Ngày 31 tháng 3 năm 2022
Khám phá cách AI định hình cuộc sống của chúng ta với các ứng dụng tiên tiến trong thế giới ảo, thể dục và điện toán biên. Đón nhận tương lai với Ultralytics HUB.
AI đang cải tiến thế giới chúng ta đang sống như thế nào? Nếu bạn chưa nhận ra thì bạn sẽ bị sốc đấy. Từ việc vận chuyển các hình đại diện giữa các không gian ảo đến việc giải tỏa kiến trúc dữ liệu cho đến việc tạo ra các huấn luyện viên thể dục ba chiều tại nhà, trí tuệ nhân tạo đã đưa chúng ta tiến tới một kỷ nguyên sống mới đầy thú vị.
Chúng ta có thể chưa sống trong thế giới khoa học viễn tưởng Star Trek nhưng chúng ta đang tiến gần hơn. Dưới đây, chúng ta sẽ thảo luận về các trường hợp sử dụng AI mới bao gồm công nghệ phát hiện đối tượng trong thể dục, phát hiện đối tượng trong điện toán biên và xem xét cách điện toán biên với phát hiện đối tượng cải thiện việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị kỹ thuật số.
Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về một số trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi dự đoán sẽ tạo nên bước đột phá mới vào năm 2022.
Phát hiện vật thể vào năm 2022 là một triển vọng thú vị và đã tạo nên làn sóng trong ngành thể dục. Mirror và Tonal đều là những ví dụ về các công ty thành công trong việc thúc đẩy AI trong thể dục - cả hai đều cung cấp một 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 quá trình tập luyện của bạn.
Nhiều người trong chúng ta thấy tập thể dục là một công việc vặt vãnh hơn là một sở thích và thậm chí còn không muốn bước chân vào phòng tập thể dục. Nhưng ngay tại nhà, Mirror cho phép bạn theo dõi tiến trình, hình thức và các số liệu khác thông qua phát hiện tư thế.
Ứng dụng cực kỳ tiên tiến này đánh giá tư thế và dáng điệu của mọi người trên video bằng cách sử dụng công nghệ Ước tính tư thế của con người - một quá trình dự đoán tư thế của các bộ phận và khớp cơ thể con người trong hình ảnh hoặc video.
Nó khác với phát hiện đối tượng ở chỗ phân biệt con người với hộp người và phát triển khả năng hiểu ngôn ngữ cơ thể con người thông qua các thuật toán học máy. Nhưng bằng cách kết hợp Ước tính tư thế con người với học sâu, Mirror sẽ có các mô hình 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 thuật toán để so sánh vị trí các khớp của bạn. Bất kỳ độ lệch nào cũng sẽ được phát hiện và đánh dấu, giúp giảm nguy cơ chấn thương và thúc đẩy cách tập luyện an toàn hơn, tối ưu hơn mà không cần huấn luyện viên cá nhân.
Trí tuệ nhân tạo về thị giác trong thể dục đã có bước tiến vượt bậc trong thời gian gần đây thông qua các ứng dụng sáng tạo như Mirror, điều này khiến bạn tự hỏi… ngành thể dục sẽ như thế nào vào năm 2023?
Kể từ khi Mark Zuckerberg đổi tên Facebook thành Meta, viết tắt của Metaverse, thuật ngữ này đã trở nên nóng hổi trên môi mọi người. Nhưng thực chất nó là gì? Nói tóm lại, metaverse là một thuật ngữ chung dùng để chỉ các lĩnh vực kỹ thuật số được thiết kế để mở rộng thế giới thực.
Hãy tưởng tượng bạn tham dự các sự kiện ảo, buổi hòa nhạc, buổi gặp mặt và bạn sẽ có được ý tưởng đúng đắn. Nhưng metaverse cũng bao gồm các tương tác 'ảo' đơn giản hơn như đăng nhập vào phương tiện truyền thông xã hội và cuộn qua nguồn cấp tin tức của bạn.
Mặc dù không có mục tiêu cuối cùng chắc chắn, các nhà khoa học đang di chuyển núi để cố gắng làm cho siêu vũ trụ trở nên nhập vai nhất có thể bằng cách sử dụng AI thị giác máy tính - một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đào tạo máy tính để hiểu thông tin có giá trị từ các đầu vào trực quan và đưa ra các khuyến nghị dựa trên dữ liệu thu thập được. Một yếu tố quan trọng của AI thị giác máy tính trong siêu vũ trụ là khả năng tương tác. Thuật ngữ lạ mắt, hơi đáng sợ này về cơ bản là quá trình chuyển đổi liền mạch các hình đại diện và vật phẩm kỹ thuật số từ thế giới ảo này sang thế giới ảo khác.
Các thuật toán học máy (ML) trong khả năng tương tác đã trao quyền cho ngành chăm sóc sức khỏe. 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.
Bác sĩ sẽ áp dụng 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 được sử dụng để tích hợp hai phân tích dữ liệu này nhằm đưa ra chẩn đoán bệnh nhanh chóng.
Thế giới đang chìm trong dữ liệu. Mặc dù dữ liệu được coi là 'dầu mỏ mới', nhưng thực tế là quá nhiều dữ liệu sẽ 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 thu thập được sẽ làm mất thời gian.
Điện toán biên với phát hiện đối tượng đã giải phóng chúng ta khỏi gánh nặng trích xuất dữ liệu từ trung tâm dữ liệu chính và vào các cạnh của kiến trúc. Nhưng điện toán biên là gì và nó hoạt động như thế nào?
Hãy tưởng tượng một quỹ đạo các thiết bị kỹ thuật 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 giảm hiệu suất.
Nhưng với điện toán biên, phần lớn dữ liệu này sẽ được phân bổ ra ngoại vi. Các thuật toán học máy giao cho mỗi thiết bị biên nhiệm vụ đào tạo một mô hình phân tích với dữ liệu được lưu trữ cục bộ.
Mỗi thiết bị sẽ thực hiện nhiệm vụ nặng nề của mình bằng cách lọc ra những bit dữ liệu có giá trị nhất, sau đó sẽ được gửi đến cơ sở dữ liệu chính để phân tích toàn diện. Hãy nghĩ đến một nhà khoa học đảm nhận một dự án chứa đầy nghiên cứu. Thay vì phân tích tất cả dữ liệu của từng thí nghiệm, họ giao trách nhiệm này cho các nhà nghiên cứu khác, những người sẽ báo cáo lại bằng bản tóm tắt.
Vision AI đang thay đổi thế giới khi chúng ta nói chuyện và các trường hợp sử dụng AI mà chúng tôi đề cập ở đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Nhưng điều thậm chí còn thú vị hơn là bạn cũng có thể khai thác những điều kỳ diệu của Vision AI với nền tảng triển khai ML của chúng tôi, Ultralytics HUB.
Tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng. Với Ultralytics HUB , bạn có thể dễ dàng tạo mô hình với YOLOv5 và biến ý tưởng của mình thành hiện thực. Chúng tôi làm mọi thứ trở nên đơn giản và tự mình thực hiện tất cả các MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần biết bất kỳ mã nào để có AI thú vị. Thật dễ dàng để bắt đầu và thậm chí còn dễ dàng hơn để xây dựng mô hình ML đầu tiên của bạn.
Thật dễ dàng để bắt đầu với nền tảng triển khai ML của chúng tôi. Bạn không cần phải có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó về AI.
.webp)