Italy: Ứng dụng công nghệ bản sao số cho các trại nuôi thuỷ sản trên cạn

Công nghệ Digital Twins

Công nghệ 4.0 và nuôi bền vững đang trở thành tâm điểm trong lĩnh vực NTTS trong những năm gần đây. Các nước châu Âu xem công nghệ 4.0 là chìa khoá để cải tiến NTTS và phục vụ mục tiêu tăng trưởng bền vững của ngành này với sản lượng hàng năm đạt 4,5 triệu tấn vào năm 2030. 

Hiện nay, việc cắt giảm chi phí đầu tư thiết bị giám sát và tăng hiệu suất của máy tính đang tạo ra những đột phá trong hoạt động quản lý trang trại NTTS. Nằm trong nhóm công nghệ 4.0, Digital Twins sử dụng công nghệ thực tế ảo, mô hình hoá dữ liệu và hình ảnh 3D để phản chiếu một vật thể thực tế. Thông qua những bản sao chính xác của thế giới vật lý, công nghệ này giúp người nuôi cá dự đoán chính xác những gì sẽ xảy ra trong tương lai, từ đó giúp họ có cơ sở đưa ra quyết định tốt hơn hoặc sự điều chỉnh hệ thống sản xuất. Áp dụng Digital Twins đồng bộ toàn hệ thống giúp người nuôi cá dễ dàng quản lý từ xa trong thời gian thực. 

Đại học Ca’ Foscari tại Venice đang xây dựng hệ thống Digital Twins cho những trang trại nuôi cá trên cạn, đồng thời triển khai hướng tiếp cận dựa trên quá trình định lượng dữ liệu môi trường và phản ứng sinh học, từ đó tối ưu hoá việc cho ăn, cung cấp ôxy, kiểm soát chất lượng nguồn nước và vận chuyển cá. Công nghệ này dựa vào các mô hình tích hợp thuật toán có khả năng kích thích nhiều quy trình động, dựa trên dữ liệu từ các cảm biến mặt đất và nguồn bên ngoài, từ đó dự đoán những thông số đầu ra chủ chốt liên quan đến nhu cầu của cá, như ôxy, thức ăn, và tải trọng môi trường (bài tiết nitơ). 

Vật thể số và vật lý 

Digital Twins phản chiếu toàn bộ quá trình sản xuất thuỷ sản từ giai đoạn cá bột đến lúc thu hoạch. Các vật thể vật lý được Digital Twins sao chép gồm hệ thống NTTS tuần hoàn cùng với hệ thống phụ trợ (hệ thống cho ăn, cung cấp ôxy, cống dẫn nước…), các cảm biến, nguồn nước, sinh khối cá, thức ăn, ôxy hoà tan và nhiều yếu tố hoá học khác. 

So với hầu hết những ngành chăn nuôi khác, thì NTTS phụ thuộc nhiều hơn vào các điều kiện xung quanh. Hầu như mọi hoạt động trong lĩnh vực NTTS như cho ăn, thường được nhắm đến cả đàn thay vì từng cá thể, hay nhóm nhỏ. Ngoài ra, trao đổi chất ở các loài cá phụ thuộc nhiều vào nhiệt độ của nước. Nếu các điều kiện xung quanh bất lợi như thời tiết cực đoan, thiếu khí ôxy, xuất hiện mầm bệnh, thì cả đàn vật nuôi có thể bị ảnh hưởng. 

Chính vì điều đó, các mối quan hệ định lượng giữa các “biến số môi trường” và “biến số vật nuôi” trở thành một tính năng cơ bản của các mô hình thuật toán có khả năng chuyển đổi những biến số này thành các diễn giải về vật thể trong hiện tại lẫn tương lai. 

Biến số môi trường quan trọng nhất là nhiệt độ nước bởi đây là yếu tố bắt buộc trong nhiều quy trình như hô hấp, trao đổi chất và bão hoà ôxy. Các biến số môi trường thường gặp khác gồm nồng độ ôxy, ammonia và pH. Biến số của vật nuôi bao gồm trọng lượng, kích cỡ của cá, tỷ lệ chết và biến số không quan sát bằng mắt như hô hấp, trao đổi chất… Cùng với các biến số môi trường và vật nôi, các bản sao kỹ thuật số được chia thành 2 nhóm là nước và cá. 

Thí điểm 

Digital Twins được lắp đặt tại 2 trang trại nuôi cá trên cạn ở Italy. Đầu tiên là trang trại nuôi cá hồi (Oncorhynchus mykiss) của công ty Troticoltura Fratelli Leonardi ở Alps, Trentino Alto-Adige. Thử nghiệm này nằm trong dự án H2020 GAIN, hợp tác với Đại học Ca’ Foscari vừa kết thúc vào tháng 10/2021. Khu vực thử nghiệm thứ 2 ở Tuscany, gần vịnh Orbetello, do Vigneto Societa Agricola thực hiện cùng Đại học Ca’Foscari trong dự án H2020 NewTechAqua. Trong thử nghiệm 2, đối tượng vật nuôi được sao chép là cá chẽm châu Âu và (Dicentrarchus labrax) và cá tráp đầu vàng (Sparus aurata). 

Các trang trại được lắp đặt cảm biến giám sát nhiệt độ nước, pH và nồng độ ôxy, ammonia trong thời gian thực. Nước trong các khu vực thử nghiệm nhận ôxy từ nguồn dự trữ hoá lỏng và được xả bằng van thủ công. Khu vực II Vigneto cũng được trang bị máy cấp ôxy cơ học. Thức ăn được đưa vào vùng nuôi thử nghiệm theo cách thủ công, mặc dù vận chuyển thức ăn trong các nhà máy sử dụng thiết bị cơ giới hoá. 

Digital Twins có các chức năng kiểm soát và phân bố luồng thông tin suốt 4 giai đoạn quản lý trang trại như : quan sát, diễn giải, quyết định và hành động. Ở giai đoạn triển khai hiện tại, Digital Twins chuyển dữ liệu và kết quả đầu ra dựa trên mô hình thành các đề xuất khả thi suốt quá trình nuôi cá, cho phép người nuôi tối ưu cho ăn, cung cấp ôxy, lưu lượng dòng chảy, đồng thời tăng cường kiểm soát lượng nitơ trong nước thải. 

Ở giai đoạn quan sát, thông tin định tính và định lượng thu được thông qua quan sát trực tiếp và các công cụ thu thập dữ liệu. Có thể sử dụng các phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu tương ứng với cùng một biến số. Có thể ước tính trọng lượng cá theo 3 cách: 1) trọng lượng trực tiếp; 2) cảm biến chìm để quét hình ảnh của cá khi chúng bơi qua; 3) mô hình thuật toán năng lượng sinh học. Xác định nồng độ ôxy hòa tan bằng máy dò, hoặc mô hình thuật toán. 

Khi kết hợp quan sát với và những mô hình dự báo, các chiến lược đồng hóa dữ liệu (DA) cập nhật độ chính xác cho các dự báo này bằng hệ thống lọc dữ liệu có trong Digital Twins. Nhóm chuyên gia tại Italy dự kiến khi các mô hình Digital Twin phát triển hơn nữa, có thể sử dụng camera dưới nước hoặc cảm biến cùng với thuật toán để phát hiện dịch bệnh hay ký sinh trùng. 

Thành phần lõi của hệ thống Digital Twin là mô hình toán học hợp nhất các nguồn dữ liệu khác nhau và cung cấp những hình ảnh mang tính chất dự báo về thực trạng của các vật thể thực tế. Trong các ứng dụng hiện nay, các mô hình toán học được cấu tạo bởi 2 module, gồm mô hình năng lượng sinh học và mô hình động về ôxy hòa tan.

Module năng lượng sinh học kích thích tăng trưởng của cá ở mức độ cá thể và cả đàn theo mong muốn của người nuôi dựa vào dữ liệu đầu vào của các biến số nhiệt độ nước, chất lượng và số lượng thức ăn, các thông số cụ thể về loài, số lượng cá vào/ra. Ngoài dự báo tăng trưởng của cá, mô đun năng lượng sinh học còn dự báo lượng chất thải hữu cơ và chỉ số trao đổi chất của cá. 

Digital Twin đoán được các trạng thái thay thế trong tương lai dựa trên các đề xuất can thiệp. Những trạng thái trong tương lai có thể ở dạng hành động gợi ý theo thời gian thực, và tự động thực hiện mà không cần sự can thiệp của con người. 

Mi Lan

Theo Aquatech