CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ QUỐC TẾ 1. Giới thiệu Ngày nay, nhu cầu xã hội về thực phẩm ngày càng cao, không những đòi hỏi về số lượng mà còn về chất lượng.
Kéo theo việc chăn nuôi gia súc phát triển nông trại với quy mô chăn nuôi lớn, do vậy việc giám sát tình trạng sức khỏe, sinh sản vật nuôi sẽ trở nên rất khó khăn nếu áp dụng theo phương pháp thủ công và theo kinh nghiệm của người chăn nuôi. Hình thức giám sát phổ biến nhất hiện nay được dùng là sử dụng mã vạch được gắn trên vật nuôi và ghi chép lại thông tin của từng con theo ngày, tuần, tháng. Cách thức này gây nhiều bất tiện cho người chăm sóc. Một trong những hệ được phát triển theo hình thức hiện đại hơn đó là hệ giám sát tự động tình trạng sức khỏe và các thông số đặc thù theo mong muốn từ người chăn nuôi.
Các hình thức giám sát hiện đại giúp người chăn nuôi gia súc tiết kiệm được đáng kể thời gian giám sát và nâng cao tính hiệu quả trong việc chăm sóc và phúc lợi cho vật nuôi. Sức khỏe và phúc lợi chung của gia súc thường có thể được kiểm chứng và xác định theo mô hình hành vi của bò. Hành vi vật lí của bò được báo cáo như một các phát hiện sớm các bệnh như bệnh tim và chỉ thị về đau đớn, stress nhiệt và tương tác xã hội trong một đàn. Hành vi thay đổi khi động vật ốm có thể bao gồm giảm hoạt độn thường ngày, hoạt động sinh sản, ăn uống, chăm sóc và các hành vi xã hội khác.
Việc giám sát bò được tập chung theo ba hướng phổ biến nhất đó là giám sát phân loại hành vi của bò; phát hiện trấn thương; xác định thời điểm sinh sản của bò. Việt Nam là một nước có khí hậu nhiệt đới gió mùa, nơi có điều kiện phát triển chăn nuôi gia súc. Một số công ty lớn chế biến sữa đã đi đầu trong việc áp dụng công nghệ tiên tiến như TH True Milk đã áp dụng quy trình chăn nuôi bò sữa Israel, hay Vinamilk mỗi con bò được đeo một chíp điện tử để giám sát qua hệ thống Alpro hiện đại do Delaval cung cấp. Nhiều tỉnh thành trong cả nước (Hải Dương, Hà Nam, Nghệ An, Bắc Giang, Sơn La.) đã có những đề án phát triển chăn nuôi gia súc, trong đó nhấn mạnh đến chủ trương xây dụng trung tâm phát triển chăn nuôi gia súc theo hướng quy mô lớn, hiệu quả, bán công nghiệp theo hướng tập chung.
Nhiều địa phương đã khuyến khích chuyển đổi trồng lúa sang trồng ngô, trồng cỏ phục vụ chăn nuôi; trong 1 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com đó quy hoạch hạ tầng: đường trục; hệ thống chuồng nuôi gia súc; đường điện, nước.; có thiết kế mẫu hệ thống chuồng chăn nuôi. Có thể thấy rằng việc áp dụng kĩ thuật hiện đại giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng năng suất lao động, cải tiến kĩ thuật về giống, chăm sóc, thú y. Tình hình nghiên cứu quốc tế Hiện nay trên thế giới có rất nhiều kĩ thuật giúp giám sát sức khỏe, hoạt động và các vấn đề sinh sản của vật nuôi trên quy mô lớn. Những kĩ thuật này giúp chủ các trang trại công ty hay doanh nghiệp kiểm soát vật nuôi của mình, từ đó giúp nâng cao hiệu quả chăn nuôi.
Tuy nhiên những kĩ thuật được áp dụng hiện tại còn khá thủ công và cần sự can thiệt sức người. Việc nghiên cứu ra các kĩ thuật và thiết bị mới vẫn luôn là một chủ đề đang được quan tâm mạnh mẽ. Như trong bài báo [4] tác giả tập chung vào vấn đề phân loại các hoạt động thường ngày của bò sử dụng hệ thống giám sát hoạt động dựa trên cảm biến gia tốc. Tuy nhiên bài báo chỉ dừng lại ở việc nhận biế các trạng thái như: ăn, nằm, đứng và chưa phân biệt được một cách rõ ràng giữa việc chuyển trạng thái từ đứng sang nằm hay ngược lại.
Trong đó bài báo [5], nhóm tác giả xây dựng hệ giám sát hoạt động của bò sử dụng nhiều loại cảm biến khác nhau để thu thập thông tin như: cảm biến vị trí, cảm biến tốc độ di chuyển, cảm biến nhiệt độ, cảm biến gia tốc ba trục, cảm biến từ trường 3 trục. Bên cạnh đó họ đã xây dựng nền tảng cảm biến không dây có thể quan sát và thu thập thông tin của gia súc mà không cần can thiệt đến chúng. Dựa trên các thông tin thu được có thể phân biệt thành công được các hoạt động và ứng sử khác nhau của gia súc. Tuy nhiên hệ thống mới chỉ dừng lại ở việc thông tin lưu trữ trên thẻ nhớ chứ chưa truyền đi được.
Trong nghiên cứu [6] tác giả tập chung vào hiệu quả của việc phát hiện động dục và phát hiện thời gian rụng trứng của giống bò đen Nhật Bản sử dụng hệ thống giám sát số bước chân thời gian thực và truyền thông không dây. Hệ thống này phát hiện các trạng thái đứng, so sánh với khả năng sẵn có của nó để phát hiện sự kiện động dục. Bên cạnh việc phát triển các kĩ thuật phần cứng, các kĩ thuật phần mềm hay thuật toán cũng đang được nghiên cứu nhằm nâng cao khả năng nhận biết một cách chính xác các trạng thái của gia súc. Các thuật toán được phát triển theo hai hướng: Thuật toán học máy có giám sát và thuật toán học máy không có giám sát.
Thuật toán có giám sát thường là hệt thống gồm hai tiến trình: Tiến trình đào tạo dữ liệu và tiến trình kiểm thử dữ liệu. Hệ thống 2 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com này sử dụng các tập dữ liệu đã biết để xây dựng nên mô hình, sau đó sử dụng mô hình này để dự đoán để dự đoán cho tập dữ liệu mới. Thuật toán học máy không có giám sát khám phá dữ liệu để tìm mô hình ẩn hoặc cụm dữ liệu đầu vào trong các lớp với tính chất thống kê tương tự. Thuật toán học máy có giám sát có thể kể đến là: máy vector hỗ trợ (SVM).
Thuật toán học máy không có giám sát là: thuật toán cây quyết định, k- mean và mô hình Markov ẩn (HMM). Mỗi thuật toán đều có ưu và nhược điểm khác nhau. SVM và HMM đi kèm với chi phí tính toán lớn, làm cho việc thực hiện một thuật toán như vậy bên trong một thiết bị sinh học từ xa là không thực tế. Tuy nhiên thuật toán cây quyết định có chi phí tính toán thấp hơn nhiều và dễ dành được thực hiện trong thời gian thực.
Bên cạnh đó, SVM lại có độ chính xác cao trong khi cây quyết định lại cho độ nhạy cao [4]. Tình hình nghiên cứu trong nước Hiện nay, ở Việt Nam chưa có nhiều nghiên cứu về giám sát hoạt động của bò. Có một nhóm nghiên cứu về giám sát hoạt động, hỗ trợ chăm sóc sức khỏe là một số cán bộ trong Khoa Điện tử viễn thông – Trường đại học Công nghệ, nhóm đã có một số kết quả tốt theo hướng này. Trong bài báo [1] các tác giả đã đưa ra mô hình giám sát hành vi trên bò bao gồm thiết bị gắn ở chân bò để đếm số bước chân và thiết bị gắn trên cổ bò để thu dữ liệu gia tốc ở cổ.
Hai thiết bị này kết nối không dây với nhau tạo thành một nút mạng để thu dữ liệu giúp giám sát hành vi của bò. Tuy nhiên đây mới là mô hình chưa triển khai thực nghiệm và chưa đưa ra thuật toán xử lý dữ liệu. Trong bài báo [3] nhóm tác giả đã tiến hành chế tạo một thiết bị thu dữ liệu gia tốc ở cổ và chân bò và lưu vào thẻ nhớ. Dữ liệu offline sau đó được dùng để phân loại một số hành vi cơ bản của bò thông qua thuật toán cây quyết định.
Có thể thấy rằng thiết bị còn đơn giản, việc lấy dữ liệu từ thẻ nhớ vấn thủ công. Việc xử lý dữ liệu chỉ dùng thuật toán cây quyết định nên hiệu quả và độ chính xác chưa cao. NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN PHÂN LOẠI HÀNH VI GIA SÚC 1.1 Tổng quan về các phương pháp học máy 1. Giới thiệu về học máy Học máy, có tài liệu gọi là máy học, là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống "học" tự động từ 3 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Ví dụ như các máy có thể "học" cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Học máy có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phân loại hành vi của gia súcphát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trò chơi và cử động rô-bốt. Các giải thuật học máy Các nhóm giải thuật học máy: - Học có giám sát: là một kĩ thuật của ngành học máy để xây dựng một hàm từ tập dữ liệu huấn luyện.
Dữ liệu huấn luyện bao gồm các cặp gồm đối tượng đầu vào (thường dạng vec-tơ), và đầu ra mong muốn. Đầu ra của một hàm có thể là một giá trị liên tục (gọi là hồi qui), hay có thể là dự đoán một nhãn phân loại cho một đối tượng đầu vào (gọi là phân loại). Phương pháp này sử dụng cho các bài toán phân lớp. - Học không giám sát: là phương pháp học máy nhằm tìm ra một mô hình phù hợp với các quan sát.
Cho trước một mẫu chỉ gồm các đối tượng, cần tìm kiếm cấu trúc quan tâm của dữ liệu, và nhóm các đối tượng giống nhau. Phương pháp này sử dụng cho các bài toán phân cụm, gom cụm. - Học máy bán giám sát: là một lớp của kỹ thuật học máy, sử dụng cả dữ liệu đã gán nhãn và chưa gán nhãn để huấn luyện - điển hình là một lượng nhỏ dữ liệu có gán nhãn cùng với lượng lớn dữ liệu chưa gán nhãn. Học bán giám sát đứng giữa học không giám sát (không có bất kì dữ liệu đã được nhãn nào) và có giám sát (toàn bộ dữ liệu đều được gán nhãn).