Máy thay người tìm trái dừa sáp

Lâu nay, tiếng tăm về trái dừa với phần cùi sáp quánh đặc mịn màng như sáp và có vị thơm ngậy đặc biệt đã vượt khỏi Trà Vinh. Nhưng ngặt một nỗi, dù có phải trả giá cho trái dừa sáp cao gấp hàng chục lần trái dừa bình thường song người mua không có cách nào phân biệt được nó với trái dừa thường bởi bề ngoài trái dừa sáp - đặc sản chỉ có ở Trà Vinh, cũng từa tựa trái dừa thông thường. Do trái dừa sáp nằm lẫn cùng với trái dừa thường trên cùng một cây nên việc phân biệt hai loại dừa này hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm của người trồng. Cách phổ biến nhất mà họ thường dùng để xác định là gõ và lắc quả dừa. Do quả dừa sáp đặc ruột, ít nước nên sẽ không phát ra âm thanh, hoặc có âm thanh trầm đục hơn. Với những người có kinh nghiệm, cách làm này mang lại hiệu quả khá cao song khi phân loại số lượng lớn, họ sẽ bị mỏi mệt, dẫn đến giảm độ chính xác.

Điều này không chỉ khiến người tiêu dùng lo ngại mua nhầm mà còn gây khó khăn cho người trồng dừa sáp, thậm chí ảnh hưởng không nhỏ đến việc xây dựng thương hiệu và nâng cao giá trị của trái dừa sáp trên thị trường. Là vùng duy nhất trồng dừa sáp ở Việt Nam, tỉnh Trà Vinh luôn nghĩ đến việc tìm câu trả lời cho vấn đề này. Họ đã “chọn mặt gửi vàng” ở trường ĐH Trà Vinh - đơn vị từng giải quyết thành công bài toán phát triển giống dừa sáp có tỉ lệ trái sáp cao, với đề tài đặt hàng “Thiết kế chế tạo thiết bị xác định tỉ lệ sáp trong trái dừa” (2019-2020).

Đề tài rốt cuộc đã đến tay những người chuyên nghiệp. “Mục tiêu của chúng tôi là thiết kế chế tạo thiết bị xác định tỉ lệ sáp trong trái dừa sáp đặc ruột mà không cần phải phá vỡ trái dừa, đảm bảo không bị biến đổi chất lượng bên trong”, TS. Nguyễn Minh Hòa, Phó hiệu trưởng trường ĐH Trà Vinh, chủ nhiệm chủ đề, cho biết.

Thực ra, nhu cầu về một chiếc máy đo tỉ lệ sáp trong trái dừa sáp đã có từ lâu nhưng chưa nơi nào làm được. Chỉ cần lướt qua sàn giao dịch công nghệ TP. HCM (techport.vn) và sàn giao dịch công nghệ tỉnh Bình Dương (techmart.khcnbinhduong.gov.vn),... chúng ta có thể dễ dàng nhìn thấy các yêu cầu “tìm kiếm máy siêu âm xác định độ dày, mỏng của cơm dừa sáp”, tuy nhiên, không có bất cứ thông tin nào phản hồi. “Trong quá trình thực hiện đề tài, chúng tôi có tìm hiểu tình hình nghiên cứu chung thì thấy trong nước cũng như trên thế giới chưa có bất cứ nơi nào làm về thiết bị xác định độ sáp của trái dừa sáp”, TS. Nguyễn Minh Hòa cho biết.

Điều này vừa là khó khăn song cũng là động lực để nhóm nghiên cứu tự do sáng tạo. Họ cẩn thận quan sát, trò chuyện với những người trồng dừa sáp của tỉnh và may mắn tìm thấy một phần câu trả lời từ quá trình quan sát đó. “Dựa trên yêu cầu của đề tài, chúng tôi lựa chọn hướng tiếp cận là bắt chước con người, họ gõ, lắc để phân biệt trái dừa thì cái máy này cũng làm giống vậy”, anh giải thích.

Đây là gợi ý ban đầu cho nhóm nghiên cứu về một thiết bị gồm phần cứng mô phỏng hoạt động gõ, lắc của con người và phần mềm gồm thuật toán học sâu để có thể nhận dạng âm thanh. “Thiết bị gồm ‘tay kẹp’ giữ trái dừa, một bộ gõ sẽ gõ vào trái dừa, sau đó tay kẹp sẽ lắc trái dừa, máy sẽ thu nhận các âm thanh gõ và lắc này giống như tai người nghe”, anh giải thích. Khác với nhiều thuật toán học sâu chuyên dùng để nhận diện hình ảnh, thuật toán do họ tạo ra chủ yếu tập trung vào nhận diện âm thanh, phân biệt được các tiếng động phát ra tinh tế từ bên trong trái sáp và trái thường. Sau khi được xử lý bằng phần mềm tích hợp trong máy tính mini gắn liền với thiết bị, kết quả sẽ hiển thị là “quả dừa này có sáp đặc, sáp lỏng hay không có sáp”, anh nói.

Làm thế nào để một chiếc máy có vẻ “đơn sơ” và vô tri vô giác như vậy có thể “học” được cách phân biệt trái dừa sáp chính xác như những người trồng dừa đã tích lũy cảm nhận theo thời gian? “Giống như một người chưa có kinh nghiệm, muốn biết cách phân biệt thì phải học thôi. Chiếc máy của chúng tôi cũng phải trải qua một giai đoạn huấn luyện để học cách phân biệt âm thanh giữa các loại dừa”, ThS. Nghị Vĩnh Khanh, một thành viên trong nhóm dự án giải thích. Do đó, việc có đủ dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng nhất để nâng cao độ chính xác của phần mềm học sâu tích hợp trong chiếc máy này.

“Về mặt công nghệ, phần mềm này do chúng tôi phát triển cũng không phức tạp, giai đoạn phức tạp nhất là thu thập mẫu dữ liệu”, anh cho biết. Các phần mềm học sâu nhận dạng khuôn mặt, âm thanh,… thông thường có thể dễ dàng kiếm được các tập dữ liệu mẫu trên internet còn dữ liệu mà nhóm nghiên cứu cần lại khá đặc biệt - những âm thanh phát ra từ việc gõ, lắc trái dừa hoàn toàn không có sẵn ở bất cứ đâu.

Do vậy, họ phải tự thu thập dữ liệu bằng cách mua khoảng gần 1000 trái dừa và nhờ các nhà vườn phân biệt, đánh dấu làm ba loại: trái dừa không sáp, dừa sáp lỏng và dừa sáp đặc. “Chúng tôi sẽ gõ, lắc các trái dừa này và thu lại âm thanh để lưu vào máy tính. Sau đó, sẽ bổ trái dừa ra để kiểm chứng, chẳng hạn phần ruột dày bao nhiêu mm là sáp lỏng, bao nhiêu mm là sáp đặc. Tất cả dữ liệu này sẽ đưa vào hệ thống học sâu mạng neuron, sau khi kiểm tra độ chính xác, độ tin cậy của mô hình thì mới ra mô hình chuẩn”, anh giải thích. Quá trình này không chỉ mất thời gian mà còn tốn không ít kinh phí bởi trái dừa sáp vốn có giá cao, khi đưa vào thử nghiệm lấy mẫu âm thanh và bổ ra để kiểm tra, cho nên “trái dừa chỉ lấy mẫu được một lần rồi hư, mình cứ phải mua trái khác để thử hoài, nên nguyên liệu hao dữ lắm”, ThS. Nghị Vĩnh Khanh kể lại.

Cũng giống như bất kì một sản phẩm ứng dụng nào khác, quá trình đi từ ý tưởng tới thiết bị đo tỉ lệ sáp trong trái dừa thực tế cũng phải trải qua một quãng đường dài với nhiều lần thử nghiệm để chỉnh sửa và tối ưu. Khi tưởng chừng mọi thứ đã “vào guồng” thì nhóm nghiên cứu phát hiện ra quá trình thu nhận âm thanh trong thực tế của thiết bị bị vướng khá nhiều tạp âm. “Quá trình gõ, lắc quả dừa, động cơ phát ra tiếng rất ồn ào, do vậy chúng tôi phải thay đổi bằng cách sử dụng động cơ không chổi than (loại động cơ hoạt động dựa vào từ trường vĩnh cửu và cảm biến xác định vị trí, không sử dụng chổi than, giúp triệt tiêu ma sát, giảm tiếng ồn động cơ và tiết kiệm điện) để giảm thiểu âm thanh của cơ cấu gây ra”, anh cho biết.

Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu từng băn khoăn về vấn đề độ chính xác của thiết bị, bởi lẽ “những bài toán về phần mềm học sâu càng có nhiều dữ liệu thì độ chính xác càng cao, trong khi mình chỉ dùng khoảng gần 1000 mẫu dữ liệu”, ThS. Nghị Vĩnh Khanh bày tỏ. Tuy nhiên, kết quả nghiệm thu đề tài cho thấy họ đã “đi đúng hướng”. Sau nhiều lần thử nghiệm, thiết bị xác định tỉ lệ sáp trong trái dừa đã ra đời với độ chính xác cao và thao tác vận hành khá đơn giản: “người dùng chỉ cần cắm điện, mở tay kẹp để bỏ trái dừa vào, sau đó nhấn nút là sẽ ra kết quả được báo dưới dạng âm thanh hoặc hiển thị trên màn hình. Nếu trái dừa không sáp (dừa khô) hoặc có sáp đặc, độ chính xác của thiết bị là 100%, nếu trái dừa sáp lỏng thì độ chính xác là 85% trở lên”, anh cho biết.

Ngoài việc có độ chính xác gần như tương đương phương pháp truyền thống, thiết bị này còn giúp người dùng tiết kiệm không ít thời gian: “Hiện nay chúng tôi đang để chế độ thử nghiệm nên thời gian lấy một mẫu dừa phải chạy hai lần, mất khoảng 40 giây. Tuy nhiên, nếu đưa vào thực tế, cắt gọt hết các giai đoạn không cần thiết thì khoảng chưa đầy 10 giây là sẽ có một kết quả rồi”.

Làm thế nào để thiết bị vừa hiệu quả, dễ sử dụng và có giá thành phải chăng để người dân dễ dàng tiếp cận là điều mà nhóm nghiên cứu luôn nghĩ đến trong quá trình thực hiện đề tài. “Chúng tôi không xài thiết bị cao cấp gì hết, kinh phí chủ yếu là để mua dừa, còn lại là các thiết bị tự chế và mua một số linh kiện sẵn có ở Việt Nam thôi”, ThS. Nghị Vĩnh Khanh cho biết. Một điều thuận lợi là “trường ĐH Trà Vinh cũng có nhiều phòng thí nghiệm, nhà trường cũng tạo điều kiện nghiên cứu, có gì chúng tôi nhờ vả qua lại các nhóm nghiên cứu về cơ khí, điện tử, tự động hóa,... rất dễ dàng”.

Những góp ý và phản hồi tích cực của hội đồng nghiệm thu đề tài đã giúp nhóm nghiên cứu có thêm tự tin để tiếp tục phát triển sản phẩm. “Hội đồng nghiệm thu có góp ý thiết bị này nhỏ gọn lại thì sẽ tiện dụng hơn. Chúng tôi đang chuẩn bị mua một số cảm biến mới, để nâng cấp thiết bị sao cho nhỏ gọn lại và tăng thêm độ chính xác. Giá thành của thiết bị hiện nay khoảng tầm 10 triệu đồng, nếu chúng tôi gỡ bỏ bớt những thứ không cần thiết thì chắc sẽ giảm xuống chỉ còn một vài triệu”, anh cho biết.