Bài báo: “An Approach to Recommend Fishing Location and Forecasr Fish Production by Using big data Analysis and Distributed Deep Learning”

Sinh viên thực hiện:

• Thái Minh Triết – 19522397 – Khoa học dữ liệu

• Chu Hà Thảo Ngân – 19521882 – Khoa học dữ liệu

• Võ Tuấn Anh – 19521226 – Khoa học dữ liệu

Giảng viên hướng dẫn:

• TS. Đỗ Trọng Hợp

Tóm tắt bài báo:

Trong lĩnh vực đánh bắt cá thương mại và phát triển ngành ngư nghiệp, những chuyến đánh bắt xa bờ đòi hỏi sự chuẩn bị chu đáo về vật tư, nhiên liệu và đặc biệt là vị trí xác định của các loài hải sản trên biển. Vì nhiều nguyên nhân khác nhau, những quần thể cá có thể di chuyển một khoảng rộng lớn trên biển, khiến các tàu đánh bắt phải tìm kiếm trong nhiều ngày, nhiều tuần để thu được mẻ cá đầu tiên, từ đó phát thải lượng lớn khí CO2 ra môi trường do tiêu thụ nhiên liệu. Điều quan trọng là cần tối ưu hóa hoạt động đánh bắt cá thông qua việc cắt giảm thời gian tìm kiếm trên biển.

Nghiên cứu này đề xuất một hệ thống khuyến nghị kết hợp (Hybrid Recommendation) dựa trên hai phương pháp Content-based Filtering và Collaborative Filtering nhằm gợi ý những địa điểm khai thác tốt nhất trên biển cho từng loài hải sản nhất định. Nghiên cứu cũng thiết lập các mô hình time series đa biến gồm Temporal Convolutional Network và Sequence-to-Sequence cho tác vụ dự báo sản lượng khai thác của một số loài hải sản có giá trị kinh tế cao trong tương lai và tìm hiểu tác động của các yếu tố môi trường đến mật độ quần thể của loài hải sản. Để đảm bảo tính khả thi và giải quyết các vấn đề của dữ liệu lớn (Big data), các phương pháp khuyến nghị và mô hình time series được thực nghiệm trên môi trường chuyên biệt cho phân tích, xử lý dữ liệu lớn và học sâu phân tán: Apache Spark và BigDL.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ khuyến nghị được đề xuất đạt hiệu suất tốt trong việc gợi ý các địa điểm đánh bắt cá trên biển và đưa ra 5 địa điểm khai thác tốt nhất cho mỗi loài hải sản. Các mô hình học sâu phân tán cũng cho thấy khả năng dự báo chính xác sản lượng khai thác hải sản từ một đến bốn ngày trong tương lai. Nghiên cứu cũng chỉ ra được vai trò của các yếu tố thời gian và nhiệt độ bề mặt nước biển trong việc xây dựng kế hoạch đánh bắt xa bờ và phát triển nghề cá bền vững.

Nhóm nghiên cứu xin gửi lời cảm ơn đến Thầy Đỗ Trọng Hợp – Giảng viên Khoa Khoa học và Kỹ thuật thông tin đã đồng hành và hỗ trợ chúng em trong quá trình nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế.

Được biết sinh viên Thái Minh Triết là cựu học sinh trường THPT Nguyễn Việt Hồng - Cần Thơ, sinh viên Chu Hà Thảo Ngân là cựu học sinh THPT Trần Hưng Đạo,  sinh viên Võ Tuấn Anh là cựu học sinh THPT Lê Hồng Phong - Đồng Nai

Hội nghị RIVF là một hội nghị quốc tế Công nghệ Truyền thông và Điện toán, là sự kiện khoa học quốc tế lớn quy tụ các nhà khoa học, nghiên cứu trong lĩnh vực điện toán và truyền thông ở Việt Nam và thế giới đồng hành “Nghiên cứu - Đổi mới và Tầm nhìn cho tương lai” (Research, Innovation and Vision for the future, viết tắt là RIVF). Hội nghị RIVF được liệt kê vào danh sách các hội nghị uy tín theo đề xuất của SCOPUS and ISI Web of Science. RIVF đã trải qua 15 lần tổ chức và lần thứ 16 được tổ chức vào năm nay, tại thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam.

Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/UIT.Fanpage/posts/pfbid02ztV1wHDoKkywxbdcTeBe91m8H4wVTTyThfZEatPzUcP3ECsgHRkvTddbykHV1NMql

 

Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin