##plugins.themes.huaf_theme.article.main##
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm thử nghiệm, đánh giá khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) trong tự động hóa chẩn đoán bệnh trên tôm sú (Penaeus monodon). Một số bệnh trên tôm sú có dấu hiệu đặc trưng có thể nhận biết thông qua hình ảnh; trên cơ sở đó chúng tôi vận dụng các kỹ thuật tiên tiến của AI trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision) để xây dựng hệ thống chẩn đoán hình ảnh có khả năng phân loại một số bệnh thường gặp trên tôm sú ở Việt Nam. Kết quả thực nghiệm trên 4 mẫu bệnh: đen mang, đốm đen, đốm trắng và hoại tử cơ cho thấy hệ thống chẩn đoán hình ảnh đạt độ chính xác cao nhất 87,58% với mô hình mạng neural tích chập (convolutional neural network - CNN) EfficientNet-B4 có áp dụng kỹ thuật học chuyển giao (transfer learning). Kết quả này gợi ý tiềm năng ứng dụng AI vào phân loại bệnh trên tôm sú, giúp rút ngắn thời gian, chi phí chẩn đoán bệnh, góp phần làm giảm thiệt hại của dịch bệnh gây ra cho nghề nuôi tôm.
Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính, nhận dạng bệnh tôm, nông nghiệp thông minh