Search

Họp tổng kết dự án “Hệ thống năng lượng xanh AIoT bền vững với giải pháp thời gian thực cho nuôi trồng thủy sản hiệu quả (REAS-SEA)”

Trong hai ngày 27 và 28 tháng 3 năm 2024, các thành viên dự án REAS-SEA đã tham gia họp trực tiếp tại Trường Đại học Bạc Liêu, kết hợp trực tuyến để tổng kết các hoạt động của dự án, các kết quả đã đạt được, những công việc hợp tác tiếp theo của các thành viên trong thời gian tới.

Họp tổng kết dự án “Hệ thống năng lượng xanh AIoT bền vững với giải pháp thời gian thực cho nuôi trồng thủy sản hiệu quả (REAS-SEA)”

Trong đợt công tác này, đoàn cũng tham quan khu thí nghiệm Nuôi trồng thuỷ sản của Trường Đại học Bạc Liêu. Sau đó đoàn tham quan mô hình nuôi tôm công nghệ cao tại Công ty Cổ phần Việt-Úc Bạc Liêu. Dự án do TS. Trần Thị Mỹ Hạnh, Trường Đại học Nha Trang chủ nhiệm dưới sự tài trợ của Quỹ Asean-IVO (Nhật Bản). Trường Đại học Nha Trang có 3 thành viên tham gia dự án là TS. Trần Thị Mỹ Hạnh, TS. Nguyễn Tấn Sỹ và TS. Ngô Văn Mạnh và các công tác viên. Có 10 đơn vị Trường/Viện/Công ty tham gia dự án:

1. Trường Đại học Nha Trang, Việt Nam, chủ trì

2. Học Viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Việt Nam

3. Đại học Tokyo, Nhật Bản

4. Công ty SOITEC, Singapore

5. Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông Lào, Lào

6. Học viện Công nghệ số Campuchia, Campuchia

7. Bộ Thông tin và Truyền thông Việt Nam, Viện Chiến lược Thông tin và Truyền thông Quốc gia, Việt Nam

8. Đại học Đa phương tiện Malaysia, Malaysia

9. Trường Đại học Bạc Liêu, Việt Nam

10. Công ty TNHH LEO Electronics, Nhật Bản

Dưới sự tài trợ của Quỹ Asean-IVO (Nhật Bản), dự án nhằm hỗ trợ ngành nuôi trồng thủy sản khu vực ASEAN tăng trưởng nhanh bằng giải pháp kiểm soát toàn diện và theo thời gian thực, dự án này sử dụng kết hợp các cảm biến tiên tiến, AIoT và thu hoạch năng lượng lai để kết nối và thu thập nhiều thông số cảm biến môi trường và sinh học. Dữ liệu thu thập được sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI) dựa trên các thông số cảm biến sinh học và môi trường đa biến nhằm cung cấp giải pháp kiểm soát tự động, toàn diện và theo thời gian thực cho người nuôi trồng thủy sản nhằm giảm tỷ lệ tôm chết cao và cải thiện kinh tế trang trại của họ. Hệ thống IoT này có tính năng kiểm soát việc cho ăn tự động giúp nông dân tối ưu hóa mô hình cho ăn để tăng trưởng, kiểm soát lượng oxy hòa tan, việc sử dụng hóa chất và kháng sinh, giảm ô nhiễm nước, tỷ lệ tử vong và chi phí thức ăn.

  • Chia sẻ

Bài viết trước

Nghiên cứu một số đặc điểm sinh học phân tử của các chủng virus gây ra dịch tiêu chảy cấp ở lợn (Porcine epidemic diarrhea-PED) đang lưu hành ở Việt Nam và ứng dụng trong chẩn đoán và định hướng sản xuất vaccine

Bài tiếp tiếp theo

Đánh giá, nghiệm thu đề tài KHCN cấp Trường

Danh mục tin