NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH

BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG NGUYỄN ĐỨC TUẤN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) HÀ NỘI 2021 BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG NGUYỄN ĐỨC TUẤN NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Mã số: 8.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT Người hướng dẫn: TS NGUYỄN TRUNG KIÊN HÀ NỘI 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung số liệu đề tài nghiên cứu riêng TS Nguyễn Trung Kiên hướng dẫn Các số liệu kết luận văn trung thực có xuất xứ rõ ràng hợp pháp, chưa cơng bố hình thức trước Tôi không chép tài liệu hay công trình nghiên cứu người khác để làm luận văn Tơi xin chịu trách nhiệm phát có gian lận nội dung luận văn Trường Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thông không liên quan đến vi phạm quyền tác giả tơi gây q trình thực (nếu có) Hà Nội, tháng …… năm 2021 Tác giả luận văn Nguyễn Đức Tuấn ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, xin gửi lời cảm ơn tới TS Nguyễn Trung Kiên, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng, người dành nhiều thời gian tận tình hướng dẫn định hướng giúp đỡ cho suốt trình tìm hiểu nghiên cứu luận văn Thầy đưa nhiều ý kiến đóng góp quý báu giúp tơi hồn thiện tốt luận văn Tôi xin chân thành cám ơn thầy cô Học Viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng nói chung thầy Khoa Sau Đại Học nói riêng giúp đỡ, định hướng cung cấp kiến thức quý báu đồng thời tạo điều kiện cho tơi suốt q trình học tập trường Tơi xin chân thành cảm ơn! Học viên Nguyễn Đức Tuấn iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH ẢNH vi DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT vii I MỞ ĐẦU 1 Lý chọn đề tài: Tổng quan vấn đề nghiên cứu: Mục đích nghiên cứu: Đối tượng phạm vi nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu: Cấu trúc luận văn CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG 5G .1 1.1 Tổng quan mạng 5G 1.2 Kiến trúc công nghệ mạng 5G 1.2.1 Kiến trúc mạng 5G .2 1.2.2 Một số công nghệ sử dụng mạng 5G 1.3 Ứng dụng mạng 5G .9 1.3.1 Mạng di động tốc độ cao 1.3.2 Truyền thông đa phương tiện giải trí 10 1.3.3 Chăm sóc sức khỏe 10 1.3.4 Nông nghiệp thông minh 11 1.3.5 Logistics vận chuyển hàng hóa 11 1.4 Tình hình triển khai 5G giới Việt Nam 12 1.5 Kết luận Chương 14 CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU TIỀM NĂNG ỨNG DỤNG MẠNG DI ĐỘNG 5G TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH 16 2.1 Nghiên cứu sản xuất thông minh 16 2.1.1 Khái niệm sản xuất thông minh 16 2.1.2 Ưu điểm nhược điểm sản xuất thông minh 17 iv 2.1.3 So sánh cách tiếp cận sản xuất thông minh so với sản xuất truyền thống 18 2.2 Sự phù hợp mạng 5G với sản xuất thông minh .19 2.3 Nghiên cứu ứng dụng 5G sản xuất thông minh lĩnh vực nông nghiệp 20 2.3.1 Thiết bị bay không người lái (UAVs) 22 2.3.2 Giám sát thời gian thực 24 2.3.3 Tư vấn ảo bảo trì dự đốn 26 2.3.4 Công nghệ thực tế ảo thực tế tăng cường 27 2.3.5 Robot AI điều khiển 28 2.3.6 Phân tích liệu kho lưu trữ đám mây .29 2.4 Nghiên cứu số mơ hình ứng dụng 5G nơng nghiệp thông minh số nước Việt Nam 32 2.5 Phân tích tiềm ứng dụng mạng 5G sản xuất nông nghiệp thông minh Việt Nam 34 2.5.1 Máy móc nơng nghiệp kết nối 5G 34 2.5.2 Theo dõi vật nuôi theo thời gian thực 35 2.5.3 Giảm tiêu thụ nước 36 2.5.4 Sử dụng máy bay không người lái để phun thuốc 37 2.5.5 Theo dõi cỏ dại côn trùng phá hoại .37 2.6 Kết luận chương .38 CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH ỨNG DỤNG MẠNG 5G TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH PHÙ HỢP VỚI ĐIỀU KIỆN VIỆT NAM .39 3.2 Việt Nam với dịch chuyển sang sản xuất nông nghiệp thông minh 41 3.3 Một số đặc trưng thách thức sản xuất nông nghiệp Việt Nam 45 3.4 Đề xuất giải pháp ứng dụng mạng 5G công nghệ số liên quan vào tốn sản xuất nơng nghiệp thơng minh Việt Nam 49 3.5 Một số đề xuất hướng nghiên cứu công nghệ liên quan .51 3.5.1 Các vấn đề kỹ thuật 5G 52 3.5.2 Sự phối hợp mạng 5G mạng IoT có 53 3.5.3 Sử dụng Điện tốn biên vào sản xuất nơng nghiệp 53 3.5.4 Áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào sản xuất nông nghiệp 55 v 3.5.5 Ứng dụng Robot tự động hóa sản xuất nông nghiệp thông minh 58 3.5.6 Công nghệ máy bay không người lái (Drone) giám sát trồng .59 3.6 Kết luận chương .61 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 63 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO 65 vi DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1: Kiến trúc tổng quát mạng 5G Hình 1.2: Mạng lõi di động chia thành Mặt phẳng điều khiển Mặt phẳng người dùng .4 Hình 1.3: Trạm gốc phát (và kết nối với) UE hoạt động Hình 1.4: Trạm gốc thiết lập kết nối mặt phẳng điều khiển UE mạng lõi Hình 1.5: Trạm gốc thiết lập nhiều đường hầm UE Mặt phẳng người dùng Mạng lõi .5 Hình 1.6: Mặt phẳng điều khiển từ trạm gốc đến trạm gốc (và trạm gốc đến mạng lõi) truyền qua SCTP/IP mặt phẳng người dùng truyền qua GTP/UDP/IP Hình 1.7: Trạm gốc thực trình chuyển giao UE Hình 1.8: Trạm gốc hợp tác để thực truyền đa đường (tập hợp liên kết) tới UE Hình 1.9: Kiến trúc mạng lõi 5G Hình 1.10: Khả mạng 5G Hình 1.11: Tốc độ phát triển 5G giới 13 Hình 2.1: Nền tảng nơng nghiệp thơng minh 21 Hình 2.2: Tổng quan ứng dụng 5G nông nghiệp thông minh 22 Hình 2.3: Nền tảng hệ thống giám sát nông nghiệp thông minh 24 Hình 2.4: Minh họa máy bay khơng người lái, cảm biến giám sát thời gian thực thực tế tăng cường nơi làm việc 25 Hình 2.5: Minh họa AR kính AR 27 Hình 2.6: Minh họa loại rô bốt AI hỗ trợ .29 Hình 2.7: Cơ chế liệu đám mây 31 Hình 2.8: Hoạt động đồng thiết bị hỗ trợ 5G khác để kiểm soát dịch hại 31 Hình 2.9: Máy móc kết nối 5G cơng nghệ AI tự động thu hoạch rau .35 Hình 2.10: Sự kết hợp 5G công nghệ thực tế ảo chăn ni bị sữa .36 Hình 2.11: Giám sát nhiệt độ, độ ẩm qua thiết bị kết nối 5G 36 Hình 2.12: Sử dụng Drone kết hợp 5G để tự động phun thuốc cho ruộng ngơ 37 Hình 3.1 Modul chức tưới thông minh .39 Hình 3.2 : Những xu hướng cơng nghệ Nơng nghiệp số 52 Hình 3.3: Phân tích đánh giá sức khỏe trồng drone 60 vii DANH MỤC KÝ HIỆU VIẾT TẮT Từ Viết Tắt Thuật ngữ Tiếng Anh Thuật ngữ Tiếng Việt API Artificial intelligence Access and Mobility Management Functions Application program interface Trí thơng minh nhân tạo Chức quản lý di động Truy cập cốt lõi Giao diện lập trình ứng dụng AR Augmented reality technology Cơng nghệ thực tế tăng cường AUSF Authentication server function Chức máy chủ xác thực GPS GSA Global Positioning System Global mobile Suppliers Asociation General Packet Radio Service Internet of Things Internet Protocol Long Term Evolution Long-term evolutionary machine communication Ministry of Agriculture and Rural Development of Vietnam Hệ thống định vị toàn cầu Hiệp hội nhà cung cấp di động tồn cầu Dịch vụ vơ tuyến gói tổng hợp Internet vạn vật Giao thức Internet Tiến hóa dài hạn Truyền thơng kiểu máy tiến hóa dài hạn Bộ Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt Nam MIMO Multiple Input Multiple Output Đa đầu vào- đa đầu NEF NRF NSSF Network contact function NF Repository Function Network slice selection function Open Ag Data Alliance Policy Control Functions Chức tiếp xúc mạng Chức kho lưu trữ Chức chọn lát mạng QoS RAN SAMIS Quality of Service Wireless access network Agricultural Climate Monitoring and Information System Chất lượng dịch vụ Mạng truy nhập vô tuyến Hệ thống Thơng tin Giám sát Khí hậu Nơng nghiệp SCTP Stream Control Transport Protocol Structured data storage network function Smart production Giao thức truyền tải kiểm soát luồng AI AMF GTP IoT IP LTE LTE-M MARD OADA PCF SDSF SM Chức Kiểm sốt Chính sách Chức mạng lưu trữ liệu có cấu trúc Sản xuất thơng minh viii SMF Session management function Chức quản lý phiên Telco UAV UDM UDSF Telecom company Unmanned aerial vehicle Unified data management Network function for storing unstructured data User Equipment User Plane Function Công ty viễn thông Máy bay không người lái Quản lý liệu hợp Chức mạng lưu trữ liệu phi cấu trúc Thiết bị Người dùng Chức Mặt phẳng Người dùng Virtual reality Wireless Sensor Network WSN Thực tế ảo Mạng cảm biến không dây UE UPF VR WSN 53 3.5.2 Sự phối hợp mạng 5G mạng IoT có Nông nghiệp thông minh sử dụng nhiều công nghệ cảm biến, kết nối dùng công nghệ tiền 5G Khi mạng 5G triển khai cần có phối hợp chuyển đổi dần cơng nghệ lên 5G Về khía cạnh học viên đề xuất số nội dung cần nghiên cứu sau:  Nghiên cứu công nghệ IoT phổ biến dùng Nông nghiệp thông minh  Nghiên cứu cơng nghệ ứng dụng thay 5G mạng 5G chưa kịp triển khai (Ví dụ Lora),  Nghiên cứu phương thức chuyển hạ tầng IoT công nghệ lên 5G mạng 5G triển khai rộng 3.5.3 Sử dụng Điện tốn biên vào sản xuất nơng nghiệp Các liệu giám sát nông nghiệp lớn, đa dạng: đất, nước, khơng khí, độ ẩm Điện tốn đám mây nói dung giúp giải nhiều tốn lưu trữ tính tốn lớn, nhiên, sử dụng Điện toán đám mây (Cloud Computing) trung tâm tốn nơng nghiệp (vốn phân tán không gian rộng) gặp số hạn chế như:  Tốc độ xử lý chậm liệu phải chuyển Trung tâm liệu khoảng cách xa để xử lý, không đảm bảo tốc độ  Với Cloud Computing, liệu phải truyền đến trung tâm liệu để xử lý Việc gây lỗi bảo mật định, hacker bắt gói tin mà bạn truyền Hiện hầu hết phương thức truyền thông tin mã hóa, có sai sót điểm yếu, cần hacker bắt phần thơi họ tìm cách hack tồn hệ thống  Việc hàng tỷ thiết bị IoT kết nối vào mạng, từ truyền tải liệu khổng lồ đến Trung tâm liệu dẫn đến hai vấn đề, tốn dung lượng băng thông đáng kể, lượng liệu nhiều đồng nghĩa với tốc độ chậm Hai xảy tình trạng “nghẽn cổ chai”, có q nhiều liệu đẩy đến Trung tâm liệu, dẫn đến khả lỗi kết bị xử lý trả chậm 54 Do đó, Cơng nghệ xử lý biên (Edge Computing) đời để xử lý điểm yếu Điện tốn biên cho phép làm rõ phạm vi tài nguyên biên để tối ưu hố việc phân tích, xử lý, làm giảm chi phí vận hành, từ làm tăng biên lợi nhuận Bên cạnh đó, điện tốn biên giúp thiết bị IoT hoạt động mà không cần đến kết nối internet, cụm biên coi nút mạng mạng lưới Dưới lợi ích quan trọng điện toán biên:  Phản hồi nhanh: Điện toán biên cho phép xử lý cục bộ, với lực phù hợp (sở hữu khả tính tốn riêng), dễ dàng xử lý tác vụ yêu cầu thời gian phản hổi nhanh đòi hỏi phải đưa hành động xử lý sau gặp phải tình  Cho phép xử lý liệu gần nguồn: trước đưa lên đám mây tập trung, điện tốn biên xử lý liệu gần nguồn gửi liệu phù hợp, có liên quan (tuy nhiên trường hợp này, có độ trễ truyền liệu phải thực phân tích xử lý liệu trước gửi thông tin)  Tối ưu chi phí, thời gian chất lượng: Các dịch vụ ứng dụng điện toán biên cho phép khoanh vùng tác vụ cần xử lý, liên tục làm hài hoà liệu qua giai đoạn, làm giảm đáng kể lượng liệu cần lưu trữ, xử lý, tiết kiệm băng thông, giảm thời gian trễ nâng cao chất lượng dịch vụ  Giảm thiểu tượng “nút thắt cổ chai”: Điện toán biên làm giảm ảnh hưởng lẫn toàn hệ thống, cách phân tải khoanh vùng phù hợp, giúp hệ thống dễ dàng đối ứng với lỗi xảy xử lý liệu, hay cố không mong muốn virus, lỗ hổng bảo mật thông tin an ninh mạng  Khả mở rộng không giới hạn bảo mật: Điện toán biên cho phép doanh nghiệp dễ dàng thêm vào nút mạng/ thiết bị biên để mở rộng phạm vi quy mô lực mạng IoT mà khơng làm ảnh hưởng đến tồn phần lại Tuy nhiên, tự Nhà sản xuất hay doanh nghiệp cung cấp tảng IoT trang bị gần khu sản xuất dẫn đến chi phí tăng Khi triển khai 5G, Telco có trạm phát sóng tất khu vực nên thiết bị xử lý biên đặt trạm phát phu vực giảm chi phí chung cho người dân Do đó, học viên đề xuất cần 55 nghiên cứu loại hình liệu ứng dụng phổ biến nông nghiệp để quy hoạch băng thông đặt thiết bị xử lý biên 3.5.4 Áp dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) vào sản xuất nông nghiệp Ngành công nghiệp chuyển sang công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) để giúp suất trồng khỏe mạnh hơn, kiểm soát sâu bệnh, theo dõi đất điều kiện trồng trọt, xếp liệu cho nông dân, hỗ trợ khối lượng công việc cải thiện loạt nhiệm vụ liên quan đến nơng nghiệp tồn chuỗi cung ứng thực phẩm  Sử dụng dự báo thời tiết: Với thay đổi điều kiện khí hậu nhiễm ngày gia tăng, khó cho nơng dân xác định thời điểm thích hợp để gieo hạt, với trợ giúp Trí tuệ nhân tạo, nơng dân phân tích điều kiện thời tiết cách sử dụng dự báo thời tiết giúp họ lập kế hoạch loại trồng trồng nên gieo hạt  Hệ thống theo dõi đất sức khỏe trồng: Loại đất dinh dưỡng đất đóng yếu tố quan trọng loại trồng chất lượng trồng Do nạn phá rừng ngày gia tăng, chất lượng đất bị suy giảm khó xác định chất lượng đất  Phân tích sức khỏe trồng máy bay không người lái: SkySqurrel Technologies mang đến giải pháp hình ảnh Ariel dựa máy bay không người lái để theo dõi sức khỏe trồng Trong kỹ thuật này, máy bay không người lái thu thập liệu từ trường sau liệu chuyển qua ổ USB từ máy bay không người lái đến máy tính chuyên gia phân tích  Phân tích dự đốn canh tác xác: Các ứng dụng AI nơng nghiệp phát triển ứng dụng công cụ giúp nông dân canh tác khơng xác kiểm sốt cách cung cấp cho họ hướng dẫn thích hợp cho nông dân quản lý nước, luân canh trồng, thu hoạch kịp thời, loại trồng, cách trồng tối ưu, sâu bệnh công, quản lý dinh dưỡng  Hỗ trợ robot nông nghiệp: Các công ty AI phát triển robot dễ dàng thực nhiều nhiệm vụ cánh đồng canh tác Loại robot 56 đào tạo để kiểm soát cỏ dại thu hoạch trồng với tốc độ nhanh với khối lượng lớn so với người Trí tuệ nhân tạo nơng nghiệp khơng giúp nơng dân tự động hóa việc trồng trọt mà cịn chuyển sang canh tác xác để có suất trồng cao chất lượng tốt sử dụng tài ngun Các cơng ty tham gia vào việc cải tiến máy học sản phẩm dịch vụ dựa Trí tuệ nhân tạo liệu đào tạo cho nông nghiệp, máy bay không người lái chế tạo máy tự động nhận tiến công nghệ tương lai cung cấp nhiều ứng dụng hữu ích cho lĩnh vực này, giúp giới giải vấn đề sản xuất lương thực dân số ngày tăng Công nghệ AI, với liệu lớn máy tính với lực xử lý tốc độ cao mở hội để theo dõi, phân tích định cho hoạt động trồng trọt, chăn nuôi Một số lĩnh vực mà AI áp dụng vào tình sản xuất nơng nghiệp bao gồm: a Quản lý lồi - Nhân giống lồi Nhân giống lồi q trình tìm kiếm gen cụ thể có khả thích ứng với biến đổi khí hậu, khả kháng bệnh mang giá trị dinh dưỡng hương vị tốt Học máy, cụ thể thuật toán học sâu, lấy liệu thực địa hàng thập kỷ để phân tích hiệu suất trồng vùng khí hậu khác đặc điểm phát triển trình Dựa liệu này, họ xây dựng mơ hình xác suất dự đốn gen có nhiều khả đóng góp nhiều đặc điểm có lợi cho giống trồng - Nhận dạng loài Trong cách tiếp cận truyền thống người để phân loại thực vật so sánh màu sắc hình dạng lá, học máy cung cấp kết xác nhanh phân tích hình thái gân lá, vốn mang nhiều thông tin đặc tính trồng b Quản lý điều kiện địa hình - Quản lý đất đai 57 Đối với chuyên gia nông nghiệp, đất tài nguyên thiên nhiên khơng đồng nhất, với q trình hình thành phức tạp chế hoạt động không rõ ràng Chỉ riêng nhiệt độ đất cung cấp thông tin chi tiết tác động biến đổi khí hậu tồn khu vực Các thuật tốn học máy nghiên cứu q trình bay hơi, độ ẩm nhiệt độ đất để hiểu biến đổi hệ sinh thái ảnh hưởng q trình sản xuất nơng nghiệp - Quản lý nước Hiện tại, ứng dụng dựa tảng Machine Learning (ML) áp dụng việc ước tính lượng nước bốc hàng ngày, hàng tuần hàng tháng, cho phép nhà nông sử dụng hiệu hệ thống tưới tiêu dự đoán nhiệt độ điểm sương hàng ngày, giúp dự báo thời tiết ước tính lượng bốc bay c Quản lý trồng - Dự đoán suất Dự đoán suất nhiệm vụ quan trọng phổ biến nông nghiệp xác Các phương pháp tiếp cận đại vượt xa dự đoán đơn giản dựa liệu lịch sử cơng nghệ thị giác máy tính áp dụng để phân tích đa chiều, tồn diện trồng, thời tiết điều kiện kinh tế để tận dụng tối đa sản lượng thu hoạch - Chất lượng trồng Việc phát phân loại xác đặc tính chất lượng trồng làm tăng giá thành sản phẩm giảm lãng phí q trình sản xuất Khác với chun gia người, máy móc sử dụng liệu không rõ ràng vô nghĩa kết nối lại với để tìm phẩm chất đóng vai trị quan trọng chất lượng tổng thể trồng - Phát sâu bệnh Cả điều kiện ngồi trời nhà kính, nhiệm vụ quan trọng việc kiểm soát sâu bệnh phun thuốc bảo vệ thực vật đồng theo diện tích trồng Để có hiệu quả, phương pháp đòi hỏi lượng thuốc trừ sâu đáng kể, dẫn đến chi phí cao gây ảnh hưởng đến mơi trường Công nghệ học máy áp dụng để kiểm sốt lượng hóa chất đầu vào sử dụng hiệu theo thời gian, địa điểm 58 d Quản lý chăn nuôi - Chăn nuôi gia súc Tương tự quản lý trồng, học máy có khả dự đốn ước tính xác thơng số sản xuất để tối ưu hóa hiệu kinh tế hệ thống chăn nuôi, chẳng hạn chăn ni gia súc sản xuất trứng Ví dụ: hệ thống dự đốn ước tính trọng lượng tương lai trước 150 ngày giúp người chăn nuôi thay đổi chế độ ăn điều kiện chăn nuôi cách chủ động 3.5.5 Ứng dụng Robot tự động hóa sản xuất nơng nghiệp thơng minh Một ngành truyền thống lâu đời nhất, ngành nông nghiệp, nhanh chóng trở thành ngành cơng nghệ cao thú vị, thu hút chuyên gia, doanh nghiệp nhà đầu tư Những robot lĩnh vực nông nghiệp gia tăng lực sản xuất cho nông dân nhiều cách khác Từ máy bay không người lái đến máy kéo tự động, đến cánh tay robot - Ứng dụng robot nông nghiệp Robot nơng nghiệp tự động hóa cơng việc chậm chạp, lặp lặp lại nhàm chán cho nông dân, cho phép họ tập trung vào việc cải thiện suất sản xuất quy mô tổng thể Những robot phổ biến nông nghiệp sử dụng để: • Gặt thu hái • Kiểm sốt cỏ dại • Tự động cắt, tỉa, gieo hạt, phun thuốc tỉa thưa • Lai tạo giống • Phân loại đóng gói nơng sản • Thống chuỗi cung ứng Gặt hái đóng góp phổ biến robot nơng nghiệp Nhờ vào tính xác tốc độ, chúng giúp cải thiện sản lượng giảm lãng phí thu hoạch Tuy nhiên, ứng dụng khó tự động hóa Ví dụ, hệ thống robot thiết kế để hái ớt gặp nhiều trở ngại Hệ thống nhận diện hình ảnh 59 phải xác định vị trí độ chín ớt điều kiện khắc nghiệt, bao gồm bụi, cường độ ánh sáng thay đổi, nhiệt độ thay đổi chuyển động gió tạo Khơng dừng lại đó, có hệ thống nhận diện hình ảnh tiên tiến, khó khăn khác cần giải Cánh tay robot cần phải phân tách mơi trường có nhiều chướng ngại vật để khéo léo nắm bắt hái ớt chín cách nhẹ nhàng Cánh tay robot nông nghiệp phải linh hoạt mơi trường nhiều biến động đủ xác để không làm hỏng ớt hái Robot làm cỏ phun thuốc hiệu việc giảm sử dụng hóa chất nơng nghiệp robot khác giúp xác định vị trí loại bỏ cỏ dại mà không cần hỗ trợ người Ở trang trại chăn nuôi bò sữa, hệ thống robot thường triển khai để vắt sữa Dù robot chịu trách nhiệm tỷ lệ nhỏ tồn q trình chăn nuôi lấy sữa, liên minh châu Âu EU dự đoán khoảng 50% tổng đàn gia súc châu Âu vắt sữa robot vào năm 2025 3.5.6 Công nghệ máy bay không người lái (Drone) giám sát trồng Công nghệ máy bay không người lái thử nghiệm áp dụng từ lâu, áp dụng vào lĩnh vực nông nghiệp gần đây, giúp thúc đẩy phát triển nơng nghiệp xác Tính linh hoạt máy bay không người lái mang lại nhiều giải pháp khác để cải thiện quy trình nơng nghiệp có, bao gồm: - Phân tích đất địa hình Máy bay khơng người lái tái tạo đồ 3D cách nhanh chóng với chi phí rẻ Các liệu sau sử dụng để thiết kế mơ hình gieo hạt tạo nhiều ứng dụng khác ví dụ quản lý hàm lượng nitơ đất - Giám sát mùa màng Hình ảnh vệ tinh trước hình thức giám sát trồng tiên tiến nhất, có số nhược điểm chính: • Hình ảnh vệ tinh tốn • Hình ảnh phải đặt hàng trước khơng xác 60 • Chất lượng hình ảnh bị ảnh hưởng nghiêm trọng có thời tiết xấu Tuy nhiên, thiết bị bay khơng người lái giám sát trồng xác hơn, thường xuyên Chúng cung cấp liệu chất lượng cao giúp người nông dân thu thập đầy đủ thông tin chi tiết phát triển trồng tìm hoạt động trồng trọt khơng hiệu Hình 3.3: Phân tích đánh giá sức khỏe trồng drone Máy bay khơng người lái sử dụng để tạo hình ảnh đa quang phổ trồng (dựa lượng ánh sáng xanh lục mức độ phản chiếu tia hồng ngoại) Những hình phân tích để theo dõi thay đổi sức khỏe trưởng thành trồng Khả đánh giá sức khỏe trồng cách nhanh chóng xác ưu tiên vơ giá người nơng dân Ví dụ, xác định sớm nguy nhiễm bệnh vi khuẩn nấm, người nơng dân triển khai biện pháp phịng ngừa dịch - Thủy lợi Nơng nghiệp chiếm phần lớn (70%) lượng nước sử dụng giới - nhiều gấp đôi so với hoạt động sản xuất công nghiệp (23%) Áp dụng máy bay khơng người lái vào q trình giám sát tình trạng thủy lợi nông trại mang lại nhiều lợi ích cho nhà nơng Các UAV (Unmanned aerial vehicle) trang bị thiết bị giám sát đặc biệt sử dụng để xác định khu vực gặp tình trạng thiếu nước Cảm biến hồng ngoại cảm biến nhiệt sử dụng 61 để chụp toàn cánh đồng, cho phép chẩn đoán nhận biết khu vực nhận nhiều nước Chúng cho phép tính tốn số thực vật (mật độ sức khỏe thảm thực vật) giai đoạn phát triển, giúp quản lý trồng tốt - Phun thuốc Với khả điều chỉnh độ cao bám địa hình cách linh hoạt, máy bay không người lái phù hợp để phun thuốc cho trồng với độ xác cao Các nghiên cứu gần máy bay không người lái tăng tốc độ phun lên gấp lần so với loại máy móc khác - Gieo hạt Hệ thống gieo trồng máy bay phát triển với mục tiêu giảm đáng kể chi phí lao động cách sử dụng khí nén để bắn vỏ hạt trực tiếp xuống đất, giúp giảm đáng kể chi phí lao động cho hoạt động trồng trọt so với cách truyền thống 3.6 Kết luận chương Sản xuất nơng nghiệp Việt Nam có tiềm lớn bước triển khai áp dụng công nghệ tiên tiến hướng đến sản xuất nông nghiệp thông minh Tuy nhiên, với hạn chế cơng nghệ kết nối tiền 5G (3G/4G IoT) chưa có đồng bộ, thiết kế mạng chưa tối ưu phí dành cho hạ tầng đắt, mạng chưa ổn định nhiều yêu cầu cáo chất lượng liệu chưa đạt nên dự án triển khai nông nghiệp thông minh gần nhỏ lẻ, quy mơ nhỏ 5G có tiềm lớn thúc đẩy nông nghiệp thông minh phát triển, nhiên toàn hiệu kinh doanh nên 5G VN triển khai chậm Trong chương học viên phân tích số đặc trưng sản xuất nông nghiệp Việt Nam thách thức ứng dụng nông nghiệp thông minh Học viên phân tích đưa số đề xuất nhằm sớm có giải pháp đưa 5G vào ứng dụng lĩnh vực để đón đấu hội Bên cạnh đó, học viên phân tích đưa số vấn đề mặt ký thuật 5G công nghệ số liên quan khác mà nhà phát triển dịch vụ số nông 62 nghiệp, telco hay nhà sản xuất cần có đầu tư nghiên cứu, làm chủ công nghệ để sẵn sàng tham gia hội đến 63 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Kết luận Trong luận văn học viên bám sát yêu cầu toán đặt thực nội dung nghiên cứu bao gồm: Nghiên cứu tổng quan mạng di động 5G; Nghiên cứu tiềm ứng dụng mạng 5G sản xuất nông nghiệp thơng minh; Trên sở nhiên cứu, phân tích đặc trưng nông nghiệp Việt Nam đề xuất giải pháp ứng dụng 5G để khắc phục hạn chế để thúc đẩy nông nghiệp thông minh Việt Nam Từ kết nghiên cứu học viên nhận thấy 5G áp dụng vào sản xuất nông nghiệp mang lại hiệu lớn, khắc phục hạn chế giải pháp nông nghiệp thông minh sử dụng mạng băng rộng tiền 5G mạng IoT phức tạp Với 5G, kết cấu giải pháp nông nghiệp thông minh tương đối đồng nhất, dễ vận hàng giảm chi phí cho nhà sản xuất Đối với Telco VNPT, Viettel, 5G áp dụng nông nghiệp hội để đẩy mạnh thương mại hóa mạng 5G Đặc biệt, telco có lợi lớn hạ tầng dàng mở rộng điện tốn đám mây đến miền biên thu hút hội lưu trữ liệu nông nghiệp số tạo nguồn thu Để bên liên quan hệ sinh thái nông nghiệp thông minh dần hội nhập, nắm bắt hội lớn từ nông nghiệp thông minh Việt Nam, học viên đưa danh sách vấn đề công nghệ, kỹ thuật cần nắm bắt làm chủ thời gian tới Đề xuất hướng nghiên cứu Trong luận văn học viên thực nghiên cứu ban đầu 5G nông nghiệp thông minh, phần trọng tâm hướng vào kết hợp hai lĩnh vực này, nhận định, đề xuất đưa cịn có cảm tính chưa thật trải nghiệm nhiều Trong thời gian tới, điều kiện cho phép học viên tiếp tục nghiên cứu, sâu vào số vấn đề cụ thể sau: 64 ‒ Các tiêu chuẩn kỹ thuật liên quan đến mạng 5G giao diện kết nối thiết bị IoT với mạng 5G ‒ Việc phối hợp mạng 5G với mạng IoT phổ biến nay, phương án migration mạng IoT sử dụng kết nối wan cũ sang mạng 5G ‒ Nghiên cứu sâu ứng dụng 5G sản xuất nơng nghiệp xác Ngồi ra, học viên tiếp cận thêm với nhà sản xuất nơng nghiệp địa phương để phân tích nhu cầu, vấn đề người sản xuất mong muốn để từ đề xuất hướng giải phù hợp 65 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] https://en.wikipedia.org/wiki/5G [2] https://aita.gov.vn/tiem-nang-va-thach-thuc-cua-cong-nghe-mang-di-dong-5g [3] https://hanel.com.vn/tin-tuc-su-kien-cong-nghe/5-cach-ma-cong-nghe-5g-selam-thay-doi-linh-vuc-nong-nghiep.html [4] https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/nb-iot-and-lte-m-in-thecontext-of-5g-industry-white-paper [5] https://fortune.com/2020/02/28/5g-farming/ [6] https://ictvietnam.vn/nong-nghiep-thong-minh-loi-giai-cho-bai-toan-nang-suatchat-luong-hieu-qua-cua-san-xuat-nong-nghiep-viet-nam20200903103639453.htm [7] https://nhandan.com.vn/khoa-hoc/nong-nghiep-thong-minh-4-0-xu-huong-tatyeu-va-cach-tiep-can-308044/ [8] https://kinhtenongthon.vn/cong-nghe-5g-thuc-day-nganh-nong-nghiep-thaydoi-post35498.html [9] Nikesh Gondchawar, R S Kawitkar,”IoT based Smart Agriculture,” International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, Vol 5, Issue 6, June 2016 [10] Sheetal Israni ,Harshal Meharkure , Parag Yelore,’’Application of IOT Based System for Advance Agriculture in India,” International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, Vol 3, Issue 11, November 2015 [11] Zhang F ,”Research on Applications of Internet of Things in Agriculture,“ Informatics and Management Science, vol 209 Springer, London, 2013 [12] Meonghun Lee, Jeonghwan Hwang, Hyun Yoe, “Agricultural Production System Based on IoT,“Proc of IEEE 16th International Conference on Computational Science and Engineering, Dec 2013 [13] Sefki Kolozali; Maria Bermudez-Edo; Daniel Puschmann; Frieder Ganz; Payam Barnaghi 66 ,”A Knowledge-Based Approach for Real-Time IoT Data Stream Annotation and Processing,” Proc of IEEE International Conference on Internet of Things and Green Computing and Communications,Sept.2014 [14] Gunjan Pandey; Ratnesh Kumar; Robert J Weber,”Real Time Detection of Soil Moisture and Nitrates Using On-Board In-Situ Impedance Spectroscopy,” Proc of IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics,Oct 2013 [15] Soma Bandyopadhyay; Abhijan Bhattacharyya,”Lightweight Internet protocols for web enablement of sensors using constrained gateway devices,” International Conference on Computing, Networking and Communications, Jan.2013 [16] Daqiang Zhang; Laurence T Yang; Hongyu Huang, “Searching in Internet of Things: Vision and Challenges,” IEEE 9th International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications, May, 2011 [17].http://giaiphapsinhhocbsa.com/tin-tuc/ung-dung-internet-of-things-iotchonong-nghiep-70.html#sthash.8uF6j5q3.dpuf [18] Đỗ Trung Anh; Ứng dụng công nghệ IOT vào xây dựng trang trại trồng trọt nông nghiệp công nghệ cao Báo cáo tổng kết dự án sản xuất thử nghiệm cấp Thành phố năm 2018, Sở KH&CN Hà Nội, 2020 [19] TS Hồ Quang Bửu; Nghiên cứu, xây dựng mơ hình ứng dụng hệ thống internet vạn vật (internet of things – Iot) Để quảng bá giám sát hiệu khu bảo tồn giống sâm gốc Ngọc Linh huyện Nam trà my, tỉnh Quảng Nam, 2020 [20] Li shu Research on parametric channel modeling and simulation technology of the fifth generation mobile communication [D] North China electric power university (Beijing), 2018 [21] yue xuefeng Research on intelligent agriculture and its key technologies based on the Internet of things architecture [D] Shanghai applied technology university, 2018 [22] zhang yuejie Research on the construction of precise monitoring and intelligent control system based on intelligent agricultural information 67 platform of Internet of things [D] Qufu normal university, 2017 [23] Yang xiaoqi Research on big data of intelligent agriculture platform construction based on Internet of things [D] Qufu normal university, 2017 [24] Chen xiaohua Research and design of vehicle-mounted positioning system in precision agriculture [D] Southwest jiaotong university, 2018 [25] Gubbi J, Buyya R, Marusic S, et al Internet of Things (IoT): A Vision, Architectural Elements, and Future Directions[J] Future Generation Computer Systems, 2018,29(7):1645-1660 [26] Nibgbin W,Junmin L.The design of ZigBee network nodes based on CC2430[J] Application of Electronic Technique, 2018, 3:41 [27] Suo gao-yu Field information collection and variation study of precision agriculture based on GIS and geostatistics [D] South China agricultural university, 2018 [28] Peng Xiangnan, Zou Xiaoping, Yu Zhaoxian, Yang Yuan Design of household appliance control system based on Zigbee, 2017 Ji bing ARM based variable spray control system design [D] Chinese academy of agricultural mechanization [29] http://www.cuctanso.vn/tin-tuc/Pages/thongtindidong5G.aspx?ItemID=2312 ... mạng lưu trữ liệu có cấu trúc Sản xuất thông minh viii SMF Session management function Chức quản lý phiên Telco UAV UDM UDSF Telecom company Unmanned aerial vehicle Unified data management Network... Global Positioning System Global mobile Suppliers Asociation General Packet Radio Service Internet of Things Internet Protocol Long Term Evolution Long-term evolutionary machine communication Ministry... QUAN VỀ MẠNG 5G .1 1.1 Tổng quan mạng 5G 1.2 Kiến trúc công nghệ mạng 5G 1.2.1 Kiến trúc mạng 5G .2 1.2.2 Một số công nghệ sử dụng mạng 5G 1.3 Ứng dụng