Trí tuệ nhân tạo cảnh báo sớm dịch bệnh gây hại trong nông nghiệp

TMO - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nông nghiệp đang mở ra giải pháp mới trong phòng, chống dịch bệnh cho cây trồng. Mới đây, các nhà khoa học thuộc Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp Nông nghiệp Công nghệ cao TP. HCM đã thành công khi triển khai ứng dụng AI trong phân tích, quản lý bệnh hại dưa lưới trong nhà màng.

 Sử dụng công nghệ AI góp phần giám sát sức khỏe cây dưa lưới, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường. Từ đó, nông dân có thể can thiệp kịp thời, giảm thiểu thiệt hại và nâng cao hiệu quả sản xuất. Thông qua các thiết bị cảm biến, camera giám sát và phần mềm phân tích hình ảnh, hệ thống AI có thể nhận diện sớm các dấu hiệu bất thường về sâu bệnh, độ ẩm đất, nhiệt độ hoặc tình trạng lá cây.

Dữ liệu được xử lý và cảnh báo tự động đến người trồng thông qua điện thoại thông minh hoặc máy tính, giúp họ đưa ra quyết định chăm sóc kịp thời và chính xác. Không chỉ giúp tăng năng suất, công nghệ này còn góp phần xây dựng nền nông nghiệp thông minh, thân thiện môi trường.  Thông qua nhiệm vụ: “Nghiên cứu xây dựng hệ thống thu thập, lưu trữ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích, dự báo, ra quyết định quản lý bệnh hại dưa lưới trong nhà màng” các nhà khoa học thuộc Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp Nông nghiệp Công nghệ cao TPHCM đã mở ra hướng đi mới trong quá trình canh tác, tăng năng suất, giảm dịch bệnh cho cây dưa lưới.

Thông tin từ chủ nhiệm triển khai nhiệm vụ, cho biết, do điều kiện môi trường trong nhà màng có những khác biệt nhất định so với canh tác ngoài đồng, nên đối tượng sâu bệnh hại trong nhà màng có những đặc trưng riêng và thường khó phòng trừ hơn.

Các sâu hại chủ yếu là sâu chích hút có khả năng chui lọt qua lưới chắn côn trùng như bọ trĩ và bọ phấn. Ngoài gây hại trực tiếp, các đối tượng này còn là vector truyền bệnh virus cho cây dưa lưới. Bên cạnh sâu hại, các bệnh hại chính trên cây dưa lưới trong nhà màng như giả sương mai, phấn trắng, đốm cháy lá… đã và đang là những thách thức lớn đối với người trồng.

Đáng chú ý, tại Khu Nông nghiệp Công nghệ cao TP. HCM, trong những năm qua đã từng có những nhà màng trồng dưa lưới đạt năng suất chưa tới 50% so với năng suất bình quân và chất lượng giảm do ảnh hưởng của bệnh giả sương mai. Ngoài ra, có những nhà màng trồng dưa lưới khi bị bệnh phấn trắng gây hại nặng, thì độ ngọt của quả chỉ còn khoảng 10 độ Brix, không đủ tiêu chuẩn bán ra thị trường.

Ứng dụng AI để chẩn đoán, phát hiện sớm bệnh hại trên cây trồng được xem là giải pháp phù hợp để giải quyết những khó khăn này. Nhờ vào việc phân tích ảnh sử dụng công nghệ AI, có thể phát hiện bệnh hại ở giai đoạn đầu tiên của quá trình tấn công. Điều này đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định về phương pháp phòng trừ, giúp nâng cao hiệu quả quản lý dịch hại và giảm thiểu thiệt hại kinh tế.

Do đó, nhóm đã khảo sát thực địa tại các khu vực TPHCM, Tây Ninh, Bình Thuận, Bình Dương (trước khi sáp nhập) đã giúp xác định tình hình bệnh hại trên dưa lưới, từ đó có cơ sở dữ liệu phục vụ nghiên cứu.

 Tiếp đến, mô hình nhà màng được xây dựng với điều kiện thí nghiệm được kiểm soát chặt chẽ, giúp thu thập dữ liệu một cách hệ thống. Điểm đặc biệt trong nghiên cứu là phương pháp lây nhiễm bệnh nhân tạo, cho phép nhóm nghiên cứu chủ động kiểm soát và quan sát quá trình phát triển bệnh hại. Bộ dữ liệu hình ảnh thu thập được từ quá trình nghiên cứu bao gồm tối thiểu 1.200 hình ảnh cho mỗi loại bệnh, được xử lý và gán nhãn để phục vụ huấn luyện hệ thống AI.

Ứng dụng công nghệ AI giám sát dịch bệnh trên dưa lưới giúp tăng năng suất, giảm dịch bệnh. 

Để có thể thu thập được hình ảnh thực tế, cây dưa lưới được trồng trong nhà màng trong nhiều vụ khác nhau. Trong mỗi vụ, các mẫu bệnh hại được thu thập, nuôi cấy trong phòng thí nghiệm sau đó tiến hành lây nhiễm nhân tạo lên cây dưa lưới.

Hình ảnh lá cây trước và sau khi nhiễm bệnh được thu thập bằng các camera chuyên dụng để xây dựng bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh nhiệt, hình ảnh đa phổ và hình ảnh RGB của các loại bệnh hại chính trên cây dưa lưới.

Trên cơ sở bộ dữ liệu thu thập, nhóm đã phát triển một mô-đun AI tiên tiến có khả năng phát hiện và cảnh báo bệnh hại với độ chính xác cao. Nhóm xây dựng môi trường thí nghiệm với đầy đủ hệ thống nhà màng, camera giám sát và cảm biến thu thập dữ liệu. Sau đó, quá trình thu thập hình ảnh từ các cây bệnh và cây khỏe mạnh được tiến hành nhằm tạo lập cơ sở dữ liệu phong phú.

Các hình ảnh thu thập được trải qua quá trình phân tích và gán nhãn, phân loại các bệnh phổ biến trên dưa lưới. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để huấn luyện mô hình AI bằng thuật toán XceptionNet, tối ưu hóa khả năng phát hiện bệnh hại.

Hệ thống sau khi huấn luyện được tích hợp vào ứng dụng web và di động, cho phép nông dân có thể truy cập thông tin một cách thuận tiện. Cuối cùng, nhóm nghiên cứu tiến hành thử nghiệm và đánh giá hiệu quả thực tế của hệ thống bằng cách đo lường mức độ giảm bệnh, tiết kiệm chi phí và tăng năng suất so với phương pháp truyền thống. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống AI đạt độ chính xác trên 90% dựa trên bộ cơ sở dữ liệu hình ảnh RGB để nhận diện bệnh hại trên dưa lưới, giúp cảnh báo sớm và đưa ra các biện pháp can thiệp kịp thời

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giám sát và cảnh báo sớm dịch bệnh trên cây dưa lưới cho thấy bước tiến quan trọng trong hiện đại hóa nông nghiệp. Không chỉ hỗ trợ người trồng phát hiện nhanh các dấu hiệu sâu bệnh, công nghệ AI còn giúp tối ưu hóa quá trình chăm sóc, giảm sử dụng hóa chất và nâng cao chất lượng sản phẩm.

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và dịch hại diễn biến phức tạp, ứng dụng này đặc biệt cần thiết để bảo vệ cây trồng và ổn định sản xuất. Thực tiễn cho thấy, áp dụng AI vào quản lý vườn dưa đã ghi nhận hiệu quả rõ rệt về năng suất và lợi nhuận. Tuy nhiên, để công nghệ lan tỏa sâu rộng, cần thêm sự hỗ trợ từ chính quyền và doanh nghiệp trong việc đào tạo kỹ thuật, giảm chi phí đầu tư ban đầu và hoàn thiện hạ tầng số cho nông thôn.

Trên thực tế, khi người nông dân làm chủ được công nghệ, những mô hình như trồng dưa lưới thông minh sẽ trở thành hướng phát triển tất yếu của nông nghiệp bền vững trong thời đại chuyển đổi số.

Lê Thanh