1. Két qua dat duoc
Trong khóa luận nay, nhóm đã thực hiện và thu được các kết quả đáng chú ý. Dau
tiên, nhóm đã xây dựng thành công một ứng dụng truy xuất nguồn gốc sản phẩm trên
nền tảng Blockchain. Việc triển khai công nghệ Blockchain đã đảm bảo tính minh bạch
và tin cậy trong việc truy xuất thông tin về nguồn gốc, quá trình sản xuất và vận chuyển của các loại trái cây, đồng thời lưu trữ thông tin lịch sử di chuyển và chủ sở hữu sản phẩm giúp chống lại vấn đề hàng giả, hàng nhái. Nền tảng này cung cấp tính toàn vẹn
dữ liệu và không thé thay đồi, tăng cường tính minh bach và an toàn trong chuỗi cung
ứng trái cây.
Tiếp theo là việc phát triển thành công phân hệ hỗ trợ quyết định sử dụng phương pháp máy học và học sâu. Các mô hình máy học đã được huấn luyện đề phân loại chính xác chất lượng của các loại trái cây dựa trên hình ảnh. Việc áp dụng công nghệ học sâu
giúp xử lý hiệu quả dữ liệu lớn và tạo ra các mô hình dự đoán chính xác hơn, nhờ vào
đó giúp đánh giá được chất lượng của nguồn nguyên liệu trái cây trước khi thu mua và
nhập vào kho đê sản xuât.
Kết quả của khóa luận đã tạo ra lợi ích đáng ké trong việc truy xuất nguồn gốc san phẩm, chống hang giả hàng nhái và quản lý chất lượng nguyên liệu đầu vào. Người tiêu dùng có thé dé dàng truy xuất thông tin về nguồn gốc và quá trình sản xuất của sản phẩm mà họ mua thông qua ứng dụng truy xuất nguồn gốc sản phâm. Điều này đảm bảo tính minh bach và dang tin cậy trong quá trình cung ứng trai cây, đồng thời nâng
cao niêm tin và sự hài lòng của người tiêu dùng.
Ngoài ra, nghiên cứu còn đề xuất tiềm năng phát triển và mở rộng ứng dụng này sang các lĩnh vực khác. Công nghệ Blockchain và phương pháp máy hoc/hoc sâu có thé được áp dung trong việc quan lý chuỗi cung ứng của nhiều loại sản pham khác nhau, từ thực phâm đến hàng hóa công nghiệp. Điều này sẽ cải thiện hiệu qua và tính ứng dụng của nghiên cứu trong thực tế.
58
Những kết quả này không chỉ mang lại lợi ích lớn cho việc truy xuất nguồn gốc và
quản lý chất lượng trái cây mà còn mở ra tiềm năng phát triển trong việc áp dụng ứng dụng này vào các lĩnh vực khác và nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng trong thực tế.
Cùng với nghiên cứu nay, nhóm đã nộp một bai báo tại Hội nghị ISDS 2023 (The
International Conference on Intelligent Systems and Data Science), bài báo có tựa dé
la “Intergrating YOLO-based Fruit Recognition and Blockchain for Supply Chain
Management”, Hội thao được tô chức tai Trường CNTT-TT, Trường Đại học Cần Thơ
vào thang 11 năm 2023 dành cho cán bộ, giảng viên, học viên, các nhà khoa học trong
nước và quốc tế chia sẻ kinh nghiệm, kết quả nghiên cứu và hợp tác nghiên cứu trong
lĩnh vực CNTT-TT.
2. Hạn chế và khó khăn
Tuy khóa luận này đã đạt được những kết quả đáng chú ý, nhưng cũng tồn tại một
số hạn chế và khó khăn như:
— Hạn chế đầu tiên là về tập dữ liệu. Việc huấn luyện mô hình máy học và học sâu
doi hỏi một tap dữ liệu đủ lớn va da dạng đề có thể đạt được độ chính xác cao. Điều này có thé ảnh hưởng đến khả năng phân loại và độ tin cậy của hệ thống.
— Hạn chế thứ hai là về cơ sở hạ tầng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI). Dé
triển khai va vận hành các thuật toán AI phúc tạp, yêu cầu một hạ tầng mạnh
mẽ, bao gồm phần cứng và phần mềm.
— Hạn chế thứ 3, Yolo v8 là một phiên bản mới nhất vừa được ra mắt, đặc trưng
bởi khả năng nhận diện đối tượng chính xác và hiệu suất tốt hơn. Tuy nhiên, vì phiên bản này còn khá mới nên tài liệu và hướng dẫn về nó hiện vẫn còn ít. Điều này đồng nghĩa với việc phải tự nghiên cứu và khám phá nhiều hon dé làm quen
và thực hành với nó.
— Hạn chế cuối cùng là ứng dụng chưa được hỗ trợ trên di động. Trong thời đại di
động ngày nay, việc có một ứng dụng truy xuất nguồn gốc và phân loại trái cây trên các thiết bị di động đã trở thành một yêu cầu quan trọng. Tuy nhiên, trong khóa luận này, việc phát triển một phiên bản ứng dụng di động chưa được thực
59
hiện. Điêu này có thê hạn chê kha năng tiép cận và sử dụng của người dùng thông qua điện thoại di động.
Tổng thể, các hạn chế và khó khăn này cần được xem xét và giải quyết trong các nghiên cứu và phát triển tương lai, nhằm nâng cao hiệu suất và tính ứng dụng của ứng dụng truy xuất nguồn gốc sản phẩm và phân loại trái cây dựa trên công nghệ Blockchain
và trí tuệ nhân tạo.
3. Hướng phát triển
Trong tương lai, việc tận dụng sức mạnh của công nghệ Blockchain va trí tuệ nhân
tạo (AI) cho ứng dụng tiếp tục được khám phá và nghiên cứu sâu hơn. Nghiên cứu và phát triển các bộ dữ liệu đa dạng cùng với việc nâng cao độ chính xác của các thuật toán là những mục tiêu quan trọng trong quá trình này. Đồng thời, việc áp dụng các thuật toán mới và tích hop chúng vào hệ thông cũng được xem là một hướng đi tiềm
năng.
Ngoài ra, mở rộng việc phát triển ứng dụng di động bằng việc tích hợp tinh năng theo dõi thời gian thực và xác thực, nhằm nâng cao khả năng quản lý và đáng tin cậy trong chuỗi cung ứng, là một yếu tổ quan trọng trong việc tăng cường hiệu quả của hệ thong. Bằng cách sử dụng công nghệ này, quá trình quản lý chuỗi cung ứng có thé được thực hiện một cách hiệu quả và tin cậy hơn, đồng thời cung cấp khả năng theo dõi thời
gian thực đê đảm bảo tính toàn vẹn và xác thực của dữ liệu.
Từ việc tôi ưu hóa sức mạnh của công nghệ Blockchain và trí tuệ nhân tạo, đên việc nâng cao độ chính xác và tính linh hoạt của thuật toán. Kêt quả của việc áp dụng và khai thác hiệu quả các công nghệ này sẽ mang lại sự tiên bộ đáng kê cho quản lý chuỗi cung ứng trong tương lai.
60