Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ xử lý ảnh trong việc phát triển hệ thống tự động phát hiện từ xa sự tăng thân nhiệt ở lợn
Theo thống kê của Bộ Nông nghiệp & Phát triển nông thôn (NN&PTNT) thì chăn nuôi Việt Nam đã và đang đạt mức tăng trưởng cao trong thời gian qua, bình quân 5-6%/năm. Tuy nhiên kèm theo đó tình hình dịch bệnh trong chăn nuôi cũng ngày một tăng và diễn biến khôn lường đã dẫn đến nhiều thiệt hại về kinh tế và sức khỏe cho người chăn nuôi cũng như người tiêu dùng. Có nhiều nguyên nhân gây dịch bệnh, tuy nhiên lý do chính là người chăn nuôi đã không kiểm soát được đầy đủ các chỉ số sinh hóa, điều kiện môi trường sống của con lợn nuôi cũng như chưa có chế độ dinh dưỡng hàng ngày hợp lý, kịp thời cho lợn nuôi. Bệnh truyền nhiễm ở lợn rất phức tạp với sự xuất hiện của nhiều bệnh và sự nhiễm ghép nhiều bệnh với nhau trên cùng một cá thể.
Năm 2019, bệnh Dịch tả lợn châu Phi xuất hiện ở Việt Nam và gây thiệt hại nặng nề cho ngành chăn nuôi. Bên cạnh đó, có rất nhiều bệnh khác khiến con vật bị sốt và giai đoạn kế tiếp là bài thải nhiều mầm bệnh có độc lực cao làm lây lan bệnh cho toàn đàn. Nếu lợn bị sốt được phát hiện sớm sẽ giúp cho người chăn nuôi có biện pháp cách ly sớm, giúp hạn chế sự lây lan mạnh của bệnh và giúp người nuôi có khả năng điều trị thành công cao hơn cho đàn lợn nuôi của trang trại. Nhằm khắc phục các nguyên nhân nêu trên và cũng để xây dựng quy trình chăm sóc lợn nuôi hợp lý hướng tới một nền sản xuất cung ứng thực phẩm an toàn, chúng tôi tiến hành phát triển hệ thống tự động phát hiện từ xa sự tăng thân nhiệt ở lợn nuôi dựa trên việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ xử lý ảnh.
Ngoài ra, ngày nay trí tuệ nhân tạo được ứng dụng nhiều trong cuộc sống như trong lĩnh vực ngành vận tải, trong sản xuất, trong y tế, giáo dục, truyền thông, các ngành dịch vụ, nông nghiệp công nghệ cao….Nhóm thực hiện đề tài đã nghiên cứu các phương pháp, thuật toán để kéo dài thời gian hoạt động trong mạng cảm biến không dây để từ đó phát triển mạng cảm biến trong việc thu thập tự động các thông số môi trường cũng như trên cơ thể lợn. Đã thu thập được bộ cơ sở dữ liệu về chỉ số môi trường nuôi lợn, hình ảnh thân nhiệt của lợn nuôi khi bình thường và khi có hiện tượng tăng thân nhiệt bất thường, từ đó đi nghiên cứu mô hình thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện tình trạng tăng thân nhiệt bất thường này. Đề tài đã sử dụng hiệu quả thuật toán AI để phát hiện sự tăng thân nhiệt bất thường trên lợn nuôi. Thuật toán được sử dụng độ chính xác trong nhận diện cá thể có thân nhiệt cao bất thường là 93.50%. Thuật toán nghiên cứu có khả năng phát hiện sự tăng thân nhiệt ở giai đoạn đầu khi lợn nuôi xuất hiện triệu chứng tăng thân nhiệt . Đặc biệt, qua kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán được đề xuất của nhóm nghiên cứu có khả năng đáp ứng tốt khi áp dụng để phát hiện cá thể có thân nhiệt cao bất thường trong môi trường thực nơi xuất hiện nhiễu từ nhiều nguồn nhiệt nhân tạo với sai số không quá 0.5 °C. Kết quả của đề tài là cơ sở hiện thực hóa ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào sản xuất trong nông nghiệp. Thành quả này sẽ tiếp tục được cải tiến, nâng cấp các phần cứng, cũng như bổ sung thêm cơ sở dữ liệu các triệu chứng nhiễm bệnh và các biểu hiện bất trường khác của vật nuôi cần giám sát để có thể giám sát quá trình sinh trưởng, phát triển của vật nuôi, cảnh báo sớm các hiện tượng bất thường của vật nuôi để từ đó đưa ra các giải pháp chăm sóc vật nuôi từ xa. Kết quả nghiên cứu của đề tài đã được đăng 01 bài trên Tạp chí Computer Networks (thuộc danh mục ISI); 01 bài trên Tạp chí Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science (Thuộc danh mục Scopus, Q3); và 03 trên các tạp chí khoa học uy tín ở trong nước.
Hội đồng nghiệm thu đánh giá, về tổng thể, đề tài nghiên cứu đạt được mục tiêu đề ra. Nhìn chung, đề tài nghiên cứu có tính cấp thiết, tính mới và có tiềm năng ứng dụng thực tiễn. Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng vào giảng dạy về ứng dụng công nghệ xử lý ảnh thân nhiệt kết hợp trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp công nghệ cao nói chung và trong chăn nuôi nói riêng. Thêm vào đó, đề tài cũng góp phần nâng cao năng lực nghiên cứu của các thành viên tham gia trong đề tài.
