Một cái nhìn về cách AI cải thiện các cỗ máy hàng ngày

Thế giới xung quanh chúng ta đang lặng lẽ thay đổi. Tại những nơi như văn phòng, trung tâm mua sắm, sân bay và nhà ga, các thiết bị thường ngày đang trở nên thông minh hơn. Những gì từng là các thiết bị đơn giản nay đang học cách hiểu những gì đang xảy ra xung quanh chúng và phản hồi một cách độc lập.

Sự chuyển đổi này được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt thông qua các giải pháp thị giác máy tính. Thị giác máy tính (Vision AI) cho phép máy móc diễn giải dữ liệu hình ảnh từ camera và xử lý chúng theo thời gian thực, giúp chúng nhận diện con người, vật thể và thậm chí cả các hành động khi chúng đang diễn ra.

Khi những khả năng này phát triển, trí tuệ nhân tạo đang vượt ra khỏi các phòng thí nghiệm nghiên cứu và các công ty công nghệ cao để trở thành một phần của cuộc sống thường nhật. Kết quả của việc áp dụng rộng rãi AI là các dự báo thị trường cho thấy chi tiêu cho AI toàn cầu sẽ đạt 632 tỷ USD vào năm 2028.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang âm thầm cải thiện các thiết bị mà chúng ta sử dụng hàng ngày và cách tiến bộ này bắt đầu thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và tương tác với môi trường xung quanh.

Link to this sectionCác thiết bị thông minh chạy bằng AI đang trở thành chuẩn mực mới#

Máy móc đang trở nên có năng lực hơn nhờ những cải tiến đáng kể về công nghệ. Ví dụ, các bộ xử lý đã trở nên nhỏ hơn, nhanh hơn và giá cả phải chăng hơn, cho phép máy móc xử lý các tác vụ phức tạp một cách độc lập. Kết hợp với các cảm biến như camera và thiết bị phát hiện chuyển động, những cỗ máy này có thể thu thập thông tin, diễn giải môi trường xung quanh và phản hồi theo thời gian thực.

Thị giác máy tính đóng một vai trò quan trọng ở đây. Nó cho phép máy móc hiểu môi trường trực quan và phản ứng tương ứng. Các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11, vốn hỗ trợ các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn cá thể, có thể giúp nhận diện con người, vật thể và hành động một cách nhanh chóng và chính xác.

Hình 1. Một ví dụ về việc sử dụng YOLO11 để phân đoạn các đối tượng trong ảnh.

Khi quá trình xử lý AI này diễn ra trực tiếp trên thiết bị nơi dữ liệu được thu thập, nó được gọi là Edge AI. Điều này loại bỏ nhu cầu truyền dữ liệu lên đám mây và chờ đợi phản hồi, giúp phản ứng nhanh hơn, tăng cường quyền riêng tư và hiệu suất đáng tin cậy hơn ngay cả khi không có kết nối internet mạnh.

Do những lợi ích này, hơn 80 phần trăm doanh nghiệp hiện đang sử dụng AI trong nhiều khía cạnh hoạt động của họ. Sự tiến bộ ổn định này đang âm thầm biến các thiết bị thường ngày thành những hệ thống thông minh, phản hồi nhanh mà chúng ta ngày càng phụ thuộc vào.

Link to this sectionTìm hiểu các tác vụ thị giác máy tính chính#

Trước khi đi sâu vào các ví dụ thực tế về máy móc thông minh, dưới đây là cái nhìn cận cảnh về một số tác vụ thị giác máy tính mà các ứng dụng này dựa vào:

• Phát hiện đối tượng (Object detection): Tác vụ này cho phép máy móc tìm và nhận diện các đối tượng cụ thể trong khung hình ảnh hoặc video - ví dụ, phát hiện một tách cà phê trên mặt bàn hoặc một người đang bước vào phòng.
• Theo dõi đối tượng (Object tracking): Sau khi đối tượng được phát hiện, việc theo dõi giúp giám sát chuyển động của nó qua nhiều khung hình, chẳng hạn như đi theo một người khi họ di chuyển qua sảnh hoặc giám sát một sản phẩm đang được lấy ra khỏi kệ.
• Phân đoạn cá thể (Instance segmentation): Tác vụ này vượt xa việc chỉ phát hiện đối tượng bằng cách vạch ra hình dạng và ranh giới chính xác của từng mục, giúp hệ thống phân biệt giữa các đối tượng chồng lấp hoặc có hình dạng tương tự, rất hữu ích trong các môi trường lộn xộn như máy bán hàng tự động hoặc thùng rác.
• Phân loại hình ảnh (Image classification): Bao gồm việc gán nhãn cho toàn bộ hình ảnh dựa trên nội dung bên trong, như xác định xem một bức ảnh chứa rác có thể tái chế hay rác hữu cơ trong một hệ thống phân loại rác thông minh.
• Ước tính tư thế (Pose estimation): Giúp máy móc hiểu vị trí và hướng của cơ thể người bằng cách xác định các điểm chính như khớp và chi, cho phép thực hiện các ứng dụng như hệ thống phản hồi thể dục hoặc phát hiện sự mệt mỏi dựa trên tư thế.

Link to this sectionKhám phá các ví dụ về Vision AI trong đời sống và thiết bị hàng ngày#

Tiếp theo, hãy cùng khám phá một số ví dụ về cách thị giác máy tính và AI đang được sử dụng trong các thiết bị mà bạn có thể bắt gặp trong cuộc sống hàng ngày.

Link to this sectionMáy móc thông minh đang thúc đẩy việc xử lý rác thải tốt hơn#

Tất cả chúng ta đều từng có khoảnh khắc do dự tại thùng rác - khi vừa uống xong hoặc ăn xong một món gì đó và tự hỏi, "Nên vứt cái này vào đâu?" Cốc này có tái chế được không? Có ủ phân được không? Hay chỉ là rác thải thông thường? Hầu hết thời gian, chúng ta đều phải đoán.

Thùng rác thông minh đang giúp việc ra quyết định đó trở nên dễ dàng hơn. Sử dụng Vision AI, các thùng rác này có thể nhận diện các loại rác thải khác nhau và tự động phân loại mà không cần sự trợ giúp từ người dùng.

Các hệ thống như TrashBot và Bin-e sử dụng camera và thị giác máy tính để phân loại các vật liệu như nhựa, giấy hoặc thực phẩm. Sau khi được nhận diện, vật phẩm sẽ được tự động đưa vào ngăn chứa chính xác.

Hình 2. Thùng rác thông minh có thể tự động phân loại rác bằng thị giác máy tính.

Những thiết bị thông minh này có thể giảm thiểu sai sót khi tái chế và cải thiện hiệu suất. Một số thùng rác thậm chí có thể cung cấp phản hồi theo thời gian thực bằng đèn hoặc màn hình để cho người dùng thấy rác của họ đang được xử lý như thế nào. Chúng cũng có thể giám sát mức độ đầy của mỗi ngăn và cảnh báo nhân viên khi đến lúc thu gom.

Phía sau hậu trường, các thùng rác thông minh thu thập dữ liệu hữu ích về loại và số lượng rác bị vứt bỏ. Điều này giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về thói quen rác thải của họ và hỗ trợ tiến trình đạt được các mục tiêu bền vững.

Link to this sectionTích hợp trí tuệ máy móc vào tủ lạnh thông minh#

Tủ lạnh thông minh đang trở thành một bản nâng cấp phổ biến và tiện lợi hơn so với máy bán hàng tự động truyền thống, đặc biệt ở các nơi như văn phòng, phòng tập thể dục và không gian chung. Thay vì nhập mã hoặc nhấn nút, bạn chỉ cần quét mã QR, mở tủ lạnh và lấy những gì bạn cần.

Những chiếc tủ lạnh này được hỗ trợ bởi Vision AI. Các camera bên trong giám sát các kệ và theo dõi những gì được lấy ra hoặc trả lại theo thời gian thực. Hệ thống phát hiện các mặt hàng trực quan dựa trên hình dạng, kích thước và vị trí của chúng, vì vậy không cần mã vạch hay cảm biến trọng lượng.

Hình 3. Một ví dụ về tủ lạnh thông minh sử dụng Vision AI.

Thị giác máy tính xử lý mọi thứ phía sau hậu trường. Nó hỗ trợ duy trì hồ sơ tồn kho chính xác, giúp người vận hành bổ sung hàng hóa dễ dàng hơn. Việc theo dõi dựa trên thị giác mang lại sự tiện lợi cho người dùng và hiệu quả cho doanh nghiệp, tất cả đều yêu cầu rất ít hoặc không tốn thêm nỗ lực từ cả hai bên.

Link to this sectionĐỗ xe nhanh hơn và dễ dàng hơn với các thiết bị chạy bằng AI#

Việc thanh toán phí đỗ xe đang trở nên đơn giản hơn nhờ AI. Tại nhiều bãi đỗ xe công cộng và thương mại, các đồng hồ tính tiền thông minh không còn yêu cầu tiền xu, vé hoặc biên lai in. Thay vào đó, chúng sử dụng thị giác máy tính để nhận diện phương tiện và xử lý thanh toán tự động.

Công nghệ cốt lõi đằng sau điều này là Nhận dạng biển số tự động (ANPR). Khi một chiếc xe đi vào bãi, camera sẽ ghi lại biển số của xe và hệ thống sử dụng thị giác máy tính cùng Nhận dạng ký tự quang học (OCR) để đọc văn bản. Điều này loại bỏ nhu cầu về vé giấy hoặc thủ tục đăng ký thủ công.

Hình 4. Phát hiện và đọc biển số thời gian thực bằng Vision AI.

Những hệ thống thông minh này giúp việc đỗ xe nhanh hơn cho lái xe và hiệu quả hơn cho người vận hành. Chúng giảm thiểu sai sót của con người, cắt giảm chi phí bảo trì và cho phép quản lý không gian tốt hơn. Với việc AI đảm nhận các công việc nặng nhọc, việc đỗ xe trở thành một trải nghiệm mượt mà và tinh gọn hơn.

Link to this sectionThị giác máy tính mang lại nét cá nhân hóa cho máy pha cà phê#

Máy pha cà phê đã trở thành một phần của cuộc sống hàng ngày trong nhiều thập kỷ, xuất hiện ở khắp mọi nơi, từ văn phòng và quán cà phê đến sân bay và trạm xăng. Giờ đây, các nhà nghiên cứu và công ty công nghệ đang khám phá cách Vision AI có thể làm cho những chiếc máy này thông minh và cá nhân hóa hơn.

Ví dụ, các máy thông minh có tích hợp camera có thể chụp ảnh khuôn mặt người dùng và phân tích các đặc điểm như mắt lờ đờ hoặc biểu cảm mệt mỏi để phát hiện dấu hiệu kiệt sức. Dựa trên phân tích này, máy có thể điều chỉnh độ đậm nhạt của cà phê, pha một ly nhẹ hơn nếu bạn trông có vẻ đã nghỉ ngơi đầy đủ hoặc đậm hơn nếu bạn trông mệt mỏi, giúp bạn cảm thấy tỉnh táo hơn.

Hình 5. Một chiếc máy sử dụng Vision AI để điều chỉnh độ đậm nhạt của cà phê dựa trên tín hiệu khuôn mặt.

Link to this sectionƯu và nhược điểm của các thiết bị thông minh chạy bằng AI#

AI đang làm cho các thiết bị hàng ngày trở nên thông minh và trực quan hơn, mang lại nhiều lợi ích cho người dùng. Dưới đây là một số ưu điểm chính mà các công nghệ này mang lại cho cuộc sống hàng ngày:

• Sự tiện lợi: Thị giác máy tính cho phép các thiết bị nhận diện người dùng và đối tượng, giảm nhu cầu về nút bấm hoặc thao tác thủ công, giúp các tương tác trở nên liền mạch hơn.
• Tương tác không chạm: Trong các môi trường mà vấn đề vệ sinh được ưu tiên (như bệnh viện hoặc dịch vụ thực phẩm), các thiết bị dựa trên thị giác cho phép người dùng tương tác mà không cần tiếp xúc vật lý.
• Khả năng truy cập: Đối với người dùng khuyết tật, thị giác máy tính có thể kích hoạt các điều khiển bằng cử chỉ, nhận diện khuôn mặt để xác thực hoặc phát hiện đối tượng để hỗ trợ trong các công việc hàng ngày.

Đồng thời, những tiến bộ này cũng đi kèm với một số thách thức. Dưới đây là một vài nhược điểm tiềm ẩn cần xem xét khi sử dụng các thiết bị thông minh chạy bằng AI:

• Lo ngại về quyền riêng tư: Vì thị giác máy tính thường dựa vào camera, nó có thể làm dấy lên những lo ngại về việc bị ghi hình hoặc giám sát, đặc biệt là trong các không gian chung hoặc không gian công cộng.
• Sự phụ thuộc vào ánh sáng và vị trí: Các hệ thống thị giác máy tính đòi hỏi điều kiện ánh sáng tốt và tầm nhìn rõ ràng để hoạt động bình thường, điều này có thể hạn chế độ tin cậy của chúng trong một số môi trường nhất định.
• Tăng độ phức tạp: Các thiết bị hỗ trợ thị giác thường đòi hỏi nhiều hỗ trợ kỹ thuật hơn, cập nhật phần mềm thường xuyên và hiệu chỉnh cẩn thận để hoạt động bình thường.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Các thiết bị chúng ta sử dụng hàng ngày đang âm thầm trở nên có năng lực hơn. Với Vision AI, giờ đây chúng có thể nhìn thấy những gì đang xảy ra xung quanh, hiểu được nó và phản hồi nhanh chóng. Điều này giúp các công việc hàng ngày trở nên nhanh hơn, dễ dàng hơn và tự nhiên hơn.

Với việc AI tăng cường các công cụ mà chúng ta vốn đã phụ thuộc vào, kết quả là một thế giới nơi các thiết bị quen thuộc hoạt động hiệu quả hơn, đòi hỏi ít nỗ lực hơn từ chúng ta. Khi công nghệ này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi những tương tác thông minh, liền mạch hơn nữa được lồng ghép vào cuộc sống hàng ngày.

Hãy tham gia cộng đồng năng động của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub để tìm hiểu thêm về việc xây dựng với AI. Nếu bạn muốn hiện thực hóa các ý tưởng về thị giác máy tính của riêng mình, hãy xem qua các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để bắt đầu. Bạn cũng có thể xem cách AI trong chăm sóc sức khỏe và Vision AI trong ngành công nghiệp ô tô đang tạo ra tác động bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.