Máy học, trí tuệ nhân tạo có thể ứng dụng cho mọi công ty quy mô khác nhau nhờ giá rẻ

- in Sản phẩm thông minh IoT (Smart Things)

Máy học, trí tuệ nhân tạo có thể ứng dụng cho mọi công ty quy mô khác nhau nhờ giá rẻ

Trí tuệ nhân tạo, máy học đang đến gần hơn với các công ty ở nhiều quy mô khác nhau nhờ sự tiến bộ của công nghệ và vấn đề giá thành.

AWS (Amazon Web Services), công ty con của Amazon chuyên về các dịch vụ và giải pháp trên đám mây, hồi giữa tuần này đã giới thiệu với báo giới Đông Nam Á về các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML – Machine Learning). Các chuyên gia của AWS cho biết việc ứng dụng những công nghệ mới này khá dễ dàng, không đòi hỏi nhà phát triển phải có kiến thức quá sâu rộng.

Các nền tảng AWS giới thiệu có thể kể đến như khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tự động nhận diện giọng nói, thị giác máy tính (computer vision).

Ông Olivier Klein – Giám đốc phụ trách các công nghệ mới của AWS khu vực châu Á Thái Bình Dương – đang giới thiệu về các công nghệ nhận diện giọng nói, nhận diện hình ảnh – Ảnh: H.Đ

“Tất cả các nền tảng AI, máy học này khá đơn giản, chủ yếu là các API để người dùng có thể tích hợp dễ dàng vào hệ thống của mình. Ngoài các tính năng mặc định, người dùng có thể tùy biến phù hợp với hệ thống của mình”, Olivier Klein – Giám đốc phụ trách các công nghệ mới của AWS khu vực châu Á Thái Bình Dương nói với ICTnews.

Tại sự kiện được tổ chức trong khuôn khổ AWS Summit Singapore 2018, ông Olivier đã trình diễn khá nhiều ví dụ thú vị liên quan đến các nền tảng nói trên.

Chẳng hạn, ông tạo trước một Facebook Page do ông làm quản trị, sau đó nói (bằng tiếng Anh) vào chiếc máy Amazon Echo: “Cho tôi biết có bài post nào mới trên fan page của tôi”. Amazon Echo, một chiếc loa sử dụng nền tảng trợ lý ảo Amazon Alexa, đã trả lời tên người vừa post status lên fan page, đồng thời đọc nội dung của người này.

Để làm việc này, Olivier viết trước một đoạn API không phức tạp để đưa vào Amazon Skill, hệ thống này kết nối với Amazon Echo và Amazon Lambda và kết nối với Facebook. Với nền tảng nhận diện giọng nói và hiểu ngôn ngữ tự nhiên này, người dùng có thể nghĩ ra cách sử dụng khác ngoài việc kết nối với Facebook.

Để minh họa cho thị giác máy tính sử dụng dịch vụ Amazon SageMaker, ông Olivier viết một đoạn mã, kết nối laptop với một chiếc máy ảnh đơn giản, sau đó hướng ống kính camera vào gian phòng. Trên màn hình laptop sẽ hiển thị nội dung camera ghi được theo thời gian thực. Nhờ hệ thống máy học của AWS, màn hình sẽ hiển thị và báo các vật thể như con người, chiếc ghế,… Tùy theo việc huấn luyện của người dùng mà hệ thống máy học có thể nhận ra thêm đồ vật khác trong khung hình, hoặc sẽ đếm số người có trong ảnh chẳng hạn,…

Camera đơn giản có thể nhận diện số người có mặt trong khung ảnh – Ảnh: H.Đ

Với việc này, Olivier cho rằng chỉ cần một máy laptop rất bình thường và một máy ảnh phổ thông, người dùng có thể sử dụng các dịch vụ máy học để xây một hệ thống nhận diện gương mặt, nhận diện đồ vật và nhiều mục đích khác tùy theo ý của mình.

Ngoài ra, các thiết bị cũng có thể hoạt động độc lập mà không cần máy tính hay camera riêng lẻ. Chẳng hạn, cũng minh họa ngay tại chỗ, chuyên gia của AWS chỉ cần một chiếc AWS DeepLens – chiếc camera tích hợp nền tảng học sâu (deep learning) ra mắt năm ngoái – để thực hiện các công việc tương tự. Không cần máy tính, chiếc camera cũng có thể nhận diện các gương mặt trong khán phòng. Điều này thực hiện được do bên trong DeepLens đã tích hợp sẵn “bộ não” là như một máy tính nhỏ gọn.

Camera nhận diện được ghế ngồi, con người – Ảnh: H.Đ

Trao đổi với ICTnews sau sự kiện, ông Olivier cho rằng để xây dựng một hệ thống thị giác máy tính có thể nhận diện gương mặt và đồ vật như trên cách đây 5-10 năm là rất khó. Tuy nhiên hiện nay công nghệ phát triển và những công nghệ như máy học, trí tuệ nhân tạo, IoT đã dễ dàng hơn nhiều.

“Chúng tôi cung cấp các dịch vụ có sẵn, tuy nhiên khách hàng hoàn toàn có thể tùy biến nó cho phù hợp với công việc của mình mà không cần am hiểu quá chuyên sâu về lập trình”, người chịu trách nhiệm cao nhất về các công nghệ mới nổi tại AWS châu Á Thái Bình Dương khẳng định.

Ví dụ trong một nhà máy sản xuất, bạn có thể ứng dụng tính năng nhận diện vật thể để phát hiện các sản phẩm hỏng, ông Olivier nói. Tất cả hệ thống này chỉ cần một camera, thậm chí webcam rẻ tiền và một máy tính nhỏ. Đặt camera trên dây chuyển sản xuất, mỗi khi một sản phẩm bị lỗi đi qua camera sẽ bị phát hiện và cảnh báo.

Để làm được điều này, người dùng phải huấn luyện cho hệ thống thị giác máy tính. Chẳng hạn, chụp từ 50-100 tấm ảnh khác nhau về một sản phẩm hoàn chỉnh, ở các góc khác nhau tùy vị trí đặt camera, ở các thời điểm khác nhau trong ngày chẳng hạn. Sau đó đưa vào dịch vụ máy học như AWS SageMaker chẳng hạn, “dạy” cho hệ thống biết đó là hình ảnh của các sản phẩm hoàn hảo, để khi hệ thống phát hiện một sản phẩm khác không giống với sản phẩm hoàn chỉnh thì sẽ cảnh báo.

AWS làm việc với các nhà sản xuất camera để cung cấp các camera có sẵn “bộ não” để không cần phải gắn kèm với máy tính, ông Olivier cho biết.

Sau khi phát hiện sản phẩm lỗi, tùy quy mô công ty hay nhu cầu mà người dùng có thể đưa các biện pháp xử lý khác nhau, chẳng hạn tạo một cánh tay rô bốt để đẩy sản phẩm lỗi khỏi dây chuyển, hay đơn giản chỉ là báo còi để công nhân ra mang sản phẩm lỗi đi.

Một trong các lợi thế của AWS được nhiều người nói đến chính là khả năng cho dùng thử dịch vụ, và chỉ phải trả dựa trên lưu lượng sử dụng, do đó phù hợp với các công ty nhỏ mới khởi nghiệp lẫn các tập đoàn lớn muốn tối ưu hóa chi phí.

Công ty cũng xây dựng trung tâm dữ liệu ở nhiều khu vực khác nhau trên toàn thế giới nhằm bảo đảm tốc độ và hiệu quả dịch vụ tương đương nhau ở nhiều nơi, giúp các công ty mở rộng quy mô ra toàn cầu dễ hơn.

Các khách hàng hiện tại của AWS tại Việt Nam gồm VTV, Vietjet Air, Masan Group,…

Theo viettimes.vn

Máy học, trí tuệ nhân tạo có thể ứng dụng cho mọi công ty quy mô khác nhau nhờ giá rẻ
Xếp hạng bài viết

Bạn có quan tâm tới

Các vấn đề quản trị nguồn nhân lực trong cuộc Cách mạng 4.0

Các vấn đề quản trị nguồn nhân lực