Tiến sĩ Việt U40 phát triển máy bay không người lái làm nông nghiệp 4.0

Admin
Nhận thấy hoạt động sản xuất nông nghiệp tại Việt Nam vẫn còn quá thủ công và tốn nhiều sức lao động, TS Trần Phi Vũ (34 tuổi) cùng cộng sự đã nảy ra ý tưởng về việc phát triển một hệ thố

Nhiều năm qua, TS Trần Phi Vũ, chuyên gia về phương tiện bay không người lái (UAV) tại Đại học New South Wales, Canberra, Australia đã lên ý tưởng về việc sử dụng drone trong sản xuất nông nghiệp.

Trong quá trình khảo sát và nghiên cứu, anh Phi Vũ nhận thấy, tại Việt Nam, người nông dân vẫn chủ yếu áp dụng các phương pháp canh tác truyền thống trong sản xuất lúa như đi thăm đồng, tưới tiêu thủ công hay thậm chí tự đeo bình phun thuốc trừ sâu khiến người lao động không chỉ tốn sức mà còn trực tiếp làm suy giảm sức khỏe do tiếp xúc với các chất độc hại.

Nhận thấy nhiều drone có tiềm năng giải quyết những hạn chế trong quá trình trồng lúa của nhà nông, Phi Vũ cùng các cộng sự có cùng niềm đam mê với thiết bị bay không người lái đã bắt tay và nghiên cứu và chế tạo ra một mẫu drone có khả năng khoanh vùn và "chẩn bệnh" nhanh cho cây trồng.

Theo chia sẻ của nhóm nghiên cứu, qua 2 năm từ khi chính thức bắt tay vào hiện thực hóa ý tưởng, hiện nhóm đã chế tạo được nguyên mẫu drone có tên gọi Mismart cao 0,54 m, trang bị 6 cánh quạt với sải cánh 1,6 m. Drone được gắn camera độ phân giải cao bay trên cánh đồng để thu thập dữ liệu hình ảnh. Các dữ liệu này được đưa vào phần mềm quản lý, dựa trên phân tích đa quang phổ để tạo ra hình ảnh NDVI (chỉ số thực vật).

img-9289-jpg-1642218772-9986-1-5338-6816-1644306331

TS Trần Phi Vũ (thứ hai từ trái sang) cùng các cộng sự trong những ngày đầu vận hành thử nghiệm drone nông nghiệp. 

TS Vũ cho biết, thông thường, những cây khỏe mạnh sẽ xanh hơn vì có hàm lượng chất diệp lục cao, nếu sức khỏe cây kém hàm lượng chất diệp lục sẽ giảm. Dựa vào chỉ số thực vật này sẽ giúp nhà nông nhận diện, khoanh vùng cây bệnh.

Do đó, nhóm nghiên cứu đã tích hợp AI cho drone để phát triển ứng dụng 'chẩn bệnh" cây trồng nhanh chóng. Cụ thể, khi hệ thống camera chụp được thực trạng của cây trồng, các hình ảnh sau đó sẽ được đưa vào phần mềm để thuật toán AI giúp so sánh, đối chiếu với dữ liệu bệnh thực vật được lập trình sẵn từ đó phát hiện ra bệnh.

"Thử nghiệm trên các loại cây lúa, drone chỉ ra độ chính xác bệnh lên tới 70-80%", TS Vũ cho hay.

Sau khi nhận diện bệnh, ứng dụng cũng đưa ra phương hướng xử lý, đồng thời đề xuất phun thuốc bảo vệ thực vật phù hợp. TS Vũ cho biết, nhóm hướng tới sử dụng hoàn toàn bằng máy móc và công nghệ phục vụ nông nghiệp thông minh, trong đó có phun thuốc trừ sâu bằng drone.

MISMART-0017-1-7554-1642237674-5504-1644306331

Mismart  không chỉ giúp làm giảm công lao động cho nông dân mà còn giúp tiết kiệm đáng kể lượng nước và phân bón phục vụ cho hoạt động trồng trọt.

"Sử dụng drone giúp nhanh hơn 28 lần việc phun thuốc bằng tay", anh nói. Với 2 ha chỉ cần 10 phút để phun toàn bộ. Việc phun bằng ly tâm đều và nhanh giúp tránh lãng phí thuốc bảo vệ thực vật, tiết kiệm khoảng 15% lượng phân bón và 60-70% lượng nước.

Để làm được điều đó, mẫu drone chuyên phun tưới do nhóm phát triển phải sử dụng vật liệu carbon fiber độ cứng gấp 5 lần titanium và nhẹ hơn nhôm. Các đặc tính này giúp thiết bị vận hành ổn định và bền trong nhiều điều kiện thời tiết khắc nghiệt. "Với lợi thế gọn, nhẹ kết hợp đặc tính linh động của UAV, drone có thể hoạt động ở mọi địa hình một cách linh động", TS Vũ nói.

Anh Vũ cho biết, hai bộ phận chính của thiết bị drone là động cơ và pin vẫn phải nhập khẩu từ nước ngoài. Tuy nhiên, nhóm đã tự thiết kế mạch điều khiển và giám sát pin, mạch điều khiển thiết bị radar tự động tránh vật cản, và mạch công suất nguồn để phù hợp với điều kiện Việt Nam. Ngoài ra, toàn bộ các yếu tố công nghệ của Mismart như phần mềm quản lý, chương trình điều khiển đều do nhóm làm chủ.

Công nghệ này đã tham gia cuộc thi Startup Việt 2020 và dự án của nhóm đã lọt top 5.

 Trong tương lai, nhóm nghiên cứu của TS Trần Phi Vũ sẽ hướng tới phát triển drone để quan trắc thu thập số liệu trực tiếp trên cánh đồng. Đây là cơ sở thành lập bản đồ nông nghiệp số trong tương lai, giúp tạo các sàn giao dịch nông sản ảo. "Người nông dân sẽ tiếp cận được với nguồn cầu mà không bị ép giá qua thương lái như cách truyền thống", anh nói. Việc số hóa từng cánh đồng, vùng khu vực dựa theo thống kê năng suất cũng giúp người nông dân truy xuất số liệu theo từng thời điểm và mùa vụ dễ dàng.

Thái An