Trường Đại học Bách khoa giới thiệu thiết bị thông minh NIR SafeFood hỗ trợ sàng lọc nhanh an toàn rau củ quảNew

Kết hợp phổ cận hồng ngoại (NIR) và trí tuệ nhân tạo, thiết bị NIR SafeFood do nhóm nghiên cứu Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng phát triển hướng đến sàng lọc nhanh nguy cơ liên quan đến dư lượng thuốc bảo vệ thực vật trên rau củ quả. Kết quả nghiên cứu được chia sẻ tại hội thảo khoa học ngày 17/10/2026, ghi nhận nhiều góp ý từ cơ quan quản lý và chuyên gia để tiếp tục hoàn thiện sản phẩm.

Sáng ngày 17/10/2026, tại Phòng A317, Khoa Hóa, Môi trường và Khoa học Sự sống, Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng (ĐHĐN) tổ chức hội thảo khoa học “Ứng dụng phổ cận hồng ngoại (NIR) và trí tuệ nhân tạo trong kiểm tra nhanh an toàn thực phẩm rau củ quả tại thành phố Đà Nẵng”. Hội thảo thuộc khuôn khổ đề tài khoa học và công nghệ cấp thành phố “Nghiên cứu và chế tạo thiết bị thông minh lựa chọn thực phẩm sạch tại thành phố Đà Nẵng”, do PGS.TS. Nguyễn Thị Thanh Xuân làm chủ nhiệm, Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN chủ trì thực hiện.

Tham dự hội thảo có đại diện Sở Khoa học và Công nghệ, Sở Nông nghiệp và Môi trường, Chi cục An toàn thực phẩm thành phố Đà Nẵng, lãnh đạo Nhà trường cùng các nhà khoa học, giảng viên và sinh viên.

Phát biểu khai mạc, PGS.TS. Nguyễn Đình Lâm, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN, nhấn mạnh ý nghĩa của nghiên cứu liên ngành và việc phát triển các giải pháp có khả năng ứng dụng trong thực tiễn. Thiết bị NIR SafeFood là minh chứng cho hướng đi này, khi kết hợp hóa học phân tích, khoa học dữ liệu và kỹ thuật phần mềm và thiết bị điện tử trong cùng một sản phẩm. Theo PGS.TS. Nguyễn Đình Lâm, hội thảo là dịp để nhóm nghiên cứu giới thiệu kết quả, trao đổi chuyên môn và tiếp nhận góp ý nhằm hoàn thiện sản phẩm.

Toàn cảnh hội thảo tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Đà Nẵng.

Từ thách thức kiểm soát dư lượng đến nhu cầu sàng lọc nhanh

Bảo đảm an toàn thực phẩm đối với rau, củ, quả là vấn đề được xã hội đặc biệt quan tâm. Con số khoảng 1.700 hoạt chất thuốc bảo vệ thực vật hiện nay đang được phép lưu hành trên thị trường được đề cập tại hội thảo cho thấy quy mô của bài toán quản lý đối với cơ quan chức năng trong vấn đề kiểm soát an toàn thực phẩm. Việc xác định loại dư lượng cần kiểm tra trên từng nền mẫu thực phẩm đòi hỏi phương pháp phân tích phù hợp, nguồn lực kiểm nghiệm và dữ liệu tham chiếu đáng tin cậy.

Trong bối cảnh đó, phổ cận hồng ngoại khi kết hợp với các mô hình trí tuệ nhân tạo mở ra hướng tiếp cận mới cho khâu kiểm tra, phân loại và sàng lọc ban đầu. Công nghệ này giúp nhận diện sớm những mẫu cần được chú ý hoặc ưu tiên kiểm nghiệm chuyên sâu, thay vì thay thế các phương pháp phân tích xác nhận dư lượng theo quy định.

Ba báo cáo, một hướng nghiên cứu xuyên suốt

Chương trình tập trung vào ba báo cáo chuyên đề có tính liên kết, đi từ cơ sở khoa học, dữ liệu và thuật toán đến giải pháp thiết bị và phần mềm.

Mở đầu, PGS.TS. Nguyễn Thị Thanh Xuân trình bày báo cáo “An toàn thực phẩm và tiềm năng ứng dụng phổ cận hồng ngoại trong kiểm tra chất lượng rau củ quả”, phân tích bối cảnh và nhu cầu ứng dụng các phương pháp kiểm tra nhanh, đồng thời giới thiệu tiềm năng của kỹ thuật NIR đối với các đối tượng thực phẩm thuộc phạm vi đề tài.

PGS.TS. Nguyễn Thị Thanh Xuân trình bày nội dung về an toàn thực phẩm và tiềm năng ứng dụng kỹ thuật NIR.

Tiếp đó, KS. Phạm Minh Nhật giới thiệu nội dung “Xây dựng cơ sở dữ liệu phổ NIR và mô hình học máy nhận dạng dư lượng thuốc bảo vệ thực vật”, làm rõ vai trò của dữ liệu phổ và học máy trong việc khai thác thông tin từ tín hiệu đo. Báo cáo cuối cùng của KS. Nguyễn Huy Tưởng, “Thiết bị thông minh NIRSafe Food: kiến trúc hệ thống và giới thiệu phần mềm”, cho thấy cách các kết quả nghiên cứu được tích hợp thành một sản phẩm hoàn chỉnh.

KS. Phạm Minh Nhật giới thiệu nội dung “Xây dựng cơ sở dữ liệu phổ NIR và mô hình học máy nhận dạng dư lượng thuốc bảo vệ thực vật”

KS. Nguyễn Huy Tưởng trình bày “Thiết bị thông minh NIRSafe Food: kiến trúc hệ thống và giới thiệu phần mềm”

SMART-NIR – “bộ não” trí tuệ nhân tạo của thiết bị

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu phổ NIR thu thập trên rau củ quả, với phạm vi gồm 9 đối tượng rau củ quả và 19 hoạt chất thuốc bảo vệ thực vật làm dữ liệu đầu vào cho mô hình phân tích. Các đường phổ trung bình cho thấy sự khác biệt giữa các loại rau; nhóm nghiên cứu sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để khai thác thông tin này.

Hình 1. Phổ trung bình của các loại rau trên hai thiết bị và kết quả phân tích thành phần chính. Hình minh họa trích từ báo cáo của nhóm nghiên cứu.

Một nội dung trọng tâm của đề tài là mô hình học sâu SMART-NIR do nhóm xây dựng để xử lý phổ. Theo báo cáo tại hội thảo, hệ thống phân tích theo ba bước: nhận diện loại thực phẩm, phát hiện hoạt chất và đánh giá kết quả theo ngưỡng dư lượng tối đa (MRL) tương ứng.

Hình 2. Kiến trúc mô hình học sâu SMART-NIR được trình bày trong báo cáo chuyên môn.

NIRSafe Food – sản phẩm thông minh mang dấu ấn Bách khoa Đà Nẵng

Từ dữ liệu và thuật toán, nhóm nghiên cứu đã tích hợp thiết bị đo, khâu xử lý dữ liệu và phần mềm thành hệ thống NIRSafe Food. Hệ thống có giao diện web và ứng dụng di động, thể hiện thao tác kiểm tra, biểu đồ phổ, thông tin mẫu và kết quả phân tích, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin.

Đây là bước quan trọng để chuyển tải kết quả nghiên cứu thành một sản phẩm công nghệ có thể tiếp tục hoàn thiện và đánh giá khả năng ứng dụng. Sản phẩm hiện đang được hoàn thiện; kết quả sàng lọc của thiết bị không thay thế các phương pháp phân tích chuyên sâu và quy trình quản lý an toàn thực phẩm hiện hành.

Hình 3. Giao diện web và ứng dụng di động NIRSafe Food, trích từ báo cáo giới thiệu hệ thống và phần mềm.

Góp ý để sản phẩm tiến gần hơn với thực tiễn

Phiên thảo luận ghi nhận nhiều ý kiến trao đổi, đóng góp từ đại diện Sở Nông nghiệp và Môi trường, Sở Khoa học và Công nghệ và Chi cục An toàn thực phẩm thành phố Đà Nẵng, cùng các chuyên gia và nhà khoa học tham dự. Sự tham gia của các đơn vị quản lý chuyên ngành góp phần kết nối các vấn đề nghiên cứu với yêu cầu thực tiễn trong công tác giám sát an toàn thực phẩm.

Từ góc độ ứng dụng, các vấn đề cần tiếp tục được làm rõ bao gồm phạm vi thực phẩm và hoạt chất có thể sàng lọc, chất lượng và tính đại diện của cơ sở dữ liệu phổ, độ tin cậy của mô hình trên mẫu thực tế, cũng như quy trình đối chiếu với kết quả kiểm nghiệm xác nhận. Đây là những nội dung có ý nghĩa đối với quá trình đánh giá khả năng triển khai thiết bị trong điều kiện sử dụng thực tế.

TS. Vũ Thị Bích Hậu, Phó Giám đốc Sở Nông nghiệp và Môi trường phát biểu góp ý xem xét khả năng cập nhật cơ sở dữ liệu khi mở rộng đối tượng thực phẩm, hoạt chất nghiên cứu.

Ông Phạm Đức Quang - Trưởng phòng Khoa học và Sở hữu trí tuệ, Sở Khoa học và Công nghệ thành phố Đà Nẵng phát biểu nhận xét về kết quả đề tài

Ông Trần Văn Nhạc - Chi cục An toàn thực phẩm thành phố Đà Nẵng đánh giá kết quả từ đề tài có thể xem như tiền đề để có thể kỳ vọng phát triển được một công cụ có khả năng cảnh báo và đánh giá nguy cơ ATTP

Hội thảo khép lại với nhiều thông tin khoa học và ý kiến chuyên môn hữu ích. Những trao đổi tại chương trình là cơ sở để nhóm nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện dữ liệu, thuật toán, thiết bị NIRSafe Food và các giao diện phần mềm, hướng tới phát triển công cụ hỗ trợ sàng lọc nhanh, phục vụ nhu cầu quản lý và nâng cao hiệu quả giám sát an toàn thực phẩm trong thời gian tới.

Với NIRSafe Food, Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN hướng tới một sản phẩm thông minh đặc trưng, kết tinh từ thế mạnh nghiên cứu liên ngành của Nhà trường, đưa kết quả nghiên cứu khoa học phục vụ công tác giám sát an toàn thực phẩm và nhu cầu thực phẩm sạch của người dân thành phố Đà Nẵng.

Nguồn: Ban tổ chức