Các bài toán ứng dụng machine learning trong nông nghiệp năm 2024

để tự động hóa sản xuất nông nghiệp, giảm bớt nhu cầu vất vả trên đất trong khi vẫn theo dõi cây trồng của họ.

Tham gia vào hàng ngũ của họ là Phoebe Xie, giám đốc và đồng sáng lập của công ty khởi nghiệp công nghệ nông nghiệp AbyFarm có trụ sở tại Singapore. Hợp tác với nhà cung cấp dịch vụ công nghệ SPTel, Xie đang xây dựng một trang trại thủy canh thông minh trong nhà kính sử dụng rất nhiều cảm biến IoT, bao gồm cả máy quay video, để giữ cho trang trại hoạt động suốt ngày đêm.

“Để vận hành một trang trại tự điều chỉnh ở nhiệt độ tối ưu với nguồn cung cấp nước và chất dinh dưỡng tối ưu, cũng như để kiểm soát chất lượng và mùi vị của rau và trái cây, chúng tôi cần các cảm biến IoT”, cô nói và cho biết thêm rằng trang trại và các cảm biến của nó thu thập và giám sát hàng nghìn của các điểm dữ liệu, bao gồm cả độ ẩm và nhiệt độ.

Với dữ liệu và trong các điều kiện môi trường nhất định, các quy trình và hành động sẽ tự động được kích hoạt để bảo vệ cây trồng khỏi các yếu tố. Ví dụ, nếu nhiệt độ hoặc độ ẩm quá cao, quạt, rèm nước và mái che sẽ được kích hoạt trong nhà kính.

Xie cho biết trang trại thông minh, nằm tại một bãi đậu xe trên tầng mái ở Singapore, cũng được trang bị các cảm biến theo dõi độ pH và độ dẫn điện của nước. Trong số các cảm biến, được kết nối với mạng diện rộng công suất thấp của Lora, là một máy nghiền tự động giải phóng các chất dinh dưỡng có tính axit hoặc kiềm để duy trì mức độ pH tối ưu.

Trong khi những người nông dân ngày xưa phải kiểm tra thực tế cây trồng của họ, thì các nhà nông học và nông dân của AbyFarm có thể làm điều đó từ xa bằng cách sử dụng máy quay video và công nghệ nhận dạng hình ảnh để xác định các loại cây trồng có thể chống chọi với dịch bệnh.

“Nếu nhận dạng hình ảnh cho thấy cây có khả năng bị bệnh, người nông dân sẽ được thông báo đến ngay tại chỗ để kiểm tra tình trạng của cây ngay bây giờ,” Xie nói và cho biết thêm rằng các nhà nông học cũng sẽ khuyến cáo nông dân thực hiện các biện pháp khắc phục để ngăn ngừa dịch bệnh. hoặc phục hồi sức khỏe của cây trồng của họ.

Giống như bất kỳ hệ thống học máy nào, các thuật toán của AbyFarm ngày càng thông minh hơn theo thời gian. Mỗi khi cây trồng bị ảnh hưởng bởi dịch bệnh, dữ liệu về sự xuất hiện và hành động khắc phục được đưa vào hệ thống, cho phép các thuật toán của nó đưa ra giải pháp cho những nông dân khác có vấn đề cây trồng tương tự - mà không cần tham khảo ý kiến ​​của một nhà nông học.

Theo ông Xie, ngay cả những người mới làm quen với lĩnh vực này cũng có thể sử dụng hệ thống này để hướng dẫn họ cách xử lý cây trồng bị bệnh, có thể cách ly với cây trồng khác để ngăn ngừa lây nhiễm chéo.

Xie cho biết, hệ thống canh tác tự động của AbyFarm, được lưu trữ trên đám mây riêng của SPTel, cũng có thể tư vấn cho nông dân về thời điểm tốt nhất để cấy cây sau khi nảy mầm và thu hoạch để bán.

Heng Kwee Tong, phó chủ tịch phụ trách kỹ thuật và giải pháp khách hàng tại SPTel, cho biết công ty đã xây dựng một nền tảng phần mềm được xác định để giúp các công ty như AbyFarm vượt qua những thách thức khi triển khai các ứng dụng như IoT.

Heng cho biết: “Cuộc đấu tranh chung mà các công ty như AbyFarm phải đối mặt trong việc xây dựng một giải pháp IoT là nó khá chuyên sâu về cơ sở hạ tầng CNTT-TT”. “Bạn phải tìm kết nối vô tuyến như Lora, đăng ký với một nhà cung cấp dịch vụ và kết nối các cảm biến của bạn với một bộ thu cảm biến.

“Chúng tôi tạo điều kiện dễ dàng bằng cách đầu tư vào một nền tảng và bởi vì chúng tôi là nhà cung cấp dịch vụ với các tài sản trung tâm cạnh để triển khai kết nối vô tuyến, tất cả những gì AbyFarm cần làm là mang các cảm biến của họ lên bo mạch.”

Trong tương lai, Heng cho biết SPTel đang tìm cách hỗ trợ khả năng phân tích video thế hệ tiếp theo thông qua các dịch vụ đám mây có thể được sử dụng để xử lý khối lượng công việc gần hơn với nơi chúng cư trú, giảm độ trễ.

AbyFarm là một trong sáu công ty giành được hợp đồng từ Cơ quan Lương thực Singapore vào năm ngoái để xây dựng các trang trại đô thị tại chín bãi đậu xe trên tầng mái trong các khu nhà ở công cộng trên khắp Singapore.

Mục tiêu là sản xuất chung khoảng 1.600 tấn rau mỗi năm với sự đấu thầu của chính quyền thành phố - nơi có ít hơn 1% đất được sử dụng cho nông nghiệp - để tự cung tự cấp hơn trong việc đáp ứng nhu cầu dinh dưỡng của người dân.

Điều đó cũng có thể đạt được với công nghệ giúp canh tác hiệu quả hơn, có thể mở rộng và ít thâm dụng lao động hơn trước đây. “Chúng tôi sẵn sàng đào tạo và giáo dục thế hệ tiếp theo về công nghệ nông nghiệp, bởi vì bây giờ bạn không cần 10 nông dân để chăm sóc một trang trại,” Xie nói. “Nó chỉ nhìn vào bảng điều khiển và, với các cảnh báo, làm những gì được yêu cầu.”

Deep learning, một lĩnh vực con của machine learning đang phát triển nhanh chóng, đã đạt được những kết quả tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách mô hình hóa những mối liên kết phức tạp của dữ liệu. Kỹ thuật này liên quan đến việc huấn luyện các mạng nơ-ron nhân tạo đa lớp, cho phép chúng tìm được thông tin giá trị từ các bộ dữ liệu lớn, giúp dự đoán chính xác, phân loại thông tin và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả hơn so với các thuật toán machine learning truyền thống. Các ứng dụng của deep learning trải rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc sức khỏe, tài chính, nông nghiệp đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chứng tỏ tác động mạnh mẽ của nó.

Tin vui là nhiều framework deep learning, bao gồm PyTorch và TensorFlow, đã cung cấp khả năng linh hoạt để người dùng cá nhân cũng có thể phát triển mô hình deep learning của riêng mình và thực hiện thử nghiệm trong lĩnh vực năng động này.

Bài viết này sẽ đi sâu vào 6 ứng dụng phổ biến của deep learning, bao gồm thị giác máy tính (computer vision), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chăm sóc sức khỏe, tài chính, nông nghiệp và an ninh mạng. Chúng tôi sẽ bàn luận tới những cách mà deep learning đang được ứng dụng trong từng lĩnh vực, và làm nổi bật những lợi ích mà nó mang lại.

1. Thị giác máy tính

Nhiều ứng dụng AI được ra mắt trên thị trường nhờ vào những bước tiến mạnh mẽ của lĩnh vực thị giác máy tính, với deep learning đóng một vai trò then chốt trong quá trình phát triển này. Đáng chú ý, nó đã thúc đẩy sự phát triển khả năng phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và phân vùng ảnh trong thị giác máy tính.

Ví dụ, các thuật toán deep learning có thể được huấn luyện để nhận diện các yếu tố cụ thể trong một hình ảnh, chẳng hạn như người hoặc đối tượng. Khả năng này trở nên không thể thiếu trong các ứng dụng như lái xe tự động và robot, khi mà xe hoặc robot cần phải nhận biết và phản ứng với các đối tượng đa dạng trong môi trường xung quanh. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, deep learning cũng giúp phân tích hình ảnh y tế, thể hiện tính ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.

Deep Learning góp phần vào việc tạo ra những trải nghiệm thực tế ảo (VR) và tương tác thực tế ảo (AR)

Hơn nữa, deep learning góp phần vào việc tạo ra những trải nghiệm thực tế ảo (VR) và tương tác thực tế ảo (AR). Thông qua việc huấn luyện mạng nơ-ron trên các bộ dữ liệu hình ảnh và video lớn, các developer tạo ra môi trường ảo phản ứng một cách thực tế với thông tin đầu vào từ người dùng. Công nghệ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm trò chơi video, mô phỏng đào tạo và thiết kế kiến trúc, và nhiều ứng dụng khác.

Tóm lại, deep learning cách mạng hóa thị giác máy tính bằng cách trang bị cho máy móc khả năng hiểu và giải thích thông tin hình ảnh theo cách mà trước đây chưa thể làm được.

2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực nghiên cứu về tương tác giữa ngôn ngữ của con người và máy tính. Deep learning đã cách mạng hóa NLP, trang bị cho máy tính khả năng hiểu và phản ứng hiệu quả với ngôn ngữ loài người. Một ứng dụng nổi bật của deep learning trong NLP là dịch thuật, trong đó các mô hình được huấn luyện trên các bộ dữ liệu ngôn ngữ lớn để dịch chính xác văn bản từ một ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Đổi mới này mang lại nhiều ứng dụng đa dạng, như địa phương hóa ngôn ngữ trang web, dịch tài liệu và các công cụ học ngôn ngữ.

Một ứng dụng quan trọng khác của deep learning trong NLP là phân tích cảm xúc. Điều này liên quan đến việc nghiên cứu văn bản để nhận diện tông điệu hoặc tâm trạng được tác giả diễn đạt. Các mô hình deep learning làm tốt trong việc phân loại chính xác giọng điệu của văn bản là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Khả năng này quan trọng đối với các doanh nghiệp muốn hiểu ý kiến và phản hồi của khách hàng về sản phẩm hoặc dịch vụ của họ, giúp họ đưa ra quyết định đúng đắn và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

3. Ứng dụng trong lĩnh vực Y tế

Đổi mới mang lại nhiều ứng dụng như địa phương hóa ngôn ngữ trang web, dịch tài liệu và các công cụ học ngôn ngữ

Deep learning đang là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực y tế, đặc biệt trong việc cải thiện hình ảnh y khoa như CT và MRI, giúp các chuyên gia lên kế hoạch điều trị chính xác và cá nhân hóa hơn. Ví dụ, các thuật toán deep learning có thể được dùng trong phân tích hình ảnh y tế như X quang và MRI, phát hiện các bất thường mà mắt thường không thấy được. Ngoài ra, deep learning còn có đóng góp vào lĩnh vực y học cá nhân hóa, tùy chỉnh các phương pháp điều trị theo gen di truyền độc nhất của mỗi người.

Khả năng của các thuật toán deep learning trong việc phân tích dữ liệu y tế lớn giúp xác định các mô hình và xu hướng phức tạp khó nhận biết đối với các bác sĩ. Ví dụ bao gồm việc phát hiện sớm ung thư trong ảnh nội soi ngực, xác định sự tồn tại của cục máu đông trong ảnh chụp cắt lớp não và chẩn đoán các bệnh thoái hóa từ ảnh chụp cột sống. Do đó, điều này đã thúc đẩy việc tạo ra các công cụ chẩn đoán và các phương pháp điều trị mới cho các tình trạng như ung thư, bệnh tim và các chứng rối loạn thần kinh.

Tóm lại, tiềm năng của deep learning trong việc cách mạng hóa y tế là rất lớn, cải thiện khả năng chẩn đoán, phương pháp điều trị và cuối cùng, là kết quả cho bệnh nhân. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta sẽ có thể chứng kiến thêm nhiều ứng dụng sáng tạo của deep learning trong lĩnh vực y tế.

4. Ứng dụng trong Tài chính

Deep learning đóng vai trò lớn trong việc cách mạng hóa ngành tài chính, mang lại một loạt các ứng dụng đa dạng giúp cải thiện quyết định, quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và nâng tầm trải nghiệm của khách hàng. Một ứng dụng then chốt của nó nằm ở khả năng phát hiện gian lận, khi các mô hình deep learning được huấn luyện một cách thành thạo để nhận diện các giao dịch gian lận, giảm thiểu những báo động giả và nâng cao độ chính xác tổng thể. Điều này không chỉ bảo vệ các tổ chức tài chính khỏi mất mát đáng kể mà còn tăng thêm lòng tin và sự hài lòng của khách hàng.

Quản lý rủi ro là một lĩnh vực nổi bật khác tạo nên dấu ấn của deep learning trong lĩnh vực tài chính. Bằng cách tận dụng các mô hình này để kiểm tra các bộ dữ liệu lớn, các tổ chức tài chính có thể nhận biết các mô hình và mối tương quan giúp dự đoán rủi ro tương lai và khám phá cơ hội tiềm năng. Quyết định với đầy đủ thông tin như vậy sẽ giúp giảm thiểu rủi ro và cải thiện kế hoạch chiến lược tổng thể. Hơn nữa, deep learning cũng đóng góp vào việc cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách nâng cao tính chính xác và hiệu suất trong việc phân tích dữ liệu khách hàng, cho phép nhận diện các mô hình hành vi.

Ví dụ, các mô hình deep learning có thể dự đoán việc khách hàng rời bỏ và hỗ trợ việc gửi các ưu đãi và khuyến mãi đúng mục tiêu, từ đó giữ chân khách hàng và tăng cường sự hài lòng.

Deep Learning nâng cao tính chính xác và hiệu suất trong việc phân tích dữ liệu khách hàng

5. Ứng dụng trong Nông nghiệp

Deep learning giúp cho nông dân có những công cụ để đưa ra quyết định chính xác và cải thiện sản lượng cây trồng. Một ứng dụng then chốt nằm trong việc giám sát mùa vụ, nơi các mô hình deep learning được huấn luyện để kiểm tra dữ liệu từ vệ tinh, drone và các loại dữ liệu cảm biến từ xa khác để phát hiện sự thay đổi về sức khỏe của cây trồng và dự đoán sản lượng. Những thông tin này giúp tăng khả năng nhận diện các khu vực cụ thể trong cánh đồng cần chú ý thêm, chẳng hạn như cần tưới nước hoặc bón phân.

Nông nghiệp chính xác (precision farming) là một ứng dụng quan trọng khác của deep learning trong lĩnh vực nông nghiệp. Phương pháp này tận dụng việc phân tích dữ liệu và công nghệ để tối ưu hóa sản lượng cây trồng trong khi giảm thiểu lãng phí. Các mô hình deep learning phân tích dữ liệu về các yếu tố như độ ẩm đất, nhiệt độ và mức dưỡng chất, đưa ra các đề xuất về thời điểm và địa điểm nên gieo hạt, tưới nước và bón phân cho cây trồng. Quy trình tối ưu này giúp nông dân tối đa hóa tài nguyên, giảm chi phí và cuối cùng làm tăng cường sức khỏe và sản lượng cây trồng của họ.

6. Ứng dụng trong An ninh mạng

Deep learning củng cố khả năng phát hiện và phản ứng trước các mối đe dọa trong lĩnh vực an ninh mạng. Sự tăng cường về tính phức tạp của các mối đe dọa an ninh mạng đòi hỏi những phương pháp tiếp cận tiên tiến hơn, vì các phương pháp truyền thống hiện không còn đáp ứng được. Các thuật toán deep learning, có khả năng kiểm tra các bộ dữ liệu lớn, từ đó nhận diện các mô hình và bất thường, đưa ra báo hiệu về việc xâm phạm bảo mật hoặc cuộc tấn công sắp xảy ra.

Trong lĩnh vực an ninh mạng, một ứng dụng quan trọng của deep learning là phát hiện xâm nhập. Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) cho phép giám sát lưu lượng mạng, nhận biết các hoạt động đáng ngờ có tiềm năng trở thành một cuộc tấn công. Việc huấn luyện các thuật toán deep learning trên các bộ dữ liệu lớn về lưu lượng mạng giúp phát hiện các mô hình và sự bất thường liên quan đến các cuộc tấn công, dẫn đến những phản ứng nhanh chóng và hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống dựa trên quy tắc.

Ngoài ra, deep learning còn đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống phát hiện malware. Malware, một loại phần mềm độc hại được sử dụng để xâm phạm hệ thống máy tính và ăn cắp dữ liệu, thường xuyên gây ra mối đe dọa. Các thuật toán deep learning thể hiện sự hiệu quả trong việc nhận diện các mô hình gợi ý sự tồn tại của malware, giúp phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công malware trước khi chúng có thể gây tổn hại.

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) cho phép nhận biết các hoạt động đáng ngờ

Lời kết

Tóm lại, việc tìm hiểu về các ứng dụng của deep learning trên đa dạng lĩnh vực thể hiện sức ảnh hưởng đột phá của nó đối với công nghệ. Từ việc làm thay đổi lĩnh vực chăm sóc sức khỏe thông qua chẩn đoán chính xác đến cách mạng hóa nông nghiệp thông qua các thông tin giá trị từ dữ liệu, và từ việc củng cố an ninh mạng trước những mối đe dọa phức tạp đến việc tăng tính sáng tạo khi đưa ra quyết định tài chính, deep learning giống như một tác nhân thúc đẩy sự đổi mới một cách mạnh mẽ.

Trước sự tăng trưởng công nghệ này, rõ ràng rằng hành trình của deep learning đang hướng đến những ứng dụng mang tính đột phá hơn trong tương lai. Những khả năng mở rộng của công nghệ năng động này hứa hẹn giải quyết các thách thức phức tạp, tăng cường hiệu suất và mở ra những khả năng mới trên nhiều lĩnh vực. Khi deep learning tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong chờ những ứng dụng ngày càng sáng tạo và có ảnh hưởng lớn hơn, từ đó định hình lại cách chúng ta tiếp cận và giải quyết vấn đề trong những năm tới.