Ứng dụng công nghệ AI trong thu thập và phân tích hình ảnh định kỳ của cây trồng, tích hợp đo lường các thông số môi trường nhằm hỗ trợ dạy học môn Khoa học Tự nhiên

Ứng dụng công nghệ AI trong thu thập và phân tích hình ảnh định kỳ của cây trồng, tích hợp đo lường các thông số môi trường nhằm hỗ trợ dạy học môn Khoa học Tự nhiên

Cá nhân: Lê Thanh Liêm

Lĩnh vực Giáo dục

Lượt bình chọn:

Bình chọn

Giới thiệu sản phẩm:

Sản phẩm được phát triển không chỉ với mục tiêu nâng cao hiệu quả sản xuất và giảng dạy mà còn hướng tới việc xây dựng một cộng đồng sử dụng và chia sẻ kiến thức. Các hệ thống giám sát thông minh có thể trở thành cầu nối giữa các trường học, nông dân và các nhà nghiên cứu, tạo ra mạng lưới trao đổi thông tin, chia sẻ kinh nghiệm và dữ liệu thực tế. Sự tương tác này giúp lan tỏa giá trị của công nghệ, khuyến khích hợp tác, đồng thời thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong cộng đồng nông nghiệp và giáo dục. Qua đó, sản phẩm góp phần tạo nên một hệ sinh thái bền vững, nâng cao nhận thức và khả năng ứng dụng công nghệ tiên tiến cho mọi thành phần trong xã hội.

Xuất xứ sản phẩm:

Nhóm giáo viên liên trường ở huyện Châu Thành A, Hậu Giang

Tính sáng tạo và đổi mới:

Giải pháp này thể hiện tính sáng tạo và đổi mới khi kết hợp linh hoạt các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT) và điện toán đám mây vào một hệ thống giám sát cây trồng tự động. Việc ứng dụng camera time-lapse cùng với các cảm biến đo đạc các thông số môi trường (như nhiệt độ, độ ẩm, cường độ ánh sáng) không chỉ giúp thu thập dữ liệu liên tục mà còn tạo ra một nguồn dữ liệu trực quan để phân tích quá trình sinh trưởng của cây. Nhờ đó, các thuật toán AI hiện đại có thể xử lý và đánh giá chính xác các chỉ số sinh trưởng như chiều cao, số lượng lá và phát hiện sớm những bất thường, giúp tối ưu hóa quy trình quản lý và ra quyết định can thiệp kịp thời.
Sự đổi mới của sản phẩm còn nằm ở kiến trúc module linh hoạt, cho phép dễ dàng mở rộng và nhân rộng hệ thống từ quy mô trường học, trung tâm đào tạo đến các cơ sở sản xuất nông nghiệp quy mô lớn. Việc tích hợp dữ liệu qua các nền tảng đám mây như Google Sheet và Google Drive không chỉ đảm bảo lưu trữ an toàn, truy xuất nhanh chóng mà còn hỗ trợ bảo mật thông tin qua các biện pháp mã hóa tiên tiến. Giao diện người dùng được xây dựng thân thiện, dễ sử dụng, giúp giáo viên, học sinh và cán bộ quản lý nhanh chóng làm quen và khai thác tối đa các tính năng của hệ thống, từ đó thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong giáo dục và sản xuất nông nghiệp.
Tính độc đáo của giải pháp không chỉ thể hiện qua việc áp dụng công nghệ mới nhất mà còn ở khả năng đáp ứng điều kiện thực tiễn tại Việt Nam. Sản phẩm tận dụng tối đa tiềm năng của nguồn nhân lực trẻ, năng động và hạ tầng công nghệ đang được đầu tư phát triển trong nước, góp phần tạo ra giá trị kinh tế, xã hội và môi trường bền vững. Nhờ sự kết hợp hài hòa giữa phần cứng hiện đại và phần mềm thông minh, giải pháp mở ra hướng đi mới cho việc giám sát cây trồng, nâng cao năng suất nông nghiệp và cải thiện chất lượng giảng dạy môn Khoa học Tự nhiên, khẳng định vị thế của Việt Nam trong xu thế đổi mới sáng tạo toàn cầu.

Tính ứng dụng:

Giải pháp có tính ứng dụng cao trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, nông nghiệp và nghiên cứu khoa học.
Trong giáo dục, hệ thống hỗ trợ giảng dạy môn Khoa học Tự nhiên thông qua việc cung cấp hình ảnh time-lapse và biểu đồ phân tích, giúp học sinh nắm bắt quá trình phát triển của cây trồng một cách trực quan.
Ở lĩnh vực nông nghiệp, dữ liệu chính xác và cập nhật liên tục hỗ trợ việc can thiệp kịp thời, tối ưu hoá việc sử dụng tài nguyên như nước, phân bón và nâng cao năng suất sản xuất.
Cấu trúc module linh hoạt cho phép sản phẩm dễ dàng được điều chỉnh và mở rộng phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng đơn vị sử dụng.

Tính hiệu quả:

Hệ thống tự động giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí so với phương pháp giám sát truyền thống. Trong khi việc giám sát thủ công mất từ 2–3 giờ/ngày, hệ thống tự động quan sát và chụp hình định kỳ, phát hiện mốc thời gian biến đổi về hình dạng của cây trồng. Tăng hiệu quả quan sát và giảm chi phí nhân công và tăng độ chính xác của dữ liệu thu thập. Các thuật toán AI cho phép phân tích dữ liệu nhanh chóng, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường trong quá trình sinh trưởng của cây trồng, từ đó giúp đưa ra quyết định can thiệp kịp thời nhằm tối ưu hóa năng suất và chất lượng sản phẩm.

Tiềm năng phát triển:

Với kiến trúc module linh hoạt và khả năng tích hợp nhiều công nghệ mới, sản phẩm có thể được mở rộng quy mô từ các trường học, trung tâm đào tạo đến các cơ sở sản xuất nông nghiệp quy mô lớn. Việc lưu trữ dữ liệu trên các nền tảng đám mây giúp tăng cường bảo mật và khả năng truy xuất thông tin nhanh chóng. Công nghệ này còn mở ra cơ hội tích hợp thêm các giải pháp IoT, Big Data và các công nghệ tương lai nhằm nâng cao hiệu quả dự báo và quản lý, tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững trong lĩnh vực nông nghiệp và giáo dục

Tiêu chí về cộng đồng:

Cơ sở hạ tầng:

1. Phần cứng:
+ Máy chủ (Server): Máy chủ với cấu hình xử lý mạnh (CPU đa nhân, RAM tối thiểu 16GB) để lưu trữ và xử lý dữ liệu từ cảm biến, camera và ứng dụng AI.
+ Thiết bị nhúng: Arduino hoặc các bo mạch tương tự để kết nối và thu thập dữ liệu từ các cảm biến môi trường (nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng,...).
+ Camera time-lapse: Camera có khả năng chụp định kỳ với chất lượng đủ cao để ghi lại quá trình phát triển của cây trồng.
+ Cảm biến: Các loại cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm, cường độ ánh sáng,... đảm bảo độ chính xác cao trong việc thu thập dữ liệu.
2. Phần mềm:
+ Phần mềm xử lý ảnh và phân tích dữ liệu: Ứng dụng AI và các thuật toán xử lý ảnh được phát triển trên các ngôn ngữ như Python, sử dụng thư viện OpenCV, TensorFlow hoặc PyTorch.
+ Phần mềm giao diện người dùng (GUI): Ứng dụng giao diện được xây dựng trên nền Tkinter hoặc các framework khác (ví dụ: PyQt) để hiển thị dữ liệu thời gian thực và biểu đồ phân tích.
+ Phần mềm cập nhật và lưu trữ dữ liệu: Ứng dụng tích hợp với các nền tảng đám mây như Google Sheet, Google Drive để lưu trữ và đồng bộ hóa dữ liệu.
3. Hệ điều hành:
+ Máy chủ: Các hệ điều hành ổn định và bảo mật cao như Linux (Ubuntu, CentOS) hoặc Windows Server tùy thuộc vào yêu cầu triển khai.
+ Máy nhúng: Hệ điều hành nhẹ như Arduino OS (firmware) hoặc các phiên bản Linux dành cho IoT nếu sử dụng bo mạch Raspberry Pi.
4. Mạng:
+Kết nối Internet ổn định: Đảm bảo tốc độ tải lên/tải xuống phù hợp để đồng bộ dữ liệu và cập nhật thời gian thực.
+Mạng nội bộ (LAN): Hệ thống mạng nội bộ cho các thiết bị trong cùng một khu vực cần có độ trễ thấp, bảo mật cao và khả năng mở rộng khi có thêm thiết bị mới.
+Giao thức truyền thông: Sử dụng giao thức UART cho kết nối giữa Arduino và cảm biến; Wi-Fi, Ethernet hoặc 4G/5G cho kết nối từ máy chủ lên đám mây.
5. Thiết bị ngoại vi:
+ Bộ lưu trữ dự phòng: Ổ cứng dự phòng hoặc NAS để sao lưu dữ liệu nhằm đảm bảo an toàn thông tin khi xảy ra sự cố.
+ Bộ chuyển đổi và bộ định tuyến: Thiết bị mạng hỗ trợ chuyển đổi tín hiệu, bảo mật và quản lý băng thông để đảm bảo dữ liệu được truyền tải ổn định.
+ UPS (Bộ lưu điện): Để đảm bảo hoạt động liên tục của hệ thống trong trường hợp mất điện.