Bài báo: “A Novel 5G PMN-Driven Approach for AI-Powered Irrigation and Crop Health Monitoring” 

Link bài báo: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10662981

Sinh viên thực hiện:

– Nguyễn Tân Tạng – MMCL 2019 – Tác giả chính

Giảng viên hướng dẫn:

– PGS.TS Lê Trung Quân

Tóm tắt bài báo:

Precision agriculture is a crucial field that addresses food security for the growing population. This article presents an innovative approach merging deep learning with a 5G Private Mobile Network (PMN) to construct a smart agriculture system. We simulated a 5G PMN infrastructure using UERANSIM and Free5GC with the Quantum Key Distribution Function (QKDF) integration. The 5G connectivity enhances agricultural practices through real-time crop healthcare monitoring and reliable transmission of irrigation control commands. In addition to using 5G, our proposed system integrates a lightweight model and three YOLOv8 models for AI-powered irrigation and crop health monitoring. While the lightweight model automatically generates irrigation schedules based on current weather conditions and soil moisture levels, optimizing crop water needs, the three YOLOv8 models are trained to predict growth stage, health status, and nutritional status (nitrogen, phosphorus, and potassium). All deep learning models are optimized for lettuce and feature lightweight architecture for easy deployment on low-power devices. Evaluation on test datasets reveals promising accuracy scores: the irrigation schedule generation model achieves 73%, the growth stage model attains 93.8%, the health status model reaches 87%, and the nutritional status model obtains 83%. This research contributes to improving precision agriculture while providing practical solutions to enhance irrigation management and crop health monitoring. We have also developed a QKDF that is integrated with the 5G core network to improve the security of the proposed system by establishing secure session keys with a length of 256 bits.

image

Thông tin chung:

IEEE Access là một tạp chí truy cập mở đa ngành của Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEEE), ra đời vào năm 2013. Tạp chí này chuyên xuất bản các nghiên cứu chất lượng cao trong nhiều lĩnh vực như kỹ thuật điện tử, công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo, viễn thông, khoa học máy tính, và nhiều ngành công nghệ khác. Với mô hình truy cập mở, các bài báo trên IEEE Access có thể được đọc miễn phí, giúp lan tỏa kiến thức và nâng cao tính ứng dụng của các nghiên cứu trên toàn cầu.  Về xếp hạng, IEEE Access là một trong những tạp chí uy tín trong ngành kỹ thuật và công nghệ, đã đạt được nhiều thành tựu trong quá trình hoạt động. Theo Journal Citation Reports (JCR) năm 2023, IEEE Access có hệ số tác động (Impact Factor) là 3.9, xếp vào nhóm các tạp chí có tác động cao trong lĩnh vực kỹ thuật điện và điện tử. Ngoài ra, nó còn được xếp vào Q1 (quartile 1) trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu khoa học, nghĩa là nằm trong nhóm 25% tạp chí hàng đầu, theo Scopus hoặc các hệ thống đánh giá tương tự.