Hệ thống giám sát và dự đoán tình trạng cây trồng dựa trên trí tuệ nhân tạo, sử dụng mạng cảm biến và điện toán biên
Đỗ Văn Đỉnh,
Phạm Văn Nam, Mai Thế Thắng, Đoàn Đức Thắng
Nghiên cứu này trình bày một mô hình hệ thống nhằm giám sát và dự đoán tình trạng cây trồng, tích hợp mạng cảm biến đa thông số, điện toán biên và các kỹ thuật học máy để hỗ trợ nông nghiệp thông minh. Hệ thống sử dụng các nút cảm biến dựa trên ESP32 để thu thập dữ liệu về môi trường và đất, bao gồm các yếu tố có ảnh hưởng đến quá trình sinh trưởng của cây trồng, từ đó hỗ trợ dự đoán tình trạng cây trồng. Dữ liệu thu thập được được xử lý và phân tích trên thiết bị biên sử dụng Raspberry Pi, giúp hệ thống thực hiện suy luận với độ trễ thấp. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình phân loại trạng thái stress của cây đạt độ chính xác 99% và chỉ số AUC 0,99. Các kết quả giám sát và dự đoán được hiển thị trực quan thông qua bảng điều khiển trên giao diện web. Nghiên cứu góp phần đề xuất một giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong phát hiện sớm stress cây trồng, hỗ trợ quản lý canh tác và tối ưu hóa năng suất theo hướng bền vững
Năm 2026 
