Nhà khoa học “ảo” chuyên trả lời thắc mắc cho nông dân
Việc trồng lúa thường gặp nhiều loại sâu bệnh và những bất lợi về môi trường, khí hậu bị ô nhiễm. Vì vậy, đòi hỏi phải có sự tích lũy kinh nghiệm, tích hợp các tri thức và thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Những lúc này, nông dân thường dựa vào các chuyên gia và các cố vấn nông nghiệp để cung cấp kiến thức, thông tin cho việc ra quyết định. Khó khăn ở chỗ là các chuyên gia không phải lúc nào cũng luôn có sẵn khi nông dân cần đến và chi phí bỏ ra để được hỗ trợ là khá cao.
Vì vậy nhóm nghiên cứu đề xuất một giải pháp mới nhằm hỗ trợ cho công tác khuyến nông, cụ thể là khuyến nông qua mạng thông tin di động bằng tin nhắn SMS/MMS. Họ tập trung nghiên cứu các công nghệ cũng như các phương pháp để xây dựng những bộ phận thiết yếu cho hệ thống như gửi và nhận tin nhắn SMS/MMS, phân loại tin nhắn tự động bằng kỹ thuật phân loại văn bản dùng giải thuật SVM và sau cùng là xây dựng một website hoàn chỉnh để tích hợp các module trên, quản lý và cấu hình hệ thống. Sự ra đời của hệ thống này sẽ khắc phục được một phần những khó khăn của người nông dân trong quá trình sản xuất lúa gạo. Với khả năng ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực nông nghiệp, nó được xem là một công cụ hữu ích với tiềm năng rộng lớn để hỗ trợ kỹ thuật cho nông dân một cách kịp thời, tiết kiệm chi phí và là một công cụ hiệu quả để thu thập dữ liệu thực tiễn làm cơ sở cho việc phát triển các hệ thống hỗ trợ hoàn toàn tự động sau này.
Trong nghiên cứu, các tác giả đã tìm hiểu và trình bày khái quát một số kiến thức về hệ thống thông tin di động, cách thức để cấu hình, gửi và nhận tin nhắn từ máy vi tính đến điện thoại di động, các kỹ thuật phân loại văn bản và tin nhắn văn bản bằng SVM.
Đối với tin nhắn hình ảnh, hiện tại hệ thống chưa hỗ trợ phân loại tự động, khi hệ thống nhận được hình ảnh mà nhà nông gửi lên, điều phối viên sẽ xem xét và phân loại hình ảnh đó rồi gửi cho chuyên gia giải đáp, sau khi nhận được câu trả lời thì hệ thống sẽ tự động gửi nội dung cho nhà nông. Đối với tin nhắn văn bản, khi nhận được câu hỏi, module phân loại tin nhắn SMS sẽ tự động thực hiện một số bước tiền xử lý cơ bản như tách từ, chọn từ khóa...
Nhóm nghiên cứu cũng đã tham khảo và tìm hiểu cách sử dụng một số thư viện, phần mềm ứng dụng trong hệ thống như SMSLib, jWAP, jMmsLib, LibSVM. Họ xây dựng thủ công được bộ từ khóa gồm 243 từ thuộc các chuyên ngành lúa để minh họa cho việc phân loại văn bản tự động bằng SVM theo phương án thủ công, và một tập dữ liệu huấn luyện bước đầu của hệ thống gồm 200 tin nhắn SMS tham khảo. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu đã đề xuất các phương án để xây dựng bộ từ khóa và tập dữ liệu để nâng cao độ chính xác cho mô hình phân loại tin nhắn tiếng Việt không dấu, do dễ dàng và thuận lợi hơn cho nhà nông, nhắn được nhiều ký tự hơn (tiếng Việt không dấu là 160 ký tự/tin nhắn, tiếng Việt có dấu là 70 ký tự/tin nhắn) và nhà nông không cần phải có điện thoại cấu hình cao mới có thể đặt câu hỏi bằng SMS.
Trên nền tảng đó, đề tài đã phát triển được một hệ thống hỗ trợ khuyến nông trên cây lúa qua mạng thông tin di động với các chức năng cơ bản nhằm hỗ trợ về thông tin kỹ thuật một cách kịp thời, với chi phí hợp lý nhất, giải quyết được tương đối đầy đủ những thắc mắc, nhu cầu của nhà nông. Sau một thời gian vận hành và khai thác bán tự động trên thực tế, hệ thống sẽ thu thập được một lượng dữ liệu thực cần thiết, kết hợp với công nghệ khai phá dữ liệu, xử lý văn bản và xử lý ảnh để xây dựng một hệ thống hỗ trợ khuyến nông trên cây lúa qua mạng thông tin di động một cách hoàn toàn tự động. Kết quả bước đầu cho thấy việc xây dựng và triển khai hệ thống này là hoàn toàn khả thi và có tiềm năng phát triển rộng rãi.
Hiện tại, nghiên cứu này xây dựng phần gửi nhận tin nhắn đa phương tiện giới hạn chỉ với hai nhà mạng di động là Mobifone và Vinaphone. Việc phát triển hệ thống để hỗ trợ nhiều nhà mạng hơn sẽ được phát triển trong các giai đoạn sau.
