Ý tưởng táo bạo: Ứng dụng AI vào công thức ủ phân của nhóm sinh viên miền Tây
Từ một cuốn sách đọc được trong thư viện, nhóm sinh viên Đại học Cần Thơ đã tìm ra cách biến bèo hoa dâu Azolla, cùng vỏ chuối và bã đậu nành, thành phân bón hữu cơ lỏng. Mô hình AzoLoop của nhóm, có ứng dụng AI hỗ trợ phối trộn, đã lọt Top 5 chương trình INSPIRE Mekong.
Sáu sinh viên nhiều chuyên ngành tại Đại học Cần Thơ đã cùng nhau phát triển mô hình AzoLoop, biến bèo hoa dâu Azolla thành nguyên liệu sản xuất phân bón hữu cơ lỏng, trong khuôn khổ chương trình INSPIRE Mekong.
Từ trang sách đến câu hỏi ngoài đồng ruộng
Người khởi xướng ý tưởng là Đoàn Mai Anh, sinh viên ngành Logistics và Quản lý chuỗi cung ứng khóa 50, Trường Bách khoa, Đại học Cần Thơ, đồng thời là đội trưởng Azo-MAPP Team. Khi còn là sinh viên năm nhất, Mai Anh tình cờ đọc cuốn "Câu chuyện về Bèo hoa dâu Azolla - Một thông điệp từ tương lai" tại thư viện. Sau gần một năm tìm hiểu, cô ấn tượng với khả năng Azolla hấp thụ CO2, tạo sinh khối nhanh và cố định đạm.
Nhóm không xem Azolla là giải pháp có thể tự giải quyết biến đổi khí hậu, mà tìm hướng sử dụng phù hợp: tận dụng khả năng sinh trưởng nhanh, cố định đạm và hấp thụ carbon của bèo, kết hợp với phụ phẩm nông nghiệp sẵn có. Từ đó, Mai Anh đặt câu hỏi liệu Azolla có thể trở thành nguồn nguyên liệu hữu ích cho nông dân hay không. INSPIRE Mekong trở thành nơi để thử nghiệm câu hỏi này.
Azo-MAPP Team gồm Đoàn Mai Anh và Nguyễn Đức Anh, cùng học Logistics và Quản lý chuỗi cung ứng khóa 50, Trường Bách khoa; Lê Thị Kiều Nhi và Nguyễn Văn Lắm, sinh viên Nông nghiệp công nghệ cao khóa 50, Trường Nông nghiệp; Bùi Lê Hoàng Phú, sinh viên Cơ khí chế tạo máy khóa 50; và Lâm Thiện Phúc, sinh viên Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa khóa 48, Trường Bách khoa, Đại học Cần Thơ.
Ban đầu, mô hình khá rộng: sản xuất phân bón từ bèo, thiết kế bồn ủ, hệ thống tưới, cảm biến đất và ứng dụng AI. Prototype của nhóm lọt Top 5 chương trình INSPIRE Mekong. Sau góp ý của ban giám khảo và cố vấn tại Demo Day, nhóm quyết định tập trung vào quá trình ủ Azolla, hình thành mô hình AzoLoop gồm ba thành phần: công thức ủ, bồn ủ và ứng dụng AI hỗ trợ phối trộn.
Ở phần công thức, nhóm thử phối trộn Azolla với vỏ chuối, rỉ mật, bã đậu nành và chế phẩm sinh học ABABIO từ doanh nghiệp cố vấn. Nguyên liệu được xay nhỏ, phối trộn theo tỷ lệ nhất định rồi ủ hiếu khí trong 14 ngày. Sau khi lọc bỏ bã, nhóm thu được dịch ủ màu nâu sẫm. Hiện nhóm thử nghiệm pha loãng dịch ủ theo tỷ lệ 1:50 hoặc 1:100 để tưới gốc hoặc phun lên lá, hướng đến hỗ trợ sinh trưởng cho rau ăn lá.
Đưa AI vào bài toán phối trộn để ủ phân bón hữu cơ
Nhóm cũng xây dựng một ứng dụng web tích hợp AI. Người dùng nhập loại và khối lượng nguyên liệu hiện có, hệ thống đề xuất công thức phối trộn phù hợp, giúp người sử dụng điều chỉnh theo nguồn nguyên liệu thực tế.
Tuy nhiên, AI mới ở giai đoạn thử nghiệm với dữ liệu còn hạn chế. Nhóm cần thực hiện thêm nhiều mẻ ủ, thu thập dữ liệu để cải thiện độ chính xác của đề xuất. Khả năng áp dụng thực tế đang được đánh giá tại doanh nghiệp đồng hành và một số hộ nông dân để ghi nhận phản hồi, tiếp tục điều chỉnh mô hình.
Tận dụng nguyên liệu tại chỗ
AzoLoop hướng tới tận dụng nguyên liệu tại địa phương, hạn chế phụ phẩm bị thải bỏ và tạo thêm nguồn dinh dưỡng hữu cơ cho cây trồng. Vỏ chuối, bã đậu nành và các phụ phẩm hữu cơ khác được đưa vào một chu trình sử dụng mới.
Giai đoạn tiếp theo, nhóm sẽ kiểm định thành phần dinh dưỡng, độ an toàn và hiệu quả của dịch ủ trên cây trồng, thử nghiệm thêm các công thức với nhiều tỷ lệ nguyên liệu và nguồn phụ phẩm khác nhau, đồng thời xây dựng thêm dữ liệu thực tế cho ứng dụng AI.
Nhóm có sinh viên từ bốn ngành khác nhau: logistics, nông nghiệp công nghệ cao, cơ khí chế tạo máy và kỹ thuật điều khiển - tự động hóa. Sự kết hợp này tạo thành chuỗi phối hợp từ nghiên cứu công thức, thiết kế bồn ủ đến xây dựng ứng dụng.
Đoàn Mai Anh cho biết INSPIRE Mekong giúp nhóm biến ý tưởng trên giấy thành giải pháp có thể triển khai và thử nghiệm. Những lần tiếp xúc với người dân và doanh nghiệp giúp các sinh viên hiểu rõ hơn nhu cầu thực tế, điều chỉnh mô hình, đồng thời rèn luyện khả năng quản lý, làm việc nhóm và giải quyết vấn đề.
Ý tưởng nhận được sự đồng hành của TS. Mã Trường Thành, giảng viên chính Khoa Khoa học máy tính, Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Cần Thơ, cố vấn của nhóm; ThS. Nguyễn Thị Kim Thoa, Giám đốc điều hành Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại Abavina, cố vấn từ doanh nghiệp ABAVINA; cùng sự hỗ trợ chuyên môn của PGS. TS. Nguyễn Khởi Nghĩa, Phó trưởng khoa Khoa học Đất, Trường Nông nghiệp, Đại học Cần Thơ.
