Dùng AI đánh giá chất lượng cá ngừ

Chuỗi nhà hàng Kura Sushi đã sử dụng ứng dụng Tuna Scope tích hợp AI để đánh giá chất lượng cá ngừ thay cho chuyên gia có kinh nghiệm.

Tuna Scope được phát triển bởi công ty quảng cáo Dentsu của Nhật Bản. Để “dạy” cho AI của Tuna Scope cách nhận biết chất lượng, Dentsu đã sử dụng hàng nghìn bức ảnh khác nhau ghi lại lát cắt của thịt cá.

Trên các bức ảnh này, màu sắc của thịt cá, màu da, màu xương, tỷ lệ mỡ, độ săn chắc… sẽ được AI ghi lại, sau đó sẽ được phân tích và dùng để đối chiếu với dữ liệu do những người có kinh nghiệm lâu năm trong ngành phân loại cá ngừ cung cấp.

Kết quả là, Tuna Scope có thể đánh giá chất lượng của các lát cắt cá ngừ khi hướng camera smartphone vào đó và chấm theo thang điểm từ 1 đến 5, với 5 là chất lượng cao nhất. Để tăng độ chính xác, Dentsu thường xuyên cho ứng dụng “học” các hình ảnh mỗi ngày.

Một chuyên gia đang sử dụng Tuna Scope để đánh giá chất lượng cá ngừ. Ảnh: Dentsu.

Theo đại diện Kura Sushi, chuỗi nhà hàng này đã mua 70% cá ngừ tại nước ngoài từ đầu năm nay. Hầu hết đều dùng ứng dụng của Dentsu để đánh giá chất lượng.

Keiko Yamamoto, đầu bếp món Nhật nổi tiếng tại một nhà hàng ở London (Anh), cho rằng có thể phân loại chất lượng cá ngừ qua hình ảnh. “Thông thường, những người có kinh nghiệm thường đánh giá độ tươi ngon của cá thông qua việc ’sờ tận tay’. Tuy nhiên, hình ảnh màu sắc lát cắt của cá gần như cho biết chất lượng của chúng”, Yamamoto nói. “Tôi thường cắt cá ngừ hai lần mỗi tuần. Giờ đây, chỉ cần nhìn là tôi có thể biết được miếng cá ngon hay dở”.

Cũng theo Yamamoto, nếu được “đào tạo” liên tục, các ứng dụng AI sẽ không thua kém các chuyên gia lâu năm. Bởi về cơ bản họ cũng chỉ đánh giá cá qua màu sắc. Chẳng hạn, cá ngừ chất lượng cao, phù hợp cho món sushi hoặc sashimi thường có màu đỏ tươi và “gần như phát sáng”. Ngược lại, thịt kém chất lượng thường xỉn màu, mềm và “không bắt mắt”.

“Tôi không ngạc nhiên khi Nhật Bản theo đuổi việc dùng AI để đánh giá chất lượng cá. Đây là điều sẽ xảy ra, nhất là khi nước này có dân số già, trong khi người trẻ không mặn mà lắm với những kinh nghiệm mà người già truyền lại”, Yamamoto nhận xét.

Tuy nhiên, Richard Cann, Giám đốc bán hàng tại T & S Enterprises – một trong những hệ thống cung cấp cá cho các nhà hàng món Nhật tại London – cho rằng việc phân loại cá ngừ thông qua Tuna Scope vẫn còn khá hạn chế và không nên tin tưởng hoàn toàn. Hệ thống do ông quản lý hiện tiếp nhận khoảng bốn con cá ngừ tươi mỗi tuần, mỗi con không dưới 220 kg.

Theo Cann, Tuna Scope hiện chỉ phân tích phần lát cắt đuôi cá ngừ và hầu hết ở tình trạng đông lạnh. Trong khi đó, T & S Enterprises hiện nay mua toàn bộ cá ngừ, không cấp đông, chia thành nhiều thành phần cụ thể. Điều này khiến ứng dụng không nhận diện chính xác và phân loại sai.

“Đánh giá chất lượng của một con cá không phải chỉ một lần, mà là cả quá trình. Điều này phải được thực hiện bởi các chuyên gia có hàng chục năm kinh nghiệm”, Cann nhấn mạnh. “Nếu tin tưởng hoàn toàn vào một ứng dụng, có thể bạn sẽ phải trả giá cho sai lầm”.