Ai trong ngành công nghiệp
Đòn bẩy của học máy, cùng với dữ liệu lớn , như sự kết hợp để mở ra tiềm năng và cơ hội mới trong IoT cũng đã nằm trong danh sách dự đoán IoT cho năm 2017, theo đó sự chuyển dịch sang thế mạnh và sự ra đời của các công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến mới đã được đề cập đến như là các bước quan trọng “để cung cấp các công cụ học máy và nhiều ứng dụng AI hơn”.
Dữ liệu hoạt động của trang trại được tạo ra mỗi ngày, điều này sẽ không phát huy hiệu quả nếu không được phân tích. Do vậy, ứng dụng và phân tích tổng hợp dữ liệu lớn, lọc các thông tin chi tiết, hữu ích sẽ giúp cho quá trình sản suất đạt hiệu quả cao nhất. Chúng ta có thể sử dụng dữ liệu lớn để phân tích diện tích, sản lượng, dự báo mùa vụ, sử dụng đất, thủy lợi, giá cả nông sản, dự báo thời tiết, dịch bệnh, chu kỳ nước,…tạo nền tảng cho mùa vụ tiếp theo
Trong mô hình IoT mà nhóm triển khai tìm hiểu có thể áp dụng một số công nghệ AI như:
Phỏng đoán nhận diện khuôn mặt cho hệ thống ra vào: Với thuật toán Face ID dựa trên trắc sinh học, nhận diện khuôn mặt 2D, 3D… Hệ thống công nghệ nhận diện tiên tiến này cho phép nhận dạng đối tượng, giám sát từ xa và quản lý cơ sở dữ liệu đối tượng rất khoa học. Khi hệ thống ghi nhận “vật thể” nhận dạng không hợp lệ thì sẽ phát chuông cảnh báo và gửi dữ liệu thông tin ngay lập tức cho chủ sở hữu.
Xây dựng những hệ thống, thiết bị thông minh tự nhận biết và phân loại nông sản tự động, bằng cách dựa vào các mã nguồn mở của Google, TensorFlow và quá trình tìm hiểu về công nghệ AiphaGo AI của Google để:
o Thu thập hình ảnh thực vật, đưa dữ liệu vào các thuật toán AI để tính toán chính xác thời điểm chín muồi thông qua các camera robot. Từ đó chủ sở hữu có thể sử dụng các chỉ số này để tính toán cách điều chỉnh nước, độ ẩm và phân bón để tăng năng suất.
32
o Sử dụng hệ thống AI để quan sát, theo dõi tình trạng cây trồng với các thuật toán sẽ phát hiện và xác định cỏ dại xen kẽ giữa các vùng cây trồng. Sau đó, với từng loại cây có hại, máy sẽ phun ra một lượng thuốc diệt cỏ hoặc thuốc diệt nấm cần thiết cũng như thêm lượng phân bón thích hợp cho mỗi loại cây.
Áp dụng hệ thống phân tích điều kiện thời tiết bằng cách sử dụng dự báo thời tiết giúp họ lập kế hoạch loại cây trồng có thể được trồng và khi nào thì nên gieo hạt.
Áp dụng hệ thống cảnh báo sớm dinh dưỡng được thiết kế để phân tích các khu vực nhằm dự đoán tình trạng thiếu lương thực. Hệ thống có thể phát hiện các rủi ro như hạn hán, giá lương thực tăng và mất mùa. Để từ đó chủ sở hữu có thể điều chỉnh giống cây trồng phù hợp nhằm tiết kiệm tối đa chi phí và phòng tránh rủi ro trong kinh doanh.