Phần mềm hỗ trợ nông dân của ba sinh viên ĐH Đà Nẵng

0:00 / 0:00
0:00
Phần mềm hỗ trợ nông dân của ba sinh viên ĐH Đà Nẵng
SVVN - Tại Cuộc thi phát triển ý tưởng công nghệ (UAVS Hackatrix-2021) dành cho sinh viên và giới trẻ, giải Quán quân thuộc về nhóm AnCV với dự án ứng dụng phần mềm WREF hỗ trợ nông dân trồng trọt, thích ứng với thời tiết và biến đổi khí hậu.

Cuộc thi này quy tụ 69 đội, với hơn 300 sinh viên các trường ĐH thuộc các bang: New South Wales, Victoria và South Australia của Úc cũng như các trường ĐH Việt Nam.

Nhóm AnCV gồm sinh viên đến từ ĐH Đà Nẵng gồm hai sinh viên trường ĐH Bách khoa là Nguyễn Đình Huy và nhóm trưởng Nguyễn Lê Anh Minh cùng Nguyễn Minh Thắng (trường ĐH Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt Hàn).

Nhóm trưởng Anh Minh cho biết, nhóm đã dành thời gian gần 2 năm từ khi hình thành ý tưởng, đề xuất giải pháp và nghiên cứu, phát triển công nghệ này: “Năm 2019, cả nhóm đã có dịp phỏng vấn 27 người nông dân, 30 tiểu thương nông sản và 4 tiệm thuốc trừ sâu ở vùng Túy Loan (Hòa Vang – Đà Nẵng) và nhận thấy họ gặp rất nhiều vấn đề. Với nông dân, vào mùa dịch thường mất đi cơ hội canh tác thường xuyên, giảm sức khỏe và nhiều vấn đề khác, thiên tai và thời tiết cực đoan. Với người kinh doanh thuốc bảo vệ thực vật (BVTV), vấn đề là sản phẩm giả và kém chất lượng, nhu cầu của khách hàng. Trong khi đó, tiểu thương kinh doanh nông sản cũng không thể thu mua trong mùa dịch, sản phẩm kém chất lượng”.

Phần mềm hỗ trợ nông dân của ba sinh viên ĐH Đà Nẵng ảnh 1

Ba thành viên nhóm AnCV giành giải Quán quân UAVS-Hackatrix-2021.

Từ mối bận tâm đó, nhóm AnCV phát triển một ứng dụng hỗ trợ nông nghiệp có tên là WREF, áp dụng các công nghệ cao như AI, viễn thám và OpenWeather API, vốn đã được sử dụng trong ứng dụng nhằm cải thiện năng suất và dự báo sớm các thiên tai cho người nông dân

Trong giải pháp này, phần mềm của nhóm còn kết nối các nhà bán lẻ, tiểu thương, doanh nghiệp, tạo thành hệ sinh thái giúp nông dân có sản phẩm đầu vào, đầu ra. Mục tiêu mang lại giá trị vật chất, cải thiện 50% nông dân Việt Nam có quy mô nhỏ trong giai đoạn 2015 - 2030.

Giải pháp nhóm đưa ra là xây dựng một hệ sinh thái có tên AnCv trong đó tất cả các bên liên quan đều có lợi với 3 ứng dụng dành cho nông dân, nhà bán lẻ và trang web để mô hình hóa kinh doanh của ứng dụng, dữ liệu và quảng cáo.

Phần mềm hỗ trợ nông dân của ba sinh viên ĐH Đà Nẵng ảnh 2

Mô tả chức dự đoán năng suất cây trồng của phần mềm.

Ứng dụng giành cho nông dân sẽ có 3 phần chính: dự báo thời tiết, dự đoán lũ, năng suất cây trồng, sử dụng hình ảnh để chẩn đoán bệnh thực vật. Đặc biệt là chức năng truy xuất nguồn gốc thuốc BVTV dựa trên QR code.

Công nghệ mà nhóm sử dụng cho phần mềm là trí tuệ nhân tạo (AI), viễn thám (GIS), dữ liệu khoa học trong lĩnh vực thời tiết, thuỷ văn và bộ công cụ nông học (Harvest Helper). Dựa vào công nghệ OpenWeather, phần mềm có thể dự báo mưa, nhiệt độ, độ ẩm và các loại thời tiết khác.

Phần mềm có khả năng dự báo lũ nhờ sử dụng AI, dựa trên các tập dữ liệu liên quan đến lũ như lưu lượng nước, tổng lượng mưa trong ngày của khu vực. Các kết quả trả về sẽ hiển thị thành thang đo. Theo nhóm, đây là một ưu điểm vì việc sử dụng AI để dự đoán giúp nông dân có thể biết được mức độ của lũ ngay tại nơi sinh sống, khác với các mô hình dự đoán lũ hiện nay phải dựa vào các bộ công cụ thủy lực, thủy văn với nhược điểm là phải dự đoán hết tất cả dữ liệu mới trả về kết quả. Người nông dân rất khó tiếp cận nếu không chú ý theo dõi thường xuyên.

Phần mềm cũng có chức năng dự đoán năng suất cây trồng qua sử dụng trí tuệ nhân tạo. Khi thực nghiệm dự đoán về năng suất lúa, đậu, ngô tại tỉnh Quảng Nam giúp dự đoán chính xác trên 90%.

Sau khi thu hoạch, người nông dân chỉ cần nhập thông tin về nông sản cần bán, phần mềm có thể giúp kết nối với ứng dụng dành cho các nhà bán lẻ. Nhưng thông tin về năng suất mỗi vụ sẽ được lưu trữ để thống kê thành biểu đồ, giúp nông dân có thể hình dung về các giai đoạn năng suất.

Phần mềm hỗ trợ nông dân của ba sinh viên ĐH Đà Nẵng ảnh 3

Chức năng truy xuất nguồn gốc thuốc BVTV sẽ giúp nông dân tránh mua phải hàng giả, phòng bệnh đúng cách.

Ngoài ra, WREF cũng có thể chẩn đoán bệnh thực vật thông qua hình ảnh dựa trên các dữ liệu nhiều nguồn: địa phương, dữ liệu Tensorflow dành cho vùng Việt Nam, khoa Nông học (Học viện Nông nghiệp Việt Nam) và ứng dụng thuốc BVTV của Bộ NN&PTNT có thể giúp phát hiện bệnh và đề xuất sử dụng thuốc phù hợp qua kết hợp với ứng dụng dành cho nhà bán lẻ thuốc.

Nhóm tìm hiểu và phát hiện ra nhiều vấn đề trong quy trình cung ứng sản phẩm thuốc BVTV. Nông dân không thể mua trực tiếp từ nhà sản xuất mà qua trung gian là các đại lý. Việc truy xuất không hề khó nếu sản phẩm có in mã. Tuy nhiên, lượng sản phẩm có gắn mã QR code trên thị trường không nhiều, người nông dân phải hỏi trực tiếp mà người bán đôi khi cũng không nắm rõ. Vì vậy WREF xây dựng chức năng truy xuất nguồn gốc thuốc BVTV thông qua QR Code, thông qua đây, nhà bán lẻ được liên kết có thể kiểm soát nguồn cung ứng, khách hàng, quảng bá sản phẩm.

MỚI - NÓNG

Có thể bạn quan tâm

Nét đặc trưng trong dịp Tết Nguyên Đán qua lời kể của cô gái dân tộc H'Mông

Nét đặc trưng trong dịp Tết Nguyên Đán qua lời kể của cô gái dân tộc H'Mông

SVVN - Hầu Thị Hoa 19 tuổi dân tộc H’Mông, sinh ra và lớn lên tại Võ Nhai, Thái Nguyên. Theo chia sẻ của Hoa, vào dịp Tết cổ truyền, phụ nữ người Mông ở Thái Nguyên vẫn giữ phong tục tự may, trang trí những bộ váy áo truyền thống. Còn đàn ông người Mông Thái Nguyên lưu giữ nét đẹp văn hóa là khèn và các điệu khèn truyền thống của dân tộc. Điệu khèn cất lên trong ngày Tết là tài sản tinh thần vô giá của con người nơi đây. 
MC Xuân Hiếu: Không khí Tết ở Hà Nội vẫn luôn có cái gì đó rất thiêng liêng

MC Xuân Hiếu: Không khí Tết ở Hà Nội vẫn luôn có cái gì đó rất thiêng liêng

SVVN - Xuân Hiếu - MC đa tài tốt nghiệp Trường ĐH Ngoại thương, sinh ra và lớn lên ở Hà Nội nên anh có nhiều kỷ niệm tuổi thơ về không khí Tết Thủ đô. Hiếu chưa từng đón Tết xa quê hương, với anh không khí Tết ở Hà Nội rất thiêng liêng và đặc biệt. Anh thích cảm giác Tết ở Hà Nội bởi vẫn những con phố ấy nhưng càng gần Tết càng thấy mọi người thong thả và dịu dàng hơn.