Trong bối cảnh ngành nông nghiệp đang chuyển mạnh sang mô hình sản xuất thông minh, ứng dụng khoa học công nghệ và chuyển đổi số được xem là chìa khóa để nâng cao chất lượng, gia tăng giá trị và mở rộng thị trường xuất khẩu cho nông sản Việt Nam. Đặc biệt, trước yêu cầu ngày càng khắt khe của các thị trường quốc tế về an toàn thực phẩm, truy xuất nguồn gốc và tiêu chuẩn chất lượng, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong kiểm soát chất lượng nông sản đang trở thành xu hướng tất yếu.

Nắm bắt yêu cầu thực tiễn đó, nhóm nghiên cứu thuộc Trung tâm Đổi mới sáng tạo công nghệ cao (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) đã triển khai thành công nhiệm vụ nghiên cứu ứng dụng AI trong đánh giá chất lượng nông sản, bước đầu phát triển hệ thống nhận diện và đánh giá chất lượng xoài, thanh long với độ chính xác trên 90%. Kết quả nghiên cứu không chỉ mở ra hướng tiếp cận mới trong kiểm định chất lượng nông sản mà còn góp phần thúc đẩy chuyển đổi số, nâng cao năng lực cạnh tranh của ngành nông nghiệp Việt Nam trong chuỗi cung ứng toàn cầu.

Nhu cầu cấp thiết về công nghệ đánh giá chất lượng nông sản

Việt Nam hiện là một trong những quốc gia xuất khẩu nông sản hàng đầu thế giới với nhiều mặt hàng có giá trị như xoài, thanh long, sầu riêng, vải, nhãn và nhiều loại trái cây nhiệt đới khác. Tuy nhiên, cùng với cơ hội mở rộng thị trường là những yêu cầu ngày càng nghiêm ngặt từ các quốc gia nhập khẩu về dư lượng thuốc bảo vệ thực vật, kim loại nặng, chất lượng cảm quan, truy xuất nguồn gốc và tiêu chuẩn an toàn thực phẩm.

Trong khi đó, tỷ lệ thất thoát sau thu hoạch đối với nhiều loại trái cây vẫn ở mức cao, riêng xoài và thanh long dao động từ 20-30%, gây thiệt hại lớn cho người nông dân, doanh nghiệp và làm giảm sức cạnh tranh của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Hiện nay, việc đánh giá chất lượng nông sản vẫn chủ yếu dựa trên phương pháp thủ công, kinh nghiệm của chuyên gia kết hợp với các phân tích hóa học, vi sinh trong phòng thí nghiệm. Các phương pháp này thường mất nhiều thời gian, chi phí lớn, đòi hỏi nhân lực chuyên môn cao và trong nhiều trường hợp phải lấy mẫu phá hủy, ảnh hưởng đến giá trị của sản phẩm.

Theo các nhà khoa học, đây chính là bài toán mà trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết hiệu quả nhờ khả năng phân tích dữ liệu nhanh, chính xác và không xâm lấn.

Xây dựng cơ sở dữ liệu lớn phục vụ phát triển AI

Để phát triển hệ thống AI có độ chính xác cao, nhóm nghiên cứu do TS Bùi Quang Minh chủ trì đã thực hiện nhiệm vụ "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá chất lượng nông sản" với quy mô lớn.

Nhóm đã khảo sát tại nhiều vùng chuyên canh xoài và thanh long nổi tiếng như Đồng Tháp, Cần Thơ, Long An và Đồng Nai nhằm thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu.

Quá trình thực hiện đã xây dựng thành công bộ dữ liệu gồm 14.411 hình ảnh của xoài và thanh long ở nhiều mức độ chất lượng khác nhau. Đây là một trong những cơ sở dữ liệu có giá trị, phục vụ quá trình huấn luyện, kiểm thử và tối ưu hóa các mô hình AI.

Không chỉ thu thập hình ảnh, nhóm nghiên cứu còn tiến hành phân tích các chỉ tiêu hóa lý, thành phần dinh dưỡng và chất lượng bên trong của từng mẫu nông sản để xác định mối liên hệ giữa đặc điểm hình ảnh với chất lượng thực tế của sản phẩm.

Kho dữ liệu lớn này là nền tảng giúp các thuật toán học sâu (Deep Learning) có khả năng tự học, nhận diện và đánh giá chất lượng nông sản ngày càng chính xác.

AI kết hợp học sâu và xử lý ảnh hiện đại

Theo TS Bùi Quang Minh, hệ thống được xây dựng trên nền tảng các mô hình học sâu kết hợp với công nghệ xử lý ảnh tiên tiến.

Thông qua hình ảnh thu được từ camera, AI có thể tự động nhận diện hình dáng, kích thước, màu sắc, mức độ chín, các khuyết tật trên bề mặt và nhiều đặc điểm khác của quả.

Sau khi phân tích, hệ thống sẽ phân loại chất lượng sản phẩm theo các tiêu chí đã được huấn luyện, từ đó đưa ra kết quả đánh giá nhanh chóng và khách quan mà không cần thực hiện các bước kiểm tra thủ công.

So với phương pháp truyền thống, giải pháp này giúp rút ngắn đáng kể thời gian kiểm định, giảm chi phí nhân công, hạn chế sai số do yếu tố con người và đặc biệt không làm hư hỏng mẫu nông sản.

Đây được xem là bước tiến quan trọng hướng tới tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng trong sản xuất và xuất khẩu nông sản.

Ứng dụng công nghệ quang học siêu phổ đánh giá chất lượng bên trong

Một trong những điểm nổi bật của nghiên cứu là việc tích hợp công nghệ quang học siêu phổ (Hyperspectral Imaging - HSI) với trí tuệ nhân tạo.

Khác với camera RGB thông thường chỉ ghi nhận ba màu cơ bản, hệ thống HSI có khả năng thu nhận hàng trăm dải bước sóng khác nhau, cho phép phân tích thành phần vật chất bên trong nông sản.

Thông qua dữ liệu quang phổ, AI có thể ước tính chính xác hàm lượng nước, đường, chất dinh dưỡng, độ chín, độ tươi cũng như phát hiện các dấu hiệu hư hỏng bên trong mà mắt thường không thể quan sát.

Điều này giúp việc đánh giá chất lượng trở nên toàn diện hơn, đồng thời loại bỏ nhu cầu phải cắt mẫu hay phân tích phá hủy trong phòng thí nghiệm.

Nhờ khả năng xử lý nhanh và chính xác, công nghệ này hoàn toàn có thể được triển khai trực tiếp tại các vùng trồng, nhà đóng gói hoặc kho bảo quản.

AI kết hợp blockchain nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc

Không chỉ dừng ở việc đánh giá chất lượng, nhóm nghiên cứu còn phát triển mô hình quản lý thông tin nông sản xuyên suốt toàn bộ chuỗi cung ứng.

Trong đó, AI được tích hợp với công nghệ blockchain nhằm ghi nhận và lưu trữ toàn bộ dữ liệu từ khâu sản xuất, thu hoạch, sơ chế, bảo quản, vận chuyển cho đến phân phối.

Giải pháp này giúp bảo đảm tính minh bạch của thông tin, hỗ trợ truy xuất nguồn gốc nhanh chóng và tăng niềm tin của người tiêu dùng cũng như các thị trường nhập khẩu.

Bên cạnh đó, AI còn có khả năng giám sát chất lượng nông sản trong từng công đoạn của chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp tối ưu quy trình lưu kho, vận chuyển và phân phối, hạn chế hao hụt và nâng cao hiệu quả logistics.

Hỗ trợ nông dân đưa ra quyết định sản xuất chính xác

Một ưu điểm khác của hệ thống AI là khả năng phân tích dữ liệu môi trường và hỗ trợ ra quyết định trong sản xuất.

Thông qua việc kết nối với các cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm, độ pH đất, lượng mưa và các chỉ số sinh trưởng của cây trồng, AI có thể dự báo thời điểm thu hoạch thích hợp nhất.

Việc xác định đúng thời điểm thu hoạch giúp nâng cao chất lượng quả, kéo dài thời gian bảo quản, giảm tỷ lệ hao hụt sau thu hoạch và tối ưu giá trị thương mại của sản phẩm.

Đây là nền tảng quan trọng để phát triển mô hình nông nghiệp chính xác, nông nghiệp số và sản xuất thông minh tại Việt Nam.

Phần mềm Fruit Monitor/Fruit AI đạt độ chính xác trên 90%

Một trong những kết quả nổi bật của nhiệm vụ nghiên cứu là phát triển thành công phần mềm Fruit Monitor/Fruit AI.

Hệ thống có khả năng nhận diện, phân loại và đánh giá chất lượng xoài, thanh long với độ chính xác đạt trên 90%.

Ngoài chức năng nhận diện chất lượng, phần mềm còn hỗ trợ quản lý toàn bộ dữ liệu về người dùng, vùng trồng, trang trại, kho bảo quản, hệ thống camera, mô hình AI và lịch sử huấn luyện.

Nhóm nghiên cứu cũng xây dựng quy trình ứng dụng AI hoàn chỉnh, bao gồm các bước từ thu thập hình ảnh, tiền xử lý dữ liệu, gắn nhãn mẫu, phân tích thành phần hóa học, huấn luyện mô hình AI cho đến triển khai trên nền tảng web và thiết bị di động.

Giải pháp này tạo điều kiện để doanh nghiệp, hợp tác xã và cơ quan quản lý dễ dàng áp dụng trong thực tế.

Thách thức trong quá trình ứng dụng AI vào nông nghiệp

Mặc dù đạt nhiều kết quả tích cực, việc triển khai AI trong đánh giá chất lượng nông sản vẫn còn đối mặt với nhiều thách thức.

Đầu tiên là yêu cầu về hạ tầng công nghệ. Hệ thống cần có năng lực lưu trữ dữ liệu lớn, điện toán đám mây mạnh cùng kết nối internet ổn định để xử lý khối lượng lớn hình ảnh và dữ liệu cảm biến theo thời gian thực.

Bên cạnh đó, chi phí đầu tư ban đầu cho camera chuyên dụng, cảm biến quang học siêu phổ, thiết bị thu thập dữ liệu và phần mềm AI vẫn còn khá cao, gây khó khăn cho các hộ sản xuất nhỏ lẻ.

Nguồn nhân lực có khả năng vận hành, bảo trì và phát triển các hệ thống AI trong lĩnh vực nông nghiệp cũng còn hạn chế, đặc biệt tại các vùng sản xuất.

Ngoài ra, việc xây dựng các tiêu chuẩn dữ liệu, bảo mật thông tin, bảo vệ quyền riêng tư và hoàn thiện hành lang pháp lý cho ứng dụng AI trong nông nghiệp vẫn cần tiếp tục được nghiên cứu và hoàn thiện.

Mở ra hướng phát triển mới cho nông nghiệp thông minh

Theo đánh giá của Hội đồng nghiệm thu Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, nhiệm vụ "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá chất lượng nông sản" có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao, góp phần thúc đẩy ứng dụng AI trong lĩnh vực nông nghiệp.

Không chỉ giúp nâng cao hiệu quả kiểm soát chất lượng, giảm thất thoát sau thu hoạch và tối ưu chuỗi cung ứng, kết quả nghiên cứu còn tạo nền tảng để mở rộng ứng dụng AI sang nhiều loại cây trồng khác như sầu riêng, vải, nhãn, bưởi, cam và nhiều nông sản chủ lực của Việt Nam.

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang trở thành xu hướng tất yếu, sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, công nghệ quang học siêu phổ, blockchain và Internet vạn vật (IoT) được kỳ vọng sẽ tạo nên hệ sinh thái nông nghiệp thông minh, giúp nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng giá trị xuất khẩu và khẳng định vị thế của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Việc làm chủ các công nghệ AI trong đánh giá chất lượng nông sản không chỉ góp phần hiện đại hóa ngành nông nghiệp mà còn là bước đi quan trọng trong quá trình xây dựng nền nông nghiệp xanh, thông minh và phát triển bền vững, phù hợp với định hướng chuyển đổi số quốc gia và chiến lược phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo của Việt Nam trong giai đoạn mới.

Nguồn: Tổng hợp