Biến dữ liệu ao nuôi thành “trợ lý”
Không bắt đầu từ một ý tưởng công nghệ xa vời, nhóm sinh viên Trường Đại học Điện lực (Bộ Công Thương) lựa chọn một vấn đề rất gần với đời sống sản xuất: làm thế nào để người nuôi tôm có thể theo dõi chất lượng nước liên tục và nhận biết sớm những rủi ro trong ao.
Từ bài toán đó, dự án “Giải pháp giám sát và điều khiển ao nuôi tôm thông minh ứng dụng PLC, IoT và AI” được hình thành. Sau khoảng 2-3 tháng thực hiện ngay trong thời gian học môn học, dự án đã được hoàn thiện bước đầu và lọt vào vòng chung kết Cuộc thi “Dự án khởi nghiệp thanh niên nông thôn” năm 2026.
Dự án mô hình nuôi ao tôm thông minh đã được hoàn thiện bước đầu và lọt vào vòng chung kết Cuộc thi “Dự án khởi nghiệp thanh niên nông thôn” năm 2026.
Trong nuôi tôm, chất lượng nước có thể thay đổi nhanh chóng nhưng việc kiểm tra tại nhiều hộ vẫn chủ yếu dựa vào kinh nghiệm hoặc đo thủ công theo từng thời điểm. Những biến động về pH, oxy hòa tan và nhiệt độ nếu không được phát hiện kịp thời có thể khiến tôm bị stress, giảm ăn, chậm lớn, phát sinh dịch bệnh, thậm chí gây thiệt hại lớn cho cả vụ nuôi.
Theo hướng tiếp cận của dự án, thay vì chờ người nuôi kiểm tra rồi mới xử lý, hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để chủ động thu thập dữ liệu và cảnh báo khi môi trường có dấu hiệu bất thường.
Trung tâm của hệ thống là PLC S7-1200, kết nối với các cảm biến đo pH, oxy hòa tan và nhiệt độ nước. Dữ liệu được truyền lên nền tảng IoT để người nuôi có thể theo dõi trên điện thoại hoặc máy tính. Trên nền dữ liệu thực tế và dữ liệu lịch sử, mô-đun trí tuệ nhân tạo phân tích xu hướng, nhận diện bất thường và hướng tới dự báo sớm nguy cơ.
Khi thông số vượt ngưỡng hoặc xuất hiện dấu hiệu rủi ro, hệ thống gửi cảnh báo đến người nuôi, đồng thời có thể kích hoạt các thiết bị xử lý như máy sục khí hoặc bơm nước theo chế độ đã thiết lập.
Trao đổi với phóng viên Báo Công Thương, TS. Đoàn Diễm Vương, giảng viên Trường Đại học Điện lực, Khoa Tự động hóa, Trí tuệ nhân tạo và Hệ thống thông minh, cũng là giảng viên hướng dẫn dự án cho rằng, giá trị của một dự án công nghệ trong nông nghiệp không nằm ở việc đưa thật nhiều công nghệ vào sản phẩm, mà ở khả năng giải quyết được một vấn đề cụ thể của sản xuất. Với dự án này, PLC đảm nhiệm yêu cầu về điều khiển và độ ổn định, IoT giúp kết nối và giám sát từ xa, trong khi AI mở rộng khả năng phân tích dữ liệu và cảnh báo sớm.
TS. Đoàn Diễm Vương, giảng viên Khoa Tự động hóa, Trí tuệ nhân tạo và Hệ thống thông minh.
“Từ góc độ này, nhóm sinh viên không hướng tới việc thay thế kinh nghiệm của người nuôi mà muốn bổ sung thêm một công cụ hỗ trợ ra quyết định. Người nuôi vẫn là chủ thể vận hành, nhưng có thêm dữ liệu liên tục để biết ao đang diễn biến như thế nào và chủ động hơn trước những thay đổi bất thường.
Đây cũng là điểm khác biệt mà nhóm hướng tới so với các thiết bị đo cầm tay hoặc đo rời rạc. Những thiết bị này có ưu điểm về chi phí nhưng thường không theo dõi liên tục, thiếu khả năng lưu trữ dữ liệu và cảnh báo sớm. Trong khi đó, các hệ thống nhập khẩu hoặc hệ thống giám sát công nghiệp có tính năng đầy đủ nhưng chi phí có thể cao đối với hộ nuôi nhỏ lẻ”, TS. Đoàn Diễm Vương cho hay.
Từ bài học trên giảng đường đến sản phẩm khởi nghiệp
Với sinh viên Đoàn Vân Phong, đại diện nhóm sinh viên thực hiện dự án, điểm xuất phát của sản phẩm là nhu cầu thực tế tại khu vực nuôi tôm. Chính vì vậy, nhóm tập trung vào một hệ thống vừa có nền tảng công nghệ đủ tin cậy, vừa phải phù hợp với điều kiện sử dụng của người dân.
“Thay vì chỉ tạo ra một mô hình trình diễn trong phòng học, nhóm hướng tới xây dựng một giải pháp có thể đưa ra thực tế. Sản phẩm được thiết kế gồm cảm biến, PLC, thiết bị truyền dữ liệu, các thiết bị chấp hành như máy sục khí, bơm nước, thiết bị cảnh báo và phần mềm theo dõi trên điện thoại, máy tính. Đi kèm là các dịch vụ khảo sát, lắp đặt, cấu hình, hướng dẫn sử dụng, hiệu chuẩn, bảo trì và hỗ trợ kỹ thuật”, Phong nói về dự án.
Các thành viên thực hiện dự án.
Điều đáng chú ý là toàn bộ quá trình từ hình thành ý tưởng, nghiên cứu, thiết kế đến hoàn thiện sản phẩm chỉ kéo dài khoảng 2-3 tháng và được thực hiện trong thời gian học môn học. Đây là khoảng thời gian tương đối ngắn đối với một sản phẩm có sự kết hợp của phần cứng, phần mềm, tự động hóa, kết nối dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Theo Đoàn Vân Phong, quá trình thực hiện dự án cũng là cơ hội để nhóm vận dụng kiến thức chuyên ngành vào một bài toán cụ thể. Thay vì tiếp cận từng công nghệ riêng lẻ, các thành viên phải tính toán cách để cảm biến, PLC, phần mềm và mô hình AI có thể hoạt động như một hệ thống thống nhất, đồng thời tính đến điều kiện thực tế của ao nuôi.
Bên cạnh đó, TS. Đoàn Diễm Vương cũng nhấn mạnh vai trò của quá trình thử nghiệm thực tế. Một hệ thống có thể hoạt động tốt trên mô hình chưa có nghĩa sẽ lập tức phù hợp với ao nuôi ngoài thực địa. Mỗi ao có độ sâu, mật độ thả, chế độ cho ăn, nền đáy và cách vận hành thiết bị khác nhau. Vì vậy, dữ liệu thực tế sẽ là cơ sở để tiếp tục hiệu chỉnh hệ thống và nâng cao độ chính xác của cảnh báo.
Theo kế hoạch, dự án dự kiến khảo sát ao, nguồn điện, khả năng kết nối mạng, vị trí đặt cảm biến, thói quen vận hành quạt nước và phương thức theo dõi môi trường của người dân trước khi triển khai. Sau đó, hệ thống sẽ được kiểm tra trong điều kiện thực tế, thu thập dữ liệu để tinh chỉnh mô hình AI, hoàn thiện giao diện và quy trình sử dụng. Cách làm này giúp dự án đi từ quy mô nhỏ đến lớn, lấy hiệu quả thực tế làm cơ sở để mở rộng thay vì thương mại hóa quá sớm.
Từ một dự án được hình thành trong quá trình học tập, sản phẩm đang có cơ hội được đánh giá ở góc độ khởi nghiệp, thị trường và khả năng ứng dụng.
Việc lọt vào vòng chung kết Cuộc thi “Dự án khởi nghiệp thanh niên nông thôn” năm 2026 cũng tạo thêm động lực để nhóm tiếp tục hoàn thiện sản phẩm. Về lâu dài, nhóm hướng đến mô hình cung cấp giải pháp trọn gói, kết hợp thiết bị với các dịch vụ IoT, lưu trữ dữ liệu, bảo trì và hỗ trợ kỹ thuật. Với chi phí đầu tư dự kiến 100-150 triệu đồng, hệ thống có thể tiếp tục mở rộng sang giám sát độ mặn, độ đục, mực nước và điều khiển thiết bị, đồng thời nghiên cứu áp dụng cho nuôi cá và các lĩnh vực nông nghiệp khác.
Không chỉ mang lại hiệu quả kinh tế, dự án còn góp phần thúc đẩy chuyển đổi số nông nghiệp thông qua dữ liệu môi trường, nhật ký sản xuất điện tử và truy xuất nguồn gốc, đồng thời tạo thêm việc làm kỹ thuật tại địa phương.
Từ một bài toán tưởng như rất riêng của người nuôi tôm, nhóm sinh viên Trường Đại học Điện lực đang dần đưa tự động hóa, kết nối dữ liệu và trí tuệ nhân tạo xuống ao nuôi. Quan trọng hơn, dự án cho thấy kiến thức trên giảng đường hoàn toàn có thể trở thành sản phẩm giải quyết những vấn đề cụ thể của sản xuất nếu được đặt trong đúng nhu cầu thực tế.