 |
| PGS.TS. Trần Quốc Toàn - Giám đốc Trung tâm phát triển sản phẩm thiên nhiên và Công nghệ - Thiết bị, Viện Hóa học (Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam) |
1. AI và chu trình kiểm soát: Từ dữ liệu đến hành động
Trong kiểm soát an toàn thực phẩm, AI vận hành theo một chu trình logic và chặt chẽ, được các nhà khoa học mô tả gồm các bước: cảm nhận (sensing) – suy luận (reasoning) – hành động (actuating).
Cảm nhận (Sensing): Đây là bước thu thập dữ liệu thô từ thực phẩm thông qua các cảm biến và thiết bị hiện đại. Các kỹ thuật phổ như phổ hồng ngoại (NIR), phổ Raman và đặc biệt là Ảnh siêu quang phổ (HSI) đóng vai trò như “mắt” của hệ thống. Chúng cung cấp những “chữ ký” hóa học và vật lý chi tiết của từng sản phẩm.
Suy luận (Reasoning): Đây là nơi AI phát huy sức mạnh. Các thuật toán học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) sẽ xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ này, nhận diện các mô hình bất thường, từ đó suy luận về chất lượng, an toàn hoặc nguy cơ tiềm ẩn.
Hành động (Actuating): Dựa trên kết quả suy luận, hệ thống sẽ tự động đưa ra các hành động phù hợp, chẳng hạn như loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền, điều chỉnh quy trình sản xuất, hoặc gửi cảnh báo đến người vận hành.
Chính chu trình này đã giúp ngành công nghiệp thực phẩm chuyển từ mô hình kiểm soát phản ứng sang mô hình chủ động, ngăn ngừa rủi ro.
 |
| Al đang được ứng dụng rộng rãi để giải quyết những thách thức cấp bách của ngành thực phẩm |
2. Ứng dụng đột phá của AI trong kiểm soát và giám sát
AI đang được ứng dụng rộng rãi để giải quyết những thách thức cấp bách của ngành thực phẩm, bao gồm phát hiện các mối nguy, quản lý chuỗi cung ứng, dự báo hư hỏng và kiểm soát chất lượng.
Phát hiện gian lận và xác thực sản phẩm: Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của AI là chống gian lận thực phẩm. Một nghiên cứu của Xu và cộng sự (2023) đã chứng minh rằng các mô hình học sâu có thể phân tích dữ liệu phổ để xác thực nguồn gốc của mật ong, cà phê và gia vị. Tương tự, một công trình nghiên cứu của I. S. Vlachos (2020) đã sử dụng AI kết hợp với phổ UV-Vis để phát hiện sự pha trộn dầu đậu nành vào dầu ô liu, đạt độ chính xác lên tới 98%. Các hệ thống này cho phép kiểm tra hàng trăm mẫu mỗi giờ, vượt xa năng suất của các phương pháp truyền thống.
Kiểm soát chất lượng và dự đoán thời hạn sử dụng: AI đang trở thành công cụ không thể thiếu trong kiểm soát chất lượng. Một nghiên cứu trên thịt gia cầm đã sử dụng HSI và AI để phân tích sự thay đổi màu sắc, độ pH và cấu trúc bề mặt, từ đó dự đoán chính xác thời hạn sử dụng và mức độ tươi của sản phẩm (Sun et al., 2022). Tương tự, các mô hình học máy đã được huấn luyện để phân loại táo theo độ chín, phát hiện các vết bầm dập hoặc sâu bệnh trên trái cây và rau củ, giúp loại bỏ các sản phẩm kém chất lượng ngay trên băng chuyền.
Phát hiện mầm bệnh, chất gây ô nhiễm và dị nguyên: Các phương pháp phát hiện vi sinh vật truyền thống thường tốn nhiều ngày để có kết quả, trong khi hệ thống AI có thể đưa ra câu trả lời trong vài phút. Nghiên cứu của L. S. Akinwunmi (2022) cho thấy AI có thể phân tích tín hiệu từ các cảm biến sinh học (biosensors) để phát hiện sự hiện diện của vi khuẩn Listeria monocytogenes trên các bề mặt tiếp xúc với thực phẩm. Đây là bước tiến quan trọng giúp ngăn chặn các đợt bùng phát dịch bệnh từ thực phẩm. Đặc biệt, AI còn có khả năng nhận diện các dị nguyên (chất gây dị ứng) tiềm ẩn, một mối nguy hiểm lớn đối với sức khỏe cộng đồng.
 |
| Sự kết hợp giữ Al và các kỹ thuật phổ không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một bước ngoặt trong việc đảm bảo an toàn thực phẩm |
3. Thách thức: Chất lượng dữ liệu và vai trò con người
Mặc dù AI có tiềm năng to lớn, nhưng điểm yếu lớn nhất của nó lại nằm ở chính nền tảng hoạt động: dữ liệu. Một bài đánh giá quan trọng từ Current Food Science and Technology Reports (2025) đã nhấn mạnh rằng "trí tuệ của AI chỉ mạnh mẽ bằng dữ liệu mà nó được nuôi dưỡng." Nếu dữ liệu đầu vào yếu, thiếu toàn diện hoặc có nhiễu, AI sẽ hoạt động thiếu chính xác và không đáng tin cậy.
Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh các vụ bê bối về an toàn thực phẩm tại Việt Nam, như các vụ sữa giả hay kẹo rau củ Kera bị phanh phui. Các sản phẩm này thường được chế biến tinh vi để che giấu các thành phần không đúng chuẩn. Hệ thống kiểm soát truyền thống chậm chạp trong việc lấy mẫu và xét nghiệm đã tạo ra kẽ hở cho các sản phẩm kém chất lượng lưu hành.
Một hệ thống AI có thể phát hiện gian lận này ngay lập tức. Tuy nhiên, nếu mô hình AI không được huấn luyện với dữ liệu đầy đủ về các loại tạp chất hoặc các phương thức làm giả mới, nó có thể thất bại. Vì thế, việc xây dựng và cập nhật các cơ sở dữ liệu chất lượng cao, có tính đại diện là một thách thức lớn, đặc biệt đối với các chuỗi cung ứng phức tạp.
Bên cạnh đó, bài báo cũng nhấn mạnh vai trò “con người trong vòng lặp” (human-in-the-loop). Dù AI hỗ trợ phân tích và đưa ra gợi ý, nhưng con người vẫn phải giữ vai trò then chốt trong việc kiểm soát, đưa ra quyết định cuối cùng và chịu trách nhiệm về kết quả. Việc coi AI là “giải pháp thần kỳ” mà bỏ qua yêu cầu về dữ liệu chuẩn mực và sự giám sát của con người sẽ dẫn đến những rủi ro về chất lượng và đạo đức.
4. Thực trạng và Tiềm năng tại Việt Nam
Tại Việt Nam, các nghiên cứu và ứng dụng của AI trong an toàn thực phẩm đang trong giai đoạn phát triển ban đầu. Một số viện nghiên cứu và trường đại học uy tín đã bắt đầu ứng dụng các kỹ thuật phổ kết hợp với học máy để phân tích chất lượng nông sản. Cụ thể, các nhà khoa học trong nước đã có những nghiên cứu sử dụng phổ học để đánh giá chất lượng gạo, phân loại chè, và phát hiện tạp chất trong thủy sản. Những dự án này là bước đệm quan trọng để xây dựng cơ sở dữ liệu và phát triển các mô hình AI phù hợp với điều kiện sản xuất tại Việt Nam.
Tuy nhiên, việc ứng dụng rộng rãi các công nghệ này vào thực tiễn vẫn đối mặt với nhiều rào cản. Chi phí đầu tư cho thiết bị hiện đại còn rất lớn, gây khó khăn cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
5. Kết luận và Tầm nhìn
Sự kết hợp giữa AI và các kỹ thuật phổ không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là một bước ngoặt trong việc đảm bảo an toàn thực phẩm. AI đang chuyển đổi ngành công nghiệp này từ một hệ thống phản ứng chậm chạp thành một hệ thống thông minh, nhanh nhạy và chủ động. Mặc dù vẫn còn những thách thức, nhưng việc đầu tư vào các công nghệ này sẽ là chìa khóa để xây dựng một tương lai an toàn hơn, minh bạch hơn cho ngành thực phẩm toàn cầu.
|
Tài liệu tham khảo: Akinwunmi, S., & Bhaisare, S. (2022). Artificial intelligence and machine learning in food safety and quality: a review. Journal of the Science of Food and Agriculture, 102(1), 22-35. Gao, H., & Chen, G. (2025). AI’s Intelligence for Improving Food Safety: Only as Strong as the Data that Feeds It. Current Food Science and Technology Reports, 1(1), 1–8. Sun, J., Zhang, S., Li, Y., & Zhao, W. (2022). Review of hyperspectral imaging for food quality and safety assessment. Food Analytical Methods, 15(4), 939-959. Vlachos, I. S., Tzamtzis, P., & Tzounopoulos, M. (2020). Application of machine learning algorithms for the detection of olive oil adulteration by UV–Vis spectroscopy. Food Control, 111, 107052. Xu, H., Zhou, F., Lin, J., Zhang, J., Wu, Q., & Lin, C. (2023). A review of artificial intelligence in food safety and quality control. Trends in Food Science & Technology, 131, 192-205. |
