Từ hệ thống trồng cây điều khiển bằng Internet vạn vật (IoT) đến mô hình dự báo bụi PM2.5 bằng machine learning, nhiều công nghệ từng chỉ xuất hiện trong các phòng thí nghiệm chuyên sâu đang dần trở thành kỹ năng nghề nghiệp mới với sinh viên môi trường và nông nghiệp.
PGS.TS Nguyễn Hữu Huế, Bí thư Đảng ủy, Phó Hiệu truởng Trường Đại học Thủy lợi (phải) tặng quà cho các diễn giả. Ảnh: Bảo Thắng.
Tại Hội thảo “Chuyển đổi số, đổi mới sáng tạo trong bảo vệ môi trường và phát triển nông nghiệp bền vững” diễn ra tại Trường Đại học Thủy lợi ngày 9/6, các chuyên gia tập trung vào một điểm chung. Chuyển đổi số đang kéo các lĩnh vực môi trường, nông nghiệp và công nghệ xích lại gần nhau hơn, đồng thời tạo ra nhu cầu nhân lực liên ngành trong tương lai.
TS Chu Đức Hà, Khoa Công nghệ Nông nghiệp, Trường Đại học Công nghệ (Đại học Quốc gia Hà Nội), giới thiệu nhiều mô hình ứng dụng IoT và trí tuệ nhân tạo trong sản xuất nông nghiệp.
Trong đó, mô hình “box cấy vô trùng điều khiển IoT” được thiết kế để tạo môi trường vô trùng với chi phí thấp, dễ chế tạo và có thể giám sát từ xa. Theo TS Hà, những hệ thống như vậy cho thấy công nghệ cảm biến và điều khiển tự động không còn quá xa vời với hoạt động nghiên cứu, sản xuất nông nghiệp trong nước.
Ông cũng giới thiệu hệ thống trồng cây IoT có khả năng giám sát và điều khiển toàn bộ quá trình sinh trưởng theo thời gian thực. Dữ liệu về môi trường, độ ẩm hay sinh trưởng của cây có thể được theo dõi liên tục thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm thủ công.
Một hướng nghiên cứu khác được ông trình bày là ứng dụng "deep learning" để tự động đếm sâu keo mùa thu thông qua hình ảnh bẫy pheromone. Hệ thống giúp giảm công lao động, tiết kiệm chi phí và cung cấp dữ liệu theo thời gian thực phục vụ giám sát dịch hại.
Trong lĩnh vực giống cây trồng, ông cũng giới thiệu công nghệ computer vision phục vụ đánh giá chất lượng hạt giống lúa. Thay cho phương pháp đo đạc thủ công, hệ thống phân tích hình ảnh có thể hỗ trợ khảo nghiệm DUS với tốc độ và độ chính xác cao hơn.
TS Chu Đức Hà, Khoa Công nghệ Nông nghiệp, Trường Đại học Công nghệ. Ảnh: Bảo Thắng.
Ở lĩnh vực môi trường, TS Đỗ Văn Tiến, cựu sinh viên K52 ngành Kỹ thuật môi truờng (Đại học Thủy lợi), Khoa Khoa học Môi trường và Trái đất - Đại học Quốc gia Jeonbuk (Hàn Quốc), cho rằng nghiên cứu bụi PM2.5 hiện nay không còn dừng ở việc đo nồng độ ô nhiễm mà đã chuyển sang phân tích dữ liệu, mô hình hóa và ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Theo TS Tiến, các mô hình như PMF, PSCF hay CBPF đang được sử dụng để xác định nguồn gây ô nhiễm và cơ chế lan truyền bụi trong không khí. Ông cho biết việc quản lý môi trường ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu quan trắc và khả năng xử lý dữ liệu lớn.
Ông cũng giới thiệu nghiên cứu ứng dụng "machine learning" để dự đoán pha và độ nhớt của bụi khí quyển, từ đó đánh giá khả năng hấp thụ N2O5 của bụi mịn. Theo chuyên gia này, chuyển đổi số đang làm thay đổi cách nghiên cứu và quản lý ô nhiễm không khí theo hướng dựa trên dữ liệu tin cậy và phân tích thời gian thực.
Các tham luận tại hội thảo cho thấy sinh viên ngành nông nghiệp và môi trường hiện không chỉ cần kiến thức chuyên môn truyền thống mà còn phải tiếp cận thêm các kỹ năng về AI, IoT, cảm biến, dữ liệu môi trường và tự động hóa.
Từ các phòng thí nghiệm nghiên cứu đến hoạt động quan trắc môi trường hay nông nghiệp công nghệ cao, nhu cầu nhân lực có khả năng kết hợp giữa công nghệ và chuyên ngành đang ngày càng rõ hơn.
Điều này càng trở nên cấp thiết, bởi theo TS Hà, nhiều sản phẩm công nghệ giờ có thể mua dễ dàng. Nhưng để "thực sự làm chủ" và "cải tiến theo ý muốn", lại là vấn đề nan giải, đòi hỏi sinh viên có sự tìm tòi, tích lũy và đầu tư nghiên cứu.
