[Người nuôi tôm] – Tích hợp AIoT vào nuôi trồng thủy sản đang cách mạng hóa quản lý trang trại thông qua việc kết hợp thu thập dữ liệu cảm biến IoT (Internet vạn vật) theo thời gian thực với phân tích tiên tiến từ AI (Trí tuệ nhân tạo). Sự kết hợp này nâng cao hiệu quả, bền vững và năng suất trong hoạt động nuôi trồng thủy sản.

 

Tích hợp AI và IoT đang thúc đẩy nuôi trồng thủy sản bằng cách giải quyết các thách thức như hiệu quả hoạt động, bền vững môi trường và quản lý dịch bệnh. Các ứng dụng AIoT bao gồm hệ thống cho ăn thông minh, quản lý chất lượng nước, phát hiện bệnh và tự động hóa. Mô hình AI phân tích dữ liệu để đảm bảo tôm, cá được cho ăn đầy đủ, giảm thiểu chất thải, cải thiện tốc độ tăng trưởng và giảm tác động đến môi trường.

Khái niệm minh họa về AIoT trong nuôi trồng thủy sản

 

Hệ thống cho ăn thông minh

Hệ thống cho ăn thông minh là một ứng dụng chuyển đổi trong nuôi trồng thủy sản. Chúng theo dõi hoạt động cho tôm, cá ăn và các thông số môi trường để tự động hóa quá trình này, đảm bảo sinh vật thủy sinh nhận đủ thức ăn vào thời điểm tối ưu.

Các phương pháp cho ăn tự động sẽ tính toán và xác định tần suất cũng như lượng thức ăn phù hợp nhằm cải thiện tốc độ tăng trưởng của tôm, cá. Kỹ thuật thị giác máy tính, hệ thống phát hiện thức ăn và giám sát âm thanh được áp dụng để theo dõi hành vi ăn, lượng thức ăn còn lại và mức độ đói của tôm, cá. Hệ thống cho ăn được nâng cấp bằng trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép điều chỉnh chế độ ăn theo thời gian thực và kết hợp nhiều dữ liệu để hiểu rõ hơn về thói quen ăn của tôm, cá.

 

Quản lý chất lượng nước

Sự sai lệch trong các thông số như oxy hòa tan, độ pH, nhiệt độ và amoniac có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe, tốc độ tăng trưởng và khả năng mắc bệnh trên tôm, cá. Việc tích hợp cảm biến IoT và phân tích AI là cần thiết trong nuôi trồng thủy sản hiện đại, cho phép theo dõi liên tục và can thiệp kịp thời để ngăn ngừa các điều kiện bất lợi. Nghiên cứu cho thấy hệ thống giám sát chủ động có khả năng dự báo hiệu quả các điều kiện quan trọng trong nuôi trồng thủy sản, như cạn kiệt oxy và suy giảm chất lượng nước gián tiếp hỗ trợ trong việc dự báo sự nở hoa của tảo và các vấn đề liên quan.

 

Phát hiện và phân loại bệnh

Các đợt bùng phát dịch bệnh không chỉ ảnh hưởng đến phúc lợi mà còn gây tổn thất kinh tế lớn trong nuôi tôm, cá. Công nghệ cảm biến sinh học đã giúp phòng ngừa dịch bệnh bằng cách phát hiện mầm bệnh chính xác. Các lĩnh vực liên quan bao gồm phát hiện bệnh qua thị giác máy tính, dự đoán bệnh dựa trên chất lượng nước, học chéo mô hình, học không giám sát, mô hình tổng hợp và lai để phân loại bệnh, cùng với hệ thống giám sát di động hỗ trợ IoT và cảm biến sinh học.

 

Ước tính sinh khối

Ước tính sinh khối chính xác giúp tối ưu hóa thói quen cho ăn, giảm chất thải và thúc đẩy nuôi thủy sản bền vững. Các công nghệ hiện đại như học máy, thị giác máy tính, sonar và cân thông minh cho phép ước tính sinh khối không xâm lấn và theo thời gian thực trong nuôi trồng thủy sản, khắc phục những thách thức từ phép đo thủ công và độ không chính xác do căng thẳng.

 

Theo dõi hành vi

Thay đổi hành vi thường là dấu hiệu sớm của căng thẳng, bệnh tật, no, đói và điều kiện môi trường xấu, cung cấp thông tin quý giá cho việc can thiệp kịp thời. Các tiến bộ trong AI, IoT, giám sát âm thanh và thị giác máy tính đã cách mạng hóa việc phát hiện hành vi, cho phép giám sát không xâm lấn và theo thời gian thực trong môi trường nuôi trồng thủy sản phức tạp, với độ chính xác và độ tin cậy đáng kể.

 

Đếm sinh vật nuôi trồng thủy sản

Với phương pháp truyền thống, việc đếm sinh vật nuôi trồng thủy sản đòi hỏi nhiều công sức, xâm lấn và độ chính xác thấp, đặc biệt trong môi trường mật độ cao. Gần đây, công nghệ AI, thị giác máy tính và cảm biến đã cho phép đếm tự động và chính xác cho nhiều loài thủy sản. Các nghiên cứu đã ghi nhận thành công trong việc sử dụng mô hình học sâu trên điện thoại thông minh để đếm tôm, áp dụng thị giác máy tính để nghiên cứu hành vi và đếm cá trong môi trường kiểm soát, cũng như sử dụng máy đo độ sâu để ước tính quần thể cá trong lưới đánh cá.

 

Phát hiện và phân loại các loài nuôi trồng thủy sản

Phát hiện và phân loại loài nuôi trồng thủy sản đã được cải thiện đáng kể nhờ vào các tiến bộ trong AI và thị giác máy tính, ngay cả trong điều kiện dưới nước khó khăn. Các nghiên cứu gần đây đã tập trung vào việc nhận diện các loài và cấu trúc biển trong nhiều môi trường khác nhau.

 

Ước tính sinh sản và tăng trưởng

Ước tính sinh sản và tăng trưởng trong nuôi trồng thủy sản là rất quan trọng để tối ưu hóa chế độ ăn, đánh giá sức khỏe tôm, cá, đảm bảo thành công sinh sản và an toàn môi trường. Các nghiên cứu gần đây đã phát triển kỹ thuật tự động và chính xác, sử dụng AI tiên tiến và công nghệ thị giác máy tính, nhằm ước tính các thông số tăng trưởng và theo dõi độ trưởng thành sinh sản. Lĩnh vực này bao gồm ứng dụng phát hiện sinh sản tự động, ước tính quần thể cá qua máy đo độ sâu và bản sao kỹ thuật số, cũng như theo dõi môi trường để cải thiện sự phát triển và sức khỏe tôm, cá.

 

Theo dõi từng cá thể

Những tiến bộ gần đây trong AIoT đã mang lại giải pháp chính xác và khả năng mở rộng để theo dõi cả cá thể và nhóm trong môi trường dưới nước phức tạp. Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm nhận dạng cá thể, theo dõi nhiều cá thể trong môi trường kiểm soát và tự nhiên, phân tích hoạt động qua dữ liệu sonar và echogram, nhận diện hành vi nhóm và giám sát cấu trúc môi trường xung quanh, camera di động để quản lý nuôi trồng thủy sản hiệu quả.

 

Tự động hóa và robot trong nuôi trồng thủy sản

Tự động hóa và robot trong nuôi trồng thủy sản sử dụng phương tiện tự hành dưới nước (AUV) và thuật toán học tăng cường để tự động hóa các nhiệm vụ như vệ sinh bể, kiểm tra vật nuôi và cung cấp thức ăn. Mặc dù robot giúp nâng cao hiệu quả, nhưng các vấn đề như tuổi thọ pin, khả năng kết nối và chi phí triển khai vẫn là rào cản cho việc mở rộng. Các ứng dụng này giải quyết nhiều thách thức trong nuôi thủy sản bền vững, quản lý tài nguyên và bảo tồn môi trường, bao gồm hệ thống cảm biến và giám sát từ xa, robot và AUV để kiểm tra dưới nước, hệ thống giám sát thông minh, công nghệ hình ảnh tiên tiến và mô hình kỹ thuật số song sinh. Robot lấy cảm hứng từ sinh học và các ứng dụng chuyên biệt trong nuôi trồng thủy sản đang mở rộng khả năng của công nghệ này.

 

Vẫn còn nhiều thách thức phía trước

Mặc dù AIoT mang lại tiềm năng lớn cho nuôi trồng thủy sản, nhưng còn nhiều thách thức cần được giải quyết. Các hệ thống cho ăn thông minh cần tăng cường khả năng thích ứng và mở rộng trên nền tảng điện toán đám mây. Quản lý chất lượng nước cải thiện nhờ giám sát thời gian thực và dự đoán AIoT, nhưng cần giải quyết vấn đề mở rộng quy mô và tích hợp điện toán biên. Phát hiện bệnh tật sớm nhờ cảm biến sinh học AI, nhưng thiếu dữ liệu lớn và mô hình tổng quát. Ước tính sinh khối được cải thiện bằng phân tích âm thanh và thị giác, cần tinh chỉnh hệ thống đa phương thức.

AIoT giúp phân tích hành vi, đếm tự động sinh vật, nhưng cần giải quyết vấn đề tắc nghẽn và biến đổi môi trường. Ước tính sinh sản và tăng trưởng hiệu quả hơn, nhưng cần mở rộng mô hình cho nhiều loài và tích hợp dữ liệu thời gian thực. Theo dõi và giám sát cá thể gặp khó khăn trong môi trường mật độ cao. Tự động hóa và robot hóa các nhiệm vụ lao động, cần tập trung vào cảm biến đa phương thức, kết nối nâng cao và quản lý năng lượng hiệu quả.

Phương Nhung (Theo Globalseafood)