Các nhà khoa học thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam cho biết, đơn vị vừa phát triển thành công hệ thống AI có khả năng theo dõi, đánh giá và cảnh báo chất lượng nông sản theo thời gian thực, góp phần tự động hóa quá trình kiểm soát chất lượng sau thu hoạch.

Nhóm nghiên cứu do TS Bùi Quang Minh - Phó Tổng Giám đốc Trung tâm Đổi mới sáng tạo Công nghệ cao, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam chủ trì, hệ thống được xây dựng trên cơ sở dữ liệu hơn 14.400 hình ảnh xoài và thanh long ở nhiều cấp chất lượng khác nhau. Không chỉ nhận diện hình dạng bên ngoài, AI còn được huấn luyện để phân tích mối liên hệ giữa đặc điểm hình ảnh với các chỉ tiêu hóa lý như độ ngọt, độ axit và hàm lượng vitamin C, từ đó đánh giá chất lượng nông sản toàn diện hơn.

Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác trên 94% trong đánh giá chất lượng và hơn 90% trong nhận diện đối tượng. Hệ thống còn cho phép thu nhận dữ liệu từ camera, giám sát chất lượng nông sản theo thời gian thực, quản lý kho bảo quản và cảnh báo sớm các lô hàng có nguy cơ suy giảm chất lượng.

Theo đại diện 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.

“Đây là một trong những hệ thống AI đầu tiên tại Việt Nam được phát triển đồng bộ từ cơ sở dữ liệu, thuật toán đến phần mềm quản lý và thử nghiệm thực tế. Giải pháp giúp việc giám sát chất lượng trở nên khách quan, liên tục và dựa trên dữ liệu thay vì phụ thuộc chủ yếu vào kinh nghiệm của người vận hành” đại diện Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam nhấn mạnh.

Tại hội thảo quốc tế "Mở rộng cơ hội thị trường cho nông sản Việt Nam thông qua ứng dụng nền tảng số và AI trong chứng nhận, truy xuất nguồn gốc" diễn ra ngày 17/7, Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Lê Xuân Định cũng đã khẳng định, trong kỷ nguyên số, năng lực cạnh tranh của nông sản không chỉ được quyết định bởi chất lượng sản phẩm mà còn bởi khả năng chứng minh chất lượng thông qua dữ liệu, tiêu chuẩn và tính minh bạch.

Theo ông, việc ứng dụng nền tảng số và AI cần hướng tới mục tiêu hỗ trợ người dân, hợp tác xã và doanh nghiệp giảm chi phí tuân thủ tiêu chuẩn, nâng cao tính minh bạch và gia tăng năng lực cạnh tranh của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Số liệu của Bộ Nông nghiệp và Môi trường, cho thấy cả nước hiện có hơn 50.000 doanh nghiệp đầu tư vào nông nghiệp, song số doanh nghiệp ứng dụng công nghệ cao vẫn còn rất hạn chế, với dưới 300 doanh nghiệp triển khai công nghệ cao và chưa đến 50 doanh nghiệp được công nhận là doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao. Các chuyên gia trong lĩnh vực nông nghiệp không khỏi băn khoăn cho rằng, con số này chưa tương xứng với tiềm năng cũng như vai trò của nông nghiệp trong nền kinh tế.

HTX từ sản xuất 'mơ hồ' đến minh bạch nhờ bản đồ nông sản số

Xuất khẩu nông sản vào ‘cuộc chơi dữ liệu’: chế biến sâu thôi chưa đủ

Đáng chú ý, theo ông Phạm Viết Thuận, Viện Kinh tế Tài nguyên và Môi trường TP.HCM, có một thực tế là phần lớn doanh nghiệp dẫn đầu hoạt động thu mua, xuất khẩu nông sản hiện nay là doanh nghiệp nước ngoài. Điều này đặt ra yêu cầu hình thành thêm các doanh nghiệp, tập đoàn nội địa có đủ năng lực để dẫn dắt chuỗi giá trị nông sản trong thời gian tới.

"Hiện nay, phần lớn doanh nghiệp thu mua nông sản của Việt Nam là doanh nghiệp nước ngoài. Chúng ta cần hình thành những doanh nghiệp nông nghiệp quy mô lớn, đủ sức dẫn dắt thị trường trong nước và cạnh tranh ở khu vực, quốc tế", TS. Phạm Viết Thuận nhấn mạnh.

Theo các chuyên gia, một trong những nguyên nhân chính là do các doanh nghiệp vẫn gặp nhiều rào cản khi đầu tư, từ cơ chế thử nghiệm các mô hình mới, khó tiếp cận nguồn vốn dài hạn đến những hạn chế trong chuyển giao công nghệ.

Phần lớn các mô hình nông nghiệp thông minh, nông nghiệp tuần hoàn hay nông nghiệp phát thải thấp đều cần thời gian tích lũy dữ liệu, kiểm chứng hiệu quả và mở rộng quy mô. Vì vậy, nếu thiếu cơ chế hỗ trợ phù hợp, doanh nghiệp sẽ khó mạnh dạn đầu tư.

Hồng Hương