Thông tin kết quả nghiên cứu đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ mã số B2023-TNA-21 do TS. Lê Hùng Linh, Trung tâm Khảo thí và Quản lý chất lượng, Đại học Thái Nguyên làm chủ nhiệm

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1. Thông tin chung

- Tên đề tài: Nghiên cứu thiết kế và xây dựng hệ thống giám sát và điều khiển môi trường trong nhà màng sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

- Mã số: B2023-TNA-21

- Chủ nhiệm đề tài: TS. Lê Hùng Linh

- Tổ chức chủ trì: Đại học Thái Nguyên.

- Thời gian thực hiện: 24 tháng (Từ tháng 01 năm 2023 đến tháng 12 năm 2024; Gia hạn đến tháng 6/2025)

2. Mục tiêu

Thiết kế và xây dựng được hệ thống giám sát và điều khiển môi trường chăm sóc cây trồng trong nhà màng thông minh sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Tích hợp cơ sở dữ liệu chuyên gia và thuật toán điều khiển AI trên máy chủ đám mây nhằm tự động hóa thiết lập tham số cho bộ điều khiển tại nhà màng. Cơ sở dữ liệu này được cập nhật, bổ sung theo thời gian nhờ đóng góp của chuyên gia và chính những người sử dụng. Thử nghiệm và đánh giá hệ thống trong thực tiễn khí hậu và thổ nhưỡng vùng miền núi phía Bắc.

3. Tính mới và sáng tạo

Đề xuất hệ thống giám sát và điều khiển môi trường trong nhà màng nhằm khắc phục một số nhược điểm của các hệ thống đang có ở Việt Nam hiện nay như: Đòi hỏi người sử dụng phải có kiến thức về chăm sóc cây trồng; Khả năng mở rộng hệ thống do chưa xét tới đối tượng điều khiển phức tạp bao gồm nhiều nhà màng và mỗi nhà màng có nhiều loại cây trồng với chế độ chăm sóc khác nhau; Sử dụng giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn tại đám mây làm tăng gánh nặng cho đám mây và tăng chi phí cho người sử dụng; Phải đảm bảo kết nối Internet thường xuyên.

4. Kết quả nghiên cứu

Sau một thời gian tìm hiểu nghiên cứu, nhóm tác giả đã đạt được một số kết quả như sau:

- Thiết kế và thử nghiệm hệ thống giám sát và điều khiển môi trường tại nhà màng;

- Thiết kế và thử nghiệm hệ thống giám sát và điều khiển môi trường nhà màng từ xa;

- Tích hợp cơ sở dữ liệu chuyên gia chăm sóc một số loại rau nhằm tự động hóa việc thiết lập tham số môi trường trong nhà màng.

5. Sản phẩm

5.1. Sản phẩm khoa học

02 bài báo quốc tế, 01 bài báo trong nước.

1. Hung Linh Le, and Van-Tung Bui, “AI-Enhanced Nonlinear Predictive Control for Smart Greenhouses: A Performance Comparison of Forecast and Warm-Start Strategies,” Applied Sciences, vol. 15, no. 14, pp. 1–23, Jul. 2025, DOI: https://doi.org/10.3390/app15147988 (SCIE, SCOPUS, Q2).
2. Huu-Huy Ngo, Hung Linh Le, and Feng-Cheng Lin, “Deep-Learning-Based Cognitive Assistance Embedded Systems for People with Visual Impairment,” Applied Sciences, vol. 15, no. 11, pp. 1–28, May. 2025, DOI: https://doi.org/10.3390/app15115887 (SCIE, SCOPUS, Q2).
3. Lê Hùng Linh, Ngô Hữu Huy, Mẫn Bá Tuyên, Nguyễn Thành Nam, và Nguyễn Thị Mai Khuyên, “Nhận dạng trái cây sử dụng mô hình YOLOv11 trên nền tảng nhúng,” Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Thái Nguyên, tập 230, số 07, trang 62–70, tháng 03/2025, DOI: https://doi.org/10.56824/vujs.2024a049a (HĐGSNN tính 0,5 điểm).

5.2. Sản phẩm đào tạo

Hỗ trợ đào tạo 02 thạc sĩ bảo vệ thành công luận văn theo hướng nghiên cứu của đề tài.

Học viên 01: Vi Văn Chuẩn

Tên luận văn: Nghiên cứu, thiết kế hệ thống pha trộn và bơm dinh dưỡng ứng dụng trong chăm sóc rau trên giàn trồng thủy canh hồi lưu thông minh.

Cán bộ hướng dẫn: TS. Bùi Văn Tùng

Đơn vị đào tạo: Trường Đại học CNTT&TT

Học viên 02: Vũ Ngọc Tú

Tên luận văn: Nghiên cứu, thiết kế hệ thống giám sát và điều khiển môi trường trong nhà màng.

Cán bộ hướng dẫn: TS. Lê Hùng Linh

Đơn vị đào tạo: Trường Đại học CNTT&TT

5.3. Sản phẩm ứng dụng

1. 01 module thu thập dữ liệu: Module này thu thập dữ liệu từ cảm biến tại nhà màng, như: độ chiếu sáng, nhiệt độ, độ ẩm, độ pH, CO2, chất dinh dưỡng, …
2. 01 module điều khiển tại nhà màng: Module này điều khiển các thiết bị chấp hành tại nhà màng, như chiếu sáng, máy bơm, quạt, …
3. 01 module điều khiển và giám sát từ xa: Module này điều khiển và giám sát từ xa trên nền tảng Web, IoT áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, kiến thức chuyên gia.
4. 01 module quản lý dữ liệu tri thức chuyên gia: Module này quản lý dữ liệu tri thức chuyên gia về kỹ thuật chăm sóc một số loại cây trồng trong nhà màng.
5. 01 bản thiết kế kỹ thuật và hướng dẫn sử dụng hệ thống tự động hóa trong nhà màng: Bản thiết kế kỹ thuật (phần cứng và mã nguồn) và hướng dẫn sử dụng hệ thống tự động hóa trong nhà màng: Hệ thống tưới nhỏ giọt, hệ thống phun sương và hệ thống thông gió, hệ thống thu thập tự động như độ chiếu sáng, nhiệt độ, độ ẩm, độ pH, CO2, chất dinh dưỡng.

6. Phương thức chuyển giao, địa chỉ ứng dụng, tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu

- Phương thức chuyển giao:

Sản phẩm khoa học: Công bố kết quả nghiên cứu trên các tạp chí quốc tế uy tín.

Sản phẩm ứng dụng: Chuyển giao cho Khoa Kỹ thuật và Công nghệ, Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên.

- Địa chỉ ứng dụng: Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Thái Nguyên. Ngoài ra, hệ thống nhà màng thông minh còn có khả năng áp dụng tại các doanh nghiệp, hợp tác xã và hộ gia đình.

- Tác động và lợi ích mang lại của kết quả nghiên cứu: Đối với lĩnh vực giáo dục và đào tạo: Đào tạo ra đội ngũ cán bộ chất lượng cao có thể áp dụng khoa học kỹ thuật tiên tiến trong sản xuất nông nghiệp an toàn. Đối với lĩnh vực khoa học và công nghệ có liên quan: Kết hợp lĩnh vực công nghệ thông tin, tự động hóa, nông nghiệp, trồng trọt trong một đề tài nghiên cứu ứng dụng và chuyển giao. Đề tài góp phần bổ sung cơ sở khoa học và thực tiễn trong việc ứng dụng các tiến bộ kỹ thuật mới vào sản xuất nông nghiệp an toàn.

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

1. General information

- Project title: Research, Design, and Construction of an Environmental Monitoring and Control System for Greenhouses Using Artificial Intelligence Technology.

- Code number: B2023-TNA-21

- Coordinator: Dr. Le Hung Linh

- Implementing institution: ​Thai Nguyen University of Information and Communication Technology (ICTU)

- Duration: from 01/2023 to 12/2024

2. Objective(s)

To design and construct a system for monitoring and controlling the environment for crop care in smart greenhouses using artificial intelligence technology. The system integrates an expert database and AI control algorithms on a cloud server to automate parameter settings for greenhouse controllers. This database is updated and supplemented over time through contributions from experts and end-users. The system will be tested and evaluated in the actual climate and soil conditions of the northern mountainous regions.

3. Creativeness and innovativeness

The project proposes a greenhouse environmental monitoring and control system to overcome several drawbacks of current systems in Vietnam, such as: requiring users to have knowledge of crop care; limited scalability due to not addressing complex control objects involving multiple greenhouses, each with various crop types and care regimes; reliance on cloud-based big data storage and processing, which increases the burden and cost for users; and the need for constant Internet connectivity.

4. Research results

After a period of research and exploration, the project team has achieved the following results:

- Designed and evaluated an environmental monitoring and control system in greenhouses;

- Designed and evaluated a remote greenhouse environmental monitoring and control system;

- Integrated an expert database for caring for several types of vegetables to automate environmental parameter settings in greenhouses.

5. Products

5.1. Scientific products

1. Hung Linh Le, and Van-Tung Bui, “AI-Enhanced Nonlinear Predictive Control for Smart Greenhouses: A Performance Comparison of Forecast and Warm-Start Strategies,” Applied Sciences, vol. 15, no. 14, pp. 1–23, Jul. 2025, DOI: https://doi.org/10.3390/app15147988 (SCIE, SCOPUS, Q2).
2. Huu-Huy Ngo, Hung Linh Le, and Feng-Cheng Lin, “Deep-Learning-Based Cognitive Assistance Embedded Systems for People with Visual Impairment,” Applied Sciences, vol. 15, no. 11, pp. 1–28, May. 2025, DOI: https://doi.org/10.3390/app15115887 (SCIE, SCOPUS, Q2).
3. Le Hung Linh, Ngo Huu Huy, Man Ba Tuyen, Nguyen Thanh Nam, and Nguyen Thi Mai Khuyen, “Embedded-Platform-based Fruit Identification using YOLOv11 Model,” Thai Nguyen University Journal of Science and Technology, vol. 230, no. 07, pp. 62–70, March 2025, DOI: https://doi.org/10.56824/vujs.2024a049a (National Council for Professorship score: 0.5 point).

5.2. Training Products

The project supported the completion and defense of two master's theses.

Student 01: Vi Van Chuan

Thesis Title: Research and Design of a Nutrient Mixing and Pumping System for Growing Vegetables on Smart Recirculating Hydroponic Racks.

Supervisor: Dr. Bui Van Tung

Training Institution: Thai Nguyen University of Information and Communication Technology

Student 02: Vu Ngoc Tu

Thesis Title: Research and Design of an Environmental Control System for Greenhouses.

Supervisor: Dr. Le Hung Linh

Training Institution: Thai Nguyen University of Information and Communication Technology

5.3. Application Product

1. One data collection module: This module collects data from sensors in the greenhouse, such as light intensity, temperature, humidity, pH level, CO₂, nutrient content, etc.
2. One local control module for the greenhouse: This module controls actuators in the greenhouse, such as lighting, pumps, fans, etc.
3. One remote control module: This module enables remote control and monitoring via Web and IoT platforms, applying artificial intelligence technology and expert knowledge.
4. One expert knowledge data management module: This module manages expert knowledge data on care techniques for several types of crops in the greenhouse.
5. One set of technical designs and user manual for the greenhouse automation system: Technical design documents (hardware and source code) and user manual for the greenhouse automation system, including drip irrigation systems, misting and ventilation systems, and automatic data collection systems for parameters such as light intensity, temperature, humidity, pH level, CO₂, and nutrient content.

6. Transfer method, application institution, impacts and benefits of research results:

- Transfer method: Transfer of research results as documents (Report, Papers).

- Application institution: Thai Nguyen University of Information and Communication Technology (ICTU)

- Impacts and benefits of research results: In the field of education and training: Training high-quality staff capable of applying advanced science and technology in safe agricultural production. In related science and technology fields: Combining information technology, automation, agriculture, and crop cultivation in a single applied research and transfer project. The project contributes to supplementing the scientific and practical basis for applying new technical advancements in safe agricultural production.