Dùng trí tuệ nhân tạo để phân loại trái cây hỏng

Động thái phân loại trái cây cho thấy nỗ lực của các doanh nghiệp trong việc đưa công nghệ hiện đại vào chuỗi cung ứng thực phẩm tươi sống nhằm duy trì chất lượng hàng hóa ở mức cao. Đồng thời giảm lượng rác thải khổng lồ vốn luôn là một vấn đề nan giải của toàn ngành bán lẻ.

Trí tuệ nhân tạo có thể phân loại trái cây trước khi bày bán

Hệ thống kiểm định chất lượng, phân loại trái cây bằng thị giác máy tính

Albertsons Companies, tập đoàn điều hành hơn 2.000 siêu thị trải dài trên 35 bang của nước Mỹ, bao gồm các thương hiệu quen thuộc như Safeway, Jewel-Osco và ACME, vừa thông báo ra mắt công nghệ trí tuệ nhân tạo do chính hãng phát triển. Tập đoàn khẳng định công cụ mới này được thiết kế chuyên biệt để giúp đảm bảo khách hàng luôn nhận được những mặt hàng nông sản tươi ngon và đạt tiêu chuẩn chất lượng đồng đều.

Để giải quyết rào cản khi phải kiểm tra thủ công một khối lượng hàng hóa khổng lồ, Albertsons đã ứng dụng công cụ Kiểm soát Chất lượng Thông minh. Hệ thống hiện đang chờ cấp bằng sáng chế này sử dụng thị giác máy tính để hỗ trợ đội ngũ nhân viên tại các trung tâm phân phối duy trì tiêu chuẩn khắt khe về chất lượng của trái cây và rau củ tươi.

Trong một thông cáo báo chí, Albertsons cho biết công cụ này sử dụng sức mạnh từ nền tảng Gemini Enterprise của Google Cloud, bao gồm các mô hình Vision AI và Gemini. Trí tuệ nhân tạo được huấn luyện chuyên sâu để tìm kiếm hàng loạt các vấn đề vi tế. Máy móc sẽ soi xét kỹ lưỡng từng vết bầm dập nhỏ, sự biến đổi màu sắc bất thường, dấu hiệu phân hủy, tình trạng quá chín hoặc chưa đủ độ chín, cũng như những hư hại do côn trùng cắn phá.

Sau khi phân tích, hệ thống đưa ra mức điểm đánh giá cực kỳ chính xác và cung cấp đề xuất trực tiếp cho các thanh tra kiểm soát chất lượng. Họ sẽ dựa vào đó để xem xét và phê duyệt trước khi bất kỳ lô nông sản nào được cho phép rời kho trung tâm để chuyển đến các siêu thị bán lẻ.

Đại diện công ty chia sẻ công cụ này hiện đang được vận hành thực tế tại bốn trung tâm phân phối trọng điểm của Albertsons Cos. Theo đúng tiến độ, hãng sẽ tiến hành mở rộng ứng dụng công nghệ này đến tất cả các địa điểm phân phối trên toàn quốc vào giai đoạn cuối năm nay. Ban đầu, hệ thống được thử nghiệm chủ yếu trên dâu tây và nho do đây là những loại quả nhạy cảm và dễ dập nát.

Tuy nhiên, doanh nghiệp đang tích cực mở rộng để đưa thêm các loại quả mọng khác vào danh mục tự động kiểm định, chẳng hạn như việt quất, mâm xôi đen và mâm xôi đỏ. Trong những tháng tới, hệ thống sẽ tiếp tục được cập nhật để quét thêm táo, anh đào và các loại trái cây thuộc họ cam quýt.

Lời giải cho bài toán hao hụt trong ngành thực phẩm tươi sống

Ông Andy Harig, phó chủ tịch phụ trách thuế, thương mại, phát triển bền vững và chính sách tại FMI - Hiệp hội Công nghiệp Thực phẩm, cho biết các thành viên của tổ chức này đang đẩy mạnh việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên rất nhiều khía cạnh của bộ phận thực phẩm tươi sống. Tổ chức FMI đại diện cho tiếng nói và quyền lợi của ngành công nghiệp thực phẩm, nơi tỷ suất lợi nhuận thường rất mỏng và việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng luôn mang tính sống còn đối với sự tồn tại của doanh nghiệp.

Ông Harig nhận định nông sản tươi là mặt hàng có thời hạn sử dụng trên kệ rất ngắn. Đồng thời, người tiêu dùng lại có những kỳ vọng mang tính cá nhân hóa cực kỳ cao về hình thức, màu sắc và chất lượng của thực phẩm họ mua. Khách hàng luôn ưu tiên chọn những sản phẩm có vẻ ngoài hoàn hảo nhất, khiến những quả có hình dáng hơi méo mó thường bị bỏ lại.

Điều này từ lâu đã khiến thực phẩm tươi sống trở thành bộ phận kinh doanh nhiều thách thức nhất đối với các nhà bán lẻ khi xét đến vấn đề hao hụt. Những đặc thù khắt khe đó biến nông sản trở thành một lĩnh vực vô cùng tự nhiên để trí tuệ nhân tạo chứng minh giá trị. Công nghệ mới giúp các siêu thị cải thiện tính năng động trong khâu đặt hàng, giúp quản lý tốt hơn những sản phẩm không bán được và tránh tình trạng ứ đọng tại kho bãi.

Chuyên gia này cũng nhấn mạnh rằng toàn ngành đang chứng kiến một động lực phát triển mạnh mẽ xoay quanh các công cụ đánh giá chất lượng, độ tươi và hình thức của sản phẩm. Những giải pháp này được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ đổi mới trước đó như nhãn dán thông minh.

Giờ đây, với sự can thiệp của các mô hình học máy hiện đại, những giải pháp giám sát phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn về chi phí đầu tư và cực kỳ dễ dàng mở rộng quy mô. Việc áp dụng thị giác máy tính vào khâu kiểm định sẽ góp phần giải quyết bài toán môi trường lẫn kinh tế bằng cách giảm lượng thực phẩm bị vứt bỏ một cách lãng phí, giúp các nhà bán lẻ đạt được hiệu quả kinh doanh ở mức tối đa.