IOCV aqu@farming Platform
Sau đây là mô tả ứng dụng đặt ra cho IoT Open Community do nhóm Mô phỏng chuẩn bị. Đầu mối của nhóm Mô phỏng là VCCI-ITB. Góp ý và phản biện, vui lòng gửi đến contact@itb.com.vn hoặc levanloi@itb.com.vn
2018
Trong hệ sinh thái của IoT Open Community, nhóm Mô phỏng có nhiệm vụ đặt ra các vấn đề cần nghiên cứu dựa trên yêu cầu của nhóm Kinh doanh và nhóm Thị trường.
Vì vậy, để định hướng nghiên cứu năm 2018, nhóm Mô phỏng nêu vấn đề số 2, ứng dụng cho ngành nuôi trồng thủy sản, đặt tên ứng dụng là IOCV Aqu@Farming Platform.
Đặt vấn đề:
Đề bài của IOCV Aqu@Farming Platform là xây dựng một platform (nền tảng) nhằm hỗ trợ việc nuôi trồng thủy sản trong các ao, đầm cho các loài đang được nuôi trồng phổ biến hiện nay tại Việt Nam (tôm sú, tôm chân trắng, cá tra). Platform được xây dựng trên nền Cloud Computing (điện toán đám mây) để có khả năng hỗ trợ số lượng bất kỳ các ao nuôi.
Mỗi một ao nuôi là một đơn vị (Unit) trong Aqu@Farming Platform. Một Unit gồm bộ thu thập dữ liệu (Data Collector), bộ điều khiển chấp hành (Actuator Control Module), bộ quan trắc trên nền trí tuệ nhân tạo (AI based Monitoring Module). Ngoài ra, một Unit có thể có thêm các bổ sung tùy biến (Add-on): phác đồ canh tác (Cultivation Regimen), quản trị hệ thống (System Settings).
Mối liên kết được thể hiện như trong hình vẽ sau:
Diễn giải
- IOCV Aqu@Farming Platform: hỗ trợ việc nuôi trồng thủy sản trong một ao nuôi (Pond). Ý tưởng chính là thường trực đo các cảm biến để quan trắc chất lượng nước trong ao nuôi. Nếu chất lượng nước ao nuôi có vấn đề thì lập tức gửi cảnh báo đến người có trách nhiệm và tự động điều khiển các cơ cấu chấp hành nếu có (sục nước, bơm nước, hút nước). Để đảm bảo có thể mở rộng ứng dụng cho số lượng các ao nuôi bất kỳ, ứng dụng được khuyến nghị xây dựng trên nền điện toán đám mây (Cloud Computing).
- Pond: Ao nuôi trồng thủy sản. Mỗi một ao nuôi trồng thủy sản có một mã số riêng trên IOCV Aqu@Farming Platform. Mã số của ao nuôi được thiết kế theo chuẩn quốc gia (do Bộ NN&PTNT quy định), dễ dàng nhận biết được vị trí địa lý trên bản đồ. Mỗi một mã số gắn với các thuộc tính như chủ sở hữu ao nuôi, diện tích, loài thủy sản nuôi trồng, …
Giả thiết cho mô phỏng này là các ao nuôi đều có một bộ thu dữ liệu đo và một bộ điều khiển chấp hành. Bộ thu dữ liệu đo và bộ điều khiển chấp hành đều được gắn với Internet.
- Data Collector: Bộ thu thập dữ liệu đo các cảm biến chất lượng nước trong ao nuôi. Cần ít nhất các cảm biến sau:
- nhiệt độ,
- pH,
- ORD (điện thế oxy hóa khử - Oxidation-Reduction Potential)
- DO (oxy hòa tan) và
- Turbidity (độ đục).
Các cảm biến có thể để vào một hoặc 2 khối đầu đo cho một điểm đo. Tùy theo topology và diện tích của ao nuôi, ao nuôi có thể có nhiều hơn một điểm đo. Các giá trị cảm biến được truyền về cơ sở dữ liệu (CSDL) của IOCV Aqu@Farming Platform một cách định kỳ. Nếu đo tự động thì kỳ đo có thể là 30 phút. Nếu đo thủ công thì một ngày nên đo từ 2 đến 4 lần.
Dữ liệu từ bộ thu được truyền về CSDL có thể theo nhiều cách: qua WiFi, qua GSM (2G, 3G, 4G, 5G) và có thể nhập thủ công bằng một giao diện phần mềm (trong trường hợp đo thủ công).
- Databases: Cơ sở dữ liệu (CSDL). Trên IOCV Aqu@Farming Platform mỗi một ao nuôi có một CSDL riêng, gắn liền với mã số của ao nuôi. Các CSDL đều được lưu trên nền điện toán đám mây (Cloud Computing) để có khả năng mở rộng (scale-up) với số lượng ao bất kỳ. CSDL gồm các khối:
- Thông tin quản lý hệ thống,
- Lưu ký số đo từ các cảm biến,
- Lưu ký các lần điều khiển bộ chấp hành,
- Thông tin về phác đồ canh tác,
- Các thông tin khác.
- AI Based Monitoring: Bộ quan trắc trên nền trí tuệ nhân tạo. Bộ quan trắc được thiết kế hiển thị dữ liệu các cảm biến (nhiệt độ, pH, Do và độ đục) trên trang web (cho PC), trên apps (cho Smartphone và máy tính bảng).
Ngoài ra, bộ quan trắc còn có các chức năng quan trọng khác:
- Cảnh báo: Bộ quan trắc khi nhận thấy có dấu hiệu bất thường về môi trường (mức vàng, mức đỏ) sẽ gửi SMS và email đến một danh sách đăng ký từ trước. Thuật toán dùng để đưa ra mức cảnh báo, từ đơn giản đến phức tạp. Đơn giản nhất là so sánh vượt ngưỡng. Mức trung bình là thuật toán so sánh ngưỡng nhưng theo các khoảng thời gian trong ngày và theo mùa. Thuật toán tinh tế hơn là hệ chuyên gia dựa trên tổng hợp các quy tắc do các chuyên gia đưa vào. Thuật toán hoàn chỉnh hơn có thể là trí tuệ nhân tạo dựa trên quá trình học máy (machine learning).
- Điều khiển cơ cấu chấp hành: Bộ quan trắc cũng có thể tham gia vào việc đóng/mở cơ cấu chấp hành (tùy theo cài đặt hệ thống).
- Actuator Control: Bộ điều khiển chấp hành. Bộ chấp hành gồm máy sục khí, máy bơm (để bơm vào hoặc hút nước ra khỏi ao), các bộ cảnh báo (âm thanh, ánh sáng).
- Cultivation Regimen: Phác đồ canh tác: ghi và nhắc các thời điểm từ lúc thả giống đến lúc thu hoạch.
- System Settings: Quản trị hệ thống: liên quan đến cài đặt các tham số, lưu ký lỗi – rối của hệ thống, …
Nhận diện thách thức công nghệ
- Dữ liệu lớn (Big Data): Thách thức công nghệ đầu tiên là dữ liệu lớn. Có các vấn đề có thể phát sinh dữ liệu lớn gồm: số lượng ao nuôi bất kỳ, tần suất đo dữ liệu là bất kỳ.
Dữ liệu lớn có nghĩa là chúng ta không biết được giới hạn trên về dung lượng chứa dữ liệu. Cũng có thể ít nhưng cũng có thể rất nhiều, tùy theo mức độ phát triển của hệ thống. Giải pháp cho dữ liệu lớn hiện nay là Cloud Computing.
- An toàn, an ninh thông tin (Data Security): Thách thức công nghệ tiếp theo là vấn đề an ninh, an toàn thông tin. An toàn: dữ liệu không chấp nhận bị mất vì hệ thống phải hoạt động liên tục và lưu ký quá khứ. An ninh: hệ thống tránh ở mức cao nhất bị hacker tấn công. An ninh, an toàn thông tin là một thách thức rất lớn, đặc biệt trong IoT.
Giải pháp thông thường cho an toàn thông tin là replication ở mức cao (từ 3 trở lên). Giải pháp cho an ninh thông tin phải dựa vào đầu tư bảo mật hạ tầng và có đội ngũ thường trực để phòng ngừa, chống bị tấn công. Khi sự cố xảy ra thì phải có đội ngũ giải quyết sự cố.
- Đo dữ liệu cảm biến trực tuyến: Các bộ cảm biến về môi trường nước được đặt trong môi trường nước. Muốn có dữ liệu trực tuyến, liên tục thì chúng ta cần đặt chúng trong nước một cách thường trực và phải có hệ điều hành + phần mềm đo dữ liệu và truyền dữ liệu về trung tâm.
Giải pháp thông thường cho đo dữ liệu cảm biến trực tuyến là sử dụng hệ thống nhúng (embedded system). Hệ thống nhúng thường tích hợp tất cả mọi thứ lên một chip (SoC). Các thách thức là độ bền của pin nuôi hệ thống, môi trường truyền dẫn (thường là không dây) và môi trường cần đo (trong trường hợp này là nước).
Nếu pin cần phải nạp lại trong khoảng thời gian dưới 1 tháng thì hệ thống nhúng ít có ý nghĩa trong thực tế.
Nếu môi trường truyền dẫn không dây chỉ trong phạm vi 100m thì hệ thống cũng ít có ý nghĩa thực tế via các hồ nuôi có phạm vi lớn hơn nhiều.
Khuyến nghị
Đầu mối
Để xây dựng platform, nhóm Mô phỏng đề xuất các đầu mối về công nghệ, đầu mối về đơn vị nuôi trồng thủy sản, đầu mối về cung cấp thiết bị đo, đầu mối về cung cấp thiết bị chấp hành và đầu mối về cơ quan có thẩm quyền quản lý nuôi trồng thủy sản.
- Đầu mối công nghệ: Là đơn vị thuộc cộng đồng IOCV (đăng ký làm đơn vị đầu mối với VCCI-ITB)
- Đầu mối về nuôi trồng thủy sản: Tìm các đơn vị nuôi trồng thủy sản: nuôi tôm sú, nuôi tôm chân trắng và nuôi cá tra. VCCI-ITB phối hợp với đơn vị đầu mối (đã đăng ký với VCCI-ITB) để lập mạng lưới các đơn vị nuôi trồng thủy sản trên địa bàn cả nước.
- Đầu mối về cung cấp thiết bị đo: Tìm các đơn vị bán các thiết bị đo có thể truyền dữ liệu qua WiFi, GSM (2G, 3G).
- Đầu mối về cung cấp thiết bị chấp hành: Tìm các đơn vị bán các thiết bị máy sục khí, máy bơm, các thiết bị cảnh báo có bộ phận điều khiển có thể chấp nhận điều khiển từ các hệ vi xử lý.
- Đầu mối về cơ quan có thẩm quyền quản lý nuôi trồng thủy sản: Tổng cục Thủy sản (thuộc Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn).
- Website mô phỏng: aqua.iocv.vn
Khuyến nghị giải pháp công nghệ
Hoạt động
- Nghiên cứu xây dựng platform: Đơn vị đầu mối công nghệ & VCCI-ITB
- Truyền thông về mô hình: Tổ chức 1 hội thảo tại vùng Đồng bằng Sông Cửu Long để giới thiệu giải pháp
Đầu tư
- Giai đoạn 1: Đầu tư theo hình thức tự bỏ nguồn lực (đơn vị đầu mối công nghệ)
- Giai đoạn 2: Triển khai thử nghiệm và mô phỏng (đơn vị đầu mối công nghệ và cộng đồng IOCV, mạng lưới các đơn vị nuôi trồng thủy sản, mạng lưới các nhà cung cấp thiết bị đo và thiết bị điều khiển)
- Giai đoạn 3: Huy động vốn từ các quỹ nghiên cứu khoa học công nghệ (chủ yếu từ Bộ KH&CN) và các quỹ đầu tư mạo hiểm (Venture Capital)
Triển khai
Triển khai theo hình thức Showcase của IOCV.
Định nghĩa về Showcase
Ý tưởng (Concept Notes)
Đối với các vấn đề công nghệ liên quan đến IoT mà Chính phủ, doanh nghiệp và người dân đang quan tâm, cộng đồng IOCV tập trung nguồn lực bằng cách tạo ra Showcase (Điển hình).
Điển hình là một doanh nghiệp thành viên, thành viên này hoàn toàn tự nguyện. Điển hình sẽ đặt ra các vấn đề cho cộng đồng IOCV và cam kết làm “thí nghiệm” cho IOCV giải các vấn đề đó.
Các doanh nghiệp trong cộng đồng sẽ soi vào Điển hình, rút ra các bài học về thành công hoặc thất bại. Đối với trường hợp thành công thì Điển hình sẽ là tấm gương cho các doanh nghiệp khác làm theo. Đối với trường hợp thất bại, cộng đồng sẽ tránh được các cạm bẫy khi đầu tư.
Các nhóm trong IOCV sẽ liên kết với Điển hình lên chương trình hành động cụ thể. Cuối năm, tại Hội nghị G9 lần 2, Điển hình và các nhóm báo cáo, đánh giá kết quả và cấp chứng thực PoC (Proof-of-Concept) cho các sản phẩm đã áp dụng thành công vào Điển hình.
Khi thành công, Điển hình sẽ được nhân rộng và tạo ra một thị trường cho IOCV.
Quyền của Điển hình (Showcase’s Rights)
Quyền ra đề bài: Đơn vị điển hình có quyền ra đề bài, thông thường dưới dạng một đề tài hoặc dự án. Các đề tài/dự án này được mã hóa để cộng đồng tiện theo dõi. Nội dung đề bài được trình bày ngắn gọn để cộng đồng dễ tiếp cận. Khi có thành viên trong cộng đồng đăng ký thực hiện thì Điển hình và đơn vị thực hiện có mô tả chi tiết. Bản mô tả chi tiết được gọi là đặc tả.
Quyền đánh giá kết quả: Điển hình trực tiếp đánh giá kết quả thực hiện của đơn vị đăng ký. Chứng thực PoC (Proof-of-Concept) sẽ lấy đề xuất từ điển hình. Việc đánh giá kết quả sẽ căn cứ theo thiết kế chứng thực PoC. Thiết kế chứng thực PoC sẽ được đơn vị đầu mối là VCCI-ITB trình cộng đồng để lấy ý kiến và thống nhất quy chuẩn.
Trách nhiệm của Điển hình (Showcase’s Responsibilities)
Trách nhiệm thí nghiệm: Điển hình cam kết một cách tự nguyện làm thí nghiệm cho đề tài/dự án và là địa chỉ ứng dụng đầu tiên cho đề tài/dự án đó. Điển hình sử dụng nguồn lực của mình (nhân lực, tài lực, vật lực) để tạo điều kiện cho đơn vị đăng ký đề tài/dự án thực hiện. Điển hình đồng thời thử nghiệm kết quả của đề tài/dự án theo tiến độ đã thống nhất với đơn vị đăng ký, giám sát và đốc thúc tiến độ của đề tài/dự án.
Trách nhiệm showcase: Điển hình cam kết một cách tự nguyện cung cấp nguồn lực để giới thiệu và/hoặc demo kết quả của đề tài/dự án. Điển hình đồng thời cũng có trách nhiệm rút ra các bài học thành công và bài học thất bại. Các bài học thành công sẽ được nhân rộng cho cộng đồng doanh nghiệp trong cả nước. Bài học thất bại giúp cộng đồng tránh các bẫy đầu tư. Ngoài ra, điển hình còn có trách nhiệm báo cáo tại các Hội nghị G9.
