Truy xuất nguồn gốc và quản lý nông sản bằng ứng dụng công nghệ cao (Bigdata và Truy xuất nguồn gốc)

Vấn đề đầu tiên khi đề cập trong bài tham luận này là truy xuất nguồn gốc. Thực trạng hiện nay trước những vấn nạn như hàng giả, hàng nhái, hàng lưu thông không có nguồn gốc xuất xứ, sản phẩm chứa chất cấm, độc hại ảnh hưởng tiêu cực đến sức khỏe người tiêu dùng, truy xuất nguồn gốc được xem như một giải pháp để giải quyết vấn nạn trên và thực sự truy xuất nguồn gốc đang trở thành vấn đề nóng được quan tâm trên toàn cầu.

Trong thực tế, có nhiều cách thức khác nhau để tổ chức một hệ thống truy xuất nguồn gốc. Hệ thống truy xuất nguồn gốc có thể thực hiện bằng phương pháp thủ công như ghi chép, trao đổi dữ liệu xử lý bằng tay, hoặc cũng có thể được thực hiện tự động thông qua các công nghệ hỗ trợ như công nghệ thông tin, mã số mã vạch… để số hóa, trao đổi, truy xuất dữ liệu tự động. Xu hướng ứng dụng công nghệ thông tin để xây dựng hệ thống TXNG điện tử và áp dụng các công nghệ thu thập dữ liệu trên nhãn TXNG đang trở nên phổ biến.

Trên thế giới rất nhiều quốc gia và vùng lãnh thổ đã qui định về việc áp dụng hệ thống truy xuất nguồn gốc, cụ thể Liên minh Châu Âu (EC 178/2002/EC) qui định hệ thống truy xuất nguồn gốc phải được thiết lập ở tất cả các giai đoạn của chuỗi quá trình sản xuất thực phẩm (đánh bắt, sản xuất giống, sản xuất thức ăn, đầm nuôi thủy sản, đại lý nguyên liệu, cơ sở sơ chế, nhà máy chế biến thủy sản, cơ sở bán lẻ).Tại tất cả các giai đoạn phải thiết lập hệ thống/thủ tục để xác định và lưu trữ thông tin về sản xuất sản phẩm (nhập vào và bán ra) theo yêu cầu cụ thể của cơ quan thẩm quyền. Hàng hóa đưa ra thị trường phải được dán nhãn bằng phương thức thích hợp để truy xuất được nguồn gốc (phù hợp với thủ tục đã qui định). Các quốc gia như: Hàn Quốc, Nhật, Canada, Nga, Singapore… từ 2005 đưa ra yêu cầu các lô hàng nhập khẩu phải có khả năng truy xuất nguồn gốc khi gặp sự cố về chất lượng.

Để hỗ trợ các hệ thống TXNG nguồn gốc của doanh nghiệp tương tác, trao đổi lẫn nhau, các quốc gia thường tổ chức một hệ thống điều phối và tích hợp giữa các hệ thống TXNG nguồn gốc, hệ thống này còn được gọi là Cổng thông tin truy xuất nguồn gốc. Một số quốc gia đã triển khai các hệ thống hỗ trợ hoạt động TXNG có tính chất tương tự Cổng thông tin TXNG như:

          – Ở Ấn Độ, từ năm 2006, các nhà sản xuất, chế biến nho đã lập ra hệ thống truy xuất nguồn gốc điện tử GrapeNet. Hệ thống này có khả năng cung cấp các thông tin TXNG về nho của các nhà sản xuất nho ở Ấn Độ tham gia hệ thống cho toàn cầu và giúp họ chiếm hoàn toàn lòng tin từ thị trường nhập khẩu EU.

          – Năm 2010, Bộ Nông nghiệp Thái Lan, thông qua Văn phòng quốc gia về tiêu chuẩn nông sản và thực phẩm (ACFS-The National Bureau of Agricultural Commodity and Food Standards), đã đưa ra chuẩn quốc gia về truy xuất nguồn gốc điện tử và xây dựng cổng thông tin truy xuất nguồn gốc điện tử cho phép nông dân vào đăng ký dùng miễn phí. Đến nay, một số nông sản như: chuối hay sầu riêng bán ở cửa hàng rau quả nhỏ ở Thái Lan cũng được dán tem TXNG có mã QR để thực hiện TXNG, qua đó đã mang lại hiệu quả kinh tế rõ ràng cho nông dân Thái Lan.

          – Úc từ năm 2005 đã có quy định về vấn đề TXNG cho gia súc và bắt buộc gắn thẻ phân định cho gia súc, cừu và dê và thông tin gia súc cùng mã thẻ được đăng ký trên Cổng thông tin gia súc của Úc giúp hỗ trợ hoạt động truy xuất nguồn gốc thịt gia súc suốt chuỗi cung ứng. Thông qua hệ thống nhận dạng động vật quốc gia và đăng ký trong cơ sở dữ liệu của hệ thống này sẽ giúp giám sát được toàn cuộc đời của từng con vật từ khi sinh đến giết mổ đồng thời cả sự di chuyển của con vật.

          – Canada triển khai cổng thông tin TXNG quốc gia…

          – Malaysia có Cổng TXNG đối với sản phẩm Halal

          – Tổ chức mã số mã vạch quốc tế GS1, một tổ chức tiên phong trong lĩnh vực xây dựng và triển khai các giải pháp tạo thuận lợi cho thương mại toàn cầu cũng đã xây dựng và triển khai một số cổng có tính chất tương tự cổng thông tin TXNG như Mạng tra cứu thông tin doanh nghiệp đăng ký sử dụng MSMV toàn cầu; Mạng đăng ký dịch vụ mã địa điểm toàn cầu; Mạng đồng bộ hóa dữ liệu toàn cầu. Trong đó GS1 nắm vai trò là đơn vị quản lý cổng để kết nối các trung tâm dữ liệu sản phẩm đạt chuẩn và được chứng nhận lại với nhau, giúp tạo thuận lợi trong việc chia sẻ, trao đổi thông tin và thực hiện các giao dịch thương mại.

Giữa những quan ngại ngày càng tăng về tính minh bạch, sử dụng lao động bị cưỡng ép, và nguồn nguyên liệu bất hợp pháp có thể dễ dàng xác định và có khả năng được giải quyết.

Ngày 15/8/2016 UBND TP HCM có Quyết định số 4199/QĐ-UBND phê duyệt Đề án quản lý, nhận diện và TXNG thịt heo thuộc Dự án Mô hình Chợ thí điểm bảo đảm an toàn thực phẩm trên địa bàn thành phố HCM giai đoạn 2016-2020. Ngày 20/01/2016, Ủy ban nhân dân thành phố HCM có quyết định số 231/QĐ-UBND phê duyệt chương trình mục tiêu phát triển rau an toàn trên địa bàn thành phố giai đoạn 2016-2020. Ngày 14/12/2016, Sở Nông nghiệp và phát triển nông thôn có Kế hoạch số 3355/KH-SNN về triển khai thí điểm TXNG rau trên địa bàn thành phố HCM. Ngoài ra, một số đơn vị hiện đang áp dụng mã vạch QR dưới dạng tem truy xuất trên sản phẩm, phục vụ truy xuất nguồn gốc đã bước đầu có hiệu quả tích cực như tạo thuận lợi cho người tiêu dùng và cơ quan quản lý có thể dễ dàng tiếp cận, thu thập thông tin truy xuất sản phẩm đầy đủ và nhanh chóng thông qua việc quét mã bằng thiết bị di động; cải thiện niềm tin cho người tiêu dùng vào chuỗi sản xuất và cung ứng sản phẩm. Tuy nhiên việc triển khai tem truy xuất ở các địa phương còn mang tính tự phát, có nhiều điểm hạn chế như: mã vạch áp dụng phục vụ truy xuất nguồn gốc chưa được chuẩn hóa về hình thức nội dung, thiếu các quy định cụ thể đối với việc khai báo, giám sát và đảm bảo thông tin truy xuất nguồn gốc, việc áp dụng mã vạch phục vụ truy xuất nguồn gốc chưa cao, khả năng liên kết và tích hợp giữa các hệ thống TXNG không cao.

Vấn đề thứ hai trong bài tham luận mà tôi muốn nhắc đến là công nghệ Bigdata. Hiện nay hầu như rất nhiều người nhắc đến Bigdata, một công nghệ không có gì đặc biệt nhưng do không hiểu nên khi được nhắc đến đã thần thánh hóa nó đến quá mức thực tế. Vì mục đích bài tham luận này không phải chuyên sâu về Bigdata nên tôi chỉ đề cập một phần về nó.

Bigdata, tiếng việt là Dữ liệu Lớn, là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được. Một định nghĩa khá mơ hồ nên chính vì thế mới hay bị đánh lận con đen ở đây. Vậy thế nào được gọi là “lớn”? Từ khi hình thành cho tới đến hết năm 2003, toàn thế giới chỉ có khoảng 5 tỷ GB (gigabyte) dữ liệu = 5 triệu TB (terabyte) hay ngắn gọn là 5 EB (exabyte). Cũng một lượng dữ liệu như vậy được tạo ra chỉ trong 2 ngày trong năm 2011. Đến năm 2013, khối lượng dữ liệu này được tạo ra cứ sau mỗi 10 phút. Và lúc này khái niệm Bigdata mới ra đời, tức là dữ liệu tính toán lúc đó là EB chứ không phải cả không gian lưu trữ mới đạt vài TB thì không thể gọi là “Big data” được. Kích cỡ của Big Data đang từng ngày tăng lên, tính đến năm 2012 mỗi ngày có 2,5 exabyte dữ liệu được sinh ra (exabyte bằng 1 tỷ gigabyte), và đến năm 2025 IDC dự đoán số liệu này sẽ là 163 zettabyte (zettabyte bằng 1 nghìn exabyte)…

Thuật ngữ “Big Data” không chỉ đề cập tới lưu trữ dữ liệu mà còn chỉ cơ cấu tổ chức dữ liệu, các công cụ và công nghệ liên quan. Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng vào việc sản xuất được giới thiệu như một cấu trúc 5C (connection – kết nối, conversion – chuyển đổi, cyber – không gian mạng, cognition – nhận thức và configuration – cấu hình).

Điều quan trọng là ứng dụng của big data có mặt ở khắp mọi nơi trong các xu hướng công nghệ ảo hóa mới nhất. Ví dụ như trong một mảng sản xuất của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, những công nghệ mới như big data hay cloud computing sẽ giúp cảnh báo sớm sản phẩm lỗi, hỏng, từ đó phòng ngừa trước và gia tăng năng suất, chất lượng, nâng cao giá trị cạnh tranh.

Đối với vấn đề quản lý nông sản bằng ứng dụng công nghệ cao áp dụng truy xuất nguồn gốc và Bigdata thì gặp một số vấn đề cần quan tâm như sau:

• Vấn đề TXNG thực sự không phải nội dung ở cái tem, trong khi bản chất cái tem cũng có thể làm giả được, đó là chưa kể đến vấn đề chính người in tem lại “in thêm” để làm giả (một tình huống đã lên phóng sự VTV trong thời gian gần đây;
• TXNG không thể chỉ bao gồm mỗi thông tin của nơi trồng nguyên liệu (đối với cây trồng), trong khi sản phẩm của nó là trái cây được sơ chế, thu mua, chế biến, đóng gói.v..v..và đến tay người tiêu dùng đã qua hàng chục khâu, vì thế TXNG phải có thông tin toàn bộ các bước trên;
• Vấn đề TXNG mấu chốt chính là độ tin cậy tại từng điểm truy xuất. Tức các bên tham gia trong các bước sản xuất nông sản (từ vùng nguyên liệu, sơ chế, thu mua, chế biến, đóng gói, lưu trữ, bán hàng.v..v) đều phải nhập thông tin chính xác.
• Việc xây dựng các hệ thống TXNG riêng lẻ không thống nhất sẽ là một sự lãng phí không thể chối cãi, hệ thống TXNG riêng lẻ không kết nối được với nhau dẫn đến câu chuyện một sản phẩm phải “gánh” hàng chục tem nhãn (một hiện tượng đã gây sốt báo chí năm 2017);
• Blockchain thực ra không liên quan lắm đến Bigdata, mà còn mang nghĩa hơi đối nghịch nhau trong khi một cái là “phân tán” ra khắp nơi cùng tham gia (blockchain) còn một nơi là “tập kết” thông tin của tất cả (bigdata);
• Công nghệ Bigdata là một kiểu thu thập tất cả, kể cả thông tin được gọi là “rác” không hề có cấu trúc, video hình ảnh, âm thanh, các thông tin được tập kết liên tục theo thời gian và sau đó trong một đống hỗn độn khổng lồ đó dùng các thuật toán, công nghệ cụ thể để phân tích và khai phá dữ liệu để tìm ra “vàng” trong đó;
• Công nghệ Bigdata thực sự là vô cùng tốn kém, không chỉ tốn kém về mặt lưu trữ (hàng tỉ gigabyte dữ liệu) mà tốn kém về cả phần phân tích, tính toán, và khai phá dữ liệu cũng vô cùng tốn kém về trang thiết bị (nhân lực ở đây chỉ đóng vai trò điều khiển máy móc);

Chính vì vậy tôi có một đề xuất sau, khi áp dụng truy xuất nguồn gốc và quản lý nông sản bằng công nghệ cao (bigdata) thì cần phải xác định một số câu trả lời cho các câu hỏi mấu chốt như sau:

• Phạm vi hay đối tượng truy xuất là gì? Công nghệ có liên quan? Khả năng trao đổi và kết nối thông tin giữa các hệ thống?
• Các thông tin trong truy xuất của chúng ta là những gì? Chúng có cấu trúc hay không? có quan hệ hay không? Nếu có cấu trúc hay có quan hệ rồi thì có cần khai phá dữ liệu nữa không?
• Mức độ lớn của dữ liệu là bao nhiêu? Ví dụ một sản phẩm rau có thể bao gồm thông tin trồng trọt, người trồng, nơi trồng, ngày tháng giờ giấc phun, tưới,…v..v còn có bao gồm video hình ảnh trong tại thời điểm đó hay không? Video hay hình ảnh đó có cần phân tích hay không? Thời gian lưu trữ các dữ liệu này ra sao?
• Áp dụng các công nghệ này thì mức độ phổ biến ra sao? tại địa phương? trên cả nước? toàn cầu?

Trên hết, việc áp dụng truy xuất nguồn gốc và quản lý nông sản bằng ứng dụng công nghệ cao là một việc nên làm và chắc chắn nên làm ngay trước các vấn nạn về nông sản mà xã hội đang nóng hổi lâu nay. Nếu áp dụng tốt thì không chỉ đáp ứng được nhu cầu trong nước mà có thể tiếp cận và đáp ứng các yêu cầu xuất khẩu, đẩy mạnh vị thế của Việt Nam trên thế giới.