Ứng dụng AI trong đánh giá chất lượng nông sản

Theo Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, tại nhiều trang trại, hợp tác xã và doanh nghiệp, việc phân loại, đánh giá chất lượng nông sản vẫn chủ yếu dựa vào kinh nghiệm và cảm quan của người lao động. Phương pháp này tốn nhiều nhân lực, khó bảo đảm tính khách quan và đồng nhất, trong khi yêu cầu về truy xuất nguồn gốc và kiểm soát chất lượng ngày càng trở thành yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của nông sản.

Các nhà khoa học của Trung tâm Đổi mới sáng tạo công nghệ cao, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đã thực hiện đề tài "Nghiên cứu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong đánh giá chất lượng nông sản" do TS Bùi Quang Minh làm chủ nhiệm. Nhóm nghiên cứu lựa chọn xoài và thanh long - hai loại trái cây có giá trị xuất khẩu cao - làm đối tượng nghiên cứu và xây dựng hệ thống AI hoàn chỉnh gồm cơ sở dữ liệu, mô hình học sâu, phần mềm quản lý và quy trình vận hành.

Một trong những kết quả nổi bật là xây dựng bộ cơ sở dữ liệu chuẩn hóa với hơn 14.400 hình ảnh xoài và thanh long ở nhiều mức chất lượng khác nhau. Mỗi hình ảnh được liên kết với các chỉ tiêu hóa lý và dinh dưỡng như độ axit, độ ngọt, hàm lượng vitamin C cùng một số thành phần đặc trưng. Nhờ đó, 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 này, nhóm nghiên cứu ứng dụng mô hình có thể tự động phát hiện, nhận diện và phân loại nông sản. Thay vì phải thực hiện nhiều bước phân tích như trước, hệ thống chỉ cần xử lý hình ảnh một lần để xác định vị trí và đặc điểm của từng quả, đồng thời phát hiện dấu hiệu hư hỏng trong kho bảo quản. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác trên 94% trong đánh giá chất lượng và trên 90% trong nhận diện đối tượng, đáp ứng yêu cầu triển khai trong thực tế.

Nhóm cũng phát triển một hệ thống cho phép thu nhận dữ liệu từ camera, theo dõi chất lượng nông sản theo thời gian thực, lưu trữ dữ liệu, hỗ trợ quản lý kho bảo quản và cảnh báo sớm các lô hàng có nguy cơ suy giảm chất lượng. Hệ thống được thiết kế theo hướng mở, có thể bổ sung dữ liệu và huấn luyện lại để thích ứng với những thay đổi của điều kiện sản xuất và bảo quản.

Tính khả thi cao, có thể triển khai rộng rãi

Điểm nổi bật của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc ứng dụng AI trong nhận diện hình ảnh mà còn ở cách tiếp cận tích hợp dữ liệu hình ảnh với các chỉ tiêu hóa lý và dinh dưỡng để đánh giá chất lượng nông sản toàn diện.

Theo TS Bùi Quang Minh, đây là một trong những hệ thống AI đầu tiên tại Việt Nam được phát triển đồng bộ từ xây dựng cơ sở dữ liệu, phát triển thuật toán đến phần mềm quản lý và thử nghiệm trong môi trường thực tế, giúp việc giám sát chất lượng trở nên khách quan, liên tục và dựa trên dữ liệu, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào kinh nghiệm của người vận hành.

Kết quả nghiên cứu mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong thực tiễn, giúp doanh nghiệp, hợp tác xã và các cơ sở bảo quản phát hiện sớm nông sản có dấu hiệu hư hỏng, giảm thất thoát sau thu hoạch, tiết kiệm chi phí nhân công, đồng thời nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc và đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của thị trường xuất khẩu.

Hội đồng nghiệm thu cấp Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam đánh giá giải pháp có tính khả thi cao và có thể triển khai rộng rãi trong thực tế.

Yêu cầu 'hỏa tốc' thông quan cho nông sản

Xây dựng Sơn La thành trung tâm nông nghiệp sinh thái, chế biến nông sản và du lịch đặc sắc

Từ hương sạch đến sản phẩm công nghiệp nông thôn tiêu biểu cấp quốc gia