Bối cảnh phát triển nuôi trồng thủy sản và nhu cầu giám sát môi trường tự động
Nuôi trồng thủy sản trong những thập kỷ gần đây đã và đang giữ vai trò ngày càng quan trọng trong việc đảm bảo an ninh lương thực, cung cấp nguồn thực phẩm giàu dinh dưỡng và tạo sinh kế cho hàng triệu lao động trên toàn thế giới. Cùng với sự gia tăng dân số và nhu cầu tiêu dùng thủy sản, áp lực lên các hệ sinh thái nước ngọt và nước mặn ngày càng lớn, đòi hỏi hoạt động sản xuất phải được quản lý chặt chẽ hơn, hiệu quả hơn và thân thiện hơn với môi trường.
Thực tiễn cho thấy, chất lượng môi trường nước là yếu tố quyết định trực tiếp đến năng suất, chất lượng sản phẩm và hiệu quả kinh tế của hoạt động nuôi trồng thủy sản. Các thông số như nhiệt độ, độ pH, hàm lượng oxy hòa tan, độ đục hay tổng chất rắn hòa tan có mối quan hệ mật thiết với tốc độ sinh trưởng, khả năng sinh sản và tỷ lệ sống của các loài thủy sinh. Khi môi trường nước suy giảm hoặc biến động bất thường, rủi ro dịch bệnh gia tăng, dẫn đến thiệt hại kinh tế lớn và ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường sinh thái.
Bên cạnh đó, trong nghiên cứu khoa học và quản lý nguồn lợi thủy sản, việc nắm bắt kịp thời các biến động môi trường còn giúp dự báo sự phân bố, mật độ và xu hướng di chuyển của các loài cá. Đây là cơ sở quan trọng cho công tác quy hoạch vùng nuôi, quản lý khai thác và bảo tồn nguồn lợi thủy sản theo hướng bền vững.
Mặc dù vậy, phương pháp giám sát môi trường truyền thống hiện nay vẫn chủ yếu dựa vào lấy mẫu thủ công hoặc các trạm đo cố định. Cách làm này đòi hỏi nhiều nhân lực, chi phí vận hành cao, tần suất lấy mẫu hạn chế và khó phản ánh đầy đủ sự biến động không gian của môi trường nước. Trong nhiều trường hợp, việc tiếp cận các khu vực rộng lớn hoặc vùng nước mở gặp nhiều khó khăn, đặc biệt trong điều kiện thời tiết bất lợi.
Trước yêu cầu đó, việc ứng dụng các phương tiện tự hành không người lái, đặc biệt là robot mặt nước, được xem là giải pháp tiềm năng nhằm nâng cao mức độ tự động hóa và hiệu quả trong giám sát môi trường thủy sản. Tuy nhiên, các hệ thống hiện có vẫn tồn tại những hạn chế nhất định về kích thước, độ ổn định, tiếng ồn cơ khí và khả năng gây xáo trộn môi trường nước, từ đó ảnh hưởng đến sinh vật nuôi và hệ sinh thái.
Thiết kế hệ thống robot mặt nước tự hành thân thiện với môi trường nuôi
Xuất phát từ những thách thức nêu trên, nhóm nghiên cứu đã phát triển một hệ thống robot mặt nước không người lái với mục tiêu cân bằng giữa tính cơ động, độ ổn định, khả năng mang theo thiết bị và mức độ thân thiện với môi trường nuôi trồng thủy sản. Điểm nổi bật của hệ thống là thiết kế thân robot dạng hình tròn, kích thước nhỏ gọn, giúp phân bố lực đều và hạn chế tối đa sự dao động khi di chuyển trên mặt nước.
Thiết kế hình tròn không chỉ giúp robot ổn định hơn trước tác động của sóng và gió, mà còn làm giảm nguy cơ va chạm hoặc mắc kẹt trong các vật cản như bè nuôi, lưới, rong rêu hay rác thải nổi. Đồng thời, hình dạng này cũng góp phần giảm tiếng ồn cơ khí và hạn chế sự xáo trộn môi trường nước xung quanh, phù hợp với yêu cầu “thân thiện với thủy sản” trong các vùng nuôi.
Một đặc điểm quan trọng khác của hệ thống là cấu trúc chuyển động dư thừa. Robot được trang bị nhiều bộ đẩy hoạt động song song, cho phép duy trì khả năng di chuyển ngay cả khi một bộ phận gặp sự cố. Trong trường hợp một bộ đẩy ngừng hoạt động, bộ điều khiển sẽ tự động kích hoạt các bộ đẩy còn lại, đồng thời điều chỉnh hướng quay của robot để tiếp tục thực hiện nhiệm vụ theo lộ trình đã định. Cách tiếp cận này giúp nâng cao độ tin cậy, giảm rủi ro gián đoạn hoạt động khi triển khai trong môi trường thực tế.
Về mặt điều khiển, robot sử dụng thuật toán định hướng dựa trên đường ngắm kết hợp với bộ điều khiển PID. Thuật toán này cho phép robot xác định hướng di chuyển tối ưu dựa trên vị trí hiện tại và điểm đến, sau đó điều chỉnh lực đẩy của các động cơ để đạt được góc quay và vận tốc mong muốn. Nhờ đó, robot có thể bám sát lộ trình đã lập kế hoạch với độ chính xác cao, ngay cả khi chịu tác động của dòng chảy hoặc gió nhẹ.
Hệ thống cảm biến môi trường được tích hợp trực tiếp trên robot, cho phép thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Các cảm biến này đo lường các thông số quan trọng của môi trường nước và truyền dữ liệu về bộ vi xử lý trung tâm để lưu trữ và phân tích. Thiết kế này giúp giảm sai số do thao tác thủ công, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho việc xây dựng các mô hình phân tích và dự báo dựa trên dữ liệu lớn.
Lập kế hoạch đường đi thông minh theo chiến lược thô – tinh
Một trong những đóng góp quan trọng của nghiên cứu là phương pháp lập kế hoạch đường đi thông minh nhằm tối ưu hóa việc thu thập thông tin môi trường trong điều kiện năng lượng hạn chế. Thay vì khảo sát toàn bộ khu vực với cùng một mức độ chi tiết, hệ thống áp dụng chiến lược hai giai đoạn, bao gồm khảo sát thô và khảo sát tinh.
Trong giai đoạn đầu, robot di chuyển theo lộ trình zíc zắc trên toàn bộ bề mặt khu vực nước cần giám sát. Mục tiêu của giai đoạn này là nhanh chóng thu thập thông tin môi trường tổng quát, qua đó nhận diện những khu vực có dấu hiệu nổi bật hoặc liên quan mật thiết đến mục tiêu ứng dụng. Dữ liệu thu được trong giai đoạn này đóng vai trò nền tảng để xác định các vùng quan tâm.
Trên cơ sở dữ liệu môi trường và thông tin về sự xuất hiện của đối tượng nuôi, hệ thống áp dụng mô hình thống kê và học máy để xác định những vị trí có xác suất xuất hiện đối tượng nuôi cao hơn một ngưỡng nhất định. Các vị trí này sau đó được phân nhóm bằng thuật toán K-means, hình thành nên các vùng quan tâm riêng biệt. Mỗi vùng quan tâm đại diện cho một khu vực tiềm năng cần được giám sát chi tiết hơn trong giai đoạn tiếp theo.
Để tối ưu hóa lộ trình di chuyển giữa các vùng quan tâm, bài toán người bán hàng lưu động được sử dụng nhằm tìm ra thứ tự ghé thăm các vùng sao cho tổng quãng đường di chuyển là ngắn nhất. Cách tiếp cận này giúp giảm tiêu thụ năng lượng, kéo dài thời gian hoạt động của robot và nâng cao hiệu quả thu thập dữ liệu.
Trong giai đoạn khảo sát tinh, robot thực hiện các đường di chuyển chi tiết bên trong từng vùng quan tâm. Các đường zíc zắc nhỏ hơn được thiết kế để đảm bảo bao phủ đầy đủ khu vực, giúp thu thập dữ liệu môi trường với độ phân giải cao. Nhờ sự kết hợp giữa hai giai đoạn, hệ thống vừa đảm bảo tính bao quát, vừa tập trung nguồn lực vào những khu vực quan trọng nhất.
Thu thập dữ liệu môi trường và ứng dụng dự báo sự xuất hiện của đối tượng nuôi
Dữ liệu môi trường thu thập được từ robot không chỉ phục vụ mục đích giám sát tức thời mà còn được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình phân tích và dự báo. Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả tập trung vào việc dự báo xác suất xuất hiện của đối tượng nuôi dựa trên mối quan hệ giữa các thông số môi trường và dữ liệu quan sát thực tế.
Các thông số môi trường như nhiệt độ, độ pH và độ đục được lựa chọn làm biến đầu vào do đây là những yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến sinh trưởng và phân bố của đối tượng nuôi. Dữ liệu được thu thập liên tục theo thời gian và không gian, tạo thành tập dữ liệu phong phú phục vụ huấn luyện mô hình học máy.
Để xác định “giá trị chuẩn” về sự xuất hiện của đối tượng nuôi, robot được trang bị radar dò đối tượng nuôi sử dụng sóng siêu âm. Thiết bị này cho phép phát hiện đối tượng nuôi, xác định độ sâu và cấu trúc đáy, đồng thời hiển thị hình ảnh động về hoạt động dưới nước. Thông tin về sự xuất hiện của đối tượng nuôi được đồng bộ hóa với dữ liệu môi trường và dữ liệu định vị, từ đó tạo thành bộ dữ liệu đầy đủ gồm cả đầu vào và nhãn đầu ra.
Mô hình hồi quy logistic được sử dụng để xây dựng mối quan hệ giữa các thông số môi trường và xác suất xuất hiện của đối tượng nuôi. Mô hình này cho phép ước lượng xác suất một khu vực có đối tượng nuôi dựa trên điều kiện môi trường tại thời điểm quan sát. Kết quả dự báo được thể hiện dưới dạng phân bố xác suất, giúp người quản lý dễ dàng nhận diện những khu vực có điều kiện môi trường thuận lợi hoặc không thuận lợi cho sinh trưởng của đối tượng nuôi.
Việc ứng dụng mô hình dự báo không chỉ có ý nghĩa trong nghiên cứu mà còn mở ra khả năng hỗ trợ ra quyết định trong thực tiễn quản lý nuôi trồng thủy sản. Thông qua bản đồ xác suất, cơ quan quản lý và người nuôi có thể điều chỉnh kế hoạch sản xuất, bố trí mật độ nuôi phù hợp và chủ động phòng ngừa rủi ro môi trường.
Kết quả thử nghiệm và ý nghĩa đối với công tác quản lý thủy sản
Các thử nghiệm thực địa được tiến hành tại khu vực hồ nước ngoài trời cho thấy hệ thống robot có khả năng hoạt động ổn định, tự động di chuyển theo lộ trình đã lập kế hoạch và thu thập dữ liệu môi trường một cách liên tục. Sai số vị trí do hệ thống định vị vệ tinh được đánh giá là nằm trong giới hạn chấp nhận được và không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả giám sát.
Kết quả thử nghiệm cũng cho thấy phương pháp lập kế hoạch đường đi theo chiến lược thô – tinh giúp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng và nâng cao hiệu quả thu thập dữ liệu. Robot có thể tập trung khảo sát chi tiết các khu vực tiềm năng mà không cần tiêu tốn nguồn lực cho toàn bộ khu vực nước.
Từ góc độ quản lý nhà nước, hệ thống robot mặt nước tự hành này có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ công tác kiểm tra, giám sát môi trường nuôi trồng thủy sản và bảo vệ nguồn lợi thủy sản. Việc giảm phụ thuộc vào lao động thủ công, tăng tần suất và độ chính xác của dữ liệu môi trường sẽ giúp cơ quan quản lý kịp thời phát hiện các nguy cơ ô nhiễm, suy thoái môi trường và đưa ra biện pháp xử lý phù hợp.
Bên cạnh đó, với thiết kế chi phí thấp và khả năng mở rộng ứng dụng, hệ thống có thể được triển khai không chỉ trong ao, hồ nuôi trồng mà còn tại các vùng nước mở, khu bảo tồn thủy sinh và khu vực nghiên cứu sinh thái. Đây là hướng đi phù hợp với xu thế chuyển đổi số, ứng dụng khoa học – công nghệ trong quản lý thủy sản hiện đại.
Nội dung bài viết được lược dịch và biên tập từ nghiên cứu “A Novel Autonomous Robotics System for Aquaculture Environment Monitoring” của tác giả Xinting Yang và cộng sự. https://doi.org/10.1111/raq.12464
Hải Đăng