T-Pest: Ứng Dụng AI Trong Cảnh Báo Sớm Dịch Hại Lúa

TMA Solutions đã phát triển hệ thống T-Pest, tích hợp AI, IoT và GIS nhằm nhận diện 7 loại bệnh và cảnh báo 8 loại côn trùng gây hại trên cây lúa tại tỉnh Bình Định. Đây là sản phẩm từ đề tài “Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện và cảnh báo một số sâu bệnh hại lúa”. Đây là sự kết hợp vượt trội giữa trí tuệ nhân tạo (AI), IoT, và công nghệ thông tin (CNTT), nhằm tăng cường hiệu quả quản lý dịch hại trong sản xuất lúa tại tỉnh Bình Định. 

T-Pest: Giải pháp cho nông nghiệp

Hệ thống T-Pest bao gồm máy thu thập dữ liệu côn trùng tự động với camera độ phân giải cao, đèn UV và cảm biến môi trường. Dữ liệu hình ảnh được phân tích bằng mô hình AI cải tiến YOLOv5-Ghost, giúp nhận diện sâu bệnh chính xác và nhanh chóng. Tất cả dữ liệu được tích hợp trên nền tảng web, cho phép giám sát tình hình dịch hại theo thời gian thực và hiển thị trực quan trên bản đồ.

Những tính năng nổi bật của T-Pest:

• Khả năng nhận diện tự động: Hệ thống hiện nhận diện được 7 loại bệnh (bạc lá, đạo ôn, đốm nâu, vàng lá sinh lý, khô vằn, lép hạt, đốm sọc vi khuẩn) và 8 loại côn trùng (rầy lưng trắng, rầy nâu, sâu đục thân, sâu cuốn lá nhỏ, sâu năn (muỗi hành), rầy xanh đuôi đen, bọ xít đen, bọ xít mù xanh).
• Hoạt động 24/7: Tự động thu thập dữ liệu và đưa ra cảnh báo kịp thời về dịch hại.
• Hỗ trợ người dùng: Nền tảng web quản lý, cho phép nông dân tra cứu thông tin sâu bệnh, nhận cảnh báo và giải pháp xử lý kịp thời.

Theo kỹ sư Trần Hoàn Anh Nguyên, Giám đốc Trung tâm Khoa học Dữ liệu của TMA Solutions, quá trình nghiên cứu và phát triển hệ thống này bắt đầu với việc xây dựng một cơ sở dữ liệu toàn diện về các loại sâu bệnh thường gặp trên đồng ruộng địa phương. Dữ liệu này được thu thập từ hình ảnh chụp trên đồng ruộng qua các thiết bị chuyên dụng và điện thoại thông minh. Sau đó, các chuyên gia tiến hành gắn nhãn và xác minh độ chính xác của từng hình ảnh nhằm tạo ra nguồn dữ liệu chuẩn cho hệ thống.

Công Nghệ AI tăng độ chính xác và hiệu suất

Ông Nguyễn Quốc Dương, thành viên nhóm nghiên cứu, nhấn mạnh rằng cải tiến mô hình AI YOLOv5 đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả của T-Pest. Bằng cách tối ưu hóa mô hình này, nhóm nghiên cứu đã giảm dung lượng và tài nguyên cần thiết nhưng vẫn duy trì được độ chính xác cao. Nhờ đó, hệ thống có thể linh hoạt triển khai trong điều kiện thực tế trên đồng ruộng, đáp ứng tốt yêu cầu tự động hóa trong giám sát sâu bệnh.

Trong các thử nghiệm tại ba xã thuộc huyện Phù Cát và Tuy Phước, hệ thống đã xử lý hơn 1.000 hình ảnh về sâu bệnh và côn trùng, đạt độ chính xác trên 80% khi nhận diện các đối tượng nguy hiểm như Rầy nâu, Bọ xít đen, và Bọ xít mù xanh. Đặc biệt, ứng dụng di động của T-Pest mang lại sự tiện lợi, giúp nông dân nhanh chóng kiểm tra tình trạng sâu bệnh, nhận thông báo cảnh báo, và áp dụng các biện pháp phòng trừ kịp thời.

Ông Nguyễn Văn Chín, nông dân tại xã Phước Sơn, chia sẻ: "Máy T-Pest này giúp nông dân theo dõi ruộng lúa và phát hiện sâu bệnh dễ dàng mà không cần ra đồng thường xuyên. Tôi sẽ cảm thấy yên tâm hơn nếu có một công cụ tin cậy hỗ trợ trong việc chăm sóc cây trồng, mùa vụ."

Đánh giá từ các cơ quan chuyên môn

ThS Lê Hoài Lam, Phó Chi cục trưởng Chi cục Trồng trọt và Bảo vệ thực vật Bình Định, nhận định rằng hệ thống T-Pest mang lại nhiều giá trị thực tiễn: "Thời gian qua, chúng tôi đã sử dụng hệ thống này để tham khảo thông tin, giúp xác định giai đoạn sinh trưởng của sâu bệnh, từ đó có biện pháp xử lý kịp thời, góp phần giảm thiểu thiệt hại cho nông dân".

Tuy nhiên, ông cũng lưu ý rằng hệ thống mới được thử nghiệm trên quy mô hạn chế và chỉ nhận diện được một số loại sâu bệnh. Việc mở rộng cơ sở dữ liệu và phạm vi triển khai là cần thiết để phát huy tối đa tiềm năng của T-Pest.

Hướng đến mở rộng và hiện đại hóa nông nghiệp

Hệ thống T-Pest không chỉ nhận được đánh giá cao từ nông dân mà còn từ các cơ quan quản lý nông nghiệp. ThS Lê Hoài Lam, Phó Chi cục trưởng Chi cục Trồng trọt và Bảo vệ thực vật Bình Định, nhận định: “Hệ thống này góp phần giảm thiểu thiệt hại cho nông dân nhờ cảnh báo kịp thời và các giải pháp xử lý hiệu quả.”

Kỹ sư Nguyên cho biết, sau giai đoạn nghiệm thu, TMA Solutions sẽ tiếp tục hỗ trợ chuyển giao công nghệ và mở rộng ứng dụng T-Pest tại nhiều khu vực khác trong tỉnh Bình Định. Mục tiêu là không chỉ hiện đại hóa công tác phòng trừ sâu bệnh mà còn góp phần nâng cao năng suất và bảo vệ mùa màng.

Hệ thống T-Pest không chỉ đánh dấu bước tiến mới cho nông nghiệp 4.0 tại Bình Định mà còn mở ra cơ hội ứng dụng công nghệ cao trong quản lý nông nghiệp trên cả nước. Đây là minh chứng cho tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo trong việc giải quyết các thách thức nông nghiệp hiện đại.