Công nghệ 4.0: Bước đột phá AI trong đánh giá chất lượng nông sản Việt Nam
Là một trong những quốc gia có thế mạnh về sản xuất và xuất khẩu nông sản, Việt Nam đang đứng trước yêu cầu nâng cao chất lượng, giảm tổn thất sau thu hoạch và đáp ứng các tiêu chuẩn ngày càng khắt khe của thị trường trong nước cũng như quốc tế. Để hiện thực hóa mục tiêu đó, việc đổi mới phương thức quản lý và ứng dụng các thành tựu khoa học, công nghệ vào toàn bộ chuỗi sản xuất, bảo quản và tiêu thụ nông sản đang trở thành yêu cầu tất yếu.
Tuy nhiên, tại nhiều trang trại, hợp tác xã và doanh nghiệp, việc phân loại, đánh giá chất lượng nông sản sau thu hoạch vẫn chủ yếu dựa trên kinh nghiệm và cảm quan của người lao động. Phương pháp này không chỉ tốn nhiều thời gian, chi phí nhân công mà còn khó bảo đảm tính khách quan, đồng nhất khi phải xử lý khối lượng lớn sản phẩm. Trong khi đó, các yêu cầu về truy xuất nguồn gốc, kiểm soát chất lượng và duy trì giá trị dinh dưỡng của nông sản ngày càng trở thành yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh. Thực tiễn đó đặt ra yêu cầu cấp thiết phải xây dựng những giải pháp công nghệ có khả năng đánh giá chất lượng nhanh, chính xác, khách quan và có thể triển khai trực tiếp trong quá trình sản xuất, bảo quản.
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn, nhiệm vụ cấp Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã được triển khai “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong đánh giá chất lượng nông sản” (mã số: CN4000.02/22-25) do TS. Bùi Quang Minh - Trung tâm Đổi mới sáng tạo công nghệ cao làm chủ nhiệm. Nghiên cứu tập trung phát triển hệ thống AI phục vụ theo dõi, đánh giá và cảnh báo chất lượng nông sản theo thời gian thực. Với việc kết hợp công nghệ học sâu, phân tích hình ảnh và dữ liệu hóa lý, các nhà khoa học đã tạo ra giải pháp đồng bộ, góp phần ứng dụng AI vào hoạt động bảo quản nông sản, mở ra hướng tiếp cận mới cho quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực nông nghiệp.
TS. Bùi Quang Minh tại phòng làm việc
Xây dựng hệ thống AI đồng bộ phục vụ đánh giá chất lượng nông sản
Trong khuôn khổ nhiệm vụ, nhóm đã lựa chọn loại trái cây có giá trị xuất khẩu cao là xoài và thanh long làm đối tượng nghiên cứu, đồng thời xây dựng hệ thống AI hoàn chỉnh, bao gồm cơ sở dữ liệu, mô hình học sâu, phần mềm quản lý và quy trình vận hành có thể triển khai trong điều kiện thực tế.
Một số mẫu xoài và thanh long - hai đối tượng nghiên cứu của nhiệm vụ
Một trong những kết quả nổi bật của nhiệm vụ là xây dựng thành công bộ cơ sở dữ liệu chuẩn hóa gồm hơn 14.400 hình ảnh quả xoài và thanh long ở nhiều mức chất lượng khác nhau. Khác với những bộ dữ liệu hình ảnh thông thường, mỗi ảnh đều được liên kết với các chỉ tiêu hóa lý và dinh dưỡng như độ axit, độ ngọt, hàm lượng vitamin C và một số thành phần nguyên tố đặc trưng. Việc kết hợp dữ liệu hình ảnh với dữ liệu phân tích hóa học đã tạo nền tảng quan trọng để AI không chỉ “nhận diện” hình dáng bên ngoài mà còn học được mối liên hệ giữa biểu hiện bên ngoài và chất lượng bên trong của nông sản.
Trên nền tảng đó, nhóm đã ứng dụng mô hình YOLOv8 - phiên bản mới nhất của dòng YOLO - mô hình AI nhận diện hình ảnh, kết hợp với mạng nơ-ron tích chập giúp tự động phát hiện, nhận diện và phân loại nông sản. TS. Bùi Quang Minh cho biết: Thay vì phải phân tích nhiều lần như trước đây, với mô hình AI mới, người dùng chỉ cần xử lý hình ảnh một lần để xác định vị trí và đặc điểm của từng quả, giúp tăng tốc độ và nâng cao độ chính xác trong đánh giá chất lượng. Hệ thống có khả năng tự động phát hiện quả trong kho bảo quản, phân biệt các mức chất lượng khác nhau và đưa ra cảnh báo khi phát hiện dấu hiệu hư hỏng. Kết quả thử nghiệm cho thấy, mô hình AI đạt độ chính xác trên 94% trong đánh giá chất lượng, trong khi khả năng nhận diện đối tượng đạt trên 90%, đáp ứng yêu cầu triển khai trong thực tế.
Kết quả nhận diện và đánh giá chất lượng quả bằng AI
Mô hình AI phát hiện và phân loại chất lượng xoài, thanh long với độ chính xác trên 90%
Ngoài ra, nhóm còn xây dựng hệ thống FruitAI/FruitMonitor, hoạt động trên cả nền tảng web và thiết bị di động. Hệ thống cho phép thu nhận dữ liệu trực tiếp từ camera, theo dõi tình trạng nông sản theo thời gian thực, lưu trữ lịch sử dữ liệu, hỗ trợ quản lý kho bảo quản và cảnh báo sớm những lô hàng có nguy cơ suy giảm chất lượng. Đặc biệt, mô hình được thiết kế theo hướng mở, cho phép bổ sung dữ liệu mới và huấn luyện lại trong quá trình vận hành nhằm duy trì độ chính xác khi điều kiện ánh sáng, mùa vụ hoặc môi trường bảo quản thay đổi.
Bên cạnh các sản phẩm công nghệ, nghiên cứu đã công bố nhiều kết quả có giá trị khoa học trên tạp chí quốc tế thuộc danh mục SCIE và ESCI, các bài báo chuyên ngành trong nước, đồng thời hỗ trợ đào tạo học viên cao học, góp phần phát triển nguồn nhân lực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ứng dụng cho nông nghiệp.
Mở ra hướng tiếp cận mới cho nông nghiệp thông minh Việt Nam
Điểm đáng chú ý của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc ứng dụng AI trong nhận diện hình ảnh mà còn là cách tiếp cận tích hợp nhiều nguồn dữ liệu để đánh giá chất lượng nông sản toàn diện. Nếu các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào phân tích hình ảnh hoặc thực hiện các phép phân tích hóa học độc lập trong phòng thí nghiệm thì nghiên cứu này đã kết nối dữ liệu hình ảnh với các chỉ tiêu dinh dưỡng và hóa lý, từ đó xây dựng mô hình AI có khả năng đánh giá chất lượng theo thời gian thực.
Chia sẻ về điểm mới của nghiên cứu, TS. Bùi Quang Minh cho biết: Đây cũng là một trong những hệ thống AI đầu tiên tại Việt Nam được phát triển theo hướng đồng bộ, từ xây dựng cơ sở dữ liệu, phát triển thuật toán, phần mềm quản lý đến triển khai thử nghiệm trong môi trường kho bảo quản. Nhờ đó, quá trình giám sát chất lượng không còn phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của người vận hành mà được thực hiện liên tục, khách quan và dựa trên dữ liệu thực.
Kết quả nghiên cứu mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn. Đối với doanh nghiệp và hợp tác xã, hệ thống giúp quản lý tập trung quá trình bảo quản nông sản, phát hiện sớm sản phẩm có dấu hiệu hư hỏng để có biện pháp xử lý kịp thời, qua đó giảm thất thoát sau thu hoạch và tiết kiệm chi phí nhân công. Việc lưu trữ dữ liệu và lịch sử đánh giá cũng góp phần nâng cao tính minh bạch, hỗ trợ truy xuất nguồn gốc và tạo thêm cơ sở khoa học để đáp ứng yêu cầu của các thị trường xuất khẩu.
Hội đồng nghiệm thu cấp Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam ghi nhận những thành tựu của nhóm nghiên cứu trong việc xây dựng giải pháp ứng dụng AI phục vụ đánh giá chất lượng nông sản, góp phần khắc phục những hạn chế của phương pháp phân loại bằng cảm quan đang được sử dụng phổ biến hiện nay. Hội đồng nhận định, giải pháp mới có khả năng triển khai trong thực tiễn, hỗ trợ các trang trại, hợp tác xã và doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản lý chất lượng, giảm thất thoát sau thu hoạch và đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của thị trường.
Kết quả nghiên cứu là thành công bước đầu, trong thời gian tới, nhóm sẽ mở rộng triển khai hệ thống tại nhiều trang trại và kho bảo quản ở Việt Nam, hoàn thiện các thuật toán AI, tăng cường khả năng thích ứng của hệ thống trong nhiều điều kiện sản xuất và đẩy mạnh chuyển giao công nghệ. Đây được kỳ vọng sẽ là bước tiếp theo nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong nông nghiệp, góp phần nâng cao giá trị và sức cạnh tranh của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.
Cung cấp tin: Chu Thị Ngân; Xử lý tin: Mai Lan
Trung tâm Dữ liệu và Thông tin khoa học
