Tuổi trẻ sáng tạo giải pháp công nghệ
Tuổi trẻ Đà Nẵng sáng tạo các giải pháp công nghệ nhằm hỗ trợ người dân tiếp cận trong công tác phòng cháy chữa cháy, bảo vệ môi trường xanh.
Nhóm học sinh gồm Văn Công Nam (Trường THPT chuyên Lê Quý Đôn), Đỗ Phú Hưng (Trường THPT Trần Phú), Nguyễn Phương Thảo (Trường THPT chuyên Đại học Vinh, Nghệ An) và Phạm Hà My (Trường THPT FPT Đà Nẵng) vừa xây dựng đề tài “Robot thu gom và phân loại rác thông minh ứng dụng AI, hỗ trợ vệ sinh đô thị”.
Nhóm thiết kế robot với mục tiêu tự động hóa quá trình phân loại rác bằng trí tuệ nhân tạo (AI), góp phần giảm áp lực lao động thủ công. Đồng thời, tích hợp hệ thống cảm biến để thu thập dữ liệu môi trường theo thời gian thực, hướng tới hỗ trợ quản lý đô thị thông minh và phát triển bền vững.
Robot sử dụng mô hình AI dựa trên mạng nơ-ron tích chập để nhận diện và phân loại rác. Khi rác được đưa vào, camera chụp ảnh và truyền dữ liệu đến bộ xử lý trung tâm. Mô hình AI phân tích các đặc trưng như hình dạng, màu sắc, kết cấu bề mặt, sau đó đưa ra nhãn phân loại kèm độ tin cậy.
Hệ thống điều khiển sẽ kích hoạt cơ cấu cơ khí, đưa rác vào đúng ngăn chứa tương ứng như nhựa, giấy, kim loại hoặc rác hữu cơ. Không chỉ dừng lại ở chức năng phân loại, robot còn tích hợp các cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm và chất lượng không khí. Dữ liệu thu thập được truyền lên hệ thống giám sát thông qua nền tảng IoT, phục vụ theo dõi và phân tích môi trường.
Theo em Đỗ Phú Hưng, robot có thể triển khai tại khu dân cư nhằm hỗ trợ phân loại rác tại nguồn; tại các tuyến phố để hạn chế tình trạng rác trộn lẫn; hoặc tại công viên, vừa thu gom rác vừa giám sát môi trường. Với thiết kế nhỏ gọn, mô-đun hóa và khả năng quản lý từ xa, sản phẩm được đánh giá phù hợp với điều kiện hạ tầng đô thị tại Việt Nam.
Trong khi đó, nhóm bạn trẻ từ nhiều trường đã thiết kế đề tài “Hệ thống giám sát, cảnh báo và dập cháy tự động khi sạc pin xe máy điện trong không gian kín, tích hợp cảm biến và AI nhằm giảm nguy cơ cháy nổ”.
Sinh viên Trần Xuân Cường (Viện Nghiên cứu và Đào tạo Việt - Anh) - đại diện nhóm, chia sẻ phần lớn các điểm sạc hiện nay chỉ trang bị bình chữa cháy và chuông báo khói đơn lẻ. Từ đó, nhóm đặt mục tiêu xây dựng một giải pháp phát hiện sớm nguy cơ cháy theo đa tiêu chí, giảm báo động giả, tự động phản ứng theo kịch bản an toàn và cho phép giám sát từ xa để người quản lý kịp thời can thiệp.
Hệ thống được thiết kế gồm 4 khối chính: khối cảm biến, có nhiệm vụ thu thập dữ liệu môi trường như nhiệt độ (phát hiện hiện tượng nóng bất thường), khí/khói (nhận diện rò rỉ hoặc khói giai đoạn sớm), điện áp - dòng điện (giám sát tải khi sạc) và lưu lượng (kiểm soát hoạt động của cơ cấu phun/dập); khối xử lý trung tâm, sử dụng vi điều khiển hoặc CPU để xử lý dữ liệu cảm biến theo thời gian thực, kết hợp máy tính nhúng như Raspberry Pi để xử lý camera và AI; khối AI và xử lý hình ảnh, gồm camera giám sát trong buồng sạc và thuật toán nhận diện vùng màu đặc trưng của lửa, phân tích chuyển động và độ sáng; khối chấp hành, thực hiện phản ứng tự động như phát còi, bật đèn cảnh báo, gửi thông báo từ xa, đồng thời cắt nguồn sạc, kích hoạt quạt thông gió và hệ thống dập cháy.
Tại hộ gia đình hoặc nhà trọ, thiết bị có thể lắp đặt ở góc sạc cố định, giúp phát hiện nguy cơ sớm, đặc biệt vào ban đêm và gửi cảnh báo cho chủ nhà.
Ở chung cư, hệ thống có thể bố trí theo cụm điểm sạc tại tầng hầm hoặc bãi xe, kết nối cảnh báo tập trung và tích hợp với hệ thống phòng cháy chữa cháy của tòa nhà.
Đối với bãi giữ xe, cửa hàng sửa chữa hoặc kinh doanh xe điện - nơi có nguy cơ cháy cao do số lượng pin lớn, giải pháp giúp giảm thiệt hại và nâng cao uy tín an toàn.