
Tạp chí OpenGov Asia đến từ một công ty Singapore, tập trung vào các chủ đề liên quan đến công nghệ, chính phủ điện tử, và đổi mới sáng tạo trong khu vực công ở châu Á.
Công nghệ nhận diện gỗ chính xác gần tuyệt đối
Theo giới thiệu từ OpenGov Asia, Vn-WoodID ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích hình ảnh mặt cắt ngang của gỗ, cho kết quả nhận diện với độ chính xác lên tới 98,6% chỉ trong chưa đầy một giây. Một trong những tính năng nổi bật của ứng dụng là khả năng hoạt động ngoại tuyến, cho phép cán bộ hải quan, kiểm lâm và doanh nghiệp xác minh ngay tại hiện trường mà không cần gửi mẫu đến phòng thí nghiệm như trước – vốn thường mất nhiều ngày.
Cơ sở dữ liệu ban đầu của Vn-WoodID được xây dựng từ gần 3.000 mẫu gỗ thu thập tại những khu vực có nguy cơ cao về khai thác và buôn bán gỗ bất hợp pháp ở châu Phi, Nam Mỹ và châu Á. Hiện ứng dụng đã nhận diện được 260 loài gỗ, trong đó có 181 loài nhập khẩu phổ biến vào Việt Nam, 7 loài quý hiếm được liệt kê trong Công ước CITES, cùng nhiều loài thường xuyên bị khai thác trái phép.
Hợp tác quốc tế và ý nghĩa thực tiễn
OpenGov Asia giới thiệu Vn-WoodID là kết quả quan trọng của dự án “Hỗ trợ thực hiện Hiệp định VPA/FLEGT tại Việt Nam” do Bộ Hợp tác Kinh tế và Phát triển Liên bang Đức (BMZ) tài trợ, Cục Lâm nghiệp và Kiểm lâm triển khai phối hợp cùng Tổ chức Hợp tác Phát triển Đức (GIZ).
Dự án cũng nhận được sự hỗ trợ kỹ thuật từ Viện Nghiên cứu Công nghiệp Rừng (RIFI) thuộc Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam (VAFS) và công ty AITC – đơn vị tư nhân chuyên về giải pháp trí tuệ nhân tạo.
Bà Lê Thị Lộc, cán bộ dự án GIZ tại Việt Nam, nhấn mạnh rằng Việt Nam hiện nhập khẩu hơn 800 loài gỗ từ hơn 120 quốc gia, khiến việc quản lý trở nên phức tạp, đặc biệt trong khâu xác minh khai báo loài gỗ. Vn-WoodID mang lại giải pháp thực tế khi cho phép xác định nhanh, chính xác, hỗ trợ tuân thủ các quy định pháp luật.
Theo OpenGov Asia, ứng dụng Vn-WoodID có lợi ích đa chiều, mang lại lợi ích cho nhiều đối tượng người dùng. Với các cơ quan hải quan và kiểm lâm, nó giúp tăng tốc độ kiểm tra và thực thi các quy định về thương mại gỗ hợp pháp. Với các doanh nghiệp, nó giảm rủi ro pháp lý liên quan đến việc khai báo sai loài. Các nhà nghiên cứu và giáo dục cũng thấy ứng dụng hữu ích như một công cụ trực quan để giảng dạy về giải phẫu gỗ và đóng góp vào việc bảo tồn đa dạng sinh học.
OpenGov Asia dẫn lời đại diện Hải quan Việt Nam, bà Nguyễn Thị Quỳnh Chi cho biết: “Trước đây, việc giám định loài gỗ tốn nhiều thời gian, công sức, đòi hỏi trình độ chuyên môn cao và nguồn lực lớn. Với WoodID, kết quả chỉ mất vài giây, tiết kiệm đáng kể chi phí và nhân lực cho cả cơ quan quản lý lẫn doanh nghiệp”.
Phó Cục trưởng Nguyễn Hữu Thiện khẳng định, ứng dụng là công cụ quan trọng trong thực hiện Hiệp định VPA/FLEGT, đồng thời góp phần xây dựng ngành gỗ Việt Nam minh bạch, bền vững.
Thành công ban đầu và định hướng phát triển
Ngay trong năm đầu, Vn-WoodID đã có hơn 8.000 lượt tải về và thu hút 371 cán bộ, nhà nghiên cứu tham gia giai đoạn thí điểm. Phản hồi tích cực cho thấy tiềm năng lớn trong việc thay đổi cách thức truy xuất nguồn gốc gỗ, thúc đẩy quản lý rừng bền vững trên phạm vi toàn quốc.
OpenGov Asia dẫn lời Tiến sĩ Nguyễn Bảo Ngọc, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Công nghiệp Rừng, nhấn mạnh: “Vn-WoodID không chỉ dừng ở việc nhận diện nhanh loài gỗ. Đây còn là một giải pháp chuyển đổi số, giúp tăng cường minh bạch chuỗi cung ứng, nâng cao hiệu quả quản lý và bảo vệ tài nguyên rừng”. Ông cũng cho rằng sáng kiến này phù hợp với tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW, coi khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo là động lực then chốt cho phát triển bền vững.
Trong thời gian tới, cơ sở dữ liệu của Vn-WoodID sẽ tiếp tục được mở rộng nhờ sự đóng góp từ doanh nghiệp, viện nghiên cứu và hiệp hội ngành gỗ. Điều này hứa hẹn tạo nên một nền tảng mở, tăng cường quản lý, đảm bảo thương mại gỗ hợp pháp và bảo vệ nguồn tài nguyên rừng của Việt Nam.
Dữ liệu rộng, xử lý sâu
Vn-WoodID còn được củng cố mạnh mẽ với bộ cơ sở dữ liệu cấu tạo thô đại cùng hình ảnh chi tiết của từng loài gỗ, cho phép người dùng so sánh trực tiếp mẫu gỗ thực tế với dữ liệu đã được số hóa.
Mỗi loài được chụp tối thiểu 300 ảnh mặt cắt ngang – mặt cắt vuông góc với thân cây, thể hiện rõ vòng sinh trưởng, gỗ dác/lõi, gỗ sớm/muộn, tia gỗ, mô mềm, mạch gỗ hoặc quản bào. Ảnh phải đảm bảo tia gỗ song song với cạnh ảnh, không có vết nứt, đường cắt, hay ánh sáng phản chiếu, và nên bao gồm cả tia gỗ lẫn vòng năm.
Vn-WoodID ứng dụng mô hình học sâu tiên tiến nhất hiện nay, được huấn luyện từ gần 100 nghìn ảnh phóng đại 50 lần mặt cắt ngang thớ gỗ.
https%3A%2F%2F1thegioi.vn%2Ftap-chi-nuoc-ngoai-ca-ngoi-ung-dung-ai-truy-xuat-go-cua-viet-nam-237563.html