Esineiden internetin (IoT) ohjaamista kasvinviljelyjärjestelmistä koneoppimiseen perustuviin PM2.5-pölyn ennustusmalleihin, monet aiemmin erikoislaboratorioissa käytetyt teknologiat ovat vähitellen muuttumassa uusiksi ammatillisiksi taidoiksi ympäristö- ja maatalousopiskelijoille .
Vesivarianttiyliopiston puoluekomitean sihteeri, apulaisprofessori, tohtori Nguyen Huu Hue (oikealla) jakaa lahjoja puhujille. Kuva: Bao Thang.
Water Resources Universityssä 9. kesäkuuta pidetyssä työpajassa ”Digitaalinen transformaatio ja innovaatiot ympäristönsuojelussa ja kestävässä maatalouden kehityksessä” asiantuntijat keskittyivät yhteiseen asiaan: digitaalinen transformaatio tuo ympäristön, maatalouden ja teknologian aloja lähemmäksi toisiaan ja luo samalla tulevaisuuden kysyntää tieteidenvälisille henkilöstöresursseille.
Maatalousteknologian tiedekunnan professori Chu Duc Ha Vietnamin kansallisesta yliopistosta Hanoin teknillisestä yliopistosta esitteli useita IoT:n ja tekoälyn sovellusten malleja maataloustuotannossa.
Erityisesti ”IoT-ohjattu steriili inokulaatiolaatikko” -malli on suunniteltu luomaan steriili ympäristö edullisesti, se on helppo valmistaa ja sitä voidaan valvoa etänä. Tohtori Han mukaan tällaiset järjestelmät osoittavat, että anturiteknologia ja automaattinen ohjaus eivät ole enää ulottumattomissa maataloustutkimuksessa ja -tuotannossa Vietnamissa.
Hän esitteli myös IoT-pohjaisen kasvinviljelyjärjestelmän, joka pystyy valvomaan ja ohjaamaan koko kasvuprosessia reaaliajassa. Ympäristöä, kosteutta ja kasvien kasvua koskevia tietoja voidaan seurata jatkuvasti sen sijaan, että luotettaisiin kokonaan manuaaliseen kokemukseen.
Saatat myös pitää tästä
Toinen hänen esittelemänsä tutkimussuunta oli ”syväoppimisen” soveltaminen syysmatojen automaattiseen laskemiseen feromoniloukkujen kuvien avulla. Järjestelmä auttaa vähentämään työvoimaa, säästämään kustannuksia ja tarjoamaan reaaliaikaista tietoa tuholaistorjuntaa varten.
Kasvinjalostuksen alalla hän otti käyttöön myös konenäköteknologian riisinsiementen laadun arviointiin. Manuaalisten mittausmenetelmien sijaan kuva-analyysijärjestelmä voi tukea DUS-testausta nopeammin ja tarkemmin.
Tri Chu Duc Ha, maataloustekniikan tiedekunta, teknillinen yliopisto. Kuva: Bao Thang.
Ympäristön alalla Etelä-Korean Jeonbukin kansallisen yliopiston ympäristö- ja maatieteiden laitoksen tohtori Do Van Tien uskoo, että nykyinen PM2.5-pölyä koskeva tutkimus ei enää rajoitu saastepitoisuuksien mittaamiseen, vaan on siirtynyt data-analyysiin, mallintamiseen ja tekoälyn soveltamiseen.
Tohtori Tienin mukaan malleja, kuten PMF, PSCF ja CBPF, käytetään saastelähteiden ja ilmassa olevien hiukkasten leviämismekanismien tunnistamiseen. Hän totesi, että ympäristönhallinta on yhä riippuvaisempi seurantatiedoista ja kyvystä käsitellä suuria tietojoukkoja.
Hän esitteli myös tutkimusta, jossa sovelletaan koneoppimista ilmakehän pölyn faasin ja viskositeetin ennustamiseen ja siten hienon pölyn N2O5-absorptiokyvyn arviointiin. Asiantuntijan mukaan digitaalinen transformaatio muuttaa tapaa, jolla ilmansaasteita tutkitaan ja hallitaan, siirtyen kohti datalähtöistä lähestymistapaa, joka perustuu luotettavaan tietoon ja reaaliaikaiseen analyysiin.
Työpajan keskustelut osoittivat, että maatalous- ja ympäristötieteiden opiskelijat tarvitsevat nyt perinteisen ammatillisen tiedon lisäksi myös lisätaitoja tekoälyn, esineiden internetin, sensoreiden, ympäristötiedon ja automaation aloilla.
Saatat myös pitää tästä
Tutkimuslaboratorioista ympäristön seurantaan ja huipputeknologiaa hyödyntävään maatalouteen, teknologiaa ja erikoisosaamista yhdistävän henkilöstön tarve on yhä ilmeisempi.
Tästä tulee entistäkin kiireellisempää, koska tohtori Han mukaan monia teknologisia tuotteita on nykyään helppo ostaa. Niiden ”todellinen hallinta” ja ”haluttu parantaminen” on kuitenkin vaikea ongelma, joka vaatii opiskelijoilta tutkimista, tiedon keräämistä ja investointeja tutkimukseen.
Lähde: https://nongnghiepmoitruong.vn/ai-va-iot-mo-huong-nghe-nghiep-moi-cho-sinh-vien-thuy-loi-d815661.html