Thứ Ba, 11 tháng 9, 2018

Trí tuệ nhân tạo và món sushi Nhật Bản


Hai khái niệm Trí tuệ nhân tạo (AI) và món ăn nổi tiếng Sushi của Nhật có vẻ như không liên quan gì với nhau. Thế nhưng hiện nay nhu cầu tiêu thụ loại cá tráp biển – nguyên liệu chế biến món sushi – tăng cao, người ta phải nhờ đến trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI) để đảm bảo có đủ lượng cá này cho nhu cầu của cả nước Nhật.

Cá tráp biển được biết đến ở Nhật với tên Madai, là một nguyên liệu quan trọng trong văn hóa ẩm thực của đất nước này. Đây là món ăn không thể thiếu trong các dịp đặc biệt, các ngày lễ lớn và thậm chí được ghi chép trong cuốn sách lịch sử lâu đời nhất của Nhật Bản – Kojiki. Qua hàng ngàn năm, cá tráp biển vẫn là một nguyên liệu được yêu thích tại Nhật, để làm nguyên liệu cho cho các món ăn truyền thống như sushi, sashimi, hay chiên, nấu trong các món ăn hàng ngày.


Tình trạng đánh bắt cường độ cao trong những năm qua đã làm giảm số lượng cá tráp biển tự nhiên. Do đó, các nhà sản xuất phải phụ thuộc vào hoạt động nuôi trồng để duy trì nguồn cung. Tuy nhiên, giống như các ngành công nghiệp đòi hỏi nhiều lao động khác, ngành nuôi trồng cá phải đối mặt với thách thức về nguồn lao động do dân số Nhật Bản đang già hóa cũng như những khó khăn trong tuyển dụng và giữ công nhân lành nghề.

Trước thực tế như vậy, Viện Nghiên cứu Nuôi trồng Thủy sản của Đại học Kindai cho rằng công nghệ số có thể giải được bài toán khó này. Viện được thành lập vào năm 1948 với mục tiêu hoạt động là “nuôi trồng biển”. Kể từ đó, Viện đã được biết đến trên toàn cầu là một tổ chức tiên phong trong hoạt động nuôi trồng cá có giá trị thương mại. Viện là cơ sở đầu tiên nuôi thành công cá ngừ vây xanh Thái Bình Dương từ trứng đến con trưởng thành – một bước đột phá có thể cứu được loài này trước nguy cơ tuyệt chủng do bị đánh bắt quá mức.

Trạm Shirahama của Viện  từ lâu đã đóng một vai trò quan trọng trong hoạt động nuôi trồng 10 loài cá, trong đó có cá tráp biển. Tại đây, ấu trùng nở ra từ trứng cá sẽ được nuôi trong bể để làm “cá giống” – loại cá chưa trưởng thành, đã phát triển vây và vảy, dài khoảng một ngón tay hoặc chưa quá 10 cm.

Mỗi năm, Viện bán ra khoảng 12 triệu con cá tráp biển giống, tương ứng 70% sản lượng hàng năm của Viện và khoảng 20% tổng sản lượng trên thị trường, cho các trang trại nuôi cá xa bờ trên khắp đất nước – nơi những con cá giống sẽ được phát triển đầy đủ.

Việc nuôi trồng số lượng cá giống lớn như vậy đòi hỏi rất nhiều nỗ lực của con người. Vào đầu năm và mùa thu, những con cá nhỏ này được bơm ra khỏi bể ương và đưa lên bốn băng chuyền, nơi chúng được phân loại bằng tay bởi các nhóm công nhân gồm 3 người, nhằm đảm bảo mỗi con cá giống đều có kích thước chính xác và không bị dị dạng. Công việc đếm cá giống và loại bỏ những con không đạt chuẩn là một nhiệm vụ kiểm soát chất lượng tốn nhiều thời gian, đòi hỏi kiến thức và sự tập trung cao độ.

Ông Naoki Taniguchi – quản lý Bộ phận nuôi ấu trùng của Viện, Phó Tổng Giám đốc Trung tâm Sản xuất và Công nghệ Nuôi trồng Thủy sản – cho rằng đây không phải là cách sử dụng tối ưu nguồn lao động tay nghề cao của mình. Ông nói: “Một số nhân viên của chúng tôi có tới 30 năm kinh nghiệm. Phân loại cá là công việc tốn rất nhiều thời gian, và trong những giai đoạn cao điểm, việc này mất đến 8 giờ một ngày. Khi việc tìm kiếm nguồn lao động trở nên khó khăn, chúng ta cần phải tự động hoá các quy trình để duy trì hoạt động hiệu quả.”

Một sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence – AI), máy học (machine learning – ML), và Internet vạn vật (Internet of Things – IoT) sẽ giúp giải quyết được vấn đề này. Ông Taniguchi và các cộng sự cho rằng sự kết hợp giữa công nghệ phân tích hình ảnh, AI và ML có thể tạo ra một giải pháp, thay thế con người trong công việc phân loại nêu trên. Hiện nay, Viện đang phát triển một hệ thống phân loại tự động bằng cách sử dụng Azure Machine Learning Studio và Azure IoT Hub của Microsoft.

Trong khi chờ hệ thống này hoàn thiện, một công nghệ tương tự của Microsoft đã được Viện sử dụng để giải quyết một vấn đề nhức nhối khác: việc phải có một người liên tục điều chỉnh lưu lượng bơm cá giống sang băng tải. Nếu lưu lượng quá cao, công nhân sẽ không kịp phân loại. Nếu lưu lượng quá thấp, thời gian sản xuất sẽ bị ảnh hưởng.

Microsoft Nhật Bản đã giải quyết vấn đề này thông qua sự hợp tác với Tập đoàn Toyota Tsusho – một đơn vị cũng tham gia vào nghiên cứu đột phá về cá ngừ vây xanh Thái Bình Dương của Viện. Hai tổ chức đã cùng nhau phát triển một hệ thống phân loại định hướng bởi AI giúp tính toán lưu lượng dòng chảy tối ưu và thực hiện các điều chỉnh tự động.

Công nhân phân loại cá giống bằng tay trên các băng chuyền. Ảnh: Microsoft Nhật Bản

Tốc độ của máy bơm đóng vai trò quan trọng trong quá trình phân loại. Ảnh: Microsoft Nhật Bản

Giải pháp phần mềm này sử dụng khả năng phân tích hình ảnh để đếm số lượng cá trên băng chuyền và khoảng cách giữa chúng. Công nghệ này cũng sử dụng ML để học cách phân loại của công nhân đối với các khối lượng cá giống khác nhau.

Ông Taniguchi cho biết: “Nếu chúng ta có thể sử dụng AI để tự động hóa các nhiệm vụ phân loại đơn giản, chúng ta có thể giảm số lượng công nhân cần cho công việc này từ ba xuống hai. Điều này sẽ cho phép người thứ ba thực hiện công việc khác hoặc giúp người lao động nghỉ ngơi và cải thiện hiệu quả công việc.”

Viện tin rằng việc giải phóng thời gian để công nhân có thể thực hiện những nhiệm vụ quan trọng hơn sẽ cải thiện công việc cho các nhân viên hiện tại. Và quan trọng hơn, nó sẽ giúp nghề nuôi trồng thủy sản trở thành một lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn hơn với thế hệ người lao động mới.

Câu chuyện này xảy ra ở Nhật Bản, nhưng mở ra cho các nhà khoa học, kỹ thuật ở nước ta những hướng đi mới về việc ứng dụng AI vào các lĩnh vực nông nghiệp, ngư nghiệp vốn đang rất cần những cải tiến mạnh mẽ.

Thái Thư
(Theo Microsoft)
Lao động Đồng Nai - 10/09/2018

Không có nhận xét nào:

Đăng nhận xét