Từ chăm sóc mắt đến cáp quang: Vai trò của AI trong quang học

Quang học là ngành nghiên cứu về ánh sáng và sự tương tác của nó với các vật liệu khác nhau. Nghe có vẻ giống như một chủ đề khoa học thông thường, nhưng thực tế nó rất quan trọng và hiện diện ở khắp nơi trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Qua nhiều năm, nhiều ngành công nghiệp đã ứng dụng các công nghệ dựa trên quang học để tạo ra các giải pháp đổi mới. Ví dụ, trong ngành nhãn khoa, quang học được sử dụng để phát triển tròng kính điều chỉnh thị lực, kính áp tròng và các quy trình phẫu thuật như LASIK. Trong lĩnh vực manufacturing, quang học đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển máy ảnh, kính thiên văn, ống nhòm và mạng cáp quang để truyền thông tin nhanh hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng để cải thiện nhiều giải pháp dựa trên quang học này. Ví dụ, predictive analytics có thể giúp xác định bệnh nhân nào sẽ nhận được nhiều lợi ích nhất từ các ca phẫu thuật phức tạp như LASIK. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang được ứng dụng trong lĩnh vực quang học, đồng thời tìm hiểu những lợi ích và thách thức mà nó mang lại. Hãy cùng bắt đầu nhé!

AI được sử dụng như thế nào trong lĩnh vực quang học?#

Đầu tiên, hãy tìm hiểu một số ứng dụng của AI trong quang học, chẳng hạn như nhãn khoa, manufacturing thiết bị quang học và truyền thông mạng qua cáp quang.

AI trong nhãn khoa và đo thị lực#

Ngày nay, AI in healthcare đang trở nên phổ biến hơn. Cụ thể trong lĩnh vực quang học, AI đang định nghĩa lại các chuyên ngành như nhãn khoa và đo thị lực. Nhãn khoa liên quan đến việc chẩn đoán và điều trị các rối loạn về mắt, trong khi đo thị lực bao gồm việc đánh giá các vấn đề về thị lực và kê đơn tròng kính điều chỉnh. AI đang được sử dụng để chẩn đoán, cá nhân hóa điều trị và nâng cao hiệu quả trong việc chăm sóc mắt.

Ví dụ, các hệ thống AI có thể giúp tìm ra các dấu hiệu sớm của các bệnh như bệnh tăng nhãn áp (glaucoma) và bệnh võng mạc đái tháo đường. Theo Quỹ Nghiên cứu Bệnh tăng nhãn áp, có hơn three million người mắc bệnh tăng nhãn áp chỉ tính riêng tại Mỹ, nhưng chỉ một nửa trong số họ nhận thức được tình trạng bệnh của mình. Những hệ thống này có thể phát hiện các bệnh về mắt như vậy từ sớm và bắt đầu điều trị nhanh hơn để ngăn ngừa tình trạng mù lòa.

Google's Automated Retinal Disease Assessment (ARDA) là một ví dụ tuyệt vời về cách thị giác máy tính AI có thể cải thiện việc chăm sóc mắt. Google đã hợp tác với một nhóm lớn các bác sĩ nhãn khoa để huấn luyện một model AI sử dụng hơn 100.000 bản quét võng mạc. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có thể detect bệnh võng mạc đái tháo đường bằng phương pháp image classification. Một trong những ưu điểm lớn nhất của ARDA là nó có thể được sử dụng ở các quốc gia đang phát triển, nơi khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc mắt có thể còn hạn chế.

Fig 1. Sử dụng AI để phát hiện bệnh võng mạc đái tháo đường.

Sản xuất và thiết kế thiết bị quang học dựa trên AI#

AI cũng đang tạo ra những bước đột phá trong thiết kế và chế tạo các thiết bị quang học khác nhau. Đối với khía cạnh thiết kế, generative AI có thể rất hữu ích trong việc nhanh chóng thiết kế các thiết bị quang học. Các hệ thống AI sau đó có thể can thiệp để giám sát quy trình sản xuất và giúp cắt giảm chi phí. Cuối cùng, AI và thị giác máy tính có thể được sử dụng để kiểm tra và phát hiện bất kỳ lỗi nào trong các sản phẩm được sản xuất như cáp quang hoặc tròng kính mà mắt người có thể bỏ sót.

Để đạt được mục tiêu này, nhiều công ty đang tìm cách sử dụng AI để thiết kế và sản xuất các loại tròng kính hiện đại. Là một đơn vị dẫn đầu trong ngành tròng kính nhãn khoa, EssilorLuxottica đã thu thập một lượng lớn dữ liệu ẩn danh từ các đơn đặt hàng tròng kính, dữ liệu thử nghiệm và các nghiên cứu nội bộ. Họ đang sử dụng AI để trích xuất tri thức từ dữ liệu này, chẳng hạn như thông tin chi tiết về lối sống của người tiêu dùng và các chỉ số hiệu suất của tròng kính, đồng thời sử dụng nó để cải thiện thiết kế tròng kính. Họ cũng đang sử dụng AI hành vi để thiết kế thế hệ tròng kính đa tiêu cự mới nhất của mình. Điều này tính đến hành vi không gian của bệnh nhân (cách họ di chuyển đầu và mắt để quan sát môi trường xung quanh) để thiết kế các loại tròng kính thoải mái hơn.

Fig 2. Dòng tròng kính đa tròng mới của Essilor, Varilux® XR series™, được thiết kế bằng cách sử dụng AI.

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng AI để thiết kế kính mắt:

• Cá nhân hóa: AI có thể giúp tạo ra kính mắt tùy chỉnh được thiết kế riêng theo nhu cầu cụ thể của từng bệnh nhân, nâng cao cả sự thoải mái và hiệu quả.
• Mô hình hóa hành vi: Bằng cách dự đoán hành vi thị giác và chuyển động của mắt, AI có thể được sử dụng để phát triển các loại tròng kính trực quan và có hiệu suất cao hơn.
• Kết quả điều trị tốt hơn cho bệnh nhân: Kính mắt do AI thiết kế có thể cung cấp khả năng điều chỉnh tầm nhìn tối ưu, giảm các vấn đề như mỏi mắt, đau đầu và "hiệu ứng bơi".
• Khả năng thích ứng với các nhu cầu hiện đại: Sử dụng AI để thiết kế kính giúp đáp ứng các nhu cầu về thị giác của cuộc sống hiện đại, chẳng hạn như việc chuyển đổi thường xuyên giữa các thiết bị kỹ thuật số và các tác vụ khác.

Thị giác máy tính hỗ trợ thử kính ảo#

Sau khi bạn đã đến gặp bác sĩ nhãn khoa, nhận đơn thuốc và quyết định loại tròng kính mình cần, bước tiếp theo thường là đến cửa hàng và thử kính. Tuy nhiên, công nghệ thị giác máy tính đã tái định hình quy trình retail thông qua tính năng thử kính ảo ngay tại nhà. Các công ty như Lenskart đã bắt đầu ứng dụng đổi mới này để nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Sử dụng các thuật toán nâng cao và thực tế tăng cường (AR), thị giác máy tính có thể lập bản đồ các đặc điểm khuôn mặt của bạn theo thời gian thực. Bằng cách đó, các model 3D của kính mắt có thể được phủ lên nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp của bạn một cách mượt mà. Kính ảo có thể hiển thị chuyển động tự nhiên theo đầu của bạn và điều chỉnh theo các góc độ cũng như ánh sáng để mang lại cái nhìn thực tế về diện mạo của các gọng kính khác nhau. Với sự bổ sung của học máy (machine learning), các hệ thống này thậm chí có thể đưa ra các đề xuất gọng kính được cá nhân hóa dựa trên facial structure và sở thích phong cách của bạn.

Truyền thông mạng quang học với AI và cáp quang#

Điều gì sẽ xảy ra nếu kết nối internet siêu nhanh của bạn có thể nhanh hơn nữa? Đó chính xác là những gì các thuật toán AI có thể làm cho cáp quang. Những sợi cáp này giống như những đường cao tốc tốc độ cao cho thông tin kỹ thuật số, và AI có thể giúp triển khai, quản lý và cải thiện hiệu suất của chúng.

Bằng cách tối ưu hóa các thiết kế Mạng lưới ngoại vi (OSP), AI giúp việc mở rộng mạng băng thông rộng trở nên hiệu quả và thiết thực hơn. OSP đề cập đến tất cả hệ thống cáp vật lý và cơ sở hạ tầng cần thiết để cung cấp dịch vụ internet, bao gồm cáp quang, ống dẫn và các thiết bị liên quan được lắp đặt bên ngoài các tòa nhà. AI có thể giúp mô phỏng các kịch bản thiết kế khác nhau để xác định các giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất. Các tác vụ như quản lý dung lượng băng thông dựa trên nhu cầu trở nên đơn giản hơn. Nhìn chung, các tác vụ thiết kế từng mất 45-60 ngày do phải làm lại, theo dõi lặp đi lặp lại và thực hiện thủ công nay có thể hoàn thành chỉ trong 25 days with AI.

Fig 3. Hình ảnh một kỹ sư OSP đang làm việc.

AI cũng có thể cải thiện việc lập kế hoạch tuyến cáp quang bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán nhu cầu trong tương lai bằng các thuật toán học máy nâng cao. Các Computer vision techniques như segmentation có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng sợi quang và phát hiện lỗi. Bằng cách phát hiện các vấn đề sớm hơn, những sự cố này có thể được giải quyết nhanh hơn, giảm thiểu thời gian chết và chi phí bảo trì. Bằng cách làm cho các quy trình này hiệu quả hơn, AI không chỉ đẩy nhanh quá trình triển khai băng thông rộng mà còn cải thiện độ tin cậy và chất lượng của dịch vụ internet, cuối cùng mang lại lợi ích cho cả cộng đồng đô thị và vùng sâu vùng xa.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quang học#

Với thị trường quang học tiên tiến toàn cầu dự kiến sẽ tăng trưởng lên khoảng $628.80 billion vào năm 2032, AI mang lại một số lợi ích trong lĩnh vực quang học. Dưới đây là một số ưu điểm chính:

• Tạo mẫu nhanh: AI có thể tăng tốc quy trình tạo mẫu, cho phép các nhà thiết kế thử nghiệm và lặp lại nhanh chóng các thiết kế kính mắt mới.
• Độ bền nâng cao: Các kỹ thuật tối ưu hóa sử dụng AI có thể giúp chọn vật liệu để sản xuất kính mắt bền và lâu dài hơn.
• Sustainability: Quá trình sản xuất được thúc đẩy bởi AI có thể giảm thiểu lãng phí và cải thiện tính bền vững của quy trình sản xuất thông qua tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
• Tích hợp với công nghệ thông minh: Các công nghệ như AI có thể thúc đẩy việc tích hợp các tính năng thông minh vào kính mắt, chẳng hạn như thực tế tăng cường (AR) và fitness tracking.

Mặc dù đúng là AI mang lại nhiều lợi ích cho quang học, chúng ta cần ghi nhớ các thách thức và ethical considerations cần được giải quyết khi ứng dụng các công nghệ AI.

Hình 4. Những thách thức liên quan đến việc áp dụng AI trong chăm sóc mắt (Nguồn: thelancet.com).

Dưới đây là một số thách thức khi sử dụng AI trong quang học:

• High implementation costs: Việc triển khai công nghệ AI có thể đòi hỏi khoản đầu tư tài chính đáng kể cho việc phát triển, tích hợp và huấn luyện.
• Nhu cầu về kỹ năng kỹ thuật: Sử dụng các giải pháp AI đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên biệt, điều này có thể đồng nghĩa với việc đào tạo thêm và tuyển dụng nhân sự.
• Thách thức về quy định: Việc tuân thủ các quy định đối với AI trong chăm sóc sức khỏe có thể phức tạp và đòi hỏi phải cập nhật liên tục với các tiêu chuẩn đang thay đổi.
• Thách thức tích hợp: Việc thêm AI vào các hệ thống hiện có có thể phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi những thay đổi đáng kể đối với các quy trình làm việc hiện tại.

Tương lai và quy định của AI trong công nghệ quang học#

Theo National Institute of Health (USA), các hệ thống AI đã hoạt động ngang ngửa hoặc thậm chí tốt hơn các bác sĩ nhãn khoa giàu kinh nghiệm trong các tác vụ như phát hiện và phân loại bệnh võng mạc đái tháo đường. Tuy nhiên, bất chấp những kết quả đầy hứa hẹn này, rất ít hệ thống AI được triển khai trong môi trường lâm sàng thực tế. Điều này là do các thách thức như độ chệch dữ liệu và quyền riêng tư.

Để giải quyết những thách thức này, các quy tắc và quy định mới về việc sử dụng AI trong quang học là rất cần thiết. Ở các quốc gia như Mỹ, chính quyền các bang đã beginning to regulate AI trong lĩnh vực healthcare nhằm ngăn ngừa tình trạng phân biệt đối xử và bảo vệ patient privacy. Nhiều khả năng chúng ta sẽ bắt đầu chứng kiến sự điều chỉnh thị lực cá nhân hóa, với việc AI tạo ra các giải pháp tùy chỉnh cho từng bệnh nhân. Điều này sẽ mang lại các loại kính và phương pháp điều trị được thiết kế để phù hợp hơn với nhu cầu của từng cá nhân.

Một lĩnh vực quang học khác có thể trở nên phổ biến trong tương lai nhờ AI is teleophthalmology. Nhãn khoa từ xa (teleophthalmology) là việc sử dụng ytele để cung cấp các dịch vụ chăm sóc mắt từ xa. Hãy tưởng tượng bạn chụp ảnh mắt của mình và một model AI phân tích ảnh đó để thông báo cho bạn về tình trạng sức khỏe của mắt. AI có thể mang dịch vụ chăm sóc mắt đến tận cửa nhà mỗi người và đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các tùy chọn chẩn đoán và điều trị từ xa. Công nghệ này đặc biệt có lợi cho những người ở vùng sâu vùng xa hoặc vùng thiếu thốn dịch vụ y tế, đồng thời giúp đảm bảo họ nhận được sự chăm sóc kịp thời và hiệu quả.

Fig 5. AI có thể được tích hợp vào các quy trình làm việc để sàng lọc các vấn đề về chăm sóc mắt cho bệnh nhân.

Một triển vọng tươi sáng cho AI và quang học#

AI đang nhanh chóng thay đổi lĩnh vực quang học, từ chăm sóc sức khỏe đến sản xuất. Nó đang tăng cường chẩn đoán y tế, cá nhân hóa phương pháp điều trị và tối ưu hóa các quy trình sản xuất. Mặc dù vẫn tồn tại những thách thức như tuân thủ quy định và quyền riêng tư dữ liệu, nhưng những lợi ích tiềm năng là vô cùng to lớn. AI đang sẵn sàng biến đổi cách chúng ta nhìn và tương tác với thế giới thông qua những tiến bộ trong quang học.

Hãy cùng nhau học hỏi và phát triển! Khám phá GitHub repository của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Hãy xem cách chúng tôi định hình lại các ngành công nghiệp như self-driving cars và agriculture bằng AI. 🚀