[LD]Ứng dụng AI trong kiểm tra chất lượng giống lúa, cơ hội và thách thức

Ứng dụng AI trong kiểm tra chất lượng giống lúa, cơ hội và thách thức
MỸ LY - Thứ sáu, 05/09/2025 09:15 (GMT+7)

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra những hướng đi mới, mang lại nhiều cơ hội để số hóa ngành nông nghiệp nói chung và lĩnh vực kiểm tra giống lúa nói riêng.
Hướng tới minh bạch và chính xác
Tại Tọa đàm Giải pháp khoa học nhằm nâng cao chất lượng lúa và lúa giống được tổ chức tại TP Cần Thơ vào ngày 4.9, Easy Rice Việt Nam đã giới thiệu Hệ thống AI kiểm tra lúa giống (EASYRICE MP1), nhằm hỗ trợ nông dân, hợp tác xã (HTX) tiếp cận nguồn giống chính xác và có độ thuần cao.
Theo đó, sau khi tiếp nhận và xây dựng được cơ sở dữ liệu ban đầu, AI có thể kiểm định nhanh, chính xác và minh bạch.


[COLOR=rgba(0, 0, 0, 0.7)]Hệ thống AI kiểm tra lúa giống (EASYRICE MP1). Ảnh: Mỹ Ly
Ông Đoàn Anh Võ - đại diện Easy Rice Việt Nam - cho biết, hệ thống này đã được thử nghiệm thành công tại thị trường Thái Lan và Ấn Độ. Đáng chú ý, tại Thái Lan, chương trình bắt đầu vào năm 2020 và đến nay, có hơn 300 doanh nghiệp, với hơn 500.000 lần sử dụng công nghệ này, chiếm 30% thị phần xuất khẩu gạo của Thái Lan.
Theo tính toán của Easy Rice, hơn 10 triệu tấn gạo của Thái Lan trong những năm qua đã sử dụng công nghệ AI để đo độ thuần của giống lúa.
Còn tại Việt Nam, hệ thống đang trong giai đoạn phát triển và tiếp cận thị trường, đáp ứng nhu cầu về ứng dụng Al trong giám định chất lượng gạo trắng. Từ hình ảnh của máy scan, Al được sử dụng để quét qua mẫu và cho ra báo cáo đầy đủ, chi tiết tỉ lệ phần trăm phế phẩm, tấm, hạt nguyên… trong vòng 2 phút. Tuy nhiên, hệ thống cần những hình ảnh giống lúa thuần để tạo thông tin dữ liệu ban đầu.
Từ năm 2021, khi hệ thống bắt đầu được thí điểm tại Việt Nam, Công ty TNHH Cỏ May (tỉnh Đồng Tháp) đã mạnh dạn tham gia ứng dụng công nghệ này để kiểm tra các điều kiện của giống lúa, giúp tiết kiệm được nhân lực thực hiện bằng thủ công so với trước đây. Đặc biệt, việc lưu trữ hồ sơ, dữ liệu cũng thuận tiện và lâu dài.
“Từ khi ứng dụng công nghệ này, khi thực hiện quét, kiểm tra hàng ngày đều được lưu trữ trên công nghệ đám mây. Nhờ đó, khi các chuyên gia quốc tế đến đánh giá hàng năm, chúng tôi chỉ cần tải về, đưa hình ảnh từ thiết bị ra đã thuyết phục được”, ông Đinh Minh Tâm - Giám đốc Công ty TNHH Cỏ May - chia sẻ.
Xây dựng cơ sở dữ liệu lớn
TS Trần Ngọc Thạch - Viện trưởng Viện Lúa ĐBSCL - cho rằng, trong bối cảnh hiện nay, ứng dụng Hệ thống AI kiểm tra giống lúa là hướng đi tốt, giúp phân biệt độ thuần, độ sạch. Đây là 2 yếu tố quan trọng trong việc kiểm nghiệm chất lượng hạt giống.

[COLOR=rgba(0, 0, 0, 0.7)]TS Trần Ngọc Thạch - Viện trưởng Viện Lúa ĐBSCL - lưu ý một số vấn đề cần quan tâm khi phát triển công nghệ AI trong kiểm tra chất lượng giống lúa. Ảnh: Mỹ Ly
Nhưng để thực hiện được điều này, TS Trần Ngọc Thạch cũng nhấn mạnh đến việc phải có cơ sở dữ liệu lớn. Với hàng trăm giống lúa được gieo trồng trên cả nước, đòi hỏi phải “dạy” Al biết cách nhận diện đúng, cũng như lưu ý đến yếu tố mùa vụ, thời tiết làm ảnh hưởng đến hình dạng hạt lúa.
Do đó, sự hợp tác giữa doanh nghiệp với đơn vị sử dụng đang là điều cần được quan tâm. Bởi doanh nghiệp là nơi nắm dữ liệu lớn. Nhưng nếu mang tính độc quyền, việc chia sẻ chúng cho các đơn vị kiểm định, hợp tác xã và nhà sản xuất hạt giống sẽ rất phức tạp.
Trước những vấn đề đặt ra đó, các doanh nghiệp và chuyên gia trong ngành nhận định, việc ứng dụng công nghệ này để kiểm chứng nội bộ, phục vụ sản xuất hạt giống là khả thi. Tuy nhiên, để áp dụng rộng rãi, cần xem xét lại khung pháp lý, đánh giá độ tin cậy của công nghệ bằng những minh chứng cụ thể. Việc có dữ liệu lớn sẽ giúp thuyết phục cơ quan quản lý nhà nước để đưa công nghệ này vào khung pháp lý, từ đó, nhân rộng và xem đây là một phương pháp song song có thể cùng thực hiện với phương pháp đánh giá trong phòng thí nghiệm.
https://laodong.vn/kinh-doanh/ung-d...ng-giong-lua-co-hoi-va-thach-thuc-1569103.ldo
AI cướp việc ​