TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VIỆN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MẠNG MÁY TÍNH Đề tài Khảo sát về mạng 5G và tác động của nó đối với nông nghiệp – thách thức và cơ hội Giảng viên.Nông nghiệp là nguồn sinh kế chính và đóng một vai trò quan trọng trong nềnkinh tế của hầu hết các quốc gia. Nông nghiệp không chỉ gắn với mùa vụ mà còn baogồm cả chăn nuôi và trồng trọt trên đất để cung cấp lương thực, chất xơ và thuốc men.Các loại hình nông nghiệp khác nhau thì được thực hiện ở các khu vực khác nhau trênthế giới, tập trung chủ yếu vào việc cung cấp thực phẩm lành mạnh để nuôi sống ngườidân trên toàn thế giới. Nông nghiệp là nguồn thu nhập chính của các nước đang pháttriển, nó đảm bảo an ninh lương thực cho một quốc gia và sản xuất nguyên liệu chongành công nghiệp
GIỚI THIỆU
Nông nghiệp là nguồn sinh kế chính và đóng một vai trò quan trọng trong nền kinh tế của hầu hết các quốc gia Nông nghiệp không chỉ gắn với mùa vụ mà còn bao gồm cả chăn nuôi và trồng trọt trên đất để cung cấp lương thực, chất xơ và thuốc men Các loại hình nông nghiệp khác nhau thì được thực hiện ở các khu vực khác nhau trên thế giới, tập trung chủ yếu vào việc cung cấp thực phẩm lành mạnh để nuôi sống người dân trên toàn thế giới Nông nghiệp là nguồn thu nhập chính của các nước đang phát triển, nó đảm bảo an ninh lương thực cho một quốc gia và sản xuất nguyên liệu cho ngành công nghiệp
Nông nghiệp hiện đại bắt đầu vào khoảng thế kỷ 18, được gọi là cách mạng nông nghiệp Anh, khi trong một thời gian ngắn nhiều cải tiến đã được đưa ra đối với canh tác, dẫn đến tăng sản lượng lớn và các phương pháp hiệu quả hơn Hệ thống luân canh 4 vụ và chương trình lai tạo chọn lọc đã được thực hiện để tăng quy mô cây trồng cũng như năng suất, thay thế cho hệ thống luân canh 3 vụ
Cuộc cách mạng nông nghiệp đầu tiên diễn ra từ năm 1900 đến 1930, khi nền nông nghiệp cơ giới hóa cho phép mỗi nông dân sản xuất đủ cho 26 người Cuộc cách mạng nông nghiệp này đã mang lại những kỹ thuật như quản lý đất và sự ra đời của nhiều công cụ canh tác mới Sau nhiều thập kỉ, một cuộc cách mạng thứ hai được gọi là cuộc cách mạng Xanh, diễn ra vào năm 1990 Các loại cây trồng biến đổi gen có khả năng chống chịu sâu bệnh và cần ít nước hơn đã được giới thiệu với sự hỗ trợ của các tiến bộ khoa học, kết quả đạt được sản lượng một người nông dân có thể cung cấp lương thực cho 155 người khác
Cuộc cách mạng thứ 2 đã thúc đẩy việc sử dụng các công cụ cơ khí trong canh tác, làm tăng hiệu quả sản xuất và năng suất cây trồng Lần cải tiến thứ 3, cũng được mô tả là một cuộc cách mạng Xanh, là giai đoạn mà người nông dân bắt đầu sử dụng cây trồng biến đổi gen, dẫn đến sản lượng nông sản lớn hơn
Với tốc độ tăng dân số thế giới nhanh chóng (Hình 1) thì sản lượng lương thực trên toàn thế giới được tăng lên nhanh chóng Một nhu cầu rất lớn phải được đáp ứng với chi phí hiệu quả mà không lãng phí các nguồn tài nguyên như nước và điện Tổn thất lương thực (Dora et al., 2020; Lipinski et al., 2016) trong quá trình sản xuất lương thực chiếm 32% ở các nền kinh tế đang phát triển Với các phương thức canh tác thông thường thì hiệu quả sản xuất không cao, ngoài ra còn có thể dẫn đến sử dụng quá mức tài nguyên và chất thải không được kiểm soát Để đáp ứng các nhu cầu đó, nông dân cần có công nghệ hiện đại hơn để sản xuất nhiều hơn từ nguồn lao động và đất đai còn hạn chế
Hình 1: Sự tăng trưởng của dân số thế giới
Nông nghiệp chính xác còn được gọi là canh tác chính xác Có lẽ cách dễ nhất để hiểu nghĩa “nông nghiệp chính xác” là coi nó là tất cả mọi thứ giúp cho hoạt động nông nghiệp chính xác hơn và được kiểm soát tốt hơn đối với sự phát triển của cây trồng và chăn nuôi gia súc Một thành phần quan trọng của phương pháp quản lý trang trại này là sử dụng công nghệ thông tin và một loạt các công cụ như điều hướng GPS, hệ thống điều khiển, cảm biến, rô bốt, máy bay, xe tự hành, kỹ thuật xử lý với định lượng thay đổi, lấy mẫu dựa trên GPS, phần cứng tự động, viễn thông và phần mềm
Nông nghiệp thông minh cũng giải quyết được những thách thức khác nhau về an ninh lương thực, biến đổi khí hậu, tình trạng đất và tình trạng sử dụng tài nguyên, lao
3 đông sử dụng mạng truyền thông (IoT) bao gồm cảm biến, robot và máy bay không người lái được kết nối thông qua Internet để thực hiện các công việc thu thập dữ liệu nhằm cải thiện năng suất và khả năng dự đoán Canh tác thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện điều kiện đất và chọn cây trồng dựa trên loại đất, điều kiện thời tiết, nguồn nước có sẵn để phát hiện bệnh trên cây trồng ở giai đoạn sớm nhất để có thể lựa chọn và áp dụng được loại thuốc trừ sâu tương ứng để cải thiện năng suất cây trồng bằng cách sử dụng các cảm biến thích hợp
Dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến trong máy bay không người lái bay qua các trang trại được xử lý và phân tích bằng các thuật toán deep-learning sử dụng máy tính để xác định được các vấn đề của cây trồng Với sự trợ giúp của công nghệ này, có thể làm cho việc trồng trọt trở nên dễ dàng hơn Để hỗ trợ mạng di động 4G cung cấp một tuyến đường kết nối các thiết bị cho việc trao đổi dữ liệu mà không bị tắc đường, mất mát tài nguyên hay trễ từ đó giúp giảm đáng kể chi phí, lao động và cả thời gian
Dịch vụ Intel của Business Insider ước tính rằng đến 2020, số lượng thiết bị IoT cho nông nghiệp sẽ đạt 75 triệu lượt lắp đặt, sẽ tăng lên 20% trong mỗi năm tiếp theo Theo báo cáo “Thị trường Nông nghiệp Thông minh theo các loại hình nông nghiệp (nông nghiệp chính xác, chăn nuôi, nuôi trồng thủy sản, nhà kính), phần cứng (máy bay không người lái, cảm biến, RFID, đèn LED trồng trọt), phần mềm, dịch vụ, ứng dụng và quy mô trang trại và địa lý – Dự báo toàn cầu đến năm 2025” (Smart Agriculture Market by Agriculture Type, 2020), nông nghiệp thông minh được dự báo là tăng trường từ 13,8 tỷ USD vào năm 2020 lên 22,0 tỷ USD vào năm 2025, tốc độ CAGR (tỷ lệ tăng trường hang năm kép) là 9.8%
Mặc dù mạng 4G cung cấp tốc độ cao và kết nối tốt, nhưng chưa thể kết nối tất cả các thiết bị thông minh ở những nơi xa khi chi phí lắp đặt cao và bảo trì còn thấp Sau đó sự ra đời của mạng di động 5G và các mạng tốc độ cực cao, nhiệm vụ này được thực hiện đơn giản để chia sẻ thông tin, nguồn tài nguyên một cách hiệu quả hơn
IOT TRONG NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH
MINH Để tăng khả năng sản xuất và phân tích, nông dân và các ngành nông nghiệp chuyển sang IoT IoT liên quan đến một số loại cảm biến được thiết kế để thực hiện các công việc khác nhau để thúc đẩy tương lai của nông nghiệp lên một tầm cao mới Các cảm biến này được triển khai trên khắp cánh đồng, cho phép người nông dân có được cái nhìn chi tiết về các thông số khác nhau của đất, cây trồng, thời tiết… bằng cách sử dụng điện thoại thông minh được kết nối với Internet Với công nghệ IoT, nông dân được cung cấp thông tin đầy đủ ở các cấp độ khác nhau của canh tác thông minh, chẳng hạn như phân tích và lập bản đồ tưới tiêu, phân bón và thuốc trừ sâu, phát hiện bênh, thu hoạch dự đoán năng suất cây trồng
Bản đồ địa hình đất nông nghiệp và thông tin về các loại tài nguyên sẵn có trong khu vực được thu thập bằng cách triển khai các máy bay không người lái nông nghiệp cũng như các cảm biến trên mặt đất Cách tiếp cận này cũng cho phép nông dân thực hiện phân tích toàn diện về đất, chẳng hạn như nhiệt độ, độ chua, tình trạng dinh dưỡng và các yếu tố khác
Tất cả các biến này có thể được kết hợp với dữ liệu lịch sử cùng với các loại cây trồng được thực hiện trước đó, phân bón và thuốc trừ sâu được bón, mực nước… để có thể xác định được chất lượng của đất Bản đồ đất được tạo bằng các kĩ thuật số và có tính ứng dụng rất cao để gieo các loại cây trồng khác nhau đặc biệt là các loại cây trồng có các thông số liên quan đến tình trạng đất Ngoài ra còn có các cảm biến có sẵn để theo dõi trực tiếp kết cấu của đất, tình trạng đất để có thể tránh được các vấn đề như sói mòn đất, ô nhiễm đất…
Do nguồn nước còn khan hiếm, dựa trên IoT tưới tiêu được ưu tiên hơn các phương pháp tưới tiêu truyền thống Hệ thống kiểm soát nước dựa trên IoT cho phép dòng chảy chính xác của nước đến các cánh đồng, do đó có thể ngừa lãng phí nước
Một khái niệm mới là CWSI: chỉ số căng thẳng nước cây trồng được phát triển để xác định mức độ căng thẳng và khắc phục ảnh hưởng đến nhiệt độ và căng thẳng của cây trồng (Alderfasi and Nielsen, 2001) Sau đó tính toán để theo dõi sự phát triển của tán cây trồng theo nhiệt độ bề mặt ở các khoảng thời gian khác nhau Chế độ đa cảm biến có thể thu thập dữ liệu như thời tiết, hình ảnh vệ tinh, dùng nhiệt kế hồng ngoại để kết hợp tính toán CWSI để có được chỉ số tưới tiêu cụ thể cho từng địa điểm Tưới tiêu theo chế độ linh hoạt (VRI) giải quyết nhu cầu tối ưu hóa lịch tưới với sự trợ giúp của dữ liệu cảm quan (Hedley and Yule, 2009; Evans et al., 2013; Dukes and Perry, 2006) Các thiết bị dựa trên IoT được sử dụng để tính toán thành phần hóa học của phân bón và đất, chẳng hạn như hàm lượng photpho, nito và kali cần thiết để đảm bảo khả năng sinh sản của cây trồng
Dữ liệu từ các cảm biến, chẳng hạn như mức dinh dưỡng và thời tiết, giúp xác định chính xác lượng phân bón cần thiết cho sự phát triển của cây trồng, vì nếu sửu dụng quá liều phân bón có thể gây ảnh hưởng đến mức dinh dưỡng của đất Ảnh hưởng do sâu bệnh, ước tính khoảng 20-40% số cây trồng bị mất trắng hàng năm theo báo cáo của Tổ Chức Nông lương (FAO-2020) Các thiết bị IoT như rô bốt, máy bay không người lái và cảm biến được sử dụng để phát hiện sâu bệnh Bằng cách sử dụng các thiết bị dựa trên IoT này, chi phí tổng thể các yếu tố ảnh hưởng đến môi trường giảm đáng kể Có một số ứng dụng phần mềm, chẳng hạn như farmOS có thể sử dụng tất cả dữ liệu từ các thiết bị IoT này để cung cấp thông tin về năng suất nông nghiệp, chất lượng thu hoạch và ước tính năng suất cây trồng và hơn thế nữa là giám sát quá trình sản xuất, thu hoạch trực tiếp Tất cả những dữ liệu này được tải lên máy chủ của hệ thống và nền tảng dựa trên web
NHỮNG THÁCH THỨC TRONG THẾ HỆ MẠNG DI ĐỘNG HIỆN
Công nghệ mạng không dây 4G/3G/NB-IoT được sử dụng để cung cấp khả năng kết nối giữa các thiết bị thông minh dựa trên IoT để chia sẻ dữ liệu, đánh giá và ước tính chính xác trong lĩnh vực nông nghiệp (Dahlman et al., 2011; Huang et al., 2012; Akyildiz et al., 2010; Hassebo et al., 2018)
Mặc dù mô hình kết nối 3G/4G đã cho thấy nhiều hứa hẹn nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế như hạn chế những công nghệ cao không đạt được tiềm năng tối đa của nó Khu vực hoạt động là một trong những hạn chế lớn nhất Các mạng không dây hiện hiện tại không bao phủ các khu vực xa xôi hoặc các phần của thành phố mà có nhiều tòa nhà cao tầng Để tạo điều kiện cho chất lượng dịch vụ QoS trong 4G thì mạng đặt ra một thách thức đáng kể do điều kiện kênh phân bổ tài nguyên, tốc độ dữ liệu thay đổi và các vấn đề chuyển giao giữa các mạng không đồng nhất Nhiều anten và bộ chuyển đổi được sử dụng trong các thiết bị di động dẫn đến tuổi thọ pin kém Vì nhiều thiết bị di chuyển được sử dụng trong các lĩnh vực nông nghiệp hiện đại, chẳng hạn như máy bay không người lái và robot, chạy bằng pin, chúng không thể hoạt động trong thời gian dài trên các cánh đồng trồng trọt ở xa Một số thiết bị và một lượng lớn công trình nghiên cứu về các thiết bị IoT cho nông nghiệp thông minh đang tăng dần và đòi hỏi nhiều trí thông minh hơn, tốc độ, khả năng mở rộng và giao tiếp an toàn và sức mạnh xử lý để thực hiện các tác vụ tính toán nặng và chạy các dịch vụ đã được cài đặt Để đạt được hiệu suất nhanh và chi phí thấp cho các thiết bị IoT, cần có độ trễ cực thấp kết hợp với các kết nối tốc độ cao Mạng 4G (LTE) hiện tại không thể hỗ trợ các tính năng này vì chó chỉ cho phép kết nối chuyển mạch gói dựa trên IP Những hạn chế này của các thế hệ mạng di động hiện tại sẽ được khắc phục bằng cách chuyển sang thế hệ tiếp theo – mạng 5G
SỰ TRỖI DẬY CỦA MẠNG 5G
5G là công nghệ mạng di động thế hệ thứ 5, tiêu chuẩn chính thức được 3GPP thiết lập vào tháng 12 năm 2017 để xác định được các đặc điểm kĩ thuật của mạng 5G và giai đoạn thứ 2 của mạng 5G, 3GPP Release 16, dự kiến sẽ sớm được phát hành ra cộng đồng
Mạng 5G sử dụng phổ băng tần cao (được gọi là sóng milimet – 24GHz đến 300GHz) cho tốc độ rất cao và độ trễ thấp Ngoài dung lượng dữ liệu cao và tốc độ nhanh hơn 10Gbps, 5G có lợi thế mạnh mẽ khi có thế kết nối hàng tỷ thiết bị vì băng thông cao hơn
5G vượt qua các tiêu chuẩn 4G và 4G LTE hiện tại tới 100 lần về tốc độ đường xuống và đường lên Điều này có nghĩa là trong khi thông thường sẽ mất 6 phút để tải xuống một bộ phim dài hai giờ trên 4G thì quá trình tải xuống tương tự sẽ mất chưa đến 4s đối với 5G
Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU) phát triển các tiêu chuẩn kỹ thuật cho 5G (IMT-2020) Tốc độ dữ liệu đỉnh trên mỗi trạm du động cho đường lên là 10 Gbps và tốc độ cho đường xuống là 20 Gbps Tuy nhiên đối với các cuộc gọi người dùng, tốc độ tải lên thực tế là 50 Mbps và tốc độ tải xuống là 100 Mbps 5G có thể kết nối 1 triệu thiết bị trên mỗi km vuông và nó cũng được hỗ trợ khi cá thiết bị di chuyển ở tốc độ rất cao (khoảng 500 kmph) Một lợi ích quan trọng khác của 5G là cung cấp độ trễ thấp tới 1ms để khắc phục các vấn đề kết nối chậm tồn tại trong thế hệ mạng hiện tại
Vì microwaves (MWs) được sử dụng làm sóng mang trong mạng 5G nên chúng không thể phủ sóng các khu vực rộng lớn Để cung cấp kết nối liền mạch, khái niệm smallcell được đề ra, trong đó các trạm gốc nhỏ được đặt cách nhau khoảng 250 m trên khắp các vùng phủ sóng và có thể được mở rộng ở bất kỳ mức độ nào Các trạm nhỏ liên kết có thể được đặt ở bất cứ đâu (trụ đèn, cây cối, mái nhà, đỉnh xe, v.v.) để kết nối tạo nên các phạm vi lớn hơn Minh họa về cách mạng 5G được triển khai ở các khu vực nông thôn và thành thị, có thể bao gồm bất kỳ phạm vi nào, được thể hiện trong Hình 2
Hình 2: Mạng 5G ở thành thị và nông thôn
Kỹ thuật multiple-input multiple-output (MIMO) được sử dụng ở đây như trong 4G bằng cách cung cấp nhiều ăng-ten phát và nhận để nâng cao dung lượng của mạng, lớn hơn nhiều so với mạng 4G Tuy nhiên, MIMO lớn gây nhiễu giữa các tín hiệu dễ dàng hơn Để khắc phục vấn đề này, định dạng chùm tia (beamforming) được sử dụng để tối đa hóa hiệu quả của việc gửi dữ liệu Beamforminglà khả năng của một ăng-ten để gửi các chùm sóng vô tuyến hẹp theo hướng của các thiết bị riêng lẻ Vì 5G hoạt động ở tần số hoạt động rất cao (MW), nó hỗ trợ băng thông rất cao, cho phép giao dịch dữ liệu nhanh hơn và lớn hơn 5G có thể phân biệt từng thiết bị bằng cách sử dụng kỹ thuật vô tuyến nhận thức và phân bổ các kênh động cho chúng, thiết bị này bị thiếu trong mạng 4G
Lợi ích của 5G: Công suất caoGiảm độ trễ, mật độ kết nối cao, thông lượng cao, cải thiện hiệu quả quang phổ, kết nối liền mạch, phạm vi rộng, tăng hiệu quả năng lượng mạng
Công nghệ GSM WCDMA LTE, WiMAX MIMO, mmWaves
Hệ thống truy nhập TDMA, CDMA CDMA CDMA OFDM, BDMA
Loại chuyển mạch Kênh, gói Kênh, gói Gói Gói
Mạng PSTN PSTN Mạng chuyển mạch gói Mạng Internet
Dịch vụ Internet Băng hẹp Băng rộng Băng cực rộng Mạng không dây WWW
Băng thông 25 MHz 25 MHz 150 MHz 30-300 GHz
Tốc độ 64 Kbps 8 Mbps 300 Mbps 10-30 Gbps Độ trễ 300-1000 ms 100-500 ms 20-30 ms 1-10 ms
Hỗ trợ di chuyển 60 km 100 km 200 km 500 km
Bảng 1: So sánh các thế hệ mạng di động
Bảng 1 so sánh mạng 5G với các mạng di động thế hệ trước So với các mạng di động thế hệ thứ 3, 4G thì mạng 5G cho phép truyền phát video độ nét cao và gọi điện khi đang di chuyển Với sự gia tăng tắc nghẽn mạng, 4G đã đạt đến giới hạn tốc độ kỹ thuật trên toàn phổ
Hình 3: Tình trạng triển khai của mạng di động 5G tính đến tháng 6 năm 2020
Hình 3 mô tả tình trạng triển khai toàn cầu của mạng 5G tính đến tháng 6 năm
2020 Hiện tại, mạng di động 5G đã có sẵn trên thị trường thương mại tại 8719 thành phố và dự kiến sẽ chiếm ít nhất 1,3 tỷ kết nối 5G toàn cầu vào năm 2025
Mặc dù 5G cung cấp sự cải thiện đáng kể về băng thông và tốc độ, nhưng phạm vi phủ sóng hạn chế của nó đòi hỏi phải có thêm cơ sở hạ tầng Trạm gốc 5G có phạm
10 vi hoạt động ngắn hơn so với thế hệ hiện tại, có nghĩa là cần phải lắp đặt thêm các trạm gốc nhỏ Do đó, việc phát tia với năng lượng đạt được ít hơn trong khi xử lý dữ liệu lớn hơn và chi phí lắp đặt của trạm gốc là tối thiểu, vì nó có thể được đặt ở bất cứ đâu
Hiện tại, cái giá phải trả cho công nghệ 5G mới là chi phí cơ sở hạ tầng cao, chi phí thiết bị của người dùng cuối và giá dịch vụ Ban đầu, những chi phí này có thể cao nhưng khi triển khai trên diện rộng thì chi phí sẽ giảm đi đáng kể Vì mạng 4G LTE và 5G sử dụng cùng phổ tần số, công nghệ 5G có khả năng mang lại chi phí dữ liệu thậm chí còn thấp hơn chi phí 4G hiện tại trong tương lai 5G không phải là độc lập, thay vào đó, nó sử dụng radio và phần mềm cập nhật trên 4G LTE
ỨNG DỤNG CỦA LTE TRONG NÔNG NGHIỆP
Máy bay không người lái
Gần đây, máy bay không người lái - Unmanned aerial vehicles (UAV) đã được sử dụng rộng rãi trong ngành nông nghiệp Áp dụng công nghệ bay không người lái, các trang trại và doanh nghiệp nông nghiệp có thể tăng năng suất cây trồng, tiết kiệm thời gian và đưa ra các quyết định quản lý đất đai nhằm tối đa hóa hiệu suất lâu dài Những máy bay không người lái này có thể được sử dụng cho cả nhiệm vụ trên không và trên mặt đất Một số lĩnh vực chính mà việc sử dụng máy bay không người lái đạt được:
• Do thám đất và cây trồng
• Phân tích đất và thực địa
• Phun thuốc cho cây trồng
Máy bay không người lái sử dụng một số loại cảm biến, chẳng hạn như hình ảnh đa chiều, hình ảnh hồng ngoại, hyperspectral và lidar, được sử dụng để quét một khu vực rộng lớn để lập bản đồ 3D; đếm thực vật; tính toán các chỉ số thảm thực vật và nắm bắt tình trạng của thực vật, nhiệt độ đất và mực nước Máy bay không người lái rất hữu ích trong việc giám sát và kiểm tra vật nuôi nhanh chóng, hiệu quả Thông thường, máy bay không người lái nông nghiệp được sử dụng cho các hoạt động ở độ cao thấp (dưới 120 m) và chúng sử dụng kết nối vô tuyến riêng hoặc Wi-Fi, do đó, có một phạm vi rất hạn chế từ 3–7 km với một ăng ten phát lớn Mạng di động 5G phù hợp để tích hợp với quản lý lưu lượng bằng máy bay không người lái để tạo điều kiện liên lạc bằng máy bay không người lái ở độ cao thấp nhằm tăng cường bảo mật và an toàn cho các hoạt động của máy bay không người lái
Với công nghệ 5G, nông dân có thể điều khiển máy bay không người lái trên một khoảng cách lớn bằng tay hoặc thông qua các trạm kiểm soát được lập trình và về mặt kỹ thuật, máy bay không người lái có thể được điều khiển từ mọi nơi trên thế giới Mạng di động 5G cho phép nông dân nhận dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như các luồng video độ nét cao, cùng với dữ liệu cảm quan thiết yếu khác và phép đo từ xa từ máy bay không người lái nhanh hơn và liền mạch so với các mạng di động thế hệ trước Máy bay không người lái không cần phải mang một lượng lớn sức mạnh xử lý và tất cả dữ liệu có thể được gửi lên đám mây để xử lý với tốc độ nhanh hơn với công nghệ 5G Với phạm vi phủ sóng rộng khắp và giao tiếp ổn định của mạng di động 5G, một số lượng lớn máy bay không người lái tự hành có thể bay qua bầu trời để giao các sản phẩm nông nghiệp ngay trước cửa nhà của một người Ba nhu cầu quan trọng để liên kết các máy bay không người lái sử dụng dữ liệu di động 5G là quản lý lưu lượng hệ thống máy bay không người lái, cung cấp bởi vùng phủ sóng mạng 5G ổn định
Giám sát thời gian thực
Cảm biến không dây được kết nối với internet có thể liên tục theo dõi các điều kiện môi trường như độ ẩm, nhiệt độ, độ sáng và độ ẩm của đất Dựa trên bất kỳ sự thay đổi nào trong các điều kiện này, một hành động khắc phục tự động có thể được thực hiện để duy trì các điều kiện bình thường cho sự phát triển của cây trồng Dữ liệu nông nghiệp nhận được từ các cảm biến tương ứng sẽ ở các định dạng khác nhau dựa trên độ phân giải độ chính xác cần thiết và sẽ yêu cầu các giao diện thích hợp để tương thích Hình 5 minh họa các cảm biến IoT này để theo dõi thời gian thực
Hình 5: Minh họa máy bay không người lái, cảm biến giám sát thời gian thực và thực tế tăng cường tại nơi làm việc
Các giao thức truyền thông đóng một vai trò quan trọng trong canh tác thông minh dựa trên IoT để bao phủ các khoảng cách tầm ngắn hoặc tầm xa của đất Đối với phạm vi ngắn, ZigBee hoặc Wi-Fi được sử dụng, trong khi các giao thức LoRaWAN, Bluetooth và LPWAN trong mạng thông tin di động được sử dụng trên phạm vi dài Để cung cấp vùng phủ sóng diện rộng, tiêu thụ điện năng thấp, hiệu quả năng lượng cao và tốc độ dữ liệu cao, công nghệ diện rộng năng lượng thấp - low power wide area (LPWA) có thể
14 được sử dụng trong mạng di động Việc so sánh các giao thức khác nhau được thể hiện trong Bảng 2
Công nghệ Dải tần Phạm vi
Tốc độ dữ liệu lớn nhất
Băng thông kênh Điều chế
Khả năng mở rộng Độ tin cậy Độ trễ thấp
Hz BPSK/QPSK Không Không Không Có Có Không Không
2 MHz BPSK/QPSK Không Không Không Có Có Không Không
Không Có Có Có Có Không Không
QPSK/QAM Có Có Có Có Có Không Không
MHz BPSK/QPSK Có Có Có Có Có Có Có
MHz BPSK/QPSK Có Có Có Có Có Có Có
Có Có Có Có Có Có Có
BPSK/QPSK Có Có Có Có Có Có Có
Bảng 2: So sánh các giao thức khác nhau trong mạng không dây
Công nghệ LTE for Machines (LTE-M) và narrowband IoT (NB-IoT) đang mở đường cho tương lai của tích hợp 5G và sẽ định hình nông nghiệp thông minh trong những năm tới Với mạng di động 5G, một số lượng lớn các cảm biến (1 triệu thiết bị/km vuông) có thể được kết nối với một trạm di động duy nhất, điều này cuối cùng sẽ cho phép nông dân cài đặt nhiều cảm biến IoT hơn để thực hiện tất cả các tác vụ hiệu quả hơn Các cảm biến phải có khả năng kết nối tầm xa và tiết kiệm điện, vì hầu hết các cảm biến đều chạy bằng năng lượng mặt trời hoặc pin Các cảm biến IoT này tận dụng khả năng truyền tải điện năng thấp và độ tin cậy của công nghệ 5G
Đàm thoại ảo và duy trì dự đoán
Các chuyên gia về nông nghiệp hay các ban hội đàm ảo có thể phục vụ nhu cầu của nông dân thông qua cuộc hội đàm ảo sử dụng đường truyền độ phân giải cao mà không cần đến việc gặp trực tiếp trong sự thoải mái của căn nhà Vài dịch vụ đưa ra bởi ban hội đàm là cố vấn về cây trồng, kế hoạch môi trường, tính chất chính xác của nông nghiệp, mẫu thử dầu, quản lý loài gây hại, và kiểm tra sức khỏe vật nuôi Với tỷ lệ dữ liệu nhanh và sự tiềm tàng thấp của công nghê 5G, nhiều máy móc và thiết bị có thể được theo dõi và quản lý trong thời gian thực để giám sát trước phần hư hỏng hoặc tình trạng nhiên liệu để cung cấp việc sửa chữa kịp thời mà không bị trì hoãn hay lưỡng lự do bất kỳ nhiệm vụ nào đã lên kế hoạch trước đó 5G sẽ thêm một mẫu mới về bảo trì gọi là bảo trì nâng cao có dự đoán bằng việc sử dụng nhiều cảm biến phù hợp với nhiều máy móc và thiết bị để đo một số lượng lớn thông số khác nhau trong thời gian thực Với sự bảo trì nói trước, nông dân được thông báo về bất kỳ vấn đề sắp tới nào và bất kỳ bộ phận hỏng nào dựa trên phản hồi từ các cảm biến 5G khác nhau, cho phép sự sửa chữa được sắp xếp một cách kịp thời và không có sự trì hoãn hoạt động nào.
Tương tác thực tế và thực tế ảo
Các cải tiến trong công nghệ và lớp người sử dụng tương tác thực tế (AR) và thực tế ảo (VR) có thể giúp nông dân bằng nhiều cách AR có thể cung cấp thông tin hữu ích như tình trạng vụ mùa, động vật, máy móc, máy không người lái trực tiếp và phép đo từ xa, cập nhật thời tiết, đất, và tình trạng nước, bệnh khám phá ra nhờ AI cho cả thực vật và động vật nông trại, phát hiện loài phá hoại, kiểm tra đất, vv thông qua kính đeo và điện thoại thông minh Ví dụ, nhờ đeo kính AR và nhìn vào cây, nông dân có thể nắm thông tin quan trọng, như là cây có bị bệnh không hay khi nào có thể thu hoạch chúng, như được trình bày ở Hình 6
Hình 6: Minh họa kính AR
Một so sánh của sự yêu cầu kết nối mạng lưới của nhiều dịch vụ VR được trình bày ở bảng 3
Bảng 3: Yêu cầu kết nối của các dịch vụ
Robots điều khiển bằng AI
Sự kết hợp của AI với công nghệ 5G tạo ra nhiều bước tiến mới trong giám sát video trực tiếp, điều khiển chẩn đoán và đơn thuốc tại chỗ để hỗ trợ nông nghiệp, và nó cũng được sử dụng để làm ổn định máy bay không người lái và robot bằng cách điều khiển thông số của chúng một cách chính xác AI trong nông nghiệp được định hướng để phát triển đến mức CAGR 25.5% từ năm 2020 đến 2026 AI trong lĩnh vực nông nghiệp đang liên tục nổi lên để cung cấp giải pháp sáng kiến để cải thiện vụ mùa, đóng gói, cho vật nuôi ăn, vv và robot AI và các hệ thống tự động được đặt để thay đổi công nghiệp nông nghiệp Trong những năm gần đây, robot nông nghiệp đã được sử dụng để trồng nhiều loại cây khác nhau một cách tự động trong nhiều mẫu đất Robot được trang bị tầm nhìn của máy tính và máy móc học hỏi công nghệ được sử dụng để phát hiện và
17 loại bỏ cỏ dại một cách chính xác trong một vùng xác định mà không ảnh hưởng đến cây trồng Robot được thiết kế để làm hoa tiêu cho chính chúng trong suốt cánh đồng sử dụng GPS và định vị và thu thập quả và trái cây đã sẵn sàng để thu hoạch
Tất cả thông tin thu thập được được lưu trữ ở một kho dữ liệu và truy cập vởi những robot khác để làm các nhiệm vụ nhanh chóng mà không cần sự can thiệp của con người Ví dụ, khi một robot thấy loài phá hoại sau khi kiểm tra gần vài cây, nó đánh dấu địa điểm và chi tiết của loài đó hoặc bệnh hiện có Robot có thể được thiết kế để điều khiển thuốc trừ sâu, lái tự động đến vị trí đánh dấu, và xịt thuốc trừ sâu dựa trên loài gây hại hoặc loại bệnh Tất cả những chuỗi nhiệm vụ này phải được thực hiện trong một khu vực rộng một cách nhanh chống và được hoàn thành sử dụng liên kết tốc độ cao đáng tin
Hình 7: Hình minh họa các loại robot hỗ trợ AI khác nhau
Với một mạng lưới 5G di động, tất cả những robot này có thể truyền, với sự tiềm tàng thấp, hình ảnh thời gian thực và video thu được từ những cảm biến khác nhau gắn với nhau Vài robot tự động hiện đại giải thích ở Hình 8 có thể được điều khiển đồng thời và từ xa sử dụng một mạng lưới 5G
Hình 8: Robot tự động hỗ trợ 5G được sử dụng trong các hoạt động nông nghiệp
Phân tích dữ liệu và kho lưu trữ đám mây
Dữ liệu là một trong những đặc điểm quan trọng nhất của sự tiến bộ của công nghệ kỹ thuật thúc đẩy ngành nông nghiệp thông minh Tất cả dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến IoT, máy bay không người lái và rô bốt, trên một số trang trại được lưu trữ trong kho dữ liệu đám mây
5G và điện toán biên sẽ cho phép truyền dữ liệu nhanh chóng lên đám mây để phân tích thời gian thực và giao tiếp giữa máy với máy có thể hợp lý hóa và tự động hóa quy trình canh tác
Một số ứng dụng quan trọng của khoa học dữ liệu như sau:
• Dự đoán thời tiết và đối phó với những thay đổi khí hậu
• Lập bản đồ kỹ thuật số đất đai và cây trồng
• Khuyến nghị về phân bón
• Khuyến nghị về thuốc trừ sâu
Hình 9: Cơ chế dữ liệu đám mây
• Hệ thống tưới tiêu tự động
• Dự đoán lợi nhuận và xu hướng
• Tạo thông tin chi tiết
Những dữ liệu lớn hơn này (thay đổi từ megabyte đến terabyte) phải được chuyển từ các nguồn khác nhau lên đám mây (như được mô tả trong Hình 9) và trở lại người dùng như nông dân và nhà khoa học dữ liệu
Ví dụ, khi kiểm tra cây cối, một robot sẽ chụp lại hình ảnh cây trồng sau khi nghi ngờ có sâu bệnh và chuyển hình ảnh lên đám mây để phát hiện dịch hại bằng kỹ thuật thị giác máy tính (Bongiovanni và Lowenberg-Deboer, 2004; Gil et al , 2007 ) Sau đó, kết quả được trả lại cho người nông dân và rô bốt truyền động - được thiết kế để kiểm soát dịch hại thực hiện các hành động cần thiết, như thể hiện trong Hình 10
20 Điện toán biên dựa trên đám mây chủ yếu được sử dụng trong các robot thông minh để giảm độ phức tạp Đám mây có thể được sử dụng như một trung tâm dữ liệu hoặc máy chủ lưu trữ các dịch vụ điều khiển của robot để điều hướng và xử lý dữ liệu
Ví dụ: hình ảnh thu được từ máy bay không người lái khảo sát do XAG, Quảng Châu, Trung Quốc sản xuất, được xử lý trên đám mây theo thời gian thực Những dữ liệu này được phân tích ngay lập tức bởi trí thông minh nông nghiệp (XAI) để tạo bản đồ theo toa AI để đáp ứng ứng dụng tốc độ thay đổi (VRA) của máy bay không người lái bảo vệ thực vật hoặc máy nông nghiệp tự động Điện toán biên loại bỏ nhu cầu sử dụng bộ xử lý đồ họa (GPU) trong rô bốt bằng cách đặt GPU vào máy chủ cạnh đám mây Do độ rộng băng tần cần thiết để xử lý dữ liệu rất cao (120 Mbps), chỉ 5G mới có thể đạt được khả năng này Kích thước vật lý, độ phức tạp, mức tiêu thụ điện năng và chi phí của robot được giảm đáng kể Tất cả các dịch vụ kiểm soát để quản lý cơ sở, điều hướng và xử lý dữ liệu được đặt tại đám mây, chạy trong trung tâm dữ liệu hoặc trên các máy chủ chuyên dụng
5G sẽ cải thiện đáng kể trải nghiệm truyền dữ liệu qua các mạng di động hiện có Với tốc độ truyền 10–30 Gbps, một lượng lớn dữ liệu có thể được truyền đáng tin cậy trên nhiều thiết bị, giữ cho việc mất dữ liệu ở mức tối thiểu, tức là thời gian ngừng kết nối sẽ được giảm bớt và việc truyền lại dữ liệu sử dụng băng thông không cần thiết có thể được tránh được Do độ trễ giảm thiểu hiện đại, tất cả những dữ liệu này có thể được truy cập một cách an toàn trong thời gian thực Điện toán đám mây tận dụng tối đa công nghệ 5G, cung cấp khả năng xử lý dữ liệu nhanh hơn trên đám mây với độ trễ truyền vòng tối thiểu giữa các thiết bị được kết nối 5G khác nhau và do đó cho phép năng suất tối đa của một trang trại thông
Hình 11 trình bày tổng quan về các ứng dụng mạng 5G trong canh tác thông minh, bao gồm cảm biến, máy bay không người lái, robot, thiết bị thông minh, điện toán đám mây và phân tích dữ liệu Tương tự, Bảng 4 giải thích tại sao 5G lại có lợi trong nông nghiệp cho các nhiệm vụ khác nhau
Tất cả các trường hợp sử dụng này đều tận dụng bốn tính năng quan trọng nhất của 5G: mật độ thiết bị, độ trễ cực thấp, độ tin cậy cao và bảo mật Các thành phần khác
21 nhau này của nông nghiệp thông minh, chẳng hạn như máy bay không người lái, cảm biến IoT và robot, hoạt động liền mạch với nhau để tối đa hóa năng suất và giảm mạnh chi phí phát sinh
Hình 10: Hoạt động đồng bộ của các thiết bị hỗ trợ 5G khác nhau để kiểm soát dịch hại
Hình 11: Tổng quan về ứng dụng 5G trong nông nghiệp thông minh
TRIỂN VỌNG TRONG TƯƠNG LAI
Về mặt lý thuyết, 5G vượt xa bất kỳ mạng di động thế hệ hiện tại nào Các nhà khai thác viễn thông khác nhau đang thực hiện các bài kiểm tra để đẩy các chỉ số đến giới hạn của họ để đạt được hiệu suất tối đa từ hệ thống của họ
Một mạng lưới dày đặc là rất quan trọng đối với IoT để hỗ trợ kết nối một số lượng lớn các thiết bị Các nhà khai thác viễn thông dự kiến một số trường hợp sử dụng công nghệ 5G, trong đó ngành giải trí, chăm sóc sức khỏe và lĩnh vực nông nghiệp nằm trong số những lĩnh vực mang lại lợi ích cao nhất
Khoa học công nghệ 5G có phạm vi đáng kể trong lĩnh vực nông nghiệp và có thể đưa tương lai của “trang trại kết nối” đến gần hơn với thực tế một bước Các nhà khai thác viễn thông có thể cung cấp ba loại dịch vụ, đó là kết nối, tích hợp theo chiều dọc và quan hệ đối tác, trong canh tác thông minh để nâng cao tính năng động
Ngoài các dịch vụ kết nối, các nhà khai thác viễn thông có thể cung cấp các giải pháp end-to-end trong lĩnh vực canh tác chính xác, giúp tăng cường tăng trưởng Họ cũng có thể xác nhận việc triển khai các thiết bị IoT ở các cấp độ khác nhau bằng cách cung cấp một số dịch vụ, chẳng hạn như cung cấp, cấu hình thiết bị, quản lý thiết bị, bảo mật, thanh toán, dịch vụ dựa trên vị trí, hỗ trợ ứng dụng và phân tích dữ liệu
Với công nghệ 5G và điện toán đám mây, nguồn cấp dữ liệu trực tiếp và dữ liệu cây trồng quan trọng có thể được truyền trực tuyến đến điện thoại di động Điều này làm tăng trải nghiệm người dùng tổng thể về quản lý trang trại và an toàn thực phẩm Nhân viên nông trại có thể thực hiện kiểm tra cây trồng từ xa một cách chính xác hơn mà không cần sự hiện diện thực tế trên đồng ruộng Ngoài ra, khả năng này giảm thiểu khoảng cách giữa người nông dân và người tiêu dùng bằng cách giúp người tiêu dùng được thông báo đầy đủ về sự sẵn có của sản phẩm
Một số ví dụ đáng chú ý về công nghệ 5G đang được sử dụng trong lĩnh vực văn hóa nông nghiệp và những diễn biến hiện tại hướng tới sự chuyển đổi này như sau: i Huawei Technologies đã công bố hợp tác với XAG, một nhà sản xuất máy bay không người lái nông nghiệp, để thực hiện một dự án văn hóa nông nghiệp thông
23 minh nhằm thử nghiệm việc sử dụng 5G, AI và điện toán đám mây trong nông nghiệp ( XAG, 2019 ) ii Một nhà kính thông minh ở tỉnh Chiết Giang, miền Đông Trung Quốc, bắt đầu sản xuất cà chua với sự hỗ trợ của công nghệ 5G Các cảm biến khác nhau được triển khai để duy trì nhiệt độ lý tưởng và độ ẩm, cho cây ăn các chất dinh dưỡng và chơi nhạc nhẹ Tất cả các cảm biến này đều được kết nối với mạng 5G của China Mobile Một hệ thống quản lý dịch hại hỗ trợ 5G riêng biệt được sử dụng trong nhà kính ( Roy, 2019 ) iii Vào năm 2019, Trung tâm Nghiên cứu Công nghệ Nông nghiệp của Anh đã phát triển một chiếc vòng đeo hỗ trợ 5G được trang bị cho 180 con bò để theo dõi chuyển động và thói quen ăn uống của chúng Bò sữa tại một trang trại En-glish ở Somerset đã được cấp những chiếc vòng cổ tương tác với hệ thống vắt sữa bằng robot ( Reuters, 2019 ) iv Viện Sáng tạo Máy móc Nông nghiệp Quốc gia và Crea-tion (CHIAIC) ở Lạc Dương thuộc tỉnh Hà Nam, miền Trung đã ra mắt máy kéo thông minh 5G chạy bằng năng lượng hydro (mẫu: ET504-H) có thể tự lái Với công nghệ 5G, nó có thể theo dõi trạng thái chạy trong thời gian thực của phương tiện cũng như môi trường làm việc xung quanh, điều này sẽ cải thiện hiệu quả khả năng hoạt động của xe ( Trung Quốc ra mắt máy kéo thông minh 5G đầu tiên chạy bằng hydro- China.org cn, năm 2020 ) v Vào năm 2019, Sunrise, Huawei và Agroscope, Trung tâm Nghiên cứu Nông nghiệp Xuất sắc của Thụy Sĩ, đã ký một thỏa thuận thành lập một trang trại 5G thông minh ( Sunrise và Huawei hợp tác chặt chẽ với Agroscope cho trang trại 5G - Huawei, 2019 ) vi Qualcomm đã giới thiệu hệ thống RB5 mới của mình, bao gồm phần mềm, phần cứng và công cụ cho robot và máy bay không người lái tiên tiến có kết nối 5G ( Qualcomm ra mắt 5G đầu tiên trên thế giới và Nền tảng người máy được kích hoạt AI | Qualcomm, 2020 )
24 vii FlytBase, một nền tảng tự động hóa máy bay không người lái dành cho doanh nghiệp, cung cấp giải pháp quản lý máy bay không người lái dựa trên đám mây và truyền trực tuyến nguồn cấp dữ liệu video HD qua 5G với độ trễ cực thấp ( FlytBase Nâng cấp Phần mềm Máy bay không người lái với FlytNow Upgrades
- DRONELIFE, 2020 ) viii Coretronic Intelligent Robotics Corp (CIRC) đã trình diễn máy bay không người lái tự động có khả năng truyền video 4 k thời gian thực và kiểm tra từ xa bằng mạng 5G ở Đài Loan
