80
Hình 5.21: Kết quả màn hình myDisplay1 mơ phỏng phần trăm trang trại bị nhiễm bệnh
Kết luận:
Đối với 1 mã nguồn mới, hệ thống vẫn có thể xử lý và thực hiện được q trình mơ phỏng tương tự với mô phỏng máng lợn thông minh. Với 1 mã nguồn mới người dùng có thể khơng nắm được logic cũng như các tham số nhưng hệ thống đã có tính năng tự động qt và tìm ra các tham số cũng như tên của mô phỏng giúp tạo điều kiện thuận lợi cho người sử dụng khi tiếp xúc với 1 mã nguồn mới hoặc tránh các lỗi sai chính tả dẫn đến lỗi hệ thống.
81
CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Chúng ta có thể khẳng định rằng kỹ thuật chăn ni chính xác là một cơng cụ ngày càng quan trọng hỗ trợ người nông dân trong việc quản lý tất cả các khâu chăn ni. Nhu cầu đối với các sản phẩm có nguồn gốc động vật sẽ tiếp tục tăng theo sự gia tăng dân số thế giới, vì lý do này, các nghiên cứu sâu hơn sẽ là cần thiết để cải thiện chức năng của các cảm biến có trong trang trại. Trên thực tế, trong những năm gần đây, nhiều sự phát triển đã được thực hiện đối với các hệ thống hiện có nhờ sự phát triển của công nghệ và các nghiên cứu được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới, làm cho các hệ thống này ngày càng chính xác và đáng tin cậy
Trong đồ án này, tôi đã phát triển một ứng dụng giả lập hệ thống máng ăn chính xác sử dụng nền tảng mơ phỏng GAMA, ứng dụng có giao diện thân thiện, thuận tiện cho người dùng, chạy được mơ phỏng với khả năng tối ưu hóa cao giúp cho mọi người hiểu về cách thức hệ thống máng ăn hoạt động. Trực quan hoá được các kết quả đầu ra, đầu vào, dễ dàng so sánh giữa các cá thể. Bên cạnh đó tơi cũng phát triển thêm hệ thống website cho phép người dùng có thể dễ dàng truy cập, sử dụng, xem lại kết quả mô phỏng mà khơng cần cài đặt ứng dụng hay u cầu gì đặc biệt.
Ưu điểm:
- Chương trình giả lập triển khai với tốc độ và hiệu năng tốt. Kết quả đầu ra trực quan và dễ so sánh.
- Ứng dụng đám mây thân thiện, dễ sử dụng, thuận tiện để sử dụng ở bất kỳ nơi đâu và không bị giới hạn bởi phần cứng từ máy cá nhân.
- Có thể xem kết quả mô phỏng gần nhất thay vì chạy đi chạy lại nhiều lần với cùng một tham số đầu vào.
- Có thể tải về kết quả file mô phỏng dưới dạng video, điều mà Gama desktop chưa có.
- Ứng dụng đám mây tương thích hầu hết với các mã nguồn GAMA, điều này cho phép khơng chỉ mã nguồn mơ phỏng máng lợn có thể truy cập từ website mà các dự án khác được xây dựng cùng trên nền tảng GAMA thì đều có thể sử dụng.
Nhược điểm:
Đối với chương trình mơ phỏng :
- Thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế nên kết quà chưa được đầy đủ, ứng dụng cần được duy trì và nâng cấp hồn thiện để hệ thống được sử dụng rộng rãi.
82
- Khả năng chạy model chưa được tối ưu hóa một cách cao nhất - Chưa giải quyết được các vấn đề bên trên (Bộ nhớ cịn trống ít, ….) - Chưa mở rộng thêm được quy mô chuồng trại.
Đối với ứng dụng điện toán đám mây:
- Do thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế nên ứng dụng vẫn còn chưa tối ưu, thời gian mô phỏng tốn nhiều thời gian.
- Vì dựa trên Headless mode của Gama, nên khơng thể can thiệp vào q trình mơ phỏng, người dùng phải chờ đến khi mơ phỏng chạy xong thì mới xem được kết quả.
- Ứng dụng vẫn chưa cung cấp đủ tính năng như Gamma desktop, nên quá trình phát triển mơ hình sẽ khó khăn hơn (ví dụ như hiển thị lỗi, debug, đưa ra cảnh báo, format code ….. )
Hướng phát triển:
Đối với chương trình mơ phỏng : - Mở rộng nguồn dữ liệu đầu vào
- Cải tiến giao diện chuồng trại cũng như các cá thể lợn bằng hình ảnh thực hơn thay vì các chấm hoặc hình chữ nhật khó quan sát và nhận biết
- Tìm ra cách đánh giá được đường cung mục tiêu CFI (Target CFI) để cho hiệu suất chăn ni lợn ngày càng cao
- Có thêm hệ thống phát hiện bệnh lý của từng con lợn để xử lý.
- Lợn sẽ được thêm các chức năng khác như ngủ, nghỉ ngơi, được tiêm phòng và đem đi cách ly trong chuồng cách ly, ....
Đối với ứng dụng điện tốn đám mây:
- Có thể can thiệp vào q trình mơ phỏng, trả về kết quả nhanh mà không cần đợi lâu.
- Tối ưu khả năng phục vụ đa người dùng, tối ưu hóa thời gian trả về của API.
- Khả năng chia sẻ kết quả mô phỏng đến các tài khoản khác, cung cấp thông tin kịp thời để đưa ra các dự đốn chính xác về dịch bệnh.
- Nâng cấp giao diện để thân thiện với người dùng, ví dụ như tiệm cận với 1 IDE giúp người dùng dễ dàng sửa, thêm các nội dung trên file.
83
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu các công nghệ, lý thuyết sử dụng:
[1] https://vi.tr2tr.wiki/wiki/Agent-based_model [2] https://gama-platform.org/wiki/Home [3] https://gama-platform.github.io/wiki/LearnGAMLStepByStep [4] https://laravel.com/docs/9.x [5] https://docs.docker.com/reference/ [6] https://docs.oracle.com/en-us/iaas/mysql-database/doc/getting-started.html [7] https://aws.amazon.com/getting-started/?ref=docs_gateway/index.html [8] https://docs.aws.amazon.com/s3/index.html [9] https://reactjs.org/docs/getting-started.html
Các bài báo tham khảo:
[10] https://suinicoltura.edagricole.it/tecnica/zootecnia-di-precisione-le-ultime-novita/ [11] https://www.cambridge.org/core/journals/animal/article/procedure-to-quantify- thefeed-intake-response-of-growing-pigs- toperturbations/99C20AFB65921C1CF245FD2EC6978CF4 [12] https://www.cambridge.org/core/journals/animal/article/modelling-the-feed- intakeresponse-of-growing-pigs-to-diets-contaminated-with- mycotoxins/88AFFBE974077DBB330E02F63CE7ED4B Đường dẫn các mã nguồn:
[13]. Back-end gitlab: https://gitlab.com/namtranpt00/gamabe [14]. Pig_CFI gitlab: https://gitlab.com/namtranpt00/PigCFI [15]. Front-end github: https://github.com/leanhduc123/gamma_fe