Ngày 30/6/2023, nhóm nghiên cứu mạnh Công nghệ và thiết bị trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao đã tổ chức Hội thảo chuyên đề với chủ đề “Deep learning trong nhận dạng một số bệnh phổ biến ở thực vật”.
    |
 |
| TS. Nguyễn Xuân Trường phát biểu khai mạc Hội thảo |
Tham dự buổi Hội thảo có TS. Nguyễn Xuân Trường –Trưởng khoa Cơ-Điện, TS. Nguyễn Thị Hiên – Phó Trưởng khoa Cơ-Điện phụ trách Khoa dafabet dang nhap công nghệ, các nhà khoa dafabet dang nhap trong nhóm nghiên cứu mạnh Công nghệ và thiết bị trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao, cùng với Thầy/Cô và các dafabet dang nhap viên, sinh viên quan tâm tới dự. Đặc biệt, Hội thảo có sự góp mặt và trình bày chuyên đề của NCS. Nguyễn Kim Dung đến từ Trường Đại dafabet dang nhap quốc gia Chonnam (Chonnam National University), Hàn Quốc.
|
 |
| Đại biểu, các nhà khoa dafabet dang nhap tham dự Hội thảo |
Mở đầu chương trình, TS. Nguyễn Thái dafabet dang nhap - Trưởng nhóm nghiên cứu mạnh đã tuyên bố lý do, nêu rõ vai trò của buổi hội thảo nhằm liên kết, trao đổi dafabet dang nhap thuật giữa các nhà khoa dafabet dang nhap trong và ngoài nước nói chung và giữa các nhà khoa dafabet dang nhap của Khoa Cơ-Điện, dafabet dang nhap viện Nông nghiệp Việt Nam với các nhà khoa dafabet dang nhap đến từ Đại dafabet dang nhap Quốc gia Chonnam nói riêng. Tiếp sau, TS. Nguyễn Xuân Trường phát biểu nêu ý nghĩa của buổi Hội thảo đối với sự phát triển sâu rộng trong các lĩnh vực nghiên cứu khoa dafabet dang nhap của giảng viên, dafabet dang nhap viên và sinh viên khoa Cơ-Điện. TS. Trường cũng cho rằng kết quả của các buổi trao đổi dafabet dang nhap thuật giúp tạo ra được những liên kết lâu dài đa ngành, đa lĩnh vực, xây dựng được nhiều hướng nghiên cứu với nhiều kết quả có khả năng áp dụng vào thực tiễn sản xuất.
|
 |
| NCS. Nguyễn Kim Dung trình bày tham luận tại Hội thảo |
Nội dung của chuyên đề do NCS. Nguyễn Kim Dung trình bày là sử dụng Deep learning trong nhận dạng một số bệnh phổ biến ở thực vật. Chuyên đề trình bày kỹ thuật phân đoạn hình ảnh sử dụng mô hình Unet để xác định vùng lá quan tâm và vùng bệnh, từ đó ước lượng được giai đoạn bệnh xảy ra trên lá. Chuyên đề cũng trình bày một số mô hình deep learning thực hiện đa tác vụ và so sánh hiệu quả của các mô hình đó. Đề xuất phát triển các mô hình dafabet dang nhap sâu nhỏ gọn thích hợp triển khai trên các kit AI giá thành thấp, phù hợp trong các ứng dụng nông nghiệp.
|
 |
| Phát biểu trao đổi của các nhà khoa dafabet dang nhap tham dự hội thảo |
Phát biểu trao đổi tại Hội thảo, TS. Ngô Trí Dương cho rằng chuyên đề ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao đã và đang là xu thế của một nền nông nghiệp thông minh. Đây là chủ đề mà nhóm nghiên cứu mạnh đã và đang tiếp cận và cũng đã có nhiều kết quả khả quan. Tuy nhiên với kinh nghiệm trong nhiều năm làm nông nghiệp công nghệ cao, TS. Dương cho rằng việc nâng cao độ chính xác trong nhận diện và phân loại bệnh trên thực vật sử dụng các mô hình deep learning cần thực hiện trên các bộ ảnh mẫu với nhiều nhiễu để có thể ứng dụng các mô hình này trong thực tiễn sản xuất.
Cũng trong khuôn khổ Hội thảo, NCS. Nguyễn Thị Duyên, NCS. Ngô Quang Ước đã quan tâm và trao đổi về độ chính xác khi phân loại của mô hình, cũng như các giải pháp để thu thập dữ liệu ảnh cho các mô hình sao cho hiệu quả và nâng cao độ chính xác khi phân biệt loại và thời kỳ phát triển của bệnh cây.
|
 |
| Kết nối, giao lưu giữa các nhà khoa dafabet dang nhap, dafabet dang nhap viên, sinh viên tham dự hội thảo |
Kết thúc Hội thảo, TS. Nguyễn Thái dafabet dang nhap đã gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS. Nguyễn Xuân Trường, TS. Ngô Trí Dương và các nhà khoa dafabet dang nhap cũng như dafabet dang nhap viên, sinh viên đến dự chia sẻ những kiến thức rất chuyên sâu và vô cùng cần thiết đối với giảng viên, sinh viên trong khoa và mong rằng trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu mạnh Công nghệ và thiết bị trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao cũng như Khoa Cơ-Điện có những cách tiếp cận cụ thể hơn, mang tính ứng dụng thực tế, gắn kết sâu rộng với Đại dafabet dang nhap quốc gia Chonnam, các doanh nghiệp trong nghiên cứu và chuyển giao các tiến bộ khoa dafabet dang nhap kỹ thuật giúp cho việc dafabet dang nhap tập và nghiên cứu của Khoa Cơ-Điện ngày càng phát triển./
Nhóm nghiên cứu mạnh: Công nghệ và thiết bị trong sản xuất nông nghiệp công nghệ cao