Mô hình giám sát và dự báo thông minh cho rau má thủy canh dựa trên machine learning (ML) và deep learning (DL)
Intelligent monitoring and prediction model for hydroponic centella asiatica based on machine learning (ML) and deep learning (DL)

Lê Quyết Thắng, Lê Thị Thu Hương

Tóm tắt
Bài báo này đề xuất và trình bày một phương pháp tiếp cận mới nhằm tối ưu hóa năng suất và chất lượng cây rau má trong môi trường thủy canh thông qua việc ứng dụng mạnh mẽ các kỹ thuật Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL). Hệ thống được xây dựng bao gồm các cảm biến IoT để thu thập dữ liệu thời gian thực về các thông số môi trường quan trọng như pH dung dịch dinh dưỡng, nồng độ EC, nhiệt độ, cường độ ánh sáng và độ ẩm không khí. Dữ liệu này sau đó được truyền tải lên nền tảng đám mây để trí tuệ nhân tạo (AI) xử lý và phân tích thông qua các mô hình ML và DL. Mục tiêu chính là phát triển các mô hình dự đoán chính xác, hỗ trợ ra quyết định tự động và cảnh báo sớm, từ đó nâng cao hiệu quả canh tác và giảm thiểu rủi ro.

Tệp toàn văn

Tài liệu tham khảo:
1. Archana Prasad (2012). “Growth and centelloside production in hydroponically established medicinal plant-Centella asiatica (L.)” Industrial Crops and Products.
2. Abishkar Regmi. (2024) “Comparing resource use efficiencies in hydroponic and aeroponic production systems”. Technology in Horticulture 4, Article number: e005 (2024).
3. N. C. Eli-Chukwu (2019). “Applications of Artificial Intelligence in Agriculture: A Review”; Eng. Technol. Appl. Sci. Res., vol. 9, no. 4, pp. 4377–4383, Aug. 2019.
4. Umar Shareef, Ateeq Ur Rehman; andRafiq Ahmad (2024); “A Systematic Literature Review on Parameters Optimization for Smart Hydroponic Systems”; https://www.mdpi.com/2673-

  Ý kiến bạn đọc

Tin xem nhiều

Liên kết

thuvien.qui.edu.vn
 
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây