Nhận diện nhanh Aspergillus oryaze và Aspergillus flavus bằng trí tuệ nhân tạo trong ngành thực phẩm
Nhóm: Nhóm
Nhóm: Nhóm
Giới thiệu giải pháp:
1. Góp phần nâng cao chất lượng VSATTP
Giảm nguy cơ nhiễm độc aflatoxin trong thực phẩm, bảo vệ sức khỏe cộng đồng.
Giúp doanh nghiệp sản xuất thực phẩm kiểm soát an toàn một cách nhanh chóng, không cần đầu tư nhiều chi phí vào thiết bị đắt đỏ.
2. Ứng dụng cho các vùng khó khăn
- Ở nhiều địa phương có các cơ sở sản xuất nhỏ lẻ, việc tiếp cận công nghệ PCR rất khó khăn do chi phí cao.
- AI có thể triển khai dễ dàng thông qua ứng dụng di động, giúp các cơ sở nhỏ cũng có thể kiểm tra vi sinh một cách nhanh chóng.
3. Tác động đến nền kinh tế và xã hội
- Giảm thiểu rủi ro thực phẩm nhiễm nấm mốc, hạn chế các vụ ngộ độc do aflatoxin.
- Tạo cơ hội việc làm mới trong lĩnh vực công nghệ AI ứng dụng vào thực phẩm.
- Nâng cao năng lực kiểm soát thực phẩm của Việt Nam, giúp sản phẩm thực phẩm xuất khẩu đạt tiêu chuẩn an toàn quốc tế.
Xuất xứ giải pháp:
FungiAI
Tính sáng tạo và đổi mới:
Ứng dụng AI vào nhận diện vi sinh vật: Thay vì sử dụng các phương pháp truyền thống như quan sát hình thái đại thể, vi thể hay PCR, nghiên cứu này khai thác tiềm năng của Deep Learning, cụ thể là mô hình CNN (Convolutional Neural Network) để phân tích hình ảnh vi sinh vật.
Giải pháp nhanh chóng và tiết kiệm: Thời gian cho kết quả của phương pháp này chỉ mất vài phút sau khi chụp ảnh, so với 24-48 giờ của PCR. Ngoài ra, chi phí phân tích bằng AI rẻ hơn đáng kể, chỉ cần thiết bị chụp ảnh và phần mềm xử lý.
Khả năng mở rộng: Mô hình AI có thể được huấn luyện mở rộng để nhận diện nhiều loài vi sinh vật khác trong tương lai, không chỉ dừng lại ở Aspergillus oryzae và Aspergillus flavus.
Tính ứng dụng:
1. Triển vọng thương mại hóa
Ứng dụng dễ dàng: Doanh nghiệp chỉ cần chụp ảnh đĩa cấy bằng điện thoại hoặc máy ảnh chuyên dụng, sau đó tải ảnh lên hệ thống để nhận diện.
Tiết kiệm chi phí: So với PCR, chi phí vận hành hệ thống AI thấp hơn nhiều, phù hợp với doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Thời gian phản hồi nhanh: Kết quả có thể được đưa ra ngay lập tức thay vì chờ đợi nhiều ngày.
2. Khả năng mở rộng và tác động xã hội
Áp dụng rộng rãi trong ngành thực phẩm: Ngoài sản xuất tương, chao, phương pháp này có thể triển khai cho các ngành khác như chế biến sữa, bánh mì, sản xuất thực phẩm lên men.
Nâng cao tiêu chuẩn VSATTP: Giảm thiểu nguy cơ nhiễm aflatoxin trong thực phẩm, giúp bảo vệ sức khỏe người tiêu dùng.
Hỗ trợ kiểm soát chất lượng: Các doanh nghiệp có thể chủ động giám sát mà không cần phụ thuộc vào phòng thí nghiệm bên ngoài.
Tính hiệu quả:
1. Chuyển đổi hình thức làm việc trong kiểm soát vi sinh thực phẩm
Hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp sản xuất thực phẩm vẫn dựa vào phương pháp PCR hoặc quan sát bằng mắt thường dưới kính hiển vi để xác định vi sinh vật. Những phương pháp này có nhiều hạn chế sau đây:
- PCR: Tốn kém, yêu cầu phòng thí nghiệm hiện đại, mất thời gian chờ kết quả (24-48 giờ).
- Quan sát bằng kính hiển vi: Phụ thuộc vào trình độ chuyên gia, có nguy cơ sai sót cao.
Do đó, giải pháp nhận diện Aspergillus bằng AI giúp chuyển đổi cách làm việc trong kiểm soát vi sinh vật:
- Tự động hóa quy trình nhận diện: Doanh nghiệp chỉ cần chụp ảnh đĩa cấy và tải lên hệ thống AI, giúp giảm phụ thuộc vào nhân sự chuyên môn cao.
- Giảm sai sót chủ quan: AI có độ chính xác ổn định, không bị ảnh hưởng bởi yếu tố con người.
2. Giảm chi phí kiểm tra vi sinh
- PCR có chi phí trung bình 500.000 – 1.000.000 VNĐ/lần phân tích, chưa kể đến chi phí thiết bị và nhân công.
- Phương pháp AI chỉ cần thiết bị chụp ảnh và phần mềm, không tốn vật tư tiêu hao như hóa chất PCR.
- Doanh nghiệp có thể kiểm tra ngay tại nhà máy, không cần gửi mẫu đi phòng thí nghiệm, giúp tiết kiệm chi phí vận chuyển.
3. Nâng cao năng suất và hiệu quả kiểm soát VSATTP
- Giảm thời gian chờ kết quả từ 24-48 giờ xuống chỉ còn vài phút.
- Dễ dàng mở rộng ứng dụng để kiểm tra nhiều loại nấm mốc khác.
- Tích hợp vào hệ thống quản lý chất lượng giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro nhanh chóng hơn.
Tiềm năng phát triển:
1. Khả năng mở rộng nghiên cứu và ứng dụng
Hiện tại, mô hình AI mới tập trung vào nhận diện Aspergillus oryzae và Aspergillus flavus. Tuy nhiên, phương pháp này có thể mở rộng để nhận diện:
- Các vi sinh vật khác trong thực phẩm như Penicillium spp., Fusarium spp., giúp kiểm soát nấm mốc trong nhiều ngành thực phẩm khác nhau.
- Kiểm tra nhanh các chỉ tiêu vi sinh vật khác như tổng số vi khuẩn hiếu khí, coliforms, E. coli bằng cách phân tích hình ảnh đĩa cấy vi khuẩn.
2. Thu hút đầu tư và tiềm năng thương mại hóa
- Mô hình AI có thể triển khai dưới dạng phần mềm thương mại sử dụng nền tảng đám mây hoặc ứng dụng di động.
- Tiềm năng hợp tác với doanh nghiệp sản xuất thực phẩm để cung cấp giải pháp kiểm tra nhanh, tích hợp vào hệ thống quản lý chất lượng HACCP/GMP.
- Mở rộng hợp tác với phòng thí nghiệm vi sinh để tích hợp công nghệ AI vào quy trình phân tích vi sinh.
3. Đội ngũ thực hiện có năng lực phát triển dự án
- Đội ngũ có kiến thức về công nghệ thực phẩm, kiểm soát vi sinh vật và ứng dụng AI.
- Có thể hợp tác với chuyên gia về Deep Learning, Xử lý ảnh y sinh, Công nghệ phần mềm để tối ưu hóa mô hình.
Tiêu chí về cộng đồng:
Cơ sở hạ tầng:
Yêu cầu về phần cứng: Laptop hoặc PC có kết nối internet, thiết bị chụp hình (điện thoại hoặc máy ảnh), kính hiển vi (có hoặc không).
Yêu cầu về phần mềm: Cài đặt môi trường chạy mô hình là Google Colab trên Google Drive.
Khoảng thời gian triển khai: Dưới 3 tháng
Số người tham gia: 7
Cá nhân: Nguyễn Quang Nam
LĨNH VỰC Khác
