Sự trỗi dậy của AI và những điều chưa kể

Những hệ thống nuôi cá được “AI hóa”. Ảnh: 123rf

Tìm về cội nguồn AI

Những gì chúng ta biết về AI là công nghệ lập trình liên quan đến sự nhận diện hình ảnh, ngôn ngữ, hành vi… và việc ra quyết định – không cần đến sự giám sát của con người. Công ty Oxford Languagues định nghĩa AI là “lý thuyết và sự phát triển của các hệ thống máy tính nhằm thực hiện những nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ của loài người, như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, và dịch thuật ngôn ngữ”.

Hình ảnh cá hồi được ghi nhận từ AI của iFarm. Ảnh: thefishhsite

Nhắc tới cội nguồn phát triển AI trong nuôi trồng thủy sản phải kể đến Fuzzy Logic. Ngược dòng thời gian vào năm 1965, Lotfi A Zadeh tại Đại học California, Berkeley đã công bố nghiên cứu của ông trong một bài báo với tựa đề “Fuzzy Sets”. Ông giới thiệu một khái niệm độc đáo về các đối tượng liên quan đến “lý thuyết về cấp độ thành viên”. Từ đó, thế giới đã dần hình thành một tư duy được biết đến là logic mờ (fuzzy logic).

Khi điện toán truyền thống tận dụng các giá trị của 0 hay 1, đúng hay sai, thì lý thuyết logic mờ đi sâu vào thực tế của tri giác loài người, một ranh giới ở đâu đó giữa 0 và 1, giữa đúng và sai. Qua nhiều năm, logic mờ được ứng dụng trong máy tính như xử lý hình ảnh và chẩn đoán bệnh, tạo tiền đề cho công nghệ AI phát triển mạnh như ngày nay. 

AI giúp giảm thiểu lao động trong NTTS. Ảnh: deeptrekker

Công nghệ AI đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi ở nhiều lĩnh vực, trong đó có sản xuất NTTS. Hai công nghệ có tác động mạnh mẽ nhất phải kể đến là học sâu và mạng thần kinh tích chập. Công nghệ máy học truyền thống sử dụng thuật toán để thực hiện chức năng của mình, dựa trên những dữ liệu được cung cấp, đồng thời cải thiện dựa trên những đánh giá và điều chỉnh của người dùng. Trong khi đó, học sâu tiến một bước xa hơn là thâu tóm toàn bộ thuật toán, tự đánh giá và tự điều chỉnh. Mạng thần kinh tích chập là những thuật toán học sâu đặc biệt hữu dụng trong nhận diện và diễn giải hình ảnh.

Cùng thời điểm này, công nghệ cảm biến đã có những bước tiến vô cùng ấn tượng, như sự kết nối qua hệ thống Đám mây, mạng lưới 5G và Internet vạn vật. Từ đó, AI đã được đưa vào NTTS để cải thiện hiệu suất cho ăn, đánh giá sinh khối, theo dõi sự tăng trưởng, phát hiện bệnh từ sớm, kiểm soát và theo dõi môi trường (đặc biệt trong hệ thống nuôi tuần hoàn khép kín – RAS), và giảm thiểu chi phí lao động. Với công nghệ cảm biến và xử lý, các công việc thường lệ không còn đòi hỏi sự tham gia của nhiều lao động như trước đây, điều kiện phúc lợi động vật cũng được cải thiện.

Camera dưới nước Orbit FHD Fixed của Tập đoàn ScaleAQ – một trong những camera nhạy cảm nhất thế giới. Ảnh: scaleaq

Kỷ nguyên của “AI hóa”

Việc phát hiện bệnh trong ao nuôi từ sớm dựa trên hành vi và vẻ bề ngoài của cá đã trở thành lĩnh vực nghiên cứu vô cùng hứa hẹn của ứng dụng AI. Chi phí cho các bộ phận cấu thành những hệ thống AI hoàn hảo ứng dụng trong ngành nuôi cá vẫn tương đối cao. Tuy nhiên với xu hướng giá ngày càng giảm và nhiều phương pháp tiếp cận mới được đưa ra, thì ngày càng có nhiều nhà sản xuất, kể cả với nguồn lực hạn chế, vẫn có thể nắm giữ trong tay một hệ thống AI cần thiết. 

Gần đây, Darapaneni và cộng sự đã giới thiệu hệ thống phát hiện dịch bệnh sớm, giúp những người nuôi cá thủ công lựa chọn được phương pháp quản lý ao nuôi thích hợp. Hệ thống này hoạt động theo quy trình: camera dưới nước hoặc các cảm biến tương tự sẽ thu nhận hình ảnh, đưa lên hệ thống Đám mây và gửi tới người phụ trách để xử lý. Sau đó dữ liệu được phân loại và phân tích thông qua một mô hình AI đã được đào tạo. Bằng sự kết nối tân tiến, thời gian quay vòng chỉ mất vài phút, do đó AI có thể xử lý không chỉ một mà nhiều ao nuôi trong một ngày.

Hệ thống thu hoạch cá hồi. Ảnh: fishfarmingexpert

Việc ứng dụng AI trong hệ thống cho cá, tôm ăn tự động gần đây nhận được rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu. Chen và cộng sự tại đại học Thanh Hoa (Bắc Kinh, Trung Quốc) đã sử dụng công thức dự đoán khối lượng sinh khối dựa trên một mô hình máy vector hỗ trợ kết hợp với mạng thần kinh tích chập, sử dụng dữ liệu chất lượng nước thời gian thực để dự đoán nhu cầu thức ăn và lượng thức ăn tối ưu cho tôm trong hệ thống nuôi RAS. Kết quả cho thấy sai số chỉ ở mức 3,7%, thấp hơn rất nhiều so với việc cho ăn thủ công.

Theo dõi và kiểm sinh khối cũng là lĩnh vực được ứng dụng hệ thống AI.  Gonçalves và cộng sự thuộc trường đại học liên bang Mato Grosso do Sul, Brazil, đã miêu tả tính hữu dụng của mạng thần kinh tích chập trong việc đếm cá giống. Phương pháp AI này cho phép đếm số lượng cá ngay cả khi con này bị che lấp bởi con kia, đồng thời dự đoán chuyển động của cá con.  

Công ty Umitron, trụ sở tại Tokyo, Nhật Bản, đang tập trung mọi nguồn lực để đưa công nghệ AI vào các ứng dụng NTTS. Hệ thống của Unitron tận dụng việc quan sát thời gian thực các hành vi bơi của vật nuôi để quyết định thời gian cho ăn và lượng thức ăn cần thiết cho mỗi lồng nuôi. Phương pháp này cải thiện đáng kể hệ số chuyển đổi thức ăn, đồng thời giảm lượng chất thải và giảm đáng kể những yêu cầu về vận chuyển/logistics. 

Nhà sản xuất cá hồi toàn cầu Cermaq cũng đã nghiên cứu và phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo trong vài năm qua. Trong đó mô hình đáng chú ý nhất là iFarm được phát triển bởi đối tác công nghệ BioSort, với mục tiêu tổng thể là cải thiện sức khỏe và phúc lợi của cá nuôi trong các lồng lưới. Ban đầu, công ty tập trung vào cách thức tương tác của đàn cá với hệ thống, tiếp đó tiến hành các thử nghiệm nhằm điều chỉnh và tối ưu hóa các chức năng và hoạt động của hệ thống. Hiện tại, công ty đang đánh giá công nghệ cảm biến, thu thập và xử lý dữ liệu, cũng như các thuật toán. Ngoài ra việc phát triển phương pháp phân loại cá trong lồng lưới cũng là ưu tiên hàng đầu. 

An Vy

(Theo Thefishsite, Fishfarmingexpert)