Với mong muốn người trồng ngô đỡ vất vả, nhóm học sinh Nguyễn Huy Trọng, Phan Trung Kiệt (lớp 10A2, Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn) nghiên cứu thành công ứng dụng “Công nghệ nhận dạng giám sát và hỗ trợ phát hiện bệnh trong việc trồng ngô”. Ứng dụng này có thể giúp nông dân sớm phát hiện các bệnh lý của cây ngô để có biện pháp phòng, chống kịp thời, bảo đảm cho thu hoạch ngô với chất lượng tốt hơn.
 |
| Nguyễn Huy Trọng (bên trái) tại nơi trưng bày ý tưởng ứng dụng “Công nghệ nhận dạng giám sát và hỗ trợ phát hiện bệnh trong việc trồng ngô”. Ảnh: HẠ TUYÊN |
Ý tưởng nghiên cứu xuất phát từ việc chứng kiến người nông dân nhiều mùa ngô sa sút sản lượng vì các loại bệnh trên cây trồng phát hiện trễ, không còn khả năng phòng trừ. Từ đó, nhóm học sinh Nguyễn Huy Trọng, Phan Trung Kiệt triển khai đề tài nghiên cứu về công nghệ nhận dạng phát hiện bệnh sớm ở cây ngô.
“Em sinh ra tại huyện Đại Lộc, một trong những vùng trồng ngô lớn của tỉnh Quảng Nam. Mọi người vẫn còn áp dụng cách trồng thủ công nên quanh năm vất vả nhưng năng suất không ổn định vì chịu ảnh hưởng từ các loại bệnh lý của cây. Nếu phát hiện sớm sẽ giúp người nông dân đưa ra những hướng giải quyết phù hợp và kịp thời hơn. Vì vậy, em mong được góp một phần công sức nhỏ bé của mình để cho nông dân đỡ vất vả”, Trọng tâm sự.
Để hiện thực hóa ý tưởng, Trọng và Kiệt đã nỗ lực không ngừng nghỉ trong 4 tháng (tháng 9 đến 12-2022). Nhóm tập trung vào việc nghiên cứu xây dựng ứng dụng sử dụng thuật toán để huấn luyện mô hình phân loại ảnh xác định các vùng bị bệnh trên ảnh lá ngô thu được. Khi vận hành, người nông dân chỉ cần sử dụng máy ảnh của điện thoại để thu thập ảnh lá cây cần nhận dạng và gửi vào hệ thống. Sau đó, hệ thống sẽ tiến hành phân tích ảnh chụp thu được để nhận dạng bệnh của lá cây và đưa ra cách giải quyết.
Kết quả chứng minh rằng việc sử dụng thuật toán đã giúp xác định sự hiện diện của nhiều vùng bệnh trên các lá riêng lẻ trong điều kiện thực địa. Sau khi huấn luyện và so sánh các mô hình học sâu, mô hình phù hợp có thể được triển khai trên ứng dụng web hay ứng dụng di động để giúp người dùng xác định vùng bệnh ngô theo thời gian thực. Bên cạnh đó, hình ảnh có kích thước lớn hơn sẽ được sử dụng để cải thiện khả năng xác định nhiều bệnh trên mỗi hình ảnh.
Nhờ những nỗ lực không biết mệt mỏi, hệ thống ứng dụng khi đưa vào thực tế bước đầu đạt độ chính xác hơn 97% khi phát hiện ba loại bệnh gồm: bệnh đốm lá nâu, bệnh cháy lá ngô phương Bắc và bệnh đốm lá ngô phương Bắc. “Đó chỉ là những kết quả bước đầu, chúng em sẽ tiếp tục hoàn thiện và cải tiến ứng dụng di động hơn nữa, để ứng dụng không chỉ dừng lại ở việc nhận dạng bệnh mà còn giúp người nông dân giám sát và quản lý tình trạng của các cây ngô, tối thiểu hóa các trường hợp bệnh biến trở nặng.
Hơn nữa, hình ảnh có kích thước lớn hơn sẽ được sử dụng để cải thiện khả năng xác định nhiều bệnh. Đồng thời, mở rộng thêm dữ liệu về các dịch bệnh của ngô được nghiên cứu tại nhiều vùng miền để app có thể được sử dụng rộng rãi, phù hợp với từng giống ngô khác nhau. Qua đó, giúp phát triển, xây dựng một hệ thống giám sát, chăm sóc, phát hiện dịch bệnh trong trồng trọt”, Trọng cho biết.
Thầy Nguyễn Hữu Siêu, giáo viên Tin học Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn, đánh giá cao đề tài nghiên cứu ứng dụng “Công nghệ nhận dạng giám sát và hỗ trợ phát hiện bệnh trong việc trồng ngô”. “Dù tuổi còn nhỏ nhưng các em đã ấp ủ trong mình mong muốn được giúp đỡ cho các bác nông dân và hiện thực hóa nó bằng việc làm cụ thể rất tốt.
Nhóm các em học sinh làm việc rất tích cực, năng nổ, chịu khó tìm tòi, tham khảo các tài liệu chuyên ngành. Chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ, xây dựng môi trường và khuyến khích các em học sinh theo đuổi đam mê nghiên cứu khoa học của bản thân”, thầy Siêu cho biết.
Với những kết quả đạt được, ứng dụng “Công nghệ nhận dạng giám sát và hỗ trợ phát hiện bệnh trong việc trồng ngô” đoạt giải Ba giải thưởng học sinh nghiên cứu khoa học tại cuộc thi BKDN TECHSHOW 2022-2023.
HẠ TUYÊN
