Các ứng dụng AI định hình tương lai của bạn

AI đang thay đổi thế giới chúng ta sống như thế nào? Nếu bạn chưa nhận ra, câu trả lời có thể khiến bạn ngạc nhiên. Từ việc di chuyển avatar giữa các không gian ảo, giảm tắc nghẽn trong kiến trúc dữ liệu đến tạo ra huấn luyện viên thể hình hologram ngay tại nhà, trí tuệ nhân tạo đã và đang thay đổi cách chúng ta sống.

Có thể chúng ta vẫn chưa sống trong thế giới viễn tưởng Star Trek, nhưng đang ngày càng tiến gần hơn. Dưới đây, chúng ta sẽ thảo luận về các trường hợp ứng dụng AI mới, bao gồm công nghệ phát hiện đối tượng trong lĩnh vực thể hình, phát hiện đối tượng trong điện toán biên và cách điện toán biên kết hợp với phát hiện đối tượng đang cải thiện việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị số.

Dưới đây là một số trường hợp ứng dụng AI mà chúng tôi kỳ vọng sẽ tạo ra bước đột phá trong năm 2022.

Vision AI trong lĩnh vực thể hình#

Phát hiện đối tượng trong năm 2022 là một triển vọng đầy hứng khởi và đã tạo được tiếng vang trong ngành thể hình. Mirror và Tonal là những ví dụ về các công ty thành công trong việc thúc đẩy AI ứng dụng vào thể hình—cả hai đều cung cấp thiết bị tương tác tại nhà có thể phát trực tuyến hơn 10.000 bài tập và chiếu chúng lên gương, nhằm cải thiện sức khỏe và việc luyện tập của bạn.

Nhiều người trong chúng ta xem việc tập thể hình là nhiệm vụ hơn là sở thích, thậm chí còn ngần ngại bước chân vào phòng gym. Nhưng 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.

Ứng dụng này đánh giá tư thế và dáng vận động của mọi người trong video bằng ước tính tư thế người, một quy trình dự đoán tư thế của các bộ phận và khớp trên cơ thể người trong hình ảnh hoặc video.

Phương pháp này khác với phát hiện đối tượng ở chỗ phân biệt con người với một khung bao quanh người và xây dựng hiểu biết về ngôn ngữ cơ thể thông qua các thuật toán machine learning. Tuy nhiên, bằng cách kết hợp ước tính tư thế người với deep learning, Mirror sẽ xây dựng các model khái niệm về cách thực hiện từng bài tập, dựa trên việc phân tích hàng triệu buổi tập khác nhau.

Trong lúc tập luyện, ứng dụng sử dụng thuật toán để so sánh vị trí các khớp của bạn. Mọi sai lệch đều được phát hiện và đánh dấu, giúp giảm nguy cơ chấn thương và khuyến khích cách tập an toàn, tối ưu hơn mà không cần huấn luyện viên cá nhân. Ý tưởng tương tự được áp dụng trong theo dõi buổi tập bằng các model tư thế Ultralytics YOLO.

Vision AI trong lĩnh vực thể hình đã có bước tiến vượt bậc trong thời gian gần đây nhờ các ứng dụng đổi mới như Mirror, khiến chúng ta không khỏi tự hỏi… ngành thể hình sẽ ra sao 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 bàn tán. Nhưng chính xác thì metaverse là gì? Nói ngắn gọn, metaverse là thuật ngữ chung chỉ các không gian số được tạo ra để mở rộng thế giới thực.

Hãy hình dung việc tham dự sự kiện ảo, hòa nhạc và buổi gặp mặt trực tuyến, bạn sẽ hiểu đúng ý. Nhưng metaverse cũng bao gồm những tương tác ‘ảo’ đơn giản hơn, chẳng hạn như đăng nhập mạng xã hội và lướt xem bảng tin.

Dù chưa có mục tiêu cuối cùng rõ ràng, các nhà nghiên cứu đang nỗ lực để làm cho metaverse trở nên sống động nhất có thể bằng AI thị giác máy tính, một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo huấn luyện máy tính hiểu thông tin hữu ích từ dữ liệu đầu vào trực quan và đưa ra đề xuất dựa trên dữ liệu thu thập được. Một yếu tố then chốt của AI thị giác máy tính trong metaverse là khả năng tương tác. Thuật ngữ này chỉ quy trình chuyển avatar và vật phẩm số từ thế giới ảo này sang thế giới ảo khác.

Các thuật toán machine learning (ML) hỗ trợ khả năng tương tác đã mang lại lợi ích cho ngành chăm sóc sức khỏe. Ví dụ, khi bạn chụp CT, 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 luồng phân tích dữ liệu này nhằm chẩn đoán bệnh nhanh chóng.

Phát hiện đối tượng trong edge computing#

Thế giới đang ngập trong dữ liệu. Dù dữ liệu được gọi là ‘dầu mỏ mới’, thực tế là quá nhiều dữ liệu lại gây ra vấn đề. Không phải dữ liệu nào cũng có giá trị như nhau. Việc thu thập, sắp xếp và sàng lọc dữ liệu đã thu thập đều tiêu tốn rất nhiều thời gian.

Edge computing kết hợp với phát hiện đối tượng đã giúp chúng ta giảm bớt gánh nặng phải đưa dữ liệu ra khỏi trung tâm dữ liệu chính và chuyển đến các nút biên trong kiến trúc. Nhưng edge computing là gì và hoạt động như thế nào?

Hãy hình dung một mạng lưới các thiết bị công nghệ truyền dữ liệu đến và đi từ cơ sở dữ liệu chính. Đó là lượng thông tin khổng lồ cần được 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 năng.

Tuy nhiên, với điện toán biên, phần lớn dữ liệu này sẽ được phân tán ra các thiết bị ở rìa mạng. Các thuật toán machine learning giao cho từng thiết bị biên nhiệm vụ huấn luyện một model phân tích bằng dữ liệu được lưu trữ cục bộ; phương pháp này được gọi là học liên kết.

Mỗi thiết bị sẽ đảm nhiệm phần xử lý 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 tổng thể. Hãy hình dung một nhà khoa học thực hiện dự án với khối lượng nghiên cứu dày đặc. Thay vì tự phân tích toàn bộ dữ liệu từ từng thí nghiệm, nhà khoa học giao nhiệm vụ này cho các nhà nghiên cứu khác, những người sẽ báo cáo lại bằng bản tóm tắt.

AI thị giác đang thay đổi thế giới, và những trường hợp ứng dụng AI được đề cập ở đây chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Bạn cũng có thể tự ứng dụng AI thị giác với Ultralytics Platform.

Muốn trải nghiệm thú vị với thị giác máy tính AI mà không cần viết code?#

Bạn chỉ cần có ý tưởng. Với Ultralytics Platform, việc tạo model bằng Ultralytics YOLO và biến ý tưởng thành hiện thực thật dễ dàng. Chúng tôi đơn giản hóa mọi thứ và tự xử lý toàn bộ quy trình MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần biết lập trình để trải nghiệm AI. Bắt đầu rất dễ dàng, và việc xây dựng model ML đầu tiên còn dễ hơn nữa.

Giải quyết vấn đề của bạn bằng 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.