Tóm tắt Đề án Thạc sĩ: Phát triển hệ thống IoT kết hợp máy học để thu thập dữ liệu môi trường và dự đoán thời tiết cho nông nghiệp

Trong bối cảnh nền nông nghiệp Việt Nam, đặc biệt là hoạt động trồng trọt, vẫn còn chịu nhiều ảnh hưởng bởi các yếu tố thời tiết và môi trường biến đổi, việc ứng dụng công nghệ tiên tiến trở nên cấp thiết. Sự biến động không ngừng của khí hậu đặt ra thách thức lớn, đòi hỏi nông dân phải có khả năng giám sát và phản ứng kịp thời để tối ưu hóa năng suất và giảm thiểu rủi ro. Đề tài này nhằm giải quyết vấn đề đó bằng cách phát triển một hệ thống IoT kết hợp máy học để tự động thu thập dữ liệu môi trường và dự đoán thời tiết cho nông nghiệp thông minh, từ đó hỗ trợ đưa ra các quyết định canh tác chính xác và hiệu quả.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư nông nghiệp, kỹ sư hệ thống thông tin, sinh viên chuyên ngành công nghệ thông tin và nông nghiệp quan tâm đến ứng dụng IoT và máy học trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh.

Đề tài tập trung vào việc thiết kế và triển khai một hệ thống IoT toàn diện nhằm cải thiện hiệu quả nông nghiệp thông minh thông qua việc giám sát và dự báo chính xác các điều kiện môi trường. Hệ thống này sử dụng các cảm biến vật lý để thu thập liên tục các dữ liệu môi trường quan trọng như nhiệt độ, độ ẩm, độ ẩm đất, tốc độ gió và cường độ ánh sáng theo thời gian thực. Điểm nổi bật là sự tích hợp của máy học, cụ thể là thuật toán Multilayer Feedforward Perceptron (mạng nơ-ron truyền thẳng nhiều lớp), được triển khai trên các máy tính biên để xử lý dữ liệu ngay tại nguồn. Phương pháp này không chỉ giúp giảm độ trễ mà còn tăng cường khả năng đưa ra các dự đoán thời tiết và quyết định canh tác tức thời, như điều chỉnh hệ thống tưới tiêu, bổ sung dinh dưỡng, hoặc kiểm soát các thiết bị khác như quạt gió, đèn trồng cây để đảm bảo môi trường tối ưu cho cây trồng phát triển. Ngoài ra, máy tính biên còn đóng vai trò như một gateway, chuyển dữ liệu đã xử lý lên cloud để lưu trữ. Nghiên cứu này kết hợp phương pháp lý thuyết về khảo sát các công trình liên quan, tìm hiểu cảm biến, máy tính biên, và mô hình máy học, cùng với phương pháp thực nghiệm phát triển phần mềm bằng C++ cho cảm biến và Python cho xử lý máy học, đồng thời xây dựng một mô hình trồng cây cà chua thông minh. Giá trị ứng dụng của đề tài là cung cấp một giải pháp tự động hóa nông nghiệp tiên tiến, giúp nông dân giảm thiểu tác động tiêu cực của môi trường, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và nâng cao năng suất, góp phần xây dựng nền nông nghiệp công nghệ cao.