Ứng dụng AI quản lý bệnh hại trên cây dưa lưới

TMO - Các nhà khoa học thuộc Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp Nông nghiệp Công nghệ cao TP. HCM đẩy mạnh 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.

Những năm gần đây, dưa lưới đã trở thành loại quả được nhiều người tiêu dùng Việt Nam lựa chọn. So với các loại quả như dưa hấu hay thanh long, thì giá của dưa lưới trên thị trường khá ổn định, hầu như không có tình trạng được mùa mất giá. Vì vậy, đầu tư mở rộng sản xuất dưa lưới, đặc biệt là sản xuất dưa lưới ứng dụng công nghệ cao trong nhà màng, đang là hướng đi được nhiều doanh nghiệp lựa chọn. 

Việc trồng dưa lưới trong nhà màng đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng các tiến bộ khoa học công nghệ, nâng cao giá trị sản xuất. Theo đó, các công nghệ tưới nước và bón phân tự động theo thời gian thiết lập trước đều được áp dụng ở nhiều nhà trồng dưa lưới. Bên cạnh đó, việc ứng dụng IoT và các cảm biến chuyên dụng để điều khiển dinh dưỡng và thiết lập chế độ tưới hoàn toàn tự động theo các yếu tố  môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, pH, EC thông qua các ứng dụng trên smartphone cũng đã được triển khai ở nhiều cơ sở, trang trại. 

Theo các nhà khoa học thuộc Trung tâm Ươm tạo Doanh nghiệp Nông nghiệp Công nghệ cao TP.HCM, trồng dưa lưới trong nhà màng vẫn đối mặt với một số khó khăn phát sinh do những đặc thù của điều kiện canh tác, đặc biệt là vấn đề quản lý sâu bệnh hại. 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. Do đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo 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.

Việc nghiên cứu và phát triển hệ thống thu thập, lưu trữ dữ liệu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phân tích, dự báo và ra quyết định quản lý bệnh hại dưa lưới trong nhà màng là một yêu cầu cấp thiết. Hệ thống này không chỉ giúp người trồng giám sát sức khỏe cây trồng một cách chính xác hơn mà còn tạo điều kiện để tối ưu hóa việc sử  dụng thuốc bảo vệ  thực vật, hạn chế  dư lượng hóa chất và giảm tác động tiêu cực đến môi trường.

(Ảnh minh họa). 

Trước thực tế trên, các nhà khoa học, chuyên gia tại Trung tâm ươm tạo Doanh nghiệp Nông nghiệp Công nghệ cao TP.HCM đã triển khai và hoàn thành nhiệm vụ khoa học công nghệ "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". Nhiệm vụ cũng đã được Hội đồng tư vấn nghiệm thu (do Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM tổ chức vào cuối quý I/2025) xem xét và chính thức thông qua.

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.

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 của các loại bệnh hại chính trên cây dưa lưới.

Nhóm nghiên cứu đã 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. Ưu điểm của hệ thống là có thể phát hiện bệnh thông qua các hình ảnh RGB. Kết quả này giúp xây dựng cơ sở dữ liệu khoa học chính xác về bệnh hại trên dưa lưới, hỗ trợ nghiên cứu sâu hơn về cơ chế gây bệnh và biện pháp phòng trừ hiệu quả.

Theo đánh giá của hội đồng tư vấn nghiệm thu, đề tài không chỉ xác định và công bố thành phần loài bệnh hại trên dưa lưới bằng phương pháp định danh hình thái kết hợp giải trình tự mà còn lần đầu tiên nghiên cứu và phát triển mô hình AI chẩn đoán bệnh trên dưa lưới. Đây là một trong những nghiên cứu mới trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quản lý dịch hại cây trồng trong nhà màng.../.

Đức Bình