CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG IOT NÔNG NGHIỆP 1.1 Tổng quan về nông nghiệp thông minh và thực trạng tại Việt Nam 1.1 Tổng quan về nông nghiệp thông minh Nông nghiệp thông minh là một hệ thống sản xuất nông nghiệp ứng dụng các công nghệ tiên tiến như Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), robot, cảm biến,. nhằm tối ưu hóa quy trình sản xuất, tăng hiệu quả và năng suất, đồng thời giảm thiểu tác động đến môi trường. Đầu tiên, lợi ích chính có thể thấy của nông nghiệp thông minh nhằm tăng năng suất và hiệu quả. Nông nghiệp thông minh giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm chi phí sản xuất, tăng năng suất và chất lượng sản phẩm.
Hơn nữa, nông nghiệp thông minh làm giảm thiểu tác động đến môi trường, giúp sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên thiên nhiên, giảm thiểu sử dụng hóa chất và thuốc trừ sâu, bảo vệ môi trường, giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động, giúp tự động hóa các quy trình sản xuất, giảm bớt sự phụ thuộc vào lao động, đặc biệt là trong bối cảnh già hóa dân số. Nền sản xuất nông nghiệp trên thế giới nói chung và tại Việt Nam nói riêng, đang phải chịu áp lực từ hai bài toán lớn là gia tăng dân số và giảm sút diện tích đất nông nghiệp [4]. Trong ngành nông nghiệp, để tận dụng hiệu quả và bền vững các nguồn tài nguyên, việc chuyển đổi số hóa là cần thiết [8, 9]. Công nghệ số có thể cải thiện khả năng ra quyết định, giúp quản lý rủi ro, kiểm soát sự biến động, từ đó tối ưu hóa sản lượng và gia tăng giá trị kinh tế của quá trình canh tác.
Nhờ những tiến bộ trong điện tử, tự động hóa và công nghệ thông tin, hiệu quả canh tác và năng suất cây trồng đã được nâng cao. Tuy nhiên, cần có nhiều phương pháp tiếp cận thích hợp hơn để giúp người nông dân xử lý và hiểu tổng thể những thông số này. Ở các vùng nông thôn kém phát triển, thiếu hụt cơ sở hạ tầng làm cho canh tác và chăn nuôi trở nên lạc hậu, thu công, và ít hoặc không có kết nối với các thiết bị tiên tiến. Một ví dụ là tại Hoa Kỳ, dù là quốc gia tiên phong về công nghệ kết nối, chỉ có khoảng 1/4 số nông trại sử dụng thiết bị kết nối để truy cập dữ liệu trên nền tảng mạng không dây thế hệ thứ 2 và 3 (sóng 2G/3G) hoặc các mạng IoT băng tần thấp.
Các công cụ theo dõi và kiểm soát truyền thống trên đồng ruộng và trong nhà lưới vẫn khá đơn giản, chưa khai thác hết giá trị tiềm năng mà công nghệ kết nối có thể mang lại. Điều này đòi hỏi ngành nông nghiệp phải tận dụng đầy đủ các ứng dụng và phân tích kỹ thuật số, yêu cầu độ trễ thấp, băng thông cao và độ tin cậy cao. Các phương thức kết nối cũng cần đòi hỏi giảm thiểu độ trễ, tốc độ phản hồi và cải thiện sự ổn định, giúp vận hành tự động và chính xác máy móc và các thiết bị bay không người lái. Tất cả những vận hành này, với sự kết nối của các phương thức truyền thông phù hợp, sẽ giúp quản lý, thực hiện và kiểm soát tốt các khâu trong hệ thống canh tác nông nghiệp chính xác.2 Thực trạng nông nghiệp thông minh tại Việt Nam Hiện nay, Việt Nam vẫn là một quốc gia chủ yếu dựa vào nông nghiệp với hơn 66,9% dân số sống ở vùng nông thôn và 42% lao động trong toàn xã hội làm việc trong ngành nông nghiệp [3].
Nông nghiệp thông minh đang là xu hướng phát triển tất yếu của ngành nông nghiệp Việt Nam. Chính phủ Việt Nam đã ban hành nhiều chính sách và chiến lược phát triển nông nghiệp thông minh, trong đó có Chiến lược phát triển nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao giai đoạn 2021-2030, tầm nhìn đến năm 2045 [9]. Tuy nhiên, việc ứng dụng nông nghiệp thông minh đáp ứng các công nghệ và tiêu chuẩn trên tại Việt Nam còn gặp nhiều hạn chế về hạ tầng công nghệ thông tin, hệ thống internet và mạng lưới viễn thông chưa được phủ sóng rộng khắp, đặc biệt là ở khu vực nông thôn. Hơn nữa, việc thiếu hụt nguồn nhân lực có trình độ điển hình là nông dân Việt Nam chủ yếu là lao động già, trình độ học vấn và kỹ năng sử dụng công nghệ còn hạn chế.
Cùng với đó là chi phí đầu tư cao, việc ứng dụng các công nghệ cao vào sản xuất nông nghiệp cần có vốn đầu tư lớn, trong khi nhiều hộ nông dân còn gặp khó khăn về tài chính [6]. Việc chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng công nghiệp và dịch vụ đã làm giảm nhân lực trong nông nghiệp, và dự báo rằng số lượng này sẽ tiếp tục tăng trong những năm tới, đặt ra vấn đề về nhân lực trong ngành nông nghiệp [2-3]. Công nghệ được áp dụng trong việc chăm sóc và thu hoạch nông sản để khắc phục vấn đề thiên tai, môi trường, tiết kiệm nhân lực, tăng năng suất cây trồng và đơn giản hóa việc quản lý. Một trong những ứng dụng công nghệ nổi bật trong nông nghiệp gần đây là Internet of Things (IoT) và Artificial Intelligence (AI), đã và đang mang lại nhiều kết quả thành công, dần dần được áp dụng và phổ biến trên nhiều diện tích canh tác nông nghiệp.
Đề tài “Nghiên cứu giải pháp AI trên biên mạng sử dụng cho bài toán chuẩn đoán sâu bệnh” nhằm hiểu rõ hơn về tác động của công nghệ đối với khả năng phát triển của cây trồng và quản lý của người điều khiển, cũng như nghiên cứu thêm về các ứng dụng công nghệ điện tử được áp dụng.2 Khái quát các hệ thống IoT nông nghiệp sử dụng hiện nay và xu hướng 1.1 Tổng quan về hệ thống IoT nông nghiệp Từ những khó khăn hiện đang gặp phải đã phân tích ở trên, những mô hình IoT trong nông nghiệp hiện tại Việt Nam nhìn chung mới phổ biến bao gồm các mô IoT truyền thống, ví dụ như các hệ thống giám sát thời tiết, đo lường nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng,. kết hợp với ứng dụng di động và quản lý dữ liệu tập trung trên máy chủ đám mây. Một số ứng dụng của IoT trong nông nghiệp hiện nay đang được sử dụng phổ biến trong các hệ thống lớn và nhỏ. Cấu trúc của một hệ thống IOT gồm bốn thành phần cơ bản chính gồm: Các cảm biến (Things), Trạm kết nối (Gateways), Hạ tầng mạng (Internet) và cuối cùng là lớp dịch vụ (Service).
Mô hình cụ thể của một hệ thống IoT Hình 1. Bốn thành phần cơ bản của hệ thống IoT Giống như trong các ngành công nghiệp khác, ứng dụng IoT trong nông nghiệp hứa hẹn hiệu quả hơn nhiều so với phương pháp thủ công trước đây, giúp giảm tài nguyên và chi phí, tự động hóa dựa trên phân tích dữ liệu, và tối ưu hóa quy trình. Tuy nhiên, riêng đối với ngành nông nghiệp, vai trò của IoT là vô cùng quan trọng. Nó sẽ mang tới các giải pháp bước ngoặt, giải quyết những vấn đề cấp bách liên quan tới sự sinh tồn và phát triển của loài người.
Giúp nâng cao chất lượng nông phẩm, cải thiện năng suất canh tác, bảo đảm vệ sinh an toàn thực phẩm, xây dựng một hệ thống trồng trọt bền vững và chính xác trước các biến đổi khó lường của khí hậu hiện nay.2 Khảo sát mô hình nông nghiệp thông minh tại Việt Nam Một vài nghiên cứu như “Ứng dụng công nghệ IoT và AI giám sát và điều khiển nhà nuôi chim yến thông minh” [1], ứng dụng những công nghệ mới như công trình nghiên cứu [3] với đề tài “Ứng dụng công nghệ xử lý ảnh kết hợp IoT để theo dõi và phân tích tình trạng quả trên cây cà chua” (2022) và một vài nghiên cứu khác là một trong những nghiên cứu mới ứng dụng AI và IoT dẫn tới một xu hướng mới ứng dụng khoa học dữ liệu và internet vạn vật vào canh tác nông nghiệp. Mục tiêu của đề tài [3] là xây dựng được một hệ thống camera giám sát kết hợp IoT trên cây cà chua có khả năng giám sát nhiệt độ, độ ẩm (thông qua các cảm biển), ổn định điều kiện môi trưởng(thông qua bơm nước. Đề tài phát triển một Kit Esp8266, ESP32 CAM để giám sát tình hình cây trồng và xử lý bằng thuật toán xử lý ảnh truyền thống. Hệ thống này cho phép thực hiện các thao tác giám sát – điều khiển trên firebase thông qua WiFi và một ứng dụng Android [3].
Tuy nhiên, nghiên cứu gặp phải một vài hạn chế như thời gian và tốc độ xử lý còn chậm, hệ thống camera chưa xử lí được điều kiện thiếu ánh sáng, và chưa ứng dụng được khoa học dữ liệu và học sâu, máy học, từ đó mới chỉ dừng lại ở quy mô nghiên cứu mà chưa thể ứng dụng rộng rãi. Một vài công trình nghiên cứu [5,7] như “Hệ thống so màu lá lúa trên thiết bị di động” (2016) đã ứng dụng máy học bằng kỹ thuật so khớp ảnh và kỹ thuật kNN (k-Nearest Neighbors) nhằm mục đích so màu lá lúa tự động từ ảnh chụp trên thiết bị di động nhằm xác định lượng phân đạm cần thiết (tương đối) để bón cho cây lúa dựa trên độ đậm của lá lúa. Từ tập ảnh chụp từ điện thoại, hệ thống tiến hành tiền xử lý, khử nhiễu và sau đó thực hiện so màu lá lúa bằng phương pháp so khớp ảnh và kỹ thuật máy học. Cùng với khảo sát tại đề tài [7], Nghiên cứu mới đã mang đến một phương pháp đột phá giúp phát hiện bệnh lá lúa chỉ bằng ảnh chụp từ thiết bị di động.
Phương pháp này sử dụng kỹ thuật học sâu kết hợp học chuyển giao, cho phép xác định ba loại bệnh phổ biến trên lá lúa: đốm nâu, cháy bìa lá và đạo ôn lá với độ chính xác lên đến 95%. Mô hình được phát triển bởi các nhà khoa học đã được huấn luyện trên 1.790 hình ảnh và tích hợp vào ứng dụng Android (Hình 2). Ứng dụng này có thể phát hiện bệnh và đưa ra giải pháp điều trị chỉ trong 1,7 giây, hứa hẹn trở thành công cụ hữu ích cho người nông dân trong việc bảo vệ mùa màng. Các nghiên cứu trên là một vài trong những nghiên cứu đi đầu và tiên phong trong các nghiên cứu ứng dụng học máy và xử lý ảnh trong nông nghiệp.