Leafy: Nền Tảng AIoT Hỗ Trợ Chẩn Đoán và Điều Trị Bệnh Lá Cà Phê

Tóm tắt

Bệnh lá cà phê gây thiệt hại nghiêm trọng đối với sản lượng nông nghiệp tại Việt Nam, tuy nhiên, việc chẩn đoán kịp thời tại chỗ vẫn là một thách thức lớn đối với nông dân ít có cơ hội tiếp cận với các chuyên gia nông nghiệp. Bài báo này trình bày Leafy - một nền tảng nông nghiệp thông minh kết hợp ba thành phần cốt lõi: một quy trình AI hai giai đoạn (YOLOv8n để phát hiện và cắt vùng lá, MobileNetV2 để phân loại bệnh), một hệ thống RAG đa pha xây dựng trên LangGraph để tạo ra các kế hoạch điều trị có cơ sở khoa học, và mô-đun IoT để thu thập dữ liệu môi trường từ các thiết bị ESP32-CAM qua giao thức MQTT. Mô hình MobileNetV2, được huấn luyện qua 2-stage (hai giai đoạn) (head training và fine-tuning), đạt val_accuracy 92,80% trên tập kiểm định với macro F1-score ở mức 0,93. Giai đoạn fine-tuning sử dụng optimizer AdamW với weight decay, giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa so với Adam thông thường. YOLOv8n, được huấn luyện trong 50 epoch, đạt mAP@50 là 97,8% và mAP@50-95 là 83,3%. Trên các thiết bị di động, mô hình  obileNetV2 được quantized (lượng tử hóa) sang định dạng TensorFlow Lite để cho phép inference (suy luận) real-time (thời gian thực) ngay cả khi không có kết nối internet. Hệ thống backend bao gồm mười hai microservices độc lập được triển khai bằng Spring Boot 3 (Java 21) và Python FastAPI, dựa trên routing (định tuyến) đám mây qua Spring Cloud Gateway và Netflix Eureka, kết hợp asynchronous communication (giao tiếp bất đồng bộ) qua Apache Kafka tuân theo kiến trúc Transactional Outbox. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đáp ứng hiệu quả các yêu cầu chẩn đoán tại hiện trường và mở ra những định hướng mới cho các ứng dụng AI trong nông nghiệp thông minh tại Việt Nam.