ຄັ້ງທໍາອິດຢູ່ຫວຽດນາມ: ຮູບແບບ AI ສົມທົບກັບການຮັບຮູ້ທາງໄກເພື່ອຕິດຕາມຄຸນນະພາບນ້ໍາທະເລ

ບັນດານັກວິທະຍາສາດ ຫວຽດນາມ ແລະ ໂປໂລຍ ໄດ້ສົມທົບກັນເພື່ອດຳເນີນການຄົ້ນຄວ້າກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ລະບົບການຮັບຮູ້ທາງໄກ ແລະ ປັນຍາປະດິດໃນການຕິດຕາມຄຸນນະພາບນ້ຳ – ເປັນວິທີການທັນສະໄໝ, ປະຢັດ, ຊ່ວຍໃຫ້ມີການຕິດຕາມຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງໃນພື້ນທີ່ກ້ວາງຂວາງ.

Tạp chí Doanh Nghiệp•19/06/2025

ຄຳບັນຍາຍຮູບ — ທີມວິໄຈໄດ້ເອົາຕົວຢ່າງນ້ຳທະເລຢູ່ອ່າວຮ່າລອງ ແລະ ແອ່ນລູ. ພາບ: ດ້ຽນທູ/VNA

ການພັດທະນາ ເສດຖະກິດ - ສັງຄົມໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ ໄດ້ສ້າງສິ່ງທ້າທາຍຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມຫຼາຍດ້ານຢູ່ອ່າວຮ່າລອງ ແລະ ກ່າລູ (ແຂວງ ກວາງນິງ), ພິເສດແມ່ນການຫຼຸດລົງຂອງຄຸນນະພາບນ້ຳທະເລ, ເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ລະບົບນິເວດທະເລທີ່ແຜ່ລາມ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ວິທີການຕິດຕາມກວດກາແບບດັ້ງເດີມເຊັ່ນການເກັບຕົວຢ່າງແລະການວິເຄາະໃນສະຖານທີ່ໄດ້ເປີດເຜີຍຂໍ້ຈໍາກັດຫຼາຍດ້ານໃນດ້ານຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ເວລາແລະຂອບເຂດການຕິດຕາມ. ປະເຊີນກັບຄວາມເປັນຈິງນີ້, ນັກວິທະຍາສາດຫວຽດນາມແລະໂປໂລຍໄດ້ປະສານງານເພື່ອດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ການຮັບຮູ້ຫ່າງໄກສອກຫຼີກແລະປັນຍາປະດິດໃນການຕິດຕາມຄຸນນະພາບນ້ໍາ - ວິທີການທີ່ທັນສະໄຫມ, ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຕິດຕາມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນພື້ນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່. ພາລະກິດຄົ້ນຄວ້າຮ່ວມມືທີ່ມີລະຫັດ QTPL01.03/23-24, ສົມທົບກັນປະຕິບັດໂດຍສູນອາວະກາດ ຫວຽດນາມ (ສະຖາບັນວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ຫວຽດນາມ) ແລະ ສະຖາບັນທໍລະນີສາດ ໂປໂລຍ (ສະຖາບັນວິທະຍາສາດ ໂປໂລຍ), ຊ່ວຍໃຫ້ບັນດາເຄື່ອງມືຕິດຕາມກວດກາປະສິດທິຜົນກວ່າເພື່ອປົກປັກຮັກສາສິ່ງແວດລ້ອມທະເລຢູ່ບັນດາເຂດແຄມທະເລທີ່ສຳຄັນ.

ວິທີການທີ່ທັນສະໄຫມ

ຕາມທ່ານ ດຣ ຫວູແອງຕ໋ວນ, ຮອງຜູ້ອໍານວຍການໃຫຍ່ສູນອາວະກາດຫວຽດນາມ ທີ່ຮັບຜິດຊອບພາລະກິດແລ້ວ, ນີ້ແມ່ນໂຄງການທຳອິດຂອງຫວຽດນາມ ທີ່ຈະພ້ອມກັນນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນດາວທຽມ Sentinel-2, ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂັ້ນສູງ ແລະເວທີ GEE (ເວທີຄອມພິວເຕີ້ຟັງຂອງ Google) ເພື່ອສ້າງແບບຈໍາລອງ ແລະ ຕິດຕາມຕົວກໍານົດການຄຸນນະພາບນ້ໍາເຊັ່ນ: ອຸນຫະພູມພື້ນຜິວ, ຄວາມຕ້ອງການອົກຊີເຈນທີ່ໂຈະ ແລະ chlorophy.

ຈາກຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບ, ທີມງານຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສ້າງແຜນທີ່ການແຈກຢາຍຄຸນນະພາບນ້ໍາໃນອາວະກາດແລະເວລາ, ຊ່ວຍຕິດຕາມການເຫນັງຕີງແລະເຕືອນໄພຄວາມສ່ຽງດ້ານມົນລະພິດໃນອ່າວ Ha Long ແລະ Cua Luc. ນີ້ແມ່ນສອງເຂດນ້ຳຍຸດທະສາດຂອງແຂວງ ກວາງນິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ອຸດົມສົມບູນໄປດ້ວຍພູມສັນຖານ ແລະ ຄຸນຄ່າດ້ານນິເວດເທົ່ານັ້ນ ຫາກຍັງມີບົດບາດສຳຄັນໃນການພັດທະນາເສດຖະກິດ ແລະ ການທ່ອງທ່ຽວ ຂອງແຂວງ. ແຜນທີ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດນຳໃຊ້ໃນການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນນ້ຳ, ສະໜັບສະໜູນການປົກປັກຮັກສາສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະ ທິດທາງການພັດທະນາແບບຍືນຍົງຂອງເຂດຊາຍແດນ.

ທ່ານດຣ ວູແອງຕ໋ວນ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ການສຶກສາຄົ້ນຄວ້າໃໝ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບການສັງເຄາະ ແລະ ນະວັດຕະກໍາຂອງລະບົບການຮັບຮູ້ທາງໄກ, ປັນຍາປະດິດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຄອມພິວເຕີ້ຟັງ ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນໃນການຕິດຕາມຄຸນນະພາບນ້ຳຢູ່ອ່າວຮ່າລອງ, ພ້ອມທັງສະເໜີບັນດາມາດຕະການແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ເພື່ອຜ່ານຜ່າສິ່ງທ້າທາຍຂາດແຄນຂໍ້ມູນ ແລະ ວິເຄາະຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບມູນຄ່າຕົວຈິງສູງ. ການສຶກສາໄດ້ສ້າງຕັ້ງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະໄດ້ປັບແລະທົດສອບແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຫຼາຍກວ່າ 73% ແລະສ້າງແຜນທີ່ຂອງການແຈກຢາຍຕົວກໍານົດການເຫຼົ່ານີ້ຕາມລະດູການແລະໂດຍສະເລ່ຍປະຈໍາປີ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການສຶກສາຍັງໄດ້ເປີດວິທີການໃຫມ່ໃນການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີການຮັບຮູ້ທາງໄກປະສົມປະສານກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເພື່ອຕິດຕາມຄຸນນະພາບນ້ໍາ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສະຫນັບສະຫນູນການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນນ້ໍາໃນເຂດຊາຍຝັ່ງທີ່ສໍາຄັນ.

ໄປສູ່ການເຄື່ອນໄຫວຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທົ່ວທະເລ

ດຣ ຫວູແອງຕວນ ກ່າວຕື່ມວ່າ: ການສຶກສາໄດ້ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຈາກດາວທຽມ Sentinel-2 (ເຊັນເຊີ MSI) ໄລຍະ 2019 - 2023, ສົມທົບກັບຂໍ້ມູນການວັດແທກຕົວຈິງຂອງພະແນກຊັບພະຍາກອນທຳມະຊາດ ແລະ ສິ່ງແວດລ້ອມແຂວງ ກວາງນິງ ແລະ ກົມມະຫາສະໝຸດ ແລະ ບັນຍາກາດແຫ່ງຊາດ (ອາເມລິກາ) ເພື່ອຄາດຄະເນຄຸນນະພາບນ້ຳໃນບໍລິເວນສຶກສາ. ໃນຈໍານວນທັງຫມົດ, ຮູບພາບດາວທຽມ 78 ໄດ້ຖືກປຸງແຕ່ງແລະວິເຄາະຢູ່ໃນເວທີຄອມພິວເຕີ້ຟັງຂອງ Google. ຈາກນັ້ນ, ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກເຊັ່ນ: Random Forest, Boosted Regression ແລະ AdaBoost Regression ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບນ້ໍາ.

ຕາມທ່ານດຣ ຫວູແອງຕ໋ວນ ແລ້ວ, ການສຶກສາຍັງໄດ້ກຳນົດວົງດົນຕີທີ່ສຳຄັນຈາກຮູບຖ່າຍດາວທຽມ Sentinel-2, ປະກອບສ່ວນປັບປຸງຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເກັບກຳຂໍ້ມູນໃນອະນາຄົດ. ຈາກຜົນໄດ້ຮັບຕົວແບບ, ຄະນະຄົ້ນຄວ້າໄດ້ສ້າງແຜນທີ່ການແຈກຢາຍຄຸນນະພາບນ້ຳທາງກວ້າງຂວາງ, ເພື່ອຊ່ວຍຕິດຕາມການຜັນແປ ແລະ ສະໜອງການເຕືອນໄພອັນຕະລາຍຕໍ່ມົນລະພິດຢູ່ອ່າວຮ່າລອງ. ແຜນທີ່ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດນຳໃຊ້ໃນການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນນ້ຳ, ສະໜັບສະໜູນການປົກປັກຮັກສາສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະ ທິດທາງການພັດທະນາແບບຍືນຍົງຂອງເຂດຊາຍແດນ.

ກ່ຽວກັບທິດທາງການຄົ້ນຄ້ວາໃນຕໍ່ໜ້າ, ທ່ານດຣ ຫວູອານຕວນ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ໃນໄລຍະຈະມາເຖິງ, ຄະນະຄົ້ນຄວ້າສະເໜີເພີ່ມທະວີຄວາມຖີ່ຂອງການສັງເກດການ ແລະ ການເກັບຕົວຢ່າງ, ສົມທົບກັບ AI ກັບຂໍ້ມູນຮູບພາບດາວທຽມຕື່ມອີກ ເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວກໍານົດການຄຳນວນ. ໂດຍສະເພາະ, ການຂະຫຍາຍການລວມຕົວຂອງຂໍ້ມູນດາວທຽມປະເພດຕ່າງໆ (ປະຈຸບັນທີມງານໄດ້ທົດສອບຢູ່ໃນດາວທຽມ 3 ປະເພດ) ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄວາມຖີ່ຂອງການສັງເກດການເພີ່ມຂຶ້ນແລະບໍ່ພຽງແຕ່ຈໍາກັດພຽງແຕ່ 4 ຕົວກໍານົດການຄຸນນະພາບນ້ໍາ, ແຕ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ 5, 6 ຫຼືຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ໜຶ່ງໃນບັນດາທິດທາງສຳຄັນໃນຕໍ່ໜ້າແມ່ນຄະນະຈະຜັນຂະຫຍາຍການຄົ້ນຄວ້ານີ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນທົ່ວເຂດທະເລຫວຽດນາມ. ເຖິງວ່າແຕ່ລະທະເລລ້ວນແຕ່ມີລັກສະນະເປັນຂອງຕົນ, ດ້ວຍເວທີປາໄສ ແລະ ໂຄງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ແຕ່ວິທີການຄິດໄລ່ສາມາດດັດແປງເພື່ອນຳມາເຊິ່ງໝາກຜົນທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເໝາະສົມ. ເປົ້າຫມາຍສຸດທ້າຍແມ່ນທີມງານຈະສ້າງລະບົບທີ່ສົມບູນແບບເພື່ອຕິດຕາມແລະຊີ້ນໍາຕົວກໍານົດຄຸນນະພາບນ້ໍາທະເລຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ລະບົບດັ່ງກ່າວຈະສະໜອງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນໃຫ້ແກ່ນັກວາງແຜນ, ໃຫ້ຄຳເຕືອນຢ່າງທັນການກ່ຽວກັບມົນລະພິດທາງນ້ຳ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນຜົນກະທົບຕໍ່ການລ້ຽງສັດນ້ຳ ແລະ ຂະແໜງເສດຖະກິດທາງທະເລອື່ນໆ.

ຕີລາຄາໝາກຜົນຂອງການຄົ້ນຄ້ວານີ້, ຮອງສາດສະດາຈານ, ດຣ ຟ້າມກວາງວິງ, ສະມາຊິກສະພາຮັບຮອງສະພາບັນດິດວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີຫວຽດນາມ ໃຫ້ຮູ້ວ່າ: ໂດຍການຊຸກຍູ້ການນຳໃຊ້ AI ໃນການຄົ້ນຄວ້າສິ່ງແວດລ້ອມທາງນ້ຳ, ຄະນະຄົ້ນຄວ້າໄດ້ນຳໃຊ້ລະບົບວິທີໃໝ່ເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນການຮັບຮູ້ທາງໄກໃນການຄົ້ນຄ້ວາສິ່ງແວດລ້ອມເຂດທະເລ. ນີ້ແມ່ນຕົວຢ່າງຂອງການຮ່ວມມືດ້ານວິທະຍາສາດປະສິດທິຜົນໂດຍມີການພິມເຜີຍແຜ່ຮ່ວມລະຫວ່າງສອງຝ່າຍໃນວາລະສານ SCIE Q1 - ວາລະສານສາກົນຄຸນນະພາບສູງ; ດ້ວຍເຫດນັ້ນ, ປະກອບສ່ວນຊຸກຍູ້ການຮ່ວມມືຄົ້ນຄວ້າວິທະຍາສາດລະຫວ່າງຫວຽດນາມ ແລະ ໂປໂລຍ, ເປີດກວ້າງທິດທາງພັດທະນາໃໝ່ໃຫ້ທັງສອງປະເທດ.

ທີ່ມາ: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/lan-dau-tien-tai-viet-nam-mo-hinh-ai-ket-hop-vien-tham-giam-sat-chat-luong-nuoc-bien/20250619075954419

(0)