AI giúp đánh giá chất lượng nông sản, giảm thất thoát sau thu hoạch

15/07/2026 09:24

Trí tuệ nhân tạo đang mở ra hướng tiếp cận mới trong kiểm định chất lượng nông sản khi có thể đánh giá nhanh, không phá hủy mẫu và hỗ trợ truy xuất nguồn gốc. Công nghệ này được kỳ vọng giúp giảm tổn thất sau thu hoạch, nâng cao chất lượng nông sản và đáp ứng yêu cầu ngày càng khắt khe của thị trường xuất khẩu.

Việt Nam đang chịu áp lực ngày càng lớn trong việc kiểm soát chất lượng và an toàn thực phẩm đối với các mặt hàng nông sản xuất khẩu. Đối với những sản phẩm chủ lực như xoài và thanh long, yêu cầu về dư lượng hóa chất, kim loại nặng cùng các tiêu chuẩn kỹ thuật của thị trường nhập khẩu ngày càng khắt khe, trong khi tỷ lệ thất thoát sau thu hoạch vẫn ở mức 20-30%.

AI mở hướng mới trong kiểm định chất lượng nông sản

Trước thực tế đó, Tiến sĩ Bùi Quang Minh cùng các cộng sự tại Trung tâm Đổi mới sáng tạo công nghệ cao (Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam) đã triển khai nhiệm vụ "Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong đánh giá chất lượng nông sản".

| AI còn tích hợp kỹ thuật quang học siêu phổ (HSI ) kết hợp các mô hình học máy phức tạp cho phép phân tích thành phần quang phổ của nông sản, ước tính chính xác hàm lượng dinh dưỡng, độ ẩm và chất lượng bên trong sản phẩm mà không cần phân tích phá hủy mẫu, từ đó rút ngắn thời gian phân tích mẫu trong phòng thí nghiệm (Ảnh: https://nhandan.vn). |

Nhóm nghiên cứu thu thập dữ liệu về hình dạng, kích thước và thành phần dinh dưỡng của xoài, thanh long; kết hợp phân tích hóa học với xử lý hình ảnh để xây dựng mô hình AI đánh giá chất lượng sản phẩm. Dữ liệu được thu thập tại các vùng trồng trọng điểm như Đồng Nai, TP. Cần Thơ, Long An và Đồng Tháp.

Tiến sĩ Bùi Quang Minh thông tin cho biết, AI hiện được phát triển trên nền tảng học sâu (Deep Learning) kết hợp xử lý ảnh (Image Processing), từ đó cho phép phát hiện, phân loại và đánh giá chất lượng nông sản với độ chính xác cao. Công nghệ này góp phần hạn chế tổn thất sau thu hoạch, nâng cao năng suất và tăng sức cạnh tranh của nông sản Việt Nam trên thị trường quốc tế.

Bên cạnh đó, hệ thống còn tích hợp công nghệ quang học siêu phổ (HSI) giúp phân tích thành phần quang phổ để ước tính hàm lượng dinh dưỡng, độ ẩm và chất lượng bên trong quả mà không cần phá hủy mẫu. So với các phương pháp truyền thống, việc ứng dụng HSI giúp rút ngắn thời gian phân tích, giảm chi phí và có thể đánh giá chất lượng ngay tại hiện trường.

Phần mềm AI đạt độ chính xác trên 90%

Trong quá trình triển khai, nhóm nghiên cứu đã xây dựng bộ dữ liệu gồm 14.411 hình ảnh xoài và thanh long ở nhiều mức chất lượng khác nhau. Đây là nguồn dữ liệu phục vụ huấn luyện, kiểm thử và vận hành mô hình AI.

Từ nền tảng này, nhóm phát triển phần mềm Fruit Monitor/Fruit AI, có khả năng nhận diện, đánh giá và cảnh báo chất lượng nông sản với độ chính xác trên 90%.

Phần mềm đồng thời quản lý dữ liệu người dùng, trang trại, kho bảo quản, camera, mô hình AI và lịch sử huấn luyện. Quy trình vận hành gồm các bước từ thu thập, tiền xử lý hình ảnh, gắn nhãn dữ liệu, phân tích thành phần hóa học, xây dựng và huấn luyện mô hình AI đến triển khai trên nền tảng web và thiết bị di động.

Ngoài đánh giá chất lượng, AI còn được tích hợp với blockchain nhằm hỗ trợ truy xuất nguồn gốc, theo dõi chất lượng trong toàn bộ chuỗi cung ứng từ thu hoạch, bảo quản, vận chuyển đến tiêu thụ. Các thuật toán phân tích dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm, pH đất và chỉ số sinh trưởng cũng hỗ trợ xác định thời điểm thu hoạch tối ưu, góp phần giảm thất thoát và nâng cao hiệu quả sản xuất.

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong nông nghiệp vẫn đối mặt nhiều thách thức như yêu cầu hạ tầng điện toán đám mây, đường truyền internet ổn định, chi phí đầu tư cho camera chuyên dụng, cảm biến HSI và phần mềm còn cao. Bên cạnh đó là nhu cầu đào tạo nguồn nhân lực, hoàn thiện khung pháp lý về bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tiêu chuẩn chất lượng để mở rộng ứng dụng trong thực tiễn.

Kết quả nghiên cứu đã được công bố qua ba bài báo quốc tế SCIE, hai bài báo trong nước và đào tạo một thạc sĩ. Theo Hội đồng nghiệm thu của Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, nhiệm vụ có ý nghĩa cả về khoa học lẫn thực tiễn, góp phần thúc đẩy ứng dụng AI trong lĩnh vực nông nghiệp và nâng cao chất lượng nông sản Việt Nam.

Bài liên quan

Tin bài khác

Trong bối cảnh các mô hình AI ngày càng mạnh và khó kiểm soát, CEO Google DeepMind Demis Hassabis cho rằng Mỹ cần sớm lập một cơ quan chuyên trách để kiểm tra những hệ thống tiên tiến nhất trước khi chúng được tung ra thị trường.

Động thái mới của Nvidia cho thấy áp lực kiểm soát xuất khẩu chip AI của Mỹ đang lan sâu vào chuỗi cung ứng châu Á, trong bối cảnh Washington tìm cách ngăn các bộ xử lý tiên tiến đi vòng qua nước thứ ba để tới Trung Quốc.

Google công bố số lượng người dùng hoạt động trên ứng dụng Gemini tại Đông Nam Á đã tăng hơn gấp đôi trong vòng một năm qua. Theo Báo cáo Gemini: Đông Nam Á 2026 đầu tiên, khu vực cũng có tốc độ đón nhận Gemini nhanh hơn bất kỳ ứng dụng nào khác của Google. Ứng dụng này đồng thời vươn lên trở thành trợ lý AI được tìm kiếm nhiều nhất tại Việt Nam, Indonesia và Thái Lan.

Thỏa thuận mua toàn bộ sản lượng điện giai đoạn đầu của dự án Steel River cho thấy các tập đoàn công nghệ Mỹ đang gia tăng tìm kiếm nguồn năng lượng sạch quy mô lớn, trong khi nhu cầu điện cho trung tâm dữ liệu tăng nhanh và chính sách hỗ trợ năng lượng tái tạo tại Mỹ có xu hướng thu hẹp.

Liên minh châu Âu (EU) đang xây dựng các quy định mới nhằm tăng cường bảo vệ trẻ em trên môi trường số, trong đó có thể bao gồm giới hạn độ tuổi sử dụng mạng xã hội và các biện pháp xác minh người dùng nghiêm ngặt hơn.

Apple đã phát hành iOS 27 Public Beta, lần đầu cho phép người dùng phổ thông trải nghiệm Siri AI - trợ lý ảo thế hệ mới được xây dựng lại với nhiều tính năng trí tuệ nhân tạo.

Trước làn sóng bùng nổ của hạ tầng dữ liệu và công nghệ thông minh, các tập đoàn chuỗi cung ứng công nghệ cao liên tục dịch chuyển cứ điểm sản xuất. Mới đây, hà sản xuất bảng mạch in hàng đầu Hàn Quốc TLB đã công bố kế hoạch đầu tư mạnh mẽ vào thủ phủ công nghiệp Bắc Ninh, mở đường cho việc đón đầu các dòng chíp nhớ và thiết bị AI thế hệ mới.

Có những khoảnh khắc trong giáo dục mà ranh giới giữa trường học và thị trường thực sự bắt đầu mờ đi. Vòng Demoday Top 10 của Road to AI 2026 là một trong những khoảnh khắc như vậy. Sau hơn ba tháng triển khai, cuộc thi không còn là một sân chơi công nghệ dành riêng cho sinh viên nữa, mà đã trở thành không gian kết nối thật sự giữa trường đại học, doanh nghiệp và các chuyên gia AI đang cùng nhau tìm kiếm lời giải cho bài toán chuyển đổi số mà hàng trăm nghìn doanh nghiệp Việt Nam đang đối mặt mỗi ngày.

Đà Nẵng đang từng bước hiện thực hóa mục tiêu trở thành trung tâm công nghiệp vi mạch bán dẫn và công nghệ cao của khu vực miền Trung khi đồng thời xây dựng hệ sinh thái đầu tư, hoàn thiện cơ chế ưu đãi và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao nhằm tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị bán dẫn toàn cầu.

Lần đầu tiên ban hành nghị quyết riêng hỗ trợ phát triển sản phẩm du lịch, Điện Biên tạo cơ chế đồng bộ từ hạ tầng, doanh nghiệp đến truyền thông số, mở hướng đi mới cho ngành du lịch.

Tính năng AI tạo ảnh mới của Meta vừa xuất hiện đã phải dừng lại, phơi bày nghịch lý của các ông lớn công nghệ: càng muốn tận dụng kho dữ liệu người dùng để tăng tốc trong cuộc đua AI, họ càng đối mặt áp lực lớn hơn về quyền riêng tư và sự đồng thuận.

Trong cuộc đua AI ngày càng tốn kém, Meta không muốn chỉ đứng xếp hàng mua GPU từ Nvidia. Gã khổng lồ mạng xã hội đang chuẩn bị đưa chip AI tự thiết kế vào sản xuất từ tháng 9, một bước đi có thể giúp công ty tự chủ hơn về hạ tầng và tiến gần hơn tới mục tiêu sở hữu 14 gigawatt sức mạnh tính toán trong năm tới.

Trung tâm dữ liệu ngoài không gian được dự báo trở thành ngành công nghiệp trăm tỷ USD, mở ra hướng đi mới cho hạ tầng AI trong bối cảnh tài nguyên trên Trái Đất ngày càng hạn chế.

Tập đoàn FPT vừa bắt tay cùng hãng tư vấn công nghệ Forrester Consulting công bố báo cáo nghiên cứu toàn cầu mang tên “From Pilots to Reusable Platforms: A Blueprint for Scaling Enterprise AI”. Khảo sát trực tiếp gần 400 lãnh đạo công nghệ tại các thị trường lớn như Bắc Mỹ, châu Âu, châu Á-Thái Bình Dương và Nhật Bản đã bóc tách một nghịch lý lớn của năm 2026: Dù cuộc đua rót vốn vào trí tuệ nhân tạo đang nóng hơn bao giờ hết, phần lớn các tổ chức vẫn chưa thể đưa AI thoát khỏi vỏ bọc thử nghiệm để vận hành ở quy mô lớn do xung đột với nền tảng công nghệ cũ.

Đọc nhiều

AI giúp đánh giá chất lượng nông sản, giảm thất thoát sau thu hoạch - Tạp chí Doanh nghiệp và Hội nhập