[Tạp chí Người Nuôi Tôm] – Nghiên cứu này của Huỳnh Quốc Toàn, sinh viên Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM, đã đạt giải nhì trong cuộc thi Eproject do American Center phối hợp với Đại học bang Arizona (Mỹ), Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ… tổ chức.

Gia đình làm nghề nuôi tôm nên khi chứng kiến việc đo thông số pH bằng bộ đo hoặc phải thuê kỹ sư thủy sản đo đạc, đánh giá gây lãng phí và nhiều phức tạp, từ đó sinh viên Huỳnh Quốc Toàn đã nghiên cứu và chế tạo nền tảng IoT giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản.

“Với bộ đo, phải pha theo nồng độ để có thể hiển thị kết quả và do dùng bằng giấy quỳ tím nên trong quá trình đọc kết quả có sai số lớn và độ chính xác không cao. Bên cạnh đó, ngành thủy sản đang phải đáp ứng những chỉ tiêu chất lượng ngày càng khắt khe. Để cải thiện thì khâu giám sát môi trường nước cần được chú trọng hơn, nhất là khi đứng trước những tác hại của việc biến đổi khí hậu”, Quốc Toàn chia sẻ về lý do sáng chế nền tảng này.

Quốc Toàn cùng với nền tảng IoT giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản do mình sáng chế (Ảnh: Mai Thụy)

Điểm khác biệt của dự án so với những hệ thống giám sát môi trường nông sản đã có trên thị trường là thay thế mạng tầm xa LoRa (truyền tín hiệu 3-10km) so với những mạng tầm gần như wifi, bluetooth (chỉ truyền đi tối đa khoảng vài chục mét). Những trang trại quy mô khi sử dụng mạng tầm gần thì phải đầu tư cả hệ thống mạng tốn kinh phí lớn. Bên cạnh đó, nền tảng của Toàn còn tích hợp tính năng điều khiển từ xa giúp người nông dân có thể giám sát và điều khiển thiết bị ở bất kỳ nơi đâu.

Toàn cho biết nền tảng IoT giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản gồm 2 trạm: trạm thu thập dữ liệu và trạm giám sát. Trạm thu thập dữ liệu được thiết kế có phao nổi trên ao hồ, dưới phần đáy của trạm có bố trí các cảm biến để thu thập dữ liệu. Sau đó tín hiệu sẽ trả về bộ xử lý trung tâm nằm trong hộp chống nước ở phía trên phao. Bộ xử lý trong hộp kín có nhiệm vụ đọc tín hiệu các cảm biến, tính toán và đóng gói các thông số thành một chuỗi rồi truyền đi qua hệ thống mạng LoRa. Trạm giám sát dùng để nhận dữ liệu, hiển thị các thông số lên màn hình, website, app (ứng dụng)… Các thông số giám sát gồm: độ điện dẫn EC, nhiệt độ nước, độ mặn, độ pH…

Trước đó mô hình đã thử nghiệm tại ao nuôi thủy sản của gia đình để đánh giá sự ổn định và hiệu chỉnh độ chính xác của các cảm biến. Các cảm biến này khá đắt so với kinh phí đầu tư của sinh viên. Do đó các cảm biến chưa phải là loại cho công nghiệp ở môi trường khắc nghiệt mà chỉ đang thử nghiệm trong khoảng thời gian một tháng để đánh giá.

Hiện tại, Quốc Toàn đang xây dựng một máy chủ riêng cho hệ thống nhằm xây dựng các tính năng mới như thống kê bằng Excel. Về hướng phát triển của dự án, từ nguồn dữ liệu thu thập được có thể ứng dụng AI trong dự đoán các bệnh, sự cố có thể xảy ra đối với việc nuôi trồng thủy sản.

Ngọc Anh (Tổng hợp)