Chẩn đoán bệnh tôm thông qua máy học

Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI), học máy (machine learning – ML) hay học sâu (deep learning - DL) là những thuật ngữ thường được sử dụng ngày nay.

Mô phỏng
Mô phỏng cách vận hành của máy học

Trong đó, ML là một hướng nghiên cứu của khoa học máy tính và là một phần trong hệ thống của trí tuệ nhân tạo, dễ dàng tích hợp các loại dữ liệu khác nhau. Trong khi đó, DL là một nhánh cụ thể của ML với việc sử dụng các giá trị dữ liệu phân cấp, trong đó có việc chuyển đổi thông tin giữa các bước khác nhau thành các biểu diễn phức tạp hơn của dữ liệu. Cuối cùng, AI là một nhánh của khoa học máy tính, được dùng để nghiên cứu và xây dựng  phần mềm và máy móc thông minh. Việc ứng dụng AI vào phân lớp hình ảnh được ứng dụng mạnh mẽ trong khoảng thời gian gần đây.

Phân loại hình ảnh là kỹ thuật được sử dụng để  trích xuất thông tin từ hình ảnh, nhãn và pixel từ hình ảnh. Để thực hiện phân loại, các hình ảnh cùng đối tượng sẽ được cung cấp kết hợp với một sơ đồ phân loại thích hợp và khi đủ số lượng mẫu huấn luyện thì hiệu quả phân loại sẽ càng cao. Do đó, hệ  thống phân loại phụ thuộc vào yêu cầu của người  dùng thông qua việc bố trí sơ đồ phân loại thích hợp. Phân loại ảnh có nhiều cách tiếp cận khác nhau bằng cách sử dụng các giải thuật của máy học, mà phổ biến là mạng nơ-ron nhân tạo, hệ chuyên gia và logic mờ,... Quá trình tiền xử lý ảnh bao gồm các thao tác lựa chọn mẫu, tiền xử lý hình ảnh, trích xuất đặc trưng, lựa chọn giải thuật, xử lý sau phân loại và đánh giá độ chính xác của giải  thuật. Trong đó, quá trình lựa chọn mẫu và tiền xử lý có vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến độ chính xác của giải thuật phân loại. Kết quả đạt được giúp phát hiện và nhận biết tôm bệnh nhanh và hiệu quả. Sớm thực hành phát hiện và điều trị có thể giúp kịp thời ứng phó với các bệnh tôm mới nổi giảm thiểu dịch bệnh tàn phá, giúp nông dân có biện pháp xử lý kịp thời, từ đó tăng năng suất và chất lượng sản phẩm.

Sơ đồ huấn luyện gồm nhiều bước khác nhauSơ đồ huấn luyện hệ thống phân loại bệnh tôm dựa trên hình ảnh. Ảnh: Hồng Huyền

Một thử nghiệm bước đầu đã thực hiện trên 644 hình ảnh gồm: hình ảnh của 5 loại bệnh tôm và hình ảnh tôm khỏe mạnh, từ nhiều nguồn khác nhau, để chia làm 6 lớp dữ liệu. Sau khi tiền xử lý, 2 bộ dữ liệu thu được gồm: 14.530 mẫu dùng đặc trưng SURF và 4.096 mẫu dùng Kmeans. Việc kiểm thử các giải thuật AI trong nhận diện bệnh tôm được tiến hành trên 4 giải thuật, gồm: giải thuật hồi qui tuyến tính, Naïve Bayes, K láng giềng gần nhất và RF. Các giải thuật này được huấn luyện trên 70% số mẫu của bộ dữ liệu và được kiểm tra trên 30% số mẫu còn lại. Các tiêu chí được dùng để đánh giá độ tin cậy của giải thuật bao gồm: Precision, Recall và F1. Kết quả kiểm thử cho thấy giải thuật RF có độ chính xác cao nhất, đạt 85,9% theo tiêu chí đánh giá Recall.
Phát hiện bệnh đốm đen ở tôm sau khi chụp bằng máy họcẢnh mẫu của bệnh đốm đen sau khi phân chia làm 4 cụm bằng K-means. Ảnh: Hồng Huyền
Một kỹ thuật khác ứng dụng của mô hình deep learning trong nuôi tôm phát hiện bệnh cho phép phát hiện bệnh nhanh chóng và chính xác. Cụ thể, ba mô hình khác nhau (SVM, VGG16, GonCNN) đã được xây dựng, thử nghiệm, so sánh và đánh giá. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình GonCNN đề xuất vượt trội so với 2 mô hình còn lại, với tỷ lệ 92,93% độ chính xác. Trong khi SVM và VGG16 với độ chính xác tương ứng 75,67% và 86,94%. Dựa trên những phát hiện, mô hình GonCNN đã được được chọn để phát triển hệ thống phát hiện bệnh cho tôm bằng cách sử dụng ảnh chụp bằng máy ảnh của thiết bị di động. 
Ứng dụng có thể được mở rộng để thực hiện bao gồm nhiều bệnh hơn, cho phép máy tính học hỏi, xây dựng và hoàn thiện cơ sở dữ liệu thông tin dịch bệnh cho tôm. Kể từ đó, ứng dụng đã phát triển thành một cộng đồng ứng dụng đã được triển khai trong hệ thống thủy sinh để hỗ trợ nông dân và những người quan tâm đến các bệnh của tôm cũng như các loại thủy sản khác kịp thời phát hiện để có thể đưa ra quyết định sớm trong chăm sóc, cải tạo nuôi trồng thủy sản.
Đăng ngày 03/07/2023
Hồng Huyền @hong-huyen
Dịch bệnh

Khắc phục bệnh ăn yếu và mềm vỏ ở tôm

Nuôi tôm siêu thâm canh, công nghệ cao, để tôm khoẻ mạnh, bà con cần quan tâm và chú trọng các yếu tố quan trọng.

Phòng ngừa bệnh ăn yếu và mềm vỏ ở tôm nuôi
• 10:45 05/07/2023

Giải pháp phòng ngừa EHP trong trại sản xuất tôm giống

EHP - bệnh vi bào từ trùng đang là mối quan tâm lớn đối với người nuôi tôm. EHP không gây chết cấp tính với tỉ lệ cao trong ao nuôi, tuy nhiên chúng ký sinh trong gan tụy tôm, sử dụng dinh dưỡng, năng lượng dự trữ trong gan tụy khiến tôm nuôi không đủ dinh dưỡng cho tăng trưởng và lột xác.

Elanco product
• 17:30 22/03/2023

"Điểm mặt" thủ phạm gây bệnh trên tôm

Nhóm sinh viên của, Trường Đại học Nha Trang vừa hoàn thành đề tài về gen độc và đánh giá tính kháng kháng sinh của vi khuẩn gây bệnh trên tôm nuôi tại Khánh Hòa. Qua đó, khuyến cáo việc sử dụng kháng sinh đối với nuôi tôm hiện nay.

Thí nghiệm
• 16:05 04/01/2023

Tôm chậm lớn và cách khắc phục

Mô hình nuôi tôm thẻ chân trắng thâm canh, nuôi công nghệ cao, nuôi siêu thâm canh…đang phát triển mạnh tại nhiều vùng nuôi tôm trọng điểm trong cả nước. Tuy nhiên, nhiều vùng nuôi, bà con đang gặp hiện tượng tôm nuôi chậm lớn. Vậy đâu là nguyên nhân và biện pháp khắc phục tình trạng tôm chậm lớn thế nào?

Làm sao để khắc phục tôm chậm lớn. Ảnh: Tép Bạc
• 09:00 10/11/2022

Tìm hiểu thêm về ký sinh trùng Gregarine gây bệnh trên tôm

Ký sinh trùng trên tôm là một dạng bệnh phổ biến thường gặp phải trong quá trình nuôi tôm ngày nay, với mật độ nuôi trồng thủy sản ngày một tăng khiến môi trường càng ngày bị ô nhiễm. Đặc biệt, đối với nuôi tôm thâm canh, nếu vệ sinh nước không kỹ sẽ làm ký sinh trùng trong nước phát tán và sinh sôi rất nhanh gây hại cho vật nuôi.

Ký sinh trùng Gregarine
• 11:40 27/11/2023

Trùng loa kèn - Loài ngoại ký sinh trùng gây bệnh trên tôm cá

Vào mùa mưa, các loài tôm cá thường mắc các bệnh do vi khuẩn tấn công vào môi trường ao. Đặc biệt là loài trùng loa kèn, một loài ký sinh trùng sống bám vào thân tôm cá, gây ra không ít thiệt hại cho người nuôi.

Trùng loa kèn
• 10:14 15/11/2023

Phát hiện mới về bệnh trong suốt trên tôm giống

Gần đây nhóm nghiên cứu người Trung Quốc đã có những phát hiện mới về tác nhân gây bệnh trong suốt trên tôm giống, cụ thể là tôm thẻ chân trắng ở giai đoạn PL4 – PL7.

Tôm giống
• 11:36 13/11/2023

Phòng và trị một số bệnh thường gặp trên cá rô phi

Nuôi cá rô phi đem lại nguồn kinh tế ổn định cho người dân. Vì vậy, để có các biện pháp phòng ngừa và điều trị bệnh trên cá một cách chính xác nhất là điều mà mỗi hộ nuôi cần nên đặc biệt chú ý.

Cá rô phi
• 16:44 31/10/2023

Artemia franciscana có thể được dùng để sản xuất axit béo thiết yếu?

Artemia, đặc biệt là giai đoạn đầu vòng đời của chúng (nauplii), được cho là con mồi sống được sử dụng phổ biến nhất trong nuôi ấu trùng hải sản do tiết kiệm chi phí, dễ xử lý và có nhiều giá trị.

Artemia franciscana
• 03:36 08/12/2023

Giải pháp nâng cao tỷ lệ thành công trong nuôi tôm thẻ chân trắng

Tôm thẻ chân trắng đã mang lại nguồn thu nhập khá cho nhiều hộ dân, góp phần thay đổi diện mạo những vùng quê nông thôn ven biển Việt Nam. Tuy nhiên hiện nay, bà con nuôi tôm đang đối diện nhiều thách thức.

Tôm thẻ chân trắng
• 03:36 08/12/2023

Các bệnh trên cá chình bông

Cá chình bông là một loài cá nước ngọt có giá trị kinh tế cao. Tuy nhiên, giống như các loài cá khác, cá chình bông cũng có thể mắc một số bệnh, ảnh hưởng đến sức khỏe và năng suất nuôi trồng. Bài viết sau đây sẽ cập nhật cho bà con một số loại bệnh dễ mắc nhất trên loài cá này.

Cá chình bông
• 03:36 08/12/2023

Các chất dinh dưỡng cần thiết cho tôm bố mẹ

Trong quá trình nhân giống, tôm bố mẹ cần được chăm sóc và quản lý chế độ dinh dưỡng một cách chặt chẽ. Hôm nay Tép Bạc sẽ nói rõ hơn về các chất dinh dưỡng và một số loại thức ăn mà tôm bố mẹ nên sử dụng qua bài viết dưới đây nhé!.

Tôm sú
• 03:36 08/12/2023

Cây thủy sinh trong ao hồ có tác dụng như thế nào?

Trong ao hồ, người ta thường chọn những loại cây thủy sinh để trồng vào đó. Vậy, cây thủy sinh có tác dụng như thế nào đối với ao hồ. Hãy cùng tìm hiểu trong phạm vi bài viết dưới đây nhé!

Cây thủy sinh
• 03:36 08/12/2023