Giải pháp này không chỉ giúp kiểm soát chất lượng hạt giống một cách nhanh chóng, chính xác mà còn góp phần giải quyết bài toán lớn về giống giả, giống kém chất lượng đang gây thiệt hại cho người nông dân.
Tại Tọa đàm “Giải pháp khoa học nhằm nâng cao chất lượng lúa và lúa giống” do Hiệp hội Ngành hàng lúa gạo Việt Nam (VIETRISA) tổ chức, hệ thống AI EASYRICE MP1 của Easy Rice đã trở thành tâm điểm chú ý. Với khả năng phân tích độ thuần, độ sạch của hạt giống lúa chỉ trong vài phút, công nghệ này mang lại hiệu quả vượt trội so với phương pháp thủ công truyền thống.
Giải pháp từ công nghệ: Phân tích nhanh, chính xác cao
Hệ thống EASYRICE MP1 sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để quét và phân tích hình ảnh hạt giống lúa. Nhờ được đào tạo trên dữ liệu hình ảnh lớn, AI có thể kiểm định nhanh, chính xác và minh bạch, loại bỏ yếu tố cảm quan chủ quan của con người.
Ông Đoàn Anh Võ, đại diện Easy Rice Việt Nam, khẳng định sự cần thiết của giải pháp này: “Hiện nay trên thị trường có quá nhiều giống lúa khác nhau, khó phân biệt bằng mắt thường. Tình trạng giống giả, bán online gây ảnh hưởng nặng nề đến năng suất và thu nhập của nông dân.”
Hiệu quả của EASYRICE MP1 đã được chứng minh tại Thái Lan, nơi công nghệ này được ứng dụng rộng rãi từ năm 2020. Hơn 300 doanh nghiệp Thái Lan đã sử dụng công nghệ này, chiếm 30% thị phần xuất khẩu gạo của quốc gia này. Kết quả, độ chính xác đạt trên 95%, thời gian kiểm tra giảm từ 30 phút xuống còn 3-5 phút.
Tại Việt Nam, EASYRICE MP1 đang trong giai đoạn tiếp cận thị trường. Công ty TNHH Cỏ May (Đồng Tháp) là doanh nghiệp tiên phong ứng dụng công nghệ này từ năm 2021. Ông Đinh Minh Tâm, Giám đốc công ty, cho biết việc áp dụng AI đã giúp họ tiết kiệm nhân lực, lưu trữ dữ liệu khoa học, và đặc biệt là tạo được sự tin cậy với các chuyên gia quốc tế khi đánh giá chứng nhận chất lượng.
Thách thức và bài toán cần giải quyết
Dù mang lại nhiều lợi ích, việc ứng dụng rộng rãi công nghệ AI này tại Việt Nam vẫn đối mặt với một số thách thức. TS Trần Ngọc Thạch, Viện trưởng Viện Lúa ĐBSCL, nhấn mạnh rằng để hệ thống hoạt động hiệu quả, cần xây dựng được cơ sở dữ liệu lớn và đa dạng, "dạy" cho AI nhận diện được hàng trăm giống lúa hiện có, đồng thời tính đến yếu tố mùa vụ, thời tiết có thể ảnh hưởng đến hình dạng hạt giống.
Một vấn đề khác cũng được đặt ra là sự hợp tác và chia sẻ dữ liệu. Ông Thạch bày tỏ lo ngại về tính độc quyền: “Doanh nghiệp nắm dữ liệu lớn, việc chia sẻ cơ sở dữ liệu này cho các đơn vị kiểm định, hợp tác xã và nhà sản xuất hạt giống như thế nào? Nếu mang tính độc quyền thì sự chia sẻ này rất phức tạp.”
Để giải quyết những vấn đề này, các chuyên gia cho rằng cần xem xét khung pháp lý, đánh giá độ tin cậy bằng những minh chứng cụ thể. Việc đưa công nghệ AI vào khung pháp lý sẽ tạo điều kiện để nhân rộng và xem đây là một phương pháp song song với phương pháp đánh giá trong phòng thí nghiệm.
Với khoảng 25-30% hạt giống lúa tại Việt Nam vẫn được chế biến thủ công và chất lượng không đồng đều, việc đổi mới công nghệ nghiên cứu, chọn tạo là yêu cầu phát triển tất yếu. Đặc biệt, theo ông Trần Xuân Định, Phó Chủ tịch Hiệp hội Giống cây trồng Việt Nam, ĐBSCL hiện đang là vùng trũng về chất lượng hạt giống.
Việc ứng dụng công nghệ AI như EASYRICE MP1 không chỉ là một giải pháp đơn lẻ mà là một phần trong bức tranh tổng thể về việc nâng cao chất lượng giống lúa, đảm bảo an ninh lương thực và khẳng định vị thế của hạt gạo Việt trên thị trường quốc tế.
