Tại Hội thảo "Áp dụng chuyển đổi số trong quản trị rủi ro an toàn thực phẩm: Từ nghiên cứu đến thực tiễn sản xuất, kinh doanh" vừa diễn ra, báo cáo tham luận do GS.TS Phạm Quốc Long (Phó Chủ tịch Hội Khoa học các sản phẩm thiên nhiên Việt Nam) và PGS.TS Nguyễn Thị Minh Tú (Đại học Bách Khoa Hà Nội) trình bày đã thu hút sự chú ý đặc biệt. Báo cáo tập trung phân tích những thách thức nội tại của hệ thống kiểm định hiện hành, đồng thời đề xuất giải pháp ứng dụng công nghệ AI nhằm thúc đẩy mạnh mẽ ngành sản phẩm tự nhiên tại Việt Nam.

Đặc thù lớn nhất của sản phẩm thiên nhiên là tính chất đa cấu tử (multi-component). Khác biệt hoàn toàn với thuốc tổng hợp chỉ chứa một hoạt chất chính duy nhất, sản phẩm tự nhiên bao gồm hàng chục đến hàng trăm hợp chất tương tác phức tạp mà không có "một hoạt chất đại diện duy nhất". Đặc tính này càng khó kiểm soát khi chất lượng sản phẩm biến thiên rất mạnh theo vùng địa lý, thổ nhưỡng, mùa vụ thu hoạch và cả phương pháp chiết xuất. Cùng một loài cây trồng, chất lượng thu được vẫn hoàn toàn không đồng nhất.

Sự phức tạp đó khiến hệ thống tiêu chuẩn truyền thống theo nguyên tắc "một hoạt chất – một ngưỡng" trở nên không còn phù hợp. Phương pháp tĩnh này vô tình bỏ qua tương tác tổng thể của các hợp chất. Hiện tại, quy trình quản lý đang lộ rõ ba điểm yếu cốt lõi: tiêu chuẩn tĩnh cứng nhắc không phản ánh biến thiên tự nhiên; kiểm nghiệm hậu kiểm (post-analysis) chỉ phát hiện lỗi sau sản xuất mà không ngăn chặn từ đầu; và thiếu hoàn toàn khả năng dự đoán rủi ro. Vì vậy, bước chuyển dịch từ tiêu chuẩn tĩnh sang mô hình chuẩn hóa động, đa chiều dựa trên AI là yêu cầu cấp thiết.

Thúc đẩy chuẩn hóa thông minh và dự báo bằng trí tuệ nhân tạo

Để giải quyết triệt để bài toán này, ứng dụng cốt lõi đầu tiên là xây dựng "dấu vân tay hóa học số" (digital chemical fingerprint). Bằng việc sử dụng thuật toán AI phân tích các dữ liệu phổ nghiệm phức tạp như LC-MS, GC-MS và NMR, hệ thống thiết lập được một hồ sơ đa chiều, thay thế hoàn toàn cho các hợp chất đánh dấu (marker) đơn lẻ. Bước tiến này giúp phát hiện chính xác mọi hành vi giả mạo, pha trộn và đánh giá toàn diện chất lượng tổng thể của sản phẩm.

Đột phá tiếp theo nằm ở khả năng chuẩn hóa theo dữ liệu lớn (data-driven standardization). Được huấn luyện qua hàng nghìn mẫu vật từ nhiều vùng và mùa vụ khác nhau, hệ thống học máy (Machine Learning) kết hợp thống kê đa biến (PCA, PLS-DA) có thể nhận diện quy luật tự nhiên và thiết lập "vùng chất lượng chuẩn". Thay vì dùng một ngưỡng cố định, AI đề xuất các "ngưỡng động" (dynamic thresholds) linh hoạt theo từng điều kiện sản xuất. Chẳng hạn, cùng một dược liệu nhưng cây trồng ở miền núi có hàm lượng chất A cao, trong khi cây ở đồng bằng lại có thành phần cân bằng. Với AI, cả hai đều đạt chuẩn vì nằm trong cụm chất lượng hợp lệ. Đây chính là chuẩn hóa thông minh (intelligent standardization).

Bên cạnh đó, AI còn định hình mô hình kiểm soát dự báo trước sản xuất (Predictive Quality). Thông qua dữ liệu đa nguồn từ ảnh vệ tinh (khí hậu, ánh sáng), cảm biến đất IoT và công nghệ siêu phổ, AI có thể đưa ra dự đoán chính xác về hàm lượng hoạt chất, độ tinh khiết và nguy cơ nhiễm kim loại nặng ngay từ khi nguyên liệu còn trên đồng ruộng, thực hiện hóa triết lý Chất lượng theo thiết kế (QbD).

Giám sát thời gian thực và xây dựng hệ sinh thái minh bạch

Một bước chuyển dịch hệ thống khác là tích hợp AI, IoT và công nghệ bản sao kỹ thuật số (digital twin) trực tiếp vào dây chuyền chiết xuất. Hệ thống này liên tục thu thập dữ liệu về nhiệt độ, pH và áp suất để giám sát chất lượng theo thời gian thực (real-time QC). Bất kỳ sai lệch nào đều được AI phát hiện ngay lập tức để cảnh báo và tự động điều chỉnh thông số (như tự thêm dung môi khi pH sai). Sự kết hợp này biến kiểm tra thụ động (QC) thành bảo đảm chất lượng thông minh (Smart QA), tạo nền tảng vững chắc cho các nhà máy sản xuất thông minh.

Song song với tối ưu nội bộ, việc kết hợp AI và công nghệ Blockchain đóng vai trò cốt lõi để tạo nên Hệ sinh thái sản phẩm tự nhiên đáng tin cậy minh bạch toàn chuỗi. AI phụ trách phân tích dấu vân tay hóa học nhằm tính toán độ lệch phổ, phát hiện gian lận. Cùng lúc đó, Blockchain ghi nhận bất biến mọi thông tin từ vùng trồng, quy trình chế biến đến kiểm nghiệm lên các mã QR truy xuất. Quá trình này giúp nâng cao vị thế hàng hóa, đáp ứng tiêu chuẩn khắt khe từ ASEAN, EU và FDA, đồng thời chống hàng giả triệt để.

Trong tương lai, công nghệ sẽ tiến tới thiết lập các tiêu chuẩn cá nhân hóa (personalized quality standards) dựa trên dữ liệu sinh học đa tầng (genomics, microbiome) của từng cá nhân. Thay vì áp dụng quy chuẩn đại trà, một loại mỹ phẩm thiên nhiên sẽ được tối ưu riêng biệt cho từng người dùng để mang lại hiệu quả tốt nhất (Precision Natural Products). Đồng thời, AI cũng liên tục tự tổng hợp, cập nhật và thiết lập các "tiêu chuẩn sống" (living standards) để theo kịp dữ liệu sản xuất thực tế.

Nhìn về dài hạn, báo cáo vạch ra lộ trình 2026–2040 với ba bước rõ rệt: từ giai đoạn AI đóng vai trò hỗ trợ phân tích (2026–2030), tiến đến chuẩn hóa số hóa linh hoạt (2030–2035), và cuối cùng là hệ sinh thái tự thích ứng do AI vận hành toàn diện (2035–2040). Đối với Việt Nam, đây là cơ hội vàng để đưa dược liệu, sản phẩm OCOP và mỹ phẩm thiên nhiên vươn tầm quốc tế thông qua chiến lược xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia và tích hợp sâu rộng mô hình AI - Blockchain.