Dân số toàn cầu tăng khoảng 1% theo năm, nhu cầu sản xuất thực phẩm cũng tăng lên. Tuy nhiên, việc tăng cường sản xuất thực phẩm gây ra tác động đến môi trường và có khả năng làm giảm chất lượng.
Hiểu những thách thức này, một công ty có trụ sở tại Singapore đã phát triển công nghệ để giải quyết vấn đề thực tiễn này.
Công ty khởi nghiệp công nghệ của Singapore đã lọt vào mắt xanh của hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ cao Nhật Bản. Ảnh: CNBC.
Bằng cách sử dụng công nghệ vân tay kỹ thuật số được cấp bằng sáng chế, ProfilePrint có thể nhanh chóng phân tích nguồn gốc và chất lượng của thành phần, giúp doanh nghiệp nông nghiệp tiết kiệm tiền bạc và thời gian.
"Nếu nhìn vào hoạt động buôn bán nguyên liệu thô hiện nay, nông dân sẽ tạo ra nông sản; thương nhân mua lại để bán và sau đó người tiêu dùng là khách hàng cuối cùng hoặc doanh nghiệp mua để sản xuất", ông Alan Lai, Giám đốc điều hành kiêm nhà sáng lập ProfilePrint cho biết.
Ông giải thích vấn đề nằm ở mẫu thực phẩm được trao đổi giữa người mua - người bán và bằng cách nào để đánh giá chất lượng sản phẩm.
ProfilePrint là một nền tảng dấu vân tay thực phẩm được phát triển từ AI, sẽ có chức năng sử dụng phân tích phân tử để dự đoán các cấu hình cảm quan trong các mẫu cà phê.
Chỉ cần 50 gram hạt cà phê, nền tảng này sẽ quét và tạo ra một báo cáo kỹ thuật số toàn diện, cụ thể là điểm cupping (quy trình đánh giá chất lượng và đặc tính cụ thể của từng loại cà phê) và các thông số cảm quan.
Bằng cách sử dụng nhiều bước sóng ánh sáng, nền tảng ProfilePrint tạo ra dấu vân tay duy nhất cho mỗi mẫu. Dữ liệu quang phổ này được đưa vào thuật toán AI, tạo điều kiện cho việc đánh giá sớm điểm cupping cũng như cấu hình hương vị.
"Khối lượng công việc lấy mẫu là rất đáng kể. ProfilePrint số hóa các thành phần thực phẩm, giúp người mua và người bán không cần phải thao tác qua bước này, giảm đáng kể chi phí hậu cần, chi phí chung cũng như lượng khí thải carbon", ông Alan Lai nói.
Về cơ bản, công nghệ này tương đối đơn giản. Các công ty có thể tạo mô hình AI riêng trên nền tảng ProfilePrint. Nền tảng này sẽ đánh giá xem nguyên liệu thô có phù hợp với nhu cầu của họ hay không.
Các nhà giao dịch cũng có thể xây dựng mô hình AI cho các khách hàng cụ thể để xác định xem sản phẩm có phù hợp với sở thích của họ hay không, dựa trên các tiêu chí như hình thức hoặc hương vị.
Cốt lõi của công nghệ này là máy dò sóng trong vật liệu, kết hợp với AI. Máy học giúp phân tích các mẫu thực phẩm ở cấp độ phân tử và nhận dạng chất lượng thực phẩm trong vòng vài giây.
Tại thời điểm này, AI cũng có thể phân tích dấu vân tay để đưa mức giá cho sản phẩm hoặc phán đoán chỉ trong vòng vài giây.
Với phần mềm được cấp bằng sáng chế, công nghệ của PowerPrint đã mang đến tiến bộ lớn trong việc giải quyết một trong những vấn đề thách thức nhất trong ngành cà phê; phát hiện ra các sản phẩm lỗi mà mắt người không thể nhìn thấy.
Nền tảng này bắt đầu đưa vào sử dụng từ năm 2017. Và công ty đã được thành lập sau chuyến đi của ông Lai qua lục địa châu Phi cũng như Trung Quốc.
Ngày nay, 90% doanh thu của công ty là ở Singapore. Tuy nhiên, với thị trường toàn cầu, nền tảng này cũng được triển khai ở hơn 60 địa điểm tại châu lục, bởi ProfilePrint "có sẵn kỹ thuật số để khách hàng có thể đăng ký giải pháp mọi lúc, mọi nơi trên thế giới".
Đến năm 2018, ProfilePrint đã thu hút sự chú ý của một số nhà đầu tư, bao gồm Yukihiro Maru, Người sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Leave a Nest Capital, một hệ sinh thái khởi nghiệp công nghệ sâu tại Nhật Bản.
Doanh nhân này cũng mở rộng công ty sang khu vực ASEAN gồm các thị trường mới nổi và đang phát triển ở Đông Nam Á.
Là người tin tưởng mạnh mẽ vào tầm quan trọng của công nghệ và AI trong thế hệ khởi nghiệp công nghệ sâu tiếp theo, ông Maru nhận định ProfilePrint có vị thế tốt để truyền động lực cho các doanh nghiệp nông nghiệp trên quy mô toàn cầu.
Phát biểu với CNBC tại hội nghị Tuần lễ Đổi mới và Công nghệ Singapore vào tháng 10, ông Maru bày tỏ tin tưởng ProfilePrint có thể phát triển nền tảng công nghệ này ở nhiều nước trên thế giới, trong đó nổi bật là lĩnh vực an ninh lương thực.
Lê Na (Theo CNBC)
