Ứng dụng công nghệ mới trong giải quyết bài toán thực tiễn: Computer vision và IOT-AI trong nông nghiệp và môi trường
Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ, việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính (Computer Vision), Internet vạn vật (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI) vào các lĩnh vực thực tiễn đang ngày càng trở nên cấp thiết. Nhằm cập nhật những xu hướng công nghệ mới và chia sẻ các kết quả nghiên cứu ứng dụng hiệu quả, nhóm nghiên cứu mạnh “Dữ liệu lớn và Chuyển đổi số” thuộc khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Nông nghiệp Việt Nam đã tổ chức buổi seminar chuyên gia vào ngày 11 tháng 6 năm 2025 tại phòng seminar (P305) – Trung tâm nghiên cứu xuất sắc và Đổi mới sáng tạo với sự trình bày của hai diễn giả đến từ phòng thí nghiệm DATCOM Lab, Trường Công nghệ, Đại học Kinh tế Quốc dân.
- Seminar: “Từ Cánh Đồng Đến Nhà Máy: Ứng Dụng Computer Vision Trong Giải Quyết Các Bài Toán Thực Tiễn”
- Trần Đức Minh – diễn giả chính của bài báo cáo đã giới thiệu một cách sâu sắc và chi tiết về vai trò của thị giác máy tính trong chuyển đổi số và tự động hóa, đặc biệt là trong lĩnh vực nông nghiệp và công nghiệp. Thị giác máy tính – nhờ khả năng phân tích hình ảnh và video – đang góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình.
Báo cáo đã trình bày các ứng dụng tiêu biểu như:
- Phát hiện sâu bệnh trên cây trồng sử dụng mô hình học sâu tích hợp drone hoặc camera cầm tay;
- Đếm cá tầm trong bể nuôi thông qua video và thuật toán theo dõi đối tượng trong điều kiện môi trường nước có nhiều nhiễu;
- Nhận diện và đếm sản phẩm trên dây chuyền như bao đường, hàng lỗi, sản phẩm nông nghiệp đóng gói.
Hình 1. Tiến sĩ Trần Đức Minh – DATCOM Lab trình bày seminar
Hình 2. Buổi seminar là cơ hội giao lưu, kết nối giữa DATCOM Lab và nhóm NCM Dữ liệu lớn và Chuyển đổi số.
Ngoài ra, TS. Minh còn trình bày các kỹ thuật cốt lõi trong xử lý ảnh như phân vùng ảnh (segmentation), nhận diện đối tượng (object detection), và theo dõi đối tượng (object tracking). Các thách thức trong ứng dụng thị giác máy như điều kiện ánh sáng không ổn định, môi trường nền phức tạp, thiếu dữ liệu gán nhãn… cũng được phân tích kỹ lưỡng. Để vượt qua các khó khăn này, một số kỹ thuật hiện đại như học chuyển tiếp (transfer learning), tăng cường dữ liệu (augmentation) và học bán giám sát (semi-supervised learning) đã được áp dụng hiệu quả trong các dự án thực tế.
- Seminar tiếp theo: “Kết nối Thông minh: Ứng dụng IoT LoRaWAN trong Quan trắc Môi trường và Tích hợp AI Camera cho Phân tích Dữ liệu Thời gian Thực”.
Trong phần thứ hai của chương trình, nghiên cứu viên Bùi Tiến Lập – đại diện nhóm nghiên cứu đã giới thiệu một hệ thống IoT hiện đại sử dụng giao thức LoRaWAN nhằm thu thập dữ liệu môi trường với độ phủ rộng và tiêu thụ điện năng thấp. Hệ thống này có khả năng giám sát các thông số như nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí, tiếng ồn… tại nhiều điểm quan trắc phân tán.
Điểm nổi bật của hệ thống là khả năng tích hợp AI Camera để nhận diện hình ảnh và phát hiện các bất thường trong khu vực giám sát như khói, rác thải, chuyển động bất thường. Dữ liệu thu thập sẽ được truyền về nền tảng phân tích trung tâm để trực quan hóa, thiết lập cảnh báo ngưỡng và hỗ trợ ra quyết định một cách tự động hoặc bán tự động.
Hình 3. Nghiên cứu viên Bùi Tiến Lập – DATCOM Lab trình bày báo cáo.
Nội dung seminar cũng bao gồm việc chia sẻ chi tiết về kiến trúc hệ thống, quy trình triển khai, cùng các thách thức kỹ thuật trong việc tích hợp các nền tảng phần cứng, truyền thông và xử lý dữ liệu. Đây là một bước tiến quan trọng, mở đường cho việc xây dựng các mô hình thành phố thông minh và nông nghiệp thông minh phù hợp với điều kiện tại Việt Nam.
Kết luận:
Buổi seminar là dịp để cán bộ, giảng viên và sinh viên ngành công nghệ thông tin tiếp cận các hướng nghiên cứu mới mang tính ứng dụng cao, từ đó mở rộng khả năng hợp tác liên ngành, nâng cao năng lực nghiên cứu và đổi mới sáng tạo. Các bài trình bày không chỉ mang tính học thuật sâu sắc mà còn mang lại những bài học thực tiễn quý báu trong tiến trình chuyển đổi số của nền kinh tế Việt Nam.
Phạm Thị Lan Anh
