1. Tên & phân loại
a) Tên giải pháp: Giải pháp trí tuệ nhân tạo trong quản lý, vận hành các khu nghiên cứu thực nghiệm
b) Lĩnh vực: CNTT
2. Bối cảnh & mục tiêu
a) Bối cảnh
Đơn vị đang vận hành nhiều phân khu nghiên cứu thực nghiệm, nhà kính, nhà lưới và khu ngoài trời với các dự án thử nghiệm cây trồng, con giống quy mô lớn. Hiện nay, việc thu thập dữ liệu sinh trưởng, kiểm soát vi khí hậu (nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng), vận hành hệ thống tưới, dinh dưỡng và giám sát sâu bệnh chủ yếu dựa vào sức người hoặc các thiết bị tự động hóa đơn lẻ chưa liên thông dữ liệu. Việc thiếu một trí tuệ phân tích trung tâm dẫn đến việc phản ứng chậm với biến đổi thời tiết, lãng phí tài nguyên (nước, phân bón, năng lượng), dữ liệu nghiên cứu bị phân tán, và tốn nhiều nhân lực trực tiếp tại hiện trường.
b) Mục tiêu
Tìm kiếm đối tác công nghệ để nghiên cứu, tư vấn và xây dựng Hệ thống AI quản lý, vận hành tập trung (AI-based Operations & Research Management System) cho các khu nghiên cứu thực nghiệm. Tự động hóa và tối ưu hóa 100% các hoạt động vi khí hậu, tưới tiêu, dinh dưỡng và quản lý năng lượng tại các nhà kính thực nghiệm bằng thuật toán AI học máy (Machine Learning).
Ứng dụng AI phân tích dữ liệu hình ảnh (Computer Vision) từ drone và camera để theo dõi sức khỏe cây trồng, phát hiện sớm sâu bệnh và dự báo năng suất thử nghiệm. Giảm thiểu 40% chi phí vận hành nhân công tại hiện trường, tối ưu tài nguyên và chuẩn hóa cơ sở dữ liệu lớn phục vụ nghiên cứu khoa học.
3. Yêu cầu kỹ thuật:
Hệ thống AI cần được thiết kế dưới dạng một nền tảng vận hành thông minh khép kín bao gồm các phân hệ chính sau:
a) Phân hệ Tự động hóa và Tối ưu nhà kính thực nghiệm: Thuật toán AI phân tích dữ liệu lịch sử và dự báo thời tiết (bên ngoài) để tự động điều phối hệ thống quạt, lưới cắt nắng, phun sương, sưởi và hệ thống châm phân dinh dưỡng tự động bên trong nhà kính, đảm bảo môi trường tối ưu cho từng giống cây thử nghiệm. Tự động học để tối ưu lượng nước và phân bón, giảm lãng phí tài nguyên.
b) Phân hệ Giám sát sức khỏe cây trồng & Phát hiện sâu bệnh bằng AI: Ứng dụng AI xử lý hình ảnh thu thập từ camera thông minh tại chỗ và thiết bị tự hành/drone (UAV). Tự động nhận diện, phân loại sâu bệnh, đánh giá mức độ thiếu/thừa dinh dưỡng của cây trồng thực nghiệm và đưa ra khuyến nghị xử lý tự động/cảnh báo sớm cho kỹ sư. Phân tích và dự báo sinh trưởng, ước tính năng suất sinh học bằng các thuật toán máy học.
c) Phân hệ Điều phối vận hành và Quản lý năng lượng: AI tối ưu hóa nguồn năng lượng (hệ thống điện mặt trời, lưới điện) và nước tái chế dựa trên nhu cầu phụ tải thực tế của toàn khu thực nghiệm. Dự báo lịch bảo trì, bảo dưỡng thiết bị (bơm, quạt, van điện từ) trước khi xảy ra sự cố.
d) Hệ thống quản lý dữ liệu lớn & Trợ lý ảo: Số hóa toàn bộ hồ sơ thí nghiệm, lịch sử sinh trưởng, quy trình chăm sóc vào kho dữ liệu lớn. Trợ lý ảo hỗ trợ các nhà khoa học truy vấn dữ liệu nhanh, so sánh các mẻ thử nghiệm và đề xuất quy trình canh tác tối ưu.
đ) An ninh & Thiết bị tự hành: Tích hợp điều hướng cho các robot, xe tự hành (AGV) di chuyển trong khu nghiên cứu để lấy mẫu, kiểm tra. AI giám sát an ninh toàn khu, cảnh báo xâm nhập hoặc các bất thường về cháy nổ, thiên tai 24/7
4. Tiêu chuẩn & điều kiện
a) Tính ổn định & Chống chịu môi trường: Thiết bị IoT, cảm biến, camera và các bộ điều khiển ngoài hiện trường phải đạt chuẩn công nghiệp (tối thiểu IP65/IP67), hoạt động bền bỉ trong môi trường độ ẩm cao, bụi bẩn và nắng nóng của khu thực nghiệm nông nghiệp. Hệ thống AI có khả năng xử lý tại biên để duy trì hoạt động cơ bản khi mất kết nối mạng Internet.
b) Tiêu chuẩn an toàn và tương thích: Khả năng kết nối mở (Open API) để tương thích với các thiết bị cảm biến, PLC, camera hiện hữu thuộc nhiều thương hiệu khác nhau. Bảo mật dữ liệu nghiên cứu theo cấp độ an toàn thông tin của nhà nước, đảm bảo lưu trữ sao lưu (Backup) tự động và chống rò rỉ dữ liệu khoa học.
5. Hợp tác & ngân sách
- Ký hợp đồng chuyển giao công nghệ, thiết bị
- Kinh phí dự kiến theo đề xuất của đơn vị cung cấp
6. Yêu cầu nhà cung cấp
Là doanh nghiệp hoạt động hợp pháp trong lĩnh vực CNTT, trí tuệ nhân tạo (AI), IoT hoặc công nghệ nông nghiệp có uy tín. Có kinh nghiệm tối thiểu 3-5 năm và từng triển khai thành công ít nhất 01 hệ thống quản lý/vận hành thông minh dựa trên AI hoặc IoT cho các nông trại, khu nghiên cứu, hoặc khu công nghiệp quy mô lớn (ưu tiên có dự án trong lĩnh vực nông nghiệp công nghệ cao).
Đội ngũ kỹ sư giàu kinh nghiệm về AI, Computer Vision, Edge Computing và các chuyên gia nông nghiệp/sinh học để đảm bảo mô hình AI được huấn luyện chính xác. Cam kết chính sách bảo hành hệ thống tối thiểu 24 tháng, hỗ trợ vận hành, khắc phục sự cố kỹ thuật 24/7 (hỗ trợ trực tiếp tại khu thực nghiệm trong vòng 2-4 giờ khi có sự cố nghiêm trọng).
