AI Mô Phỏng Ong

Khi các loài thụ phấn suy giảm, các kỹ sư tìm kiếm manh mối từ tổ ong. Các thuật toán lấy cảm hứng từ ong hứa hẹn khả năng bao phủ cánh đồng với ít chuyến bay hơn, tiêu thụ ít năng lượng hơn và mang lại nhiều hơn những gì người trồng trọt thực sự cần: đậu quả ổn định.

Từ logic tổ ong đến quy hoạch cánh đồng

Nói tóm lại, AI lấy cảm hứng từ ong cân bằng giữa khám phá và khai thác để lập kế hoạch bao phủ thông minh hơn, có khả năng mở rộng từ các đội bay nhỏ đến các đàn lớn, và tích hợp các biện pháp bảo vệ chống lại gió, bóng che GNSS và các liên kết không liên tục, được đo lường bằng phạm vi bao phủ với chất lượng yêu cầu, tính dự phòng, năng lượng trên mỗi hecta và thời gian.

Bumblebee ai là một công ty khởi nghiệp đã phát triển một công nghệ thụ phấn đột phá, mô phỏng công việc của ong. Công nghệ này giúp người trồng trọt tối ưu hóa năng suất, cải thiện chất lượng cây trồng và hỗ trợ các mục tiêu bền vững.

Được thành lập vào năm 2019, công ty đã nhanh chóng nhận được sự công nhận trong ngành AgTech, với một số nhà trồng bơ và việt quất hàng đầu thế giới nằm trong nhóm khách hàng của mình. Những khách hàng này đã chứng kiến ​​sự gia tăng năng suất lên tới 20% và cải thiện số lượng trái cây có kích thước lớn.

Những thách thức mà Bumblebee ai giải quyết là rất đáng kể. Các loài thụ phấn tự nhiên, chẳng hạn như ong, ngày càng trở nên khan hiếm, và ong mật, đặc biệt, không còn hiệu quả như trước đây. Đây là một vấn đề lớn đối với người trồng trọt, những người phụ thuộc vào các loài thụ phấn để đảm bảo sự thành công của cây trồng của họ. Công nghệ của Bumblebee ai cung cấp một giải pháp cho những thách thức này, mang lại một phương pháp thụ phấn cho cây trồng có kiểm soát và hiệu quả.

Tại sao lại là ong và chúng dạy cho máy móc điều gì

Các đàn ong mật cân bằng giữa khám phá và khai thác: ong do thám khám phá, ong quan sát củng cố các nguồn tiềm năng, và ong làm việc tinh chỉnh. Trong AI, điều này tương ứng với tối ưu hóa phân tán có khả năng mở rộng tốt, chịu lỗi và thích ứng với các điều kiện cánh đồng thay đổi.

Thuật toán hoạt động trong 60 giây

Ong làm việc tinh chỉnh cục bộ, ong quan sát củng cố xác suất các giải pháp tốt nhất, và ong do thám khởi tạo lại các giải pháp bị đình trệ để duy trì sự khám phá: ba vai trò đơn giản cùng nhau tìm kiếm các cánh đồng phức tạp một cách hiệu quả.

# Vòng lặp ABC đơn giản hóa (minh họa)
population = init_solutions()
for _ in range(iterations):
    for sol in employed(population):
        sol.try_local_change()
    probs = softmax([score(s) for s in population])  # ong quan sát
    for _ in range(len(population)):
        s = select(population, probs)
        s.try_local_change()
    for s in population:  # ong do thám
        if s.stagnated():
            s.reinitialize()
best = max(population, key=score)

Trên trang trại: nơi nó giúp ích

Phương pháp này cải thiện việc lập kế hoạch bao phủ (tối đa hóa diện tích với chất lượng yêu cầu đồng thời giảm thiểu các lượt đi trùng lặp), ưu tiên các điểm nóng nghi ngờ và các khu vực nhạy cảm về thời gian, và sử dụng các quy tắc cục bộ để giảm tắc nghẽn và rủi ro va chạm trong các hoạt động đa UAV.

Dưới đây là bản dịch sang Tiếng Việt, tuân thủ các quy tắc đã đề ra:

Thử nghiệm nhanh (minh họa)

Thiết lập: 50 ha đất, 10 UAV, 120 m AGL, 70% chồng lấn, pin 35 phút. Kết quả so sánh một lưới cơ sở với bộ lập kế hoạch kiểu ABC:

Bên trong hoạt động

Edge AI hoạt động trên bo mạch (GNSS/RTK, camera, LiDAR tùy chọn) với sự phối hợp trung tâm nhẹ nhàng qua ROS2/MQTT; các nhiệm vụ được tải lên qua MAVLink (MAVSDK/MAVROS) với các điểm kiểm tra dự phòng khi mất kết nối, và các vùng cấm bay cùng với sự phân tách được thực thi cả trong bộ lập kế hoạch và trên phương tiện.

Những gì có thể xảy ra và các biện pháp bảo vệ

Quy tắc, rủi ro và tôn trọng thiên nhiên

Hoạt động trong phạm vi Giấy phép Mở (A2/A3) hoặc Giấy phép Cụ thể và ghi lại các giới hạn hoạt động và biện pháp giảm thiểu (SORA); tôn trọng các vùng đệm sinh cảnh bằng cách sử dụng vùng cấm bay, lên lịch bay ngoài thời gian hoạt động thụ phấn cao điểm, và áp dụng giảm thiểu dữ liệu để tuân thủ.

Làm thế nào chúng ta biết nó đang hoạt động

Thành công được theo dõi bởi độ phủ ở chất lượng yêu cầu, sự dư thừa, năng lượng trên mỗi hecta, thời gian nhiệm vụ, khả năng thu hồi/độ chính xác của điểm nóng và MTBI, được xác nhận thông qua các lần chạy lặp lại trong các cửa sổ thời tiết và các phương pháp loại trừ (ví dụ: vô hiệu hóa các trinh sát/người quan sát).

Thuật ngữ

Khám phá/Khai thác (Exploration/Exploitation) đề cập đến sự đánh đổi giữa việc tìm kiếm các khu vực mới và tận dụng các khu vực đã biết là tốt; Độ phủ (Coverage) là phần trăm diện tích cánh đồng được thu thập ở chất lượng yêu cầu trở lên; Artificial Bee Colony (ABC) là một phương pháp siêu tối ưu hóa lấy cảm hứng từ ong.

Bước tiếp theo

Yêu cầu bản demo về lập kế hoạch độ phủ lấy cảm hứng từ ong, tải xuống sách trắng “Bee-Inspired Coverage Planning”, hoặc đăng ký nhận bản tin của chúng tôi để biết kết quả thử nghiệm thực địa.

---

---

• Quy tắc thiết kế hình học cho sự tập hợp các hạt tự hành (2025) - Phát triển các quy tắc hình học để kiểm soát trí tuệ bầy đàn robot, mô phỏng hành vi tập thể của các đàn tự nhiên.
• Dr.T.John Paul Antony, Dr.M.Charles Arockiaraj, Dr. S. Mahalakshmi (2025) - Tổng quan toàn diện về robot bầy đàn như một mô hình AI lấy cảm hứng từ tự nhiên, các nguyên tắc, ứng dụng và thách thức của nó.
• Pollinations.AI: Hướng dẫn của bạn về Sáng tạo AI Miễn phí, Riêng tư và Mạnh mẽ (2025) - Pollinations.AI là một startup AI tạo sinh mã nguồn mở có trụ sở tại Berlin, cung cấp API tạo văn bản và hình ảnh miễn phí, dễ sử dụng nhất hiện có. Không yêu cầu đăng ký hoặc khóa API. Chúng tôi ưu tiên quyền riêng tư của bạn với việc lưu trữ dữ liệu bằng 0 và sử dụng hoàn toàn ẩn danh.