ThS Huỳnh Ngọc Thái Anh (bìa phải) và thành viên nhóm nghiên cứu nhận giải nhất với đề tài "Nhận dạng loài chim tại rừng ngập mặn Cần Giờ bằng AI: Bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển du lịch bền vững" - Ảnh: NVCC
Ngày 23-7, Tuổi Trẻ Online trò chuyện với ThS Huỳnh Ngọc Thái Anh - giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông (Trường đại học Cần Thơ), nghe anh kể về câu chuyện nghiên cứu dùng trí tuệ nhân tạo nhận dạng các loài chim, là cách tiếp cận khác từ góc nhìn của người trẻ đối với việc bảo tồn đa dạng sinh học.
Cách người trẻ hướng tới việc bảo tồn đa dạng sinh học
Đề tài nghiên cứu "Nhận dạng loài chim tại rừng ngập mặn Cần Giờ bằng AI: Bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển du lịch bền vững" do thạc sĩ Huỳnh Ngọc Thái Anh, thạc sĩ Trang Thanh Trí - giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông (Trường đại học Cần Thơ) và sinh viên Huỳnh Ngọc Đức Anh (Trường đại học Xây dựng miền Tây) thực hiện trong thời gian 4 tháng đã xuất sắc đoạt giải nhất tại hội thảo khoa học quốc gia "Du lịch xanh gắn với phát triển bền vững trong bối cảnh toàn cầu hóa".
Hội thảo do Trung tâm Phát triển khoa học và Công nghệ trẻ (thuộc Thành Đoàn TP.HCM) phối hợp Trường đại học Tài chính - Marketing và Ban quản lý rừng phòng hộ huyện Cần Giờ (TP.HCM) tổ chức vào tháng 6 vừa qua.
Rừng ngập mặn Cần Giờ (còn gọi là Rừng Sác) được UNESCO công nhận là Khu dự trữ sinh quyển thế giới vào năm 2000. Nơi đây là một hệ sinh thái độc đáo với nhiều loài động và thực vật đặc trưng của rừng ngập mặn tại Việt Nam và Đông Nam Á.
Chim sả khoang cổ (Collared Kingfisher/Todiramphus chloris) do tác giả Ravi Iyengar chụp ngày 8-8-2023 tại rừng ngập mặn Cần Giờ. Hình ảnh do Ravi Iyengar chia sẻ trên trang eBird.org.
Thầy Thái Anh - đại diện nhóm nghiên cứu - cho biết rừng ngập mặn Cần Giờ là nơi sinh sống và trú ngụ của nhiều loài chim, trong đó có cả các loài di cư và đặc hữu. Sự có mặt của chúng không những góp phần vào việc thụ phấn và phân tán hạt mà còn giúp kiểm soát quần thể côn trùng tạo nên giá trị hệ sinh thái xanh góp phần vào việc phát triển du lịch nơi đây.
Các loài chim như yến hông xám (Germain's Swiftlet), choi choi lưng hung (Greater Sand-Plover), bồ câu vằn (Zebra Dove)... đăng trên trang eBird.org - một nền tảng cho người dùng ghi lại các quan sát về chim bao gồm số lượng và các loài chim đã thấy cùng với vị trí và thời gian quan sát. Những thông tin này được lưu trữ và phân tích để phục vụ nghiên cứu khoa học và bảo tồn - ghi nhận với tần suất xuất hiện cao, chúng đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì sự cân bằng sinh thái tại khu vực rừng ngập mặn Cần Giờ.
Thầy Thái Anh và các cộng sự dành tâm huyết cho việc bảo tồn đa dạng sinh học theo cách tiếp cận riêng đó là dùng AI - Ảnh: NVCC
Góp phần phát triển du lịch bền vững
"Du khách đến đây có thể nhìn thấy các loài chim quý hiếm mà trước giờ chỉ thấy trên truyền thông.
Tuy nhiên, có thể nói môi trường sống của chúng đang bị ảnh hưởng do ô nhiễm, biến đổi khí hậu… Vì vậy, để bảo tồn và duy trì quần thể chim quý hiếm và hệ sinh thái rừng ngập mặn cần có giải pháp đồng bộ gồm bảo vệ rừng ngập mặn hiệu quả hơn, kiểm soát ô nhiễm và du lịch bền vững…", thầy Thái Anh nói.
Theo đó, đề tài nghiên cứu sẽ nhận dạng, ghi nhận các loài chim tại Khu dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ. Đồng thời đề xuất các giải pháp bảo tồn và phát triển du lịch bền vững bằng việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Cụ thể, từ số liệu của trang eBird.org, nhóm lập cơ sở dữ liệu khoảng 159 loài chim được chụp ảnh và quan sát nhiều nhất tại Cần Giờ. Đồng thời thu thập khoảng 2.000 ảnh chụp cho mỗi loài.
Thầy Thái Anh - đại diện nhóm nghiên cứu - chia sẻ về dự án tại hội thảo khoa học quốc gia "Du lịch xanh gắn với phát triển bền vững trong bối cảnh toàn cầu hóa" - Ảnh: NVCC
Thầy Thái Anh chia sẻ thêm nghiên cứu sử dụng các mô hình học sâu như Inception, ResNet, EfficientNet và MobileNet, phân tích dữ liệu hình ảnh thống kê từ eBird.org để xác định, nhận dạng hình ảnh các loài chim tại rừng ngập mặn Cần Giờ theo thời gian thực tế, cung cấp dữ liệu ngay lập tức để hỗ trợ du khách và nhà nghiên cứu. Kết quả cho thấy MobileNetV3 và EfficientNetB0 đạt hiệu suất cao nhất với độ chính xác lên đến 83,3% trong kiểm thử.
Hệ thống này giúp nâng cao trải nghiệm du lịch cho du khách, cung cấp dữ liệu cho nghiên cứu khoa học và bảo tồn. Ngoài ra, đề xuất các giải pháp cho phát triển du lịch sinh thái bền vững dựa trên dữ liệu và tình trạng bảo tồn của các loài chim như hệ thống website và ứng dụng tra cứu thông tin loài chim cho du khách.
Nhóm nghiên cứu kỳ vọng đề tài lần này là khởi đầu cho việc ứng dụng AI vào bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển du lịch bền vững cho rừng ngập mặn Cần Giờ. Trong thời gian tới, những kết quả đáng kể đang có sẽ mở ra cơ hội cho các nghiên cứu và ứng dụng khác tại khu rừng ngập mặn Cần Giờ và các nơi khác.
