Gạo Việt vào cuộc chơi AI: thay đổi từ gốc chuỗi giá trị

(KTSG Online) – Qua phân tích của Trí tuệ nhân tạo (AI), chỉ sau 2-3 phút chất lượng lúa gạo được xác định chính xác. Đây là giải pháp mà ngành hàng lúa gạo Việt Nam nói chung và khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) nói riêng có thể ứng dụng thay thế cho con người nhằm nâng cao giá trị sản phẩm…

Ngành hàng lúa gạo Việt Nam đã có những bước phát triển vượt bậc cả về khối lượng xuất khẩu lẫn các loại giống có chất lượng gạo ngon được lai tạo để đáp ứng nhu cầu thị trường. Tuy nhiên, việc sử dụng giống “chính quy” vẫn đạt tỷ lệ thấp ở ĐBSCL…

Cường quốc xuất khẩu, nhưng sử dụng giống “chính quy” thấp!

Việt Nam có hơn 1.000 giống lúa đã được lai tạo, trong đó, ở một số thời điểm có khoảng 200 giống lúa khác nhau được sử dụng để gieo sạ. Điều này, giúp Việt Nam luôn duy trì vị thế là một trong ba quốc gia xuất khẩu gạo hàng đầu thế giới, với khối lượng bán ra trên 9 triệu tấn trong năm ngoái.

Tuy nhiên, việc sử dụng giống lúa “chính quy”, tức giống có nguồn gốc rõ ràng vẫn chưa như kỳ vọng, khiến độ đồng đều về mặt chất lượng gạo thành phẩm khi thương mại vẫn còn nhiều hạn chế.

Tại tọa đàm “giải pháp khoa học nhằm nâng cao chất lượng lúa và lúa giống” diễn ra hôm 4-9 ở thành phố Cần Thơ, ông Trần Xuân Định, Phó Chủ tịch thường trực kiêm Tổng thư ký Hiệp hội thương mại giống cây trồng Việt Nam, cho biết khoảng 5 năm trở lại đây, diện tích sản xuất lúa cả nước đạt khoảng 7,2 triệu héc ta/năm, với mức sử dụng bình quân khoảng 80 kg/héc ta, tổng nhu cầu giống là khoảng 570.000-580.000 tấn/năm.

Theo ông, ở khu vực phía Bắc, hệ thống sản xuất giống “chính quy” (do doanh nghiệp, trung tâm giống sản xuất) đáp ứng được khoảng 80% trên tổng nhu cầu sử dụng là 65.000-70.000 tấn/năm, tức có khoảng 20% lượng giống được nông dân sử dụng nguồn không “chính quy”.

Trong khi đó, ở ĐBSCL- vùng trọng điểm sản xuất lúa cả nước- hệ thống giống “chính quy” chỉ đáp ứng được khoảng 45% trên tổng nhu cầu giống lúa gieo sạ cho khoảng 4 triệu héc ta/năm, tức có khoảng 55% trong tổng nhu cầu được nông dân sử dụng các nguồn “không chính quy”.

Trong số cả ngàn giống lúa được lai tạo trong nhiều năm qua, hiện vùng trọng điểm sản xuất lúa cả nước là ĐBSCL nói riêng và cả nước nói chung đang sử dụng trên 10 giống phổ biến để sản xuất ra gạo hàng hoá cung ứng thị trường nội địa và xuất khẩu.

Theo đó, hiện có 13 giống diện tích sản xuất từ 100.000 héc ta trở lên, trong đó, giống OM 5451 diện tích gieo sạ trên 670.000 héc ta; OM 6976 trên 540.000 héc ta; OM 4900 trên 497.000 héc ta; Khang Dân 18 trên 404.000 héc ta; BC15 trên 268.000 héc ta; Jasmine 85 trên 251.000 héc ta; BT 7 trên 202.000 héc ta…

Ngoài ra, các giống lúa khác cũng được sử dụng phổ biến ở ĐBSCL, bao gồm Đài Thơm 8, OM 18, ST24 và 25. Đây là những dòng sản phẩm được cả thị trường trong nước và xuất khẩu ưa chuộng.

3 phút giúp “chuẩn hoá” sản phẩm

Việc sử dụng giống lúa không chính quy hay nói cách khác giống có độ thuần chưa đạt yêu cầu, không chỉ ảnh hưởng đến năng suất mà còn khiến sản phẩm lúa gạo hàng hoá có chất lượng thấp. Vậy cách nào để xử lý được vấn đề nêu trên, qua đó giúp nâng cao chất lượng lúa gạo hàng hoá của Việt Nam?

Trả lời câu hỏi nêu trên của KTSG Online, ông Đoàn Anh Võ, Giám đốc đại diện tại Việt Nam của Công ty Easy Rice Digital Technology, cho biết vấn đề của ngành lúa gạo Việt Nam là có quá nhiều giống khác nhau, khó phân biệt bằng mắt thường, độ thuần và tính đúng giống chưa được kiểm soát chặt chẽ.

“Giống giả, bán giống quảng cáo sai sự thật, thì nông dân là người chịu thiệt đầu tiên trong việc sử dụng”, ông Võ cho biết và thông tin, kết quả năng suất sẽ không đạt, chất lượng lúa gạo hàng hoá cũng không đảm bảo.

Từ vấn đề nêu trên, theo ông Võ, đơn vị này đã đưa ra giải pháp ứng dụng AI để hỗ trợ nông dân nói riêng và ngành hàng lúa gạo Việt Nam nói chung tiếp cận được nguồn giống chính xác, độ thuần cao.

Việc sử dụng AI để phân tích cũng khá đơn giản, đó là cho mẫu lúa/gạo (mẫu cần phân tích) khoảng 25-30 gram vào máy scan (máy quét) để chụp hình, sau đó tải hình ảnh lên website đã tích hợp sẵn AI để so sánh, phân tích và cho ra kết quả sau 2-3 phút, bao gồm độ thuần của giống lúa hoặc là tỷ lệ hạt nguyên của gạo là bao nhiêu hoặc tỷ lệ tấm là bao nhiêu…

“Ví dụ, muốn phân tích độ thuần của giống lúa OM 18, thì qua quy trình thực hiện, AI sẽ phân tích được trong mẫu giống độ thuần giống OM 18 là bao nhiêu % và bao nhiêu % là lúa lẫn, tức không phải giống OM 18”, ông Võ dẫn chứng.

Dĩ nhiên, để có cơ sở so sánh, phân tích mẫu cần đánh giá, AI phải được học/nạp dữ liệu có độ chính xác tuyệt đối thông qua hình ảnh về giống lúa hoặc sản phẩm gạo. “Khi AI có dữ liệu ban đầu rồi, nó có thể kiểm định chính xác, minh bạch mẫu cần phân tích, bởi AI sẽ không biết nói dối vì dựa trên cơ sở dữ liệu thật chứ không phải cảm quan bằng mắt”, ông Võ cho biết.

Việc ứng dụng AI vào chuỗi ngành hàng lúa gạo Việt Nam còn rất mới, nhưng với Thái Lan, theo ông Võ, chương trình bắt đầu từ năm 2020 và hiện đã có hơn 300 doanh nghiệp Thái với hơn 500.000 lần sử dụng công nghệ này. “Tính toán của chúng tôi, đã có hơn 10 triệu tấn gạo của Thái Lan trong những năm qua đã sử dụng công nghệ AI này”, ông cho biết.

Là đơn vị của Việt Nam đang ứng dụng công nghệ nêu trên, trao đổi với KTSG Online, ông Đinh Minh Tâm, Giám đốc Công ty TNHH Cỏ May (Đồng Tháp), cho biết công nghệ này có thể đáp ứng được một vài nhu cầu làm gạo cao cấp của doanh nghiệp.

Theo đó, qua phân tích mẫu, Cỏ May biết được sản phẩm gạo có tỷ lệ bạc bụng ra sao, độ thuần hay tỷ lệ tấm là bao nhiêu. “Đây là cách dễ dàng để chúng tôi xác định tiêu chuẩn của sản phẩm gạo”, ông Tâm cho biết và thông tin, trước khi ứng dụng công nghệ AI, việc kiểm tra chất lượng gạo được thực hiện thủ công thông qua cảm quan của con người.

Theo ông, Cỏ May bán hàng cao cấp ra nước ngoài và trong hệ thống siêu thị nên phải thực hiện đánh giá tiêu chuẩn BRC (British Retail Consortium- bộ tiêu chuẩn toàn cầu về an toàn thực phẩm do Hiệp hội bán lẻ Anh ban hành). “Trước đây, phải ghi chép thủ công biểu mẫu và lưu trữ hồ sơ để chuyên gia đánh giá. Thế nhưng, khi ứng dụng AI, chạy kết quả rất nhanh, độ thuyết phục cao và được lưu trữ đám mây, khi cần chỉ cần tải xuống”, ông cho biết.

Khi nói về khả năng ứng dụng, theo ông Tâm, tuỳ thuộc vào đặc thù của mỗi đơn vị sẽ có nhu cầu riêng. “Chẳng hạn, doanh nghiệp làm dòng sản phẩm cao cấp, có sự phân biệt từng dòng gạo hoặc thuần bao nhiêu %, thì ứng dụng này sẽ giúp tiết kiệm tài chính, nhân lực để vận hành”, ông dẫn chứng và thông tin, hiện mỗi năm Cỏ May trả phí sử dụng AI là 50 triệu đồng (chưa tính chi phí đầu tư máy scan).

Vấn đề cần giải quyết để mở rộng ứng dụng công nghệ AI vào chuỗi ngành hàng lúa gạo Việt Nam hiện nay là phải nạp dữ liệu đầu vào có độ chính xác cao các dòng lúa gạo để AI học. Bởi lẽ, đây là cơ sở dữ liệu để AI so sánh, phân tích và đưa ra kết quả giám định mẫu cần phân tích.

TS Trần Ngọc Thạch, Viện trưởng Viện lúa ĐBSCL, nhấn mạnh việc ứng dụng AI là xu hướng tất yếu, giúp xác định độ thuần của giống lúa cũng như sản phẩm gạo.

Tuy nhiên, theo ông, để thực hiện phải có cơ sở dữ liệu lớn, trong khi cả nước hiện có hàng trăm giống lúa được gieo trồng. “Do đó, phải có quá trình “dạy” AI biết, nhận diện hạt lúa”, ông nhấn mạnh và cho rằng, yếu tố mùa vụ, thời tiết hiện cũng có ảnh hưởng đến hình dạng nên cũng cần “dạy” để AI nhận diện đúng.

Rõ ràng, việc ứng dụng AI vào chuỗi ngành hàng lúa gạo là cần thiết, giúp hỗ trợ để chuẩn hoá chất lượng giống lẫn sản phẩm gạo đưa ra thương mại. Thế nhưng, vấn đề quan trọng cần vượt qua, đó là phải có cơ sở dữ liệu chính xác để “dạy” cho AI.