Các use case AI đang biến đổi tương lai của bạn
Khám phá cách AI định hình cuộc sống của chúng ta với các ứng dụng tiên tiến trong thế giới ảo, fitness và edge computing. Đón nhận tương lai cùng Ultralytics Platform.
AI đang đổi mới thế giới chúng ta đang sống như thế nào? Nếu bạn vẫn chưa nhận ra thì chắc hẳn bạn sẽ rất bất ngờ. Từ việc vận chuyển avatar giữa các không gian ảo, giảm tắc nghẽn trong kiến trúc dữ liệu cho đến việc tạo ra các huấn luyện viên thể hình dạng hologram trong nhà, trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta tiến vào một kỷ nguyên sống mới đầy thú vị.
Có thể chúng ta vẫn chưa sống trong thế giới khoa học viễn tưởng của Star Trek, nhưng đang ngày càng tiến gần hơn. Dưới đây, chúng ta sẽ thảo luận về những trường hợp sử dụng AI mới, bao gồm công nghệ phát hiện đối tượng trong lĩnh vực thể hình, phát hiện đối tượng trong điện toán biên, đồng thời xem xét cách điện toán biên cùng với công nghệ phát hiện đối tượng đang cải thiện việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị số.
Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về một số trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi dự đoán sẽ tạo ra những bước đột phá mới vào năm 2022.
Vision AI trong lĩnh vực thể hình#
Phát hiện đối tượng vào năm 2022 là một triển vọng đầy hứa hẹn và đã tạo được tiếng vang trong ngành thể hình. Mirror và Tonal đều là những ví dụ về các công ty thành công trong việc thúc đẩy AI trong lĩnh vực thể hình — cả hai đều cung cấp một thiết bị tương tác tại nhà có thể phát hơn 10.000 bài tập và chiếu chúng lên gương, nhằm cải thiện sức khỏe và hoạt động tập luyện của bạn.
Nhiều người trong chúng ta xem việc tập thể hình là một công việc vất vả hơn là một sở thích, thậm chí còn ngần ngại bước vào phòng gym. Tuy nhiên, ngay tại nhà, Mirror cho phép bạn theo dõi tiến độ, tư thế và các chỉ số khác thông qua tính năng phát hiện tư thế đứng.
Ứng dụng tiên tiến này đánh giá tư thế và dáng đứng của mọi người trong video bằng cách sử dụng công nghệ Ước tính tư thế con người — một quy trình dự đoán tư thế của các bộ phận và khớp trên cơ thể người trong hình ảnh hoặc video.
Công nghệ này khác với phát hiện đối tượng ở chỗ phân biệt con người với khung người và xây dựng hiểu biết về ngôn ngữ cơ thể con người thông qua các thuật toán machine learning. Tuy nhiên, bằng cách kết hợp Ước tính tư thế con người với deep learning, Mirror sẽ xây dựng các model khái niệm 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 một thuật toán để so sánh vị trí các khớp của bạn. Mọi sai lệch đều được phát hiện và làm nổi bật, giúp giảm 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 lĩnh vực thể hình gần đây đã tạo ra một bước tiến vượt bậc nhờ những ứng dụng đổi mới như Mirror, khiến chúng ta không khỏi tự hỏi… ngành thể hình sẽ trông như thế nào vào năm 2023?
AI thị giác máy tính trong metaverse#
Kể từ khi Mark Zuckerberg đổi thương hiệu Facebook thành Meta, viết tắt của Metaverse, thuật ngữ này đã trở thành chủ đề được mọi người nhắc đến. Nhưng chính xác thì nó là gì? Nói ngắn gọn, metaverse là thuật ngữ bao quát dùng để chỉ các không gian số được tạo ra nhằm mở rộng thế giới thực.
Hãy hình dung việc tham dự các sự kiện, buổi hòa nhạc và cuộc gặp gỡ ảo — bạn sẽ hiểu đúng ý tưởng này. Tuy nhiên, metaverse cũng bao gồm những tương tác ‘ảo’ đơn giản hơn, chẳng hạn như đăng nhập mạng xã hội và cuộn qua bảng tin.
Mặc dù chưa có mục tiêu cuối cùng rõ ràng, các nhà khoa học đang nỗ lực hết sức để làm cho metaverse trở nên sống động nhất có thể bằng cách sử dụng AI thị giác máy tính — một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo đào tạo máy tính hiểu được thông tin giá trị từ các đầu vào trực quan và đưa ra 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 liên thông. Thuật ngữ khá cầu kỳ và hơi đáng ngại này về cơ bản chỉ quy trình chuyển avatar và các vật phẩm số một cách liền mạch từ không gian ảo này sang không gian ảo khác.
Các thuật toán học máy (ML) trong khả năng tương tác liên thông đã hỗ trợ ngành chăm sóc sức khỏe theo những cách chưa từng có. Ví dụ, khi bạn chụp CT, một lượng lớn dữ liệu sẽ được xử lý, thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu y tế.
Bác sĩ sẽ áp dụng một cách tiếp cận khác bằng cách nhập thủ công thông tin chăm sóc sức khỏe của bạn vào cơ sở dữ liệu. Sau đó, khả năng tương tác liên thông được sử dụng để tích hợp hai phân tích dữ liệu này nhằm đưa ra chẩn đoán bệnh nhanh chóng.
Phát hiện đối tượng trong điện toán biên#
Thế giới đang chìm ngập trong dữ liệu. Mặc dù dữ liệu được gọi là ‘dầu mỏ mới’, thực tế là quá nhiều dữ liệu sẽ gây ra vấn đề. Không phải dữ liệu nào cũng có giá trị như nhau. Việc thu thập, sắp xếp và sàng lọc những gì đã được thu thập ngốn rất nhiều thời gian.
Điện toán biên với công nghệ phát hiện đối tượng đã giúp chúng ta giảm bớt gánh nặng nặng nề của việc trích xuất dữ liệu khỏi trung tâm dữ liệu chính và đưa dữ liệu ra các biên trong kiến trúc của trung tâm. Nhưng điện toán biên là gì và hoạt động như thế nào?
Hãy hình dung một quỹ đạo gồm các thiết bị kỹ thuật truyền dữ liệu đến và đi từ cơ sở dữ liệu chính. Đó là một lượng thông tin khổng lồ mà cơ sở dữ liệu phải xử lý. Khả năng xử lý của cơ sở dữ liệu sẽ bị hạn chế, gây ra độ trễ và gián đoạn làm suy giảm hiệu suất.
Tuy nhiên, với điện toán biên, phần lớn dữ liệu này sẽ được phân tán ra vùng ngoại vi. Các thuật toán machine learning giao cho mỗi thiết bị biên nhiệm vụ huấn luyện một model phân tích bằng dữ liệu được lưu trữ cục bộ.
Mỗi thiết bị sẽ đảm nhiệm phần việc nặng bằng cách lọc ra những phần dữ liệu có giá trị nhất, sau đó gửi chúng đến cơ sở dữ liệu chính để phân tích toàn diện. Hãy hình dung một nhà khoa học đang thực hiện một dự án chứa đầy các nghiên cứu. Thay vì phân tích toàn bộ dữ liệu của từng thí nghiệm, họ giao trách nhiệm này cho các nhà nghiên cứu khác, những người sẽ báo cáo lại bằng một bản tóm tắt.
Vision AI đang thay đổi thế giới ngay trước mắt chúng ta, và các trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi đề cập ở đây mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Tuy nhiên, điều thú vị hơn nữa là bạn cũng có thể khai thác những khả năng tuyệt vời của Vision AI với nền tảng triển khai ML Ultralytics Platform.
Bạn muốn khám phá AI thị giác máy tính nhưng không muốn viết code?#
Tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng. Với Ultralytics Platform, bạn có thể dễ dàng tạo model bằng YOLOv5 và biến ý tưởng thành hiện thực. Chúng tôi đơn giản hóa mọi thứ và tự xử lý toàn bộ quy trình MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần biết code để thỏa sức khám phá AI. Bắt đầu rất dễ dàng và xây dựng model ML đầu tiên còn dễ hơn nữa.
Giải quyết vấn đề của bạn với Vision AI#
Bạn có thể dễ dàng bắt đầu với nền tảng triển khai ML của chúng tôi. Bạn hoàn toàn không cần có kinh nghiệm trước đây về AI.
