời tiết địa phương nhằm hỗ trợ canh tác thông minh. Bất chấp nhu cầu ngày càng tăng về chủ đề này, một số nghiên cứu đầy hứa hẹn đã khám phá lĩnh vực này. Bài viết này đã phát triển một khung nghiên cứu khái niệm dựa trên việc xem xét có hệ thống các tài liệu liên quan và sử dụng phương pháp nghiên cứu trường hợp để xác nhận khuôn khổ đó. Khung bao gồm năm thành phần chính: Lớp thu thập dữ liệu, Lớp lưu trữ dữ liệu, Lớp xử lý dữ liệu, Lớp ứng dụng và Lớp ra quyết định. Bài viết này đóng góp vào tài liệu bằng cách khám phá sự tích hợp các kỹ thuật AI-ML và IoT cho các nhiệm vụ dự báo thời tiết nhằm hỗ trợ nông nghiệp và việc kết hợp các công nghệ IoT cung cấp dữ liệu khí tượng có độ phân giải cao, theo thời gian thực, thể hiện một bước tiến. Hơn nữa, bài viết này thảo luận về những khoảng trống nghiên cứu chính, chẳng hạn như những trở ngại đáng kể cản trở việc áp dụng AI trong nông nghiệp và dự báo thời tiết địa phương, bao gồm việc thiếu các giải pháp đơn giản và thiếu kỹ năng kỹ thuật số của nông dân, đặc biệt là những người ở khu vực nông thôn. Cần có nghiên cứu thực nghiệm sâu hơn để củng cố các khuôn khổ hiện có và giải quyết những thách thức này.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.