Các trường hợp sử dụng AI đang thay đổi tương lai của bạn

AI đang cải tổ thế giới chúng ta đang sống như thế nào? Nếu bạn chưa nhận thấy điều đó thì bạn sắp phải ngạc nhiên rồi. Từ việc vận chuyển các avatar giữa các không gian ảo, giải tỏa áp lực cho các kiến trúc dữ liệu, cho đến việc tạo ra các huấn luyện viên thể hình ảo trong nhà, trí tuệ nhân tạo đã thúc đẩy chúng ta tiến tới một kỷ nguyên sống mới đầy thú vị.

Chúng ta có thể chưa sống trong một thế giới giả tưởng khoa học viễn tưởng như Star Trek, nhưng chúng ta đang tiến gần hơn đến điều đó. Dưới đây, chúng ta sẽ thảo luận về các trường hợp sử dụng AI mới lạ, bao gồm công nghệ phát hiện đối tượng trong thể hình, phát hiện đối tượng trong edge computing, và xem xét cách edge computing kết hợp với phát hiện đối tượng đang cải thiện khả năng truyền dữ liệu giữa các thiết bị kỹ thuật số.

Hãy cùng đi sâu vào một số trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi dự đoán sẽ tạo ra những bước đột phá mới trong năm 2022.

Link to this sectionVision AI trong thể hình#

Phát hiện đối tượng trong năm 2022 là một triển vọng thú vị và đang tạo ra làn sóng trong ngành công nghiệp thể hình. Mirror và Tonal đều là những ví dụ về các công ty thành công trong việc thúc đẩy AI vào thể hình - cả hai đều cung cấp thiết bị gia đình tương tác có thể phát trực tuyến hơn 10.000 bài tập và chiếu chúng lên gương của bạn, tất cả đều nhằm mục đích cải thiện sức khỏe và việc tập luyện.

Nhiều người trong chúng ta thấy việc tập thể dục là một nghĩa vụ hơn là một sở thích và thậm chí còn ngại đặt chân đến phòng tập. Nhưng từ sự thoải mái ngay tại nhà, Mirror cho phép bạn theo dõi sự tiến bộ, tư thế và các chỉ số khác thông qua công nghệ phát hiện dáng người (stance detection).

Ứng dụng tiên tiến này đánh giá tư thế và động tác của người dùng trên video bằng cách sử dụng Human Pose Estimation - một quy trình dự đoán các tư thế của các bộ phận cơ thể người và các khớp trong hình ảnh hoặc video.

Nó khác với phát hiện đối tượng thông thường bằng cách phân biệt con người khỏi một hộp bao quanh (bbox) và phát triển khả năng hiểu ngôn ngữ cơ thể con người thông qua các thuật toán machine learning. Nhưng bằng cách kết hợp Human Pose Estimation với deep learning, Mirror sẽ khái niệm hóa các mô hình về cách thực hiện từng bài tập bằng cách phân tích hàng triệu bài tập khác nhau.

Trong quá trình tập luyện, ứng dụng sử dụng thuật toán để so sánh vị trí các khớp của bạn. Mọi sai lệch sẽ được phát hiện và làm nổi bật, giúp giảm thiểu nguy cơ chấn thương và thúc đẩy cách tập luyện an toàn, tối ưu hơn mà không cần huấn luyện viên cá nhân.

Vision AI trong thể hình đã có một bước nhảy vọt trong thời gian gần đây thông qua các ứng dụng sáng tạo như Mirror, điều này khiến bạn phải tự hỏi... ngành công nghiệp thể hình sẽ trông như thế nào vào năm 2023?

Link to this sectionAI thị giác máy tính trong metaverse#

Kể từ khi Mark Zuckerberg đổi tên Facebook thành Meta, viết tắt của Metaverse, thuật ngữ này đã trở nên phổ biến với mọi người. Nhưng chính xác nó là gì? Tóm lại, metaverse là một thuật ngữ bao quát đề cập đến các cõi kỹ thuật số nhằm mở rộng thế giới thực.

Hãy tưởng tượng việc tham gia các sự kiện, buổi hòa nhạc, cuộc họp ảo và bạn sẽ hiểu rõ ý tưởng này. Nhưng metaverse cũng bao gồm các tương tác 'ảo' đơn giản hơn như đăng nhập vào mạng xã hội và cuộn qua nguồn cấp tin tức của bạn.

Mặc dù không có mục tiêu cuối cùng xác định, các nhà khoa học đang nỗ lực hết mình để cố gắng làm cho metaverse trở nên đắm chìm nhất có thể bằng cách sử dụng AI thị giác máy tính - một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo huấn luyện máy tính hiểu thông tin có giá trị từ đầu vào trực quan và đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu thu thập được. Một yếu tố quan trọng của AI thị giác máy tính trong metaverse là khả năng tương tác (interoperability). Thuật ngữ hoa mỹ, hơi đáng sợ này về cơ bản là quy trình chuyển đổi liền mạch các avatar và vật phẩm kỹ thuật số từ cõi ảo này sang cõi ảo khác.

Các thuật toán machine learning (ML) trong khả năng tương tác đã trao quyền cho ngành y tế. Ví dụ, khi bạn chụp CT, khối lượng lớn dữ liệu sẽ được xử lý, thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu y tế.

Các bác sĩ sẽ thực hiện cách tiếp cận khác bằng cách nhập thủ công thông tin chăm sóc sức khỏe của bạn vào cơ sở dữ liệu. Khả năng tương tác sau đó được sử dụng để tích hợp hai phân tích dữ liệu này nhằm cung cấp chẩn đoán bệnh nhanh chóng.

Link to this sectionPhát hiện đối tượng trong edge computing#

Thế giới đang chìm trong dữ liệu. Mặc dù dữ liệu đã được gọi là 'dầu mỏ mới', thực tế là quá nhiều dữ liệu gây ra vấn đề. Không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra như nhau. Việc thu thập, sắp xếp và sàng lọc những gì đã được thu thập tiêu tốn rất nhiều thời gian.

Edge computing kết hợp với phát hiện đối tượng đã giải tỏa gánh nặng trích xuất dữ liệu từ trung tâm dữ liệu chính ra các rìa của kiến trúc. Nhưng edge computing là gì và nó hoạt động như thế nào?

Hãy tưởng tượng một quỹ đạo các thiết bị kỹ thuật số truyền dữ liệu đến và đi từ cơ sở dữ liệu chính. Đó là rất nhiều thông tin để xử lý. Khả năng xử lý tốc độ của cơ sở dữ liệu sẽ bị cản trở, gây ra độ trễ và gián đoạn làm suy giảm hiệu suất.

Nhưng với edge computing, phần lớn dữ liệu này sẽ được phân tán ra ngoại vi. Các thuật toán machine learning đặt mỗi thiết bị edge chịu trách nhiệm huấn luyện một mô hình phân tích với dữ liệu được lưu trữ cục bộ.

Mỗi thiết bị sẽ thực hiện các tác vụ nặng bằng cách lọc ra các phần dữ liệu có giá trị nhất, sau đó sẽ được gửi đến cơ sở dữ liệu chính để phân tích toàn diện. Hãy nghĩ về một nhà khoa học thực hiện một dự án chứa đầy nghiên cứu. Thay vì phân tích tất cả dữ liệu của từng thí nghiệm, họ ủy quyền trách nhiệm này cho các nhà nghiên cứu khác, những người sẽ báo cáo lại với bản tóm tắt.

Vision AI đang thay đổi thế giới khi chúng ta đang nói chuyện và các trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi đã đề cập ở đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Nhưng, điều thú vị hơn nữa là bạn cũng có thể khai thác những điều kỳ diệu của Vision AI với nền tảng triển khai ML của chúng tôi, Ultralytics Platform.

Link to this sectionBạn muốn vui vẻ với AI thị giác máy tính nhưng không muốn sử dụng code?#

Tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng. Với Ultralytics Platform, việc tạo các mô hình với YOLOv5 và hiện thực hóa ý tưởng của bạn trở nên dễ dàng. Chúng tôi đơn giản hóa mọi thứ và tự mình thực hiện tất cả MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần biết bất kỳ code nào để trải nghiệm AI thú vị. Rất dễ dàng để bắt đầu và thậm chí còn dễ dàng hơn để xây dựng mô hình ML đầu tiên của bạn.

Link to this sectionGiải quyết vấn đề của bạn với Vision AI#

Việc bắt đầu với nền tảng triển khai ML của chúng tôi rất dễ dàng. Bạn không cần phải có bất kỳ kinh nghiệm trước đó nào về AI.