Kon Tum: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhận diện sâu bệnh trên cây cà phê

Tâm sự về lý do chọn đề tài này, Nguyễn Quang Trường cho biết, tỉnh Kon Tum hiện có diện tích cây cà phê khá lớn. Cây cà phê có vai trò quan trọng trong việc phát triển kinh tế của địa phương, đặc biệt là đồng bào dân tộc thiểu số. Hiện nay việc nhận diện các loại bệnh hại trên cây cà phê chủ yếu bằng phương pháp thủ công. Để giúp người dân trồng cà phê, nhất là người dân tộc thiểu số nhận diện một số sâu bệnh hại thường gặp trên cây cà phê được dễ dàng, từ đó có biện pháp phòng trừ hiệu quả, em đã nghiên cứu, sáng tạo bằng cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào nhận diện một số sâu bệnh hại thường gặp trên cây cà phê qua hình thái của lá.

Trường thu thập dữ liệu tại các vườn cà phê

Theo Nguyên Quang Trường, để thực hiện dự án này, em đã thu thập dữ liệu từ các dataset trên các trang mạng, đồng thời thu thập thực địa từ các vườn cà phê tạicác xã, thị trấn trên địa bàn huyện Đăk Hà và xã Ia Chim, thành phố Kon Tum.

Từ những kết quả thu thập được, Nguyễn Quang Trường xây dựng một App bằng Flutter, hoạt động trên cả Android và iOS, có thiết kế đơn giản, dễ sử dụng. App cho phép người dùng gửi hình ảnh có sẵn trong máy hoặc ảnh chụp mới lên server để xử lý bằng model rồi trả kết quả chuẩn đoán về lại app.Các kết quả trả về gồm tên bệnh, một số triệu trứng, điểm đặc trưng và tên một số loại thuốc đặc trị sâu bệnh. App còn cho phép người dùng chia sẻ thông tin về loại sâu bệnh tìm được qua Email hay các trang liên lạc cá nhân để yêu cầu chuyên gia giúp đỡ.

Nguyễn Quang Trường cho biết, để nghiên cứu đề tài này, em đã ứng dụng Deep learning vào nhận diện một số sâu bệnh hại thường gặp, thông qua biểu hiện của lá. Để ứng dụng vào thực tế, một hệ thống gồm server mobile app đơn giản đã được em xây dựng, có chức năng gửi và tiếp nhận thông tin đưa đến model để xử lý. Deep Learning là một phương án khả thi để nhận diện sâu bệnh qua hình thái của lá của cây cà phê và hoàn toàn có thể tiếp tục phát triển trong tương lai và mở rộng sang nhiều cây trồng khác.

Theo Trường, do mới bước đầu nghiên cứu nên sản phẩm vẫn còn những hạn chế như: Cơ sở dữ liệu và thông tin chung về các loại sâu bệnh còn ít; Dataset còn hạn chế về kích thước và chưa cân bằng giữa các loại sâu bệnh.Bên cạnh đó server trung gian còn chưa đủ mạnh để xử lý dữ liệu.

“Để khắc phục những nhược điểm trên, em sẽ hoàn thiện và phát triển thêm API cho server và mobile app; tiếp tục thu thập thêm dữ liệu, khai thác các kỹ thuật tiền xử lý nâng cao; xây dựng một bộ cơ sở dữ liệu trung tâm. Bên cạnh đó, cải tiến model, cải tiến phương pháp luyện để khai thác hết tiềm năng của model; tích hợp các thiết bị phần cứng khác. Đồng thời, liên hệ phối hợp với các chuyên gia có chuyên môn trong lĩnh vực về cây cà phê để tiếp tục hoàn thiện sản phẩm” - Trường cho hay.

Đánh giá về nghiên cứu của Nguyễn Quang Trường, Thạc sĩ Nguyễn Minh Hoàng - Giám khảo Cuộc thi Sáng tạo TTN-NĐ tỉnh Kon Tum lần thứ 14 cho biết: “Hiện nay phương pháp nghiên cứu nhận diện qua hình ảnh cũng đã có trên một số đối tượng những hầu như chưa được áp dụng vào để nhận diện trên cây cà phê. Sản phẩm này của em Trường rất hữu ích, không những tiết kiệm thời gian, công sức cho việc chuẩn đoán sâu bệnh trên cây cà phê. Mặt khác mobile app gọn nhẹ, đơn giản, dễ sử dụng. Nếu được đầu tư và hướng dẫn thêm thì sản phẩm này rất có triển vọng áp dụng vào thực tiễn, góp phần ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào trong sản xuất nông nghiệp để phát triển kinh tế - xã hội địa phương”.