I. Ứng dụng máy học trong nông nghiệp
Đề tài tập trung vào ứng dụng máy học trong nông nghiệp công nghệ cao, cụ thể là dự báo thời tiết, đặc biệt là dự báo mưa. Ứng dụng máy học giúp tăng độ chính xác và hiệu quả trong dự báo, hỗ trợ người nông dân đưa ra quyết định kịp thời. Nghiên cứu chỉ ra rằng các thuật toán như mạng nơron nhân tạo (ANN) vượt trội hơn các phương pháp truyền thống về tính linh hoạt và độ chính xác. Việc sử dụng mạng nơron nhân tạo trong dự báo mưa cho phép hệ thống “học” từ dữ liệu quá khứ, cập nhật tham số hiện tại và đưa ra dự báo chính xác hơn. Đây là một bước tiến quan trọng trong việc giảm thiểu rủi ro do thời tiết xấu gây ra cho sản xuất nông nghiệp. Nông nghiệp thông minh là mục tiêu hướng đến, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và nâng cao năng suất.
1.1. Mạng nơron nhân tạo và dự báo mưa
Mô hình mạng nơron nhân tạo (ANN), cụ thể là mạng perceptron nhiều lớp, được chọn làm nền tảng cho hệ thống dự báo mưa. ANN xử lý các thông số môi trường (nhiệt độ, độ ẩm) thu thập từ mạng cảm biến không dây. Thuật toán lan truyền ngược (Back Propagation Algorithm) được sử dụng để huấn luyện mô hình, tối ưu hóa các tham số và giảm sai số dự đoán. Kết quả dự báo được đánh giá dựa trên các chỉ số như Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE), và Root Mean Square Error (RMSE). Hiệu quả của mô hình ANN được so sánh với các thuật toán khác như SVM, Naive Bayes, Decision Tree, và Logistic Regression. Phản hồi từ quá trình so sánh giúp xác định độ chính xác và hiệu quả của mô hình ANN trong ngữ cảnh dự báo thời tiết cụ thể này. Mạng nơron nhân tạo thể hiện tiềm năng to lớn trong việc nâng cao năng lực dự báo thời tiết cho nông nghiệp thông minh.
1.2. Thu thập dữ liệu và mạng cảm biến không dây
Hệ thống sử dụng mạng cảm biến không dây để thu thập dữ liệu môi trường. Cụ thể, hai cảm biến nhiệt độ - độ ẩm được đặt tại hai vị trí khác nhau. Dữ liệu được truyền về máy chủ trung tâm để xử lý. Internet vạn vật (IoT) đóng vai trò quan trọng trong việc truyền tải dữ liệu thời gian thực. IoT trong nông nghiệp đang là xu hướng phát triển, cho phép giám sát và điều khiển từ xa. Quản lý phân bổ thông minh được hỗ trợ bởi hệ thống này. Cơ sở dữ liệu được xây dựng để lưu trữ và xử lý dữ liệu hiệu quả, hỗ trợ quá trình huấn luyện mô hình. Phần cứng được lựa chọn cẩn thận để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập. Thiết kế hệ thống tập trung vào tính đơn giản và hiệu quả, dễ dàng triển khai trong điều kiện thực tế. Nông nghiệp bền vững được thúc đẩy nhờ việc sử dụng công nghệ này.
II. Phân tích dữ liệu và đánh giá mô hình
Phân tích dữ liệu nông nghiệp là một phần quan trọng của nghiên cứu. Dữ liệu thô được tiền xử lý trước khi đưa vào huấn luyện mô hình. Phần mềm và công cụ phù hợp được sử dụng để phân tích hiệu suất của mô hình. Độ chính xác của dự báo được đánh giá kỹ lưỡng thông qua so sánh với dữ liệu thực tế. Sai số dự báo được tính toán để đánh giá hiệu quả của mô hình. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình ANN có độ chính xác cao hơn so với một số mô hình khác. Quản lý năng suất nông nghiệp được hỗ trợ bởi việc dự báo chính xác. Giám sát cây trồng bằng máy học là một ứng dụng tiềm năng của công nghệ này.
2.1. So sánh hiệu quả các thuật toán
Nghiên cứu so sánh hiệu quả của mạng nơron nhân tạo với các thuật toán khác như SVM, Naive Bayes, Decision Tree, và Logistic Regression. Các chỉ số đánh giá bao gồm MAE, MSE, RMSE, và độ chính xác dự báo. Kết quả cho thấy ANN có hiệu quả cao hơn trong trường hợp này. Trí tuệ nhân tạo (AI) thể hiện vai trò quan trọng trong nông nghiệp chính xác. Phát hiện bệnh cây bằng AI là một trong những ứng dụng tiềm năng. Dự báo thời tiết nông nghiệp chính xác đóng góp vào sự phát triển bền vững của nông nghiệp. Giải pháp nông nghiệp thông minh cần được nghiên cứu và phát triển thêm. Xu hướng nông nghiệp công nghệ cao đang ngày càng được chú trọng.
2.2. Ứng dụng thực tiễn và hướng phát triển
Kết quả nghiên cứu có ứng dụng thực tiễn cao trong nông nghiệp công nghệ cao tại HCMUTE. Mô hình dự báo mưa chính xác hỗ trợ người nông dân đưa ra quyết định về tưới tiêu, bón phân, thu hoạch. Dự báo thời tiết chính xác giúp giảm thiểu thiệt hại do thời tiết bất lợi gây ra. Đào tạo nông nghiệp công nghệ cao tại HCMUTE cần được chú trọng để ứng dụng công nghệ vào thực tiễn. Thực tiễn đào tạo nông nghiệp cần được cập nhật liên tục. Nghiên cứu ứng dụng máy học tại HCMUTE cần được mở rộng thêm. Khám phá tiềm năng AI trong nông nghiệp là một hướng phát triển quan trọng. Tối ưu hóa sử dụng nước nông nghiệp cũng là một ứng dụng quan trọng của công nghệ này. Nông nghiệp bền vững HCMUTE cần được phát triển dựa trên nền tảng công nghệ.
