Nuôi trồng thủy sản (NTTS) đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an ninh lương thực toàn cầu nhưng cũng đang phải đối mặt với những thách thức về hiệu quả sản xuất, dịch bệnh, và ô nhiễm môi trường, đặc biệt trước áp lực gia tăng dân số. Các phương pháp truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế nên việc ứng dụng công nghệ thông minh như IoT, AI và blockchain là giải pháp tất yếu giúp giám sát liên tục các thông số môi trường, phân tích dự báo và tăng tính minh bạch trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, việc tích hợp các công nghệ này vẫn còn gặp nhiều rào cản về chi phí và kỹ thuật, vì vậy cần có các nghiên cứu và mô hình khung phù hợp để phát triển ngành thủy sản một cách bền vững và hiện đại.
- Internet vạn vật (IoT) trong NTTS: tăng cường hiệu quả và bền vững
IoT (Internet vạn vật) giúp giám sát và thu thập dữ liệu liên tục thời gian thực về các thông số chất lượng nước then chốt như pH, nhiệt độ, oxy hòa tan, amoniac. Việc này cho phép người nuôi dự báo sớm các biến động môi trường, đưa ra điều chỉnh kịp thời để giữ điều kiện tối ưu cho sinh vật nuôi, nâng cao hiệu quả và phúc lợi vật nuôi.
Hệ thống cho ăn tự động tích hợp IoT tối ưu hóa lượng thức ăn, giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả chuyển đổi thức ăn, giảm chi phí vận hành. Dữ liệu về cho ăn, được ghi nhận thông qua cảm biến, còn được lưu trữ an toàn trên blockchain để đảm bảo tính minh bạch, truy xuất nguồn gốc phục vụ kiểm tra, giám sát và tuân thủ quy định.
Phòng bệnh & dự báo dịch bệnh: IoT theo dõi hành vi đàn cá và chất lượng nước để phát hiện sớm dấu hiệu bệnh. Các mô hình AI liên kết với IoT giúp phát hiện mầm bệnh ở giai đoạn sớm, dự báo và ngăn ngừa bùng phát dịch, giảm tỷ lệ chết đáng kể.
Giảm tác động đến môi trường: IoT hỗ trợ quản lý hàm lượng dinh dưỡng, nồng độ amoniac, độ đục... giúp tối ưu hóa chu trình dinh dưỡng, hạn chế ô nhiễm, bảo vệ môi trường khu vực nuôi.
Những thách thức khi áp dụng IoT trong NTTS bao gồm chi phí đầu tư, vấn đề kết nối ở vùng sâu xa, bảo mật dữ liệu, và yêu cầu về kỹ năng kỹ thuật. Các giải pháp như IoT dạng vệ tinh/LoRaWAN, điện toán biên, tiêu chuẩn hóa giao thức và đào tạo chuyên môn đang được phát triển để khắc phục.
- Trí tuệ nhân tạo (AI) trong NTTS
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành NTTS thông qua ra quyết định dựa trên dữ liệu, phân tích dự đoán và tự động hóa các quy trình quan trọng. AI — đặc biệt là học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) và phân tích trực quan dữ liệu — giúp giải quyết các vấn đề như phòng bệnh, tối ưu hóa cho ăn và duy trì bền vững môi trường.
Ứng dụng AI: AI sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu lớn (big data) để nhận diện bệnh thông qua phân tích hình vi cuả cá, tối ưu lịch cho ăn, và dự báo biến động môi trường. Nhờ vậy, AI giúp giảm 40% thiệt hại do bệnh, giảm 25% lãng phí thức ăn, cải thiện 30% hiệu quả quản lý nước và đạt độ chính xác 90% trong dự đoán tăng trưởng. Công nghệ thị giác máy tính (computer vision) và phân tích chuyển động còn hỗ trợ giám sát hành vi và sức khỏe của cá theo thời gian thực, tăng tính chủ động trong quản lý trang trại. Ngoài ra, AI kết nối với blockchain để bảo đảm dữ liệu về quá trình nuôi, thu hoạch, bảo quản được ghi lại minh bạch, đáp ứng yêu cầu kiểm tra chất lượng, an toàn thực phẩm nhằm cải thiện chuỗi cung ứng và truy xuất nguồn gốc.
Bảng 1. Tổng quan về các ứng dụng của IoT và AI trong NTTS
|
Phân loại |
Ứng dụng |
Công nghệ/Mô hình sử dụng |
Lợi ích/Kết quả đạt được |
Tài liệu tham khảo |
|
Giám sát chất lượng nước |
Giám sát thời gian thực pH, nhiệt độ và nồng độ amonia |
Cảm biến IoT, điện toán đám mây |
Giảm tỷ lệ chết 45% trong các hệ thống được giám sát |
Roy et al. (2022) |
|
Dự đoán xu hướng chất lượng nước |
Mô hình AI lai (Hybrid AI) |
Cải thiện hiệu quả quản lý nước 30% |
Haq & Harigovindan (2022); Ahmed et al. (2019) |
|
|
Giám sát bệnh |
Phát hiện sớm bệnh cá |
Mạng nơ-ron tích chập (CNNs), nhận dạng hình ảnh |
Giảm thiệt hại 40% nhờ can thiệp sớm |
Yang et al. (2021); Darapaneni et al. (2022) |
|
Dự đoán sự xuất hiện của vi khuẩn trong hệ thống nuôi |
IoT kết hợp với Machine Learning |
Nâng cao chiến lược điều trị, đạt độ chính xác dự đoán 85% |
Khurshid et al. (2022); Ahmed et al. (2019) |
|
|
Tối ưu hóa cho ăn |
Giám sát và điều chỉnh lượng thức ăn |
Bộ phân phối thức ăn dựa trên IoT |
Đạt tỷ lệ chuyển hóa thức ăn (FCR) là 1,1 |
Chen et al. (2022) |
|
Hệ thống cho ăn tự động |
Cảm biến thông minh tích hợp AI |
Giảm 25% lượng thức ăn lãng phí |
Chang et al. (2022); Roy et al. (2022) |
|
|
Giám sát môi trường |
Xác định khu vực phù hợp cho nuôi trồng |
Viễn thám, AI |
Xác định tăng 20% diện tích có thể sử dụng cho nuôi trồng |
Roy et al. (2022); Zhao et al. (2021) |
|
Giám sát vùng nuôi ngoài khơi |
Thiết bị bay không người lái (UAV) tích hợp AI |
Cải thiện độ chính xác chọn vị trí đạt 95% |
Li et al. (2023); Ahmed et al. (2019) |
|
|
Dự đoán tốc độ tăng trưởng |
Mô hình tăng trưởng của cá |
Phân tích hồi quy, mạng nơ-ron |
Độ chính xác dự đoán 90% |
Yang et al. (2021); Mustapha et al. (2021) |
|
Ước lượng kích thước cá |
Thị giác máy tính (Machine Vision) |
Độ chính xác ước lượng khối lượng 85% |
Darapaneni et al. (2022); Bowman et al. (2024) |
|
|
Giám sát hành vi |
Phát hiện hành vi bất thường của cá |
Thị giác máy tính tích hợp AI |
Phát hiện hành vi do căng thẳng trong vòng 2 giờ |
Zhao et al. (2021); Ahmed et al. (2019) |
|
Theo dõi mô hình bơi của cá |
Nhận dạng chuyển động dựa trên thị giác |
Xác định môi trường gây căng thẳng, cải thiện phúc lợi vật nuôi |
Hamzaoui et al. (2023) |
Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai AI trong NTTS vẫn gặp một số thách thức. Chi phí đầu tư hạ tầng (cảm biến, thiết bị IoT, lưu trữ dữ liệu đám mây, và năng lực tính toán) còn cao, đặc biệt đối với các trang trại nhỏ. Chất lượng và số lượng dữ liệu thu thập được chưa đáp ứng yêu cầu huấn luyện mô hình AI, dễ gây sai lệch và giảm độ tin cậy khi áp dụng cho các điều kiện nuôi khác nhau. Ngoài ra, thiếu chuyên môn kỹ thuật trong vận hành và diễn giải mô hình là rào cản đáng kể. Các biện pháp được đề xuất để khắc phục bao gồm: phát triển mô hình lai AI (hybrid AI) kết hợp điện toán biên (edge computing) nhằm giảm độ trễ và xử lý dữ liệu tại chỗ; đào tạo nhân lực chuyên sâu cho ngành; đồng thời xây dựng hạ tầng dữ liệu tiêu chuẩn hóa giúp các hệ thống Machine Learning hoạt động hiệu quả và bền vững hơn.
Các nghiên cứu điển hình (case studies): Nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã chứng minh hiệu quả rõ rệt của AI trong NTTS. Tại các trại nuôi cá hồi, mô hình học máy phân tích dữ liệu video đạt trên 90% độ chính xác trong phát hiện sớm dấu hiệu bệnh, giúp can thiệp kịp thời và giảm tỷ lệ tử vong. Trong nuôi tôm, hệ thống dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo giúp giảm 20% lượng thức ăn thừa, đồng thời cải thiện tốc độ sinh trưởng. Ngoài ra, mô hình AI lai trong quản lý chất lượng nước đạt tới 95% độ chính xác trong dự đoán điều kiện bất lợi, góp phần nâng cao tỷ lệ sống và năng suất nuôi. Những minh chứng này cho thấy AI có tiềm năng lớn trong việc nâng cao tính bền vững, hiệu quả và tự động hóa của ngành NTTS, hướng tới hệ thống sản xuất thông minh và tự điều chỉnh theo thời gian thực.
- Tích hợp Blockchain và IoT trong truy xuất nguồn gốc và phát triển bền vững NTTS
Sự tích hợp giữa Blockchain và IoT đang được xem là giải pháp chiến lược nhằm nâng cao tính minh bạch, truy xuất nguồn gốc và thúc đẩy phát triển bền vững trong ngành NTTS. Hệ thống IoT cho phép thu thập và truyền tải dữ liệu thời gian thực về các thông số quan trọng như nhiệt độ, độ pH, oxy hòa tan, chất lượng nước và tình trạng sinh trưởng của vật nuôi. Các dữ liệu này sau đó được mã hóa và lưu trữ trong Blockchain, tạo nên chuỗi thông tin liên tục, không thể bị thay đổi, phản ánh trung thực toàn bộ quy trình sản xuất: từ khâu nuôi, thu hoạch, chế biến, phân phối đến tiêu dùng. Cách tiếp cận này giúp tăng tính minh bạch, trách nhiệm và khả năng truy vết trong chuỗi cung ứng thủy sản, đồng thời ngăn chặn gian lận dữ liệu và giả mạo nguồn gốc sản phẩm.
Bên cạnh đó, việc kết hợp Blockchain-IoT còn tạo nền tảng cho quản lý tài nguyên hiệu quả và giảm thiểu tác động môi trường, khi toàn bộ dữ liệu sản xuất được theo dõi, phân tích và sử dụng để tối ưu hóa vận hành. Mô hình này không chỉ hỗ trợ tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế về an toàn thực phẩm và truy xuất nguồn gốc, mà còn khuyến khích người nuôi áp dụng các thực hành nuôi trồng có trách nhiệm và bền vững.
- Tóm lại
Sự kết hợp của ba công nghệ chủ chốt: Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI) và chuỗi khối (Blockchain), đang mở ra một hướng phát triển mới cho ngành NTTS hiện đại, góp phần nâng cao hiệu quả sản xuất, tính bền vững và khả năng thích ứng trước biến động môi trường. Việc tích hợp các công nghệ này giúp tăng cường khả năng giám sát theo thời gian thực, dự đoán và phòng ngừa dịch bệnh, tối ưu hóa quản lý dinh dưỡng, đồng thời giảm thiểu tổn thất và tác động môi trường. Nhờ đó, hệ thống NTTS không chỉ đạt hiệu quả kinh tế cao hơn mà còn hướng tới mục tiêu bảo đảm an ninh lương thực toàn cầu. Tuy nhiên, việc triển khai các công nghệ thông minh vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt đối với các trang trại quy mô nhỏ và vừa. Những khó khăn chính bao gồm chi phí đầu tư và vận hành cao, hạn chế về kết nối và hạ tầng dữ liệu, cùng với thiếu tiêu chuẩn hóa và cơ chế bảo mật thống nhất. Do đó, cần có sự hợp tác chặt chẽ giữa giới nghiên cứu, cơ quan quản lý và doanh nghiệp để xây dựng chiến lược phát triển công nghệ một cách đồng bộ.
Nguồn: Chandran, S., Raj, A. R., Kumar, M. P., Venkatesh, G., & Priya, R. (2025). Smart technologies in aquaculture: An integrated IoT, AI, and blockchain framework for sustainable growth. Aquaculture Reports, 34, 101859. https://doi.org/10.1016/j.aqrep.2025.101859
Tóm lược và giới thiệu: Dự án MAIC, Đại học Cần Thơ
