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

AI đang cách mạng hóa thế giới chúng ta đang sống như thế nào? Nếu bạn chưa nhận thấy thì bạn sẽ phải ngạc nhiên đấy. Từ việc vận chuyển hình đại diện giữa các không gian ảo đến việc giảm tắc nghẽn kiến trúc dữ liệu đến việc tạo ra các huấn luyện viên thể dục голограмма trong nhà của chúng ta, trí tuệ nhân tạo đã đẩy chúng ta tiến tới một kỷ nguyên sống mới thú vị.

Có thể chúng ta chưa sống trong một thế giới khoa học viễn tưởng của Star Trek, nhưng chúng ta đang đến gần hơn. 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 dục, phát hiện đối tượng trong điện toán biên và kiểm tra cách điện toán biên với phát hiện đối tượng đang cải thiện việc truyền dữ liệu giữa các thiết bị kỹ thuật số.

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

AI Thị Giác trong lĩnh vực thể hình

Phát hiện đối tượng trong năm 2022 là một triển vọng thú vị và đã tạo nên làn sóng trong ngành công nghiệp thể hình. Mirror và Tonal là những ví dụ về các công ty thành công trong việc quảng bá AI trong lĩnh vực thể hình - 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 việc tập luyện của bạn.

Nhiều người trong chúng ta thấy việc tập thể dục giống như một công việc vặt hơn là một sở thích và thậm chí còn miễn cưỡng đặt chân vào phòng tập thể dục. Nhưng từ sự thoải mái tại nhà của bạn, Mirror cho phép bạn theo dõi tiến trình, hình thể và các số liệu khác thông qua phát hiện tư thế.

Ứng dụng tiên tiến cao này đánh giá tư thế của người trong video bằng cách sử dụng Human Pose Estimation (Ước tính tư thế người) - một quy trình dự đoán tư thế của các bộ phận cơ thể và khớp của con người trong ảnh hoặc video.

Nó khác với object detection ở chỗ nó phân biệt người với khung hình người và phát triển sự hiểu biết về ngôn ngữ cơ thể người thông qua các thuật toán machine learning. Nhưng bằng cách hợp nhất Human Pose Estimation (Ước tính tư thế người) với deep learning, Mirror sẽ hình thành các mô hình khái niệm về cách mỗi bài tập nên được thực hiện bằng cách phân tích hàng triệu bài tập khác nhau.

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

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

Ứng dụng AI 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 nóng hổi trên môi mọi người. Nhưng chính xác thì nó là gì? Tóm lại, metaverse là một thuật ngữ chung đề cập đến các lĩnh vực kỹ thuật số được cho là mở rộng thế giới thực.

Hãy tưởng tượng tham dự các sự kiện ảo, buổi hòa nhạc, các buổi gặp gỡ 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 rõ ràng, các nhà khoa học đang nỗ lực hết mình để cố gắng làm cho metaverse trở nên sống động nhất có thể bằng cách sử dụng AI thị giác máy tính - một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo huấn luyện máy tính để 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. Thuật ngữ lạ mắt, hơi đáng sợ này về cơ bản là quá trình chuyển liền mạch hình đại diện và các vật phẩm kỹ thuật số từ lĩnh vực ảo này sang lĩnh vực 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, một lượng lớn dữ liệu sẽ được xử lý, thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu y tế.

Các bác sĩ sẽ áp dụng một phương pháp 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 để cung cấp chẩn đoán nhanh chóng về bệnh tật.

Phát hiện đối tượng trong điện toán biên

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

Điện toán biên (Edge computing) với phát hiện đối tượng đã giúp chúng ta giảm bớt gánh nặng trích xuất dữ liệu khỏi trung tâm dữ liệu chính và đưa lên các cạnh của kiến trúc của nó. Nhưng điện toán biên là gì và nó hoạt động như thế nào?

Hãy tưởng tượng một quỹ đạo của các thiết bị kỹ thuật truyền dữ liệu đến và đi từ cơ sở dữ liệu chính. Đó là rất nhiều thông tin để nó 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 tán ra vùng ngoại vi. Các thuật toán máy học đặt mỗi thiết bị biên chịu trách nhiệm huấn luyện một mô hình phân tích với dữ liệu được lưu trữ cục bộ.

Mỗi thiết bị sẽ thực hiện công việc nặng nhọc của mình bằng cách lọc ra các 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 thực hiện một dự án dày đặc các nghiên cứu. Thay vì phân tích tất cả dữ liệu của mọi thí nghiệm, họ ủy thác trách nhiệm này cho các nhà nghiên cứu khác, những người sẽ báo cáo lại bằng một bản tóm tắt.

AI Thị Giác đang thay đổi thế giới khi chúng ta nói 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 AI thị giác với nền tảng triển khai ML của chúng tôi, Ultralytics HUB.

Bạn muốn vui chơi với AI computer vision nhưng không cần code?

Tất cả những gì bạn cần là một ý tưởng. Với Ultralytics HUB, thật dễ dàng để tạo các mô hình với YOLOv5 và biến ý tưởng của bạn thành hiện thực. Chúng tôi làm cho mọi thứ trở nên đơn giản và tự mình thực hiện tất cả các MLOps phức tạp, vì vậy bạn không cần phải biết bất kỳ mã nào để có được 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.

Giải quyết vấn đề của bạn với Vision AI

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 đây về AI.