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

Quang học là ngành nghiên cứu ánh sáng và sự tương tác của ánh sáng với các vật liệu khác nhau. Chủ đề này nghe có vẻ chỉ liên quan đến khoa học, nhưng thực tế lại rất quan trọng và hiện diện rộng rãi trong đời sống hằng ngày. Trong nhiều năm qua, nhiều ngành công nghiệp đã ứng dụng các công nghệ dựa trên quang học để tạo ra những giải pháp đổi mới. Ví dụ, trong nhãn khoa, quang học được dùng để phát triển kính điều chỉnh thị lực, kính áp tròng và các thủ thuật phẫu thuật như LASIK. Trong lĩnh vực sản xuất, quang học đóng vai trò quan trọng trong phát triển camera, kính thiên văn, ống nhòm và mạng cáp quang giúp truyền thông nhanh hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để cải thiện nhiều giải pháp dựa trên quang học. Ví dụ, phân tích dự đoán có thể giúp xác định những bệnh nhân nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ các ca phẫu thuật phức tạp như LASIK. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI được ứng dụng trong quang học, những lợi ích mà công nghệ này mang lại và các thách thức đặt ra.

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

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

AI trong nhãn khoa và đo thị lực#

Ngày nay, AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe ngày càng phổ biến. Cụ thể trong lĩnh vực quang học, AI đang định hình lại các ngành như nhãn khoa và đo thị lực. Nhãn khoa bao gồm chẩn đoán và điều trị các rối loạn về mắt, còn đo thị lực liên quan đến đánh giá các vấn đề về thị lực và kê đơn kính điều chỉnh. AI đang được ứng dụng để chẩn đoán, cá nhân hóa điều trị và nâng cao hiệu quả chăm sóc mắt.

Chẳng hạn, các hệ thống AI có thể giúp phát hiện sớm dấu hiệu của các bệnh như tăng nhãn áp và bệnh võng mạc tiểu đường. Theo Glaucoma Research Foundation, chỉ riêng tại Hoa Kỳ đã có hơn ba triệu người mắc bệnh tăng nhãn áp, nhưng chỉ một nửa trong số đó biết mình mắc bệnh. Các hệ thống này có thể giúp bác sĩ phát hiện sớm những bệnh về mắt như vậy và bắt đầu điều trị sớm hơn để ngăn ngừa mù lòa.

Hệ thống Đánh giá Bệnh võng mạc Tự động (ARDA) của Google là ví dụ tiêu biểu về cách AI thị giác có thể cải thiện việc chăm sóc mắt. Google hợp tác với một nhóm lớn bác sĩ nhãn khoa để huấn luyện một model AI bằng hơn 100.000 ảnh quét võng mạc. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có thể phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường bằng phân loại hình ảnh. Một trong những ưu điểm lớn nhất của ARDA là hệ thống có thể được sử dụng tại các quốc gia đang phát triển, nơi khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc mắt còn hạn chế.

Hình 1. Sử dụng AI để phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường.

Sản xuất và thiết kế thiết bị quang học ứng dụng AI#

AI cũng đang thay đổi quy trình thiết kế và sản xuất nhiều loại thiết bị quang học. Trong khâu thiết kế, AI tạo sinh có thể hữu ích để thiết kế thiết bị quang học nhanh chóng. Sau đó, các hệ thống AI có thể giám sát quy trình sản xuất và giúp cắt giảm chi phí. Cuối cùng, AI và thị giác máy tính có thể được dùng để kiểm tra và phát hiện mọi lỗi trên các sản phẩm như cáp quang hoặc thấu kính mà mắt người có thể bỏ sót.

Vì vậy, nhiều công ty đang nghiên cứu ứng dụng AI để thiết kế và sản xuất các loại thấu kính tiên tiến. EssilorLuxottica, doanh nghiệp hàng đầu trong ngành thấu kính nhãn khoa, đã thu thập lượng lớn dữ liệu ẩn danh từ đơn đặt hàng thấu kính, dữ liệu kiểm tra và các nghiên cứu nội bộ. Công ty đang dùng AI để khai thác thông tin từ dữ liệu này, chẳng hạn như hiểu biết về lối sống người tiêu dùng và các chỉ số hiệu suất thấu kính, rồi ứng dụng những thông tin đó để cải thiện thiết kế thấu kính. Công ty cũng đang ứng dụng AI hành vi để thiết kế thế hệ thấu kính đa tròng mới nhất. Phương pháp này xét đến hành vi không gian của bệnh nhân (cách họ di chuyển đầu và mắt để quan sát môi trường xung quanh) nhằm thiết kế những chiếc kính thoải mái hơn.

Hình 2. Dòng thấu kính đa tròng mới Varilux® XR series™ của Essilor được thiết kế bằng AI.

Sau 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 phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng bệnh nhân, cải thiện cả sự thoải mái lẫn hiệu quả.
• Mô hình hóa hành vi: Bằng cách dự đoán hành vi thị giác và chuyển động của mắt, AI có thể được dùng để phát triển các loại thấu kính trực quan và có hiệu suất cao hơn.
• Cải thiện kết quả cho bệnh nhân: Kính mắt được thiết kế bằng AI có thể điều chỉnh thị lực tối ưu, giảm các vấn đề như mỏi mắt, đau đầu và "hiệu ứng bơi".
• Khả năng thích ứng với nhu cầu hiện đại: Sử dụng AI để thiết kế kính giúp đáp ứng các yêu cầu thị giác của cuộc sống hiện đại, chẳng hạn như thường xuyên chuyển đổi giữa thiết bị số và các hoạt động khác.

Thị giác máy tính hỗ trợ thử kính mắt ảo#

Sau khi khám mắt, nhận đơn kính và quyết định loại thấu kính cần dùng, bước tiếp theo thường là đến cửa hàng thử kính. Tuy nhiên, công nghệ thị giác máy tính đã định hình lại quy trình bán lẻ, cho phép thử kính mắt ảo ngay tại nhà. Các công ty như Lenskart đã bắt đầu ứng dụng đổi mới này để cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Bằng cách sử dụng các thuật toán tiên tiến và thực tế tăng cường (AR), thị giác máy tính có thể lập bản đồ các đặc điểm trên khuôn mặt theo thời gian thực. Nhờ đó, model kính 3D có thể được phủ lên luồng video trực tiếp của bạn. Kính ảo có thể chuyển động tự nhiên theo đầu và điều chỉnh theo góc nhìn cũng như ánh sáng để hiển thị chân thực diện mạo của các gọng kính khác nhau. Khi tích hợp machine learning, các hệ thống này thậm chí có thể đề xuất gọng kính cá nhân hóa dựa trên cấu trúc khuôn mặt và sở thích phong cách của bạn.

Truyền thông mạng quang học với AI và cáp quang#

Nếu kết nối Internet của bạn có thể nhanh hơn và đáng tin cậy hơn thì sao? Các thuật toán AI có thể giúp hiện thực hóa điều đó cho mạng cáp quang. Những tuyến cáp này giống như xa lộ tốc độ cao dành cho thông tin số, và AI có thể giúp triển khai, quản lý cũng như cải thiện hiệu suất của chúng.

Bằng cách tối ưu hóa thiết kế hạ tầng ngoại vi (OSP), AI giúp việc mở rộng mạng băng thông rộng trở nên hiệu quả hơn. OSP đề cập đến toàn bộ hệ thống cáp và hạ tầng vật lý cần thiết để cung cấp dịch vụ Internet, bao gồm cáp quang, ống dẫn và thiết bị liên quan được lắp đặt bên ngoài các tòa nhà. AI có thể mô phỏng nhiều kịch bản thiết kế để xác định các giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất. Những tác vụ như quản lý dung lượng băng thông dựa trên nhu cầu cũng trở nên đơn giản hơn. Nhìn chung, các tác vụ thiết kế trước đây mất 45–60 ngày do phải làm lại, theo dõi nhiều lần và xử lý thủ công, nay có thể hoàn thành chỉ trong 25 ngày với AI.

Hình 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 thông qua các thuật toán học máy tiên tiến. Có thể sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính như phân đoạn để kiểm tra chất lượng cáp quang và phát hiện lỗi. Phát hiện vấn đề sớm hơn giúp xử lý nhanh hơn, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì. Bằng cách nâng cao hiệu quả của các quy trình này, AI không chỉ đẩy nhanh việc triển khai mạng băng thông rộng mà còn cải thiện độ tin cậy và chất lượng dịch vụ Internet, qua đó mang lại lợi ích cho cả cộng đồng đô thị lẫn vùng sâu vùng xa.

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

Với dự báo thị trường quang học tiên tiến toàn cầu sẽ đạt khoảng $628,80 tỷ vào năm 2032, AI mang lại một số lợi ích cho lĩnh vực quang học. Sau đây là những ưu điểm chính:

• Tạo mẫu nhanh: AI có thể đẩy nhanh quy trình tạo mẫu, cho phép nhà thiết kế nhanh chóng thử nghiệm và lặp lại các thiết kế kính mắt mới.
• Tăng độ bền: Các kỹ thuật tối ưu hóa sử dụng AI có thể giúp lựa chọn vật liệu để sản xuất kính mắt bền hơn và có tuổi thọ cao hơn.
• Tính bền vững: Sản xuất ứng dụng AI có thể giảm chất thải và cải thiện tính bền vững của quy trình sản xuất bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
• Tích hợp với công nghệ thông minh: Các công nghệ như AI có thể hỗ trợ tích hợp những tính năng thông minh vào kính mắt, chẳng hạn như thực tế tăng cường (AR) và theo dõi hoạt động thể chất.

Mặc dù AI thực sự mang lại nhiều lợi ích cho quang học, chúng ta cần lưu ý đến những thách thức và các vấn đề đạo đức cần được giải quyết khi sử dụng công nghệ AI.

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

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

• Chi phí triển khai cao: Việc triển khai công nghệ AI có thể đòi hỏi khoản đầu tư tài chính đáng kể cho phát triển, tích hợp và đào tạo.
• Cần có kỹ năng kỹ thuật: Sử dụng các giải pháp AI đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn, có thể kéo theo nhu cầu đào tạo bổ sung và tuyển dụng.
• Thách thức về quy định: Việc tuân thủ các quy định về AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể phức tạp và đòi hỏi phải cập nhật các tiêu chuẩn liên tục thay đổi.
• Thách thức về tích hợp: Việc bổ sung AI vào các hệ thống hiện có có thể phức tạp và tốn thời gian, đồng thời đòi hỏi những thay đổi đáng kể đối với quy trình làm việc hiện tại.

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

Theo một bài tổng quan được đăng trên PubMed Central, các hệ thống AI đạt hiệu quả ngang bằng hoặc thậm chí cao hơn các bác sĩ nhãn khoa giàu kinh nghiệm trong những tác vụ như phát hiện và phân độ bệnh võng mạc tiểu 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. Nguyên nhân là những thách thức như sai lệch dữ liệu và quyền riêng tư.

Để giải quyết những thách thức này, cần có các quy tắc và quy định mới về việc sử dụng AI trong quang học. Tại các quốc gia như Hoa Kỳ, chính quyền bang đã bắt đầu quản lý AI trong lĩnh vực y tế nhằm ngăn chặn phân biệt đối xử và bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân. Có thể trong tương lai, chúng ta sẽ chứng kiến việc điều chỉnh thị lực cá nhân hóa, trong đó AI tạo ra giải pháp riêng cho từng bệnh nhân. Nhờ vậy, kính và phương pháp điều trị sẽ phù hợp hơn với nhu cầu của mỗi người.

Một lĩnh vực quang học khác có thể trở nên phổ biến trong tương lai nhờ AI là nhãn khoa từ xa. Nhãn khoa từ xa là việc sử dụng y tế từ xa để cung cấp dịch vụ chăm sóc mắt từ xa. Hãy hình dung bạn chụp ảnh mắt và một model AI phân tích ảnh để cung cấp thông tin về sức khỏe mắt. AI có thể đưa dịch vụ chăm sóc mắt đến tận nhà và đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các lựa chọn chẩn đoán và điều trị từ xa. Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho người dân ở vùng xa hoặc thiếu dịch vụ chăm sóc, đồng thời giúp họ được điều trị kịp thời và hiệu quả.

Hình 5. Có thể tích hợp AI vào quy trình làm việc để sàng lọc các vấn đề cần chăm sóc mắt ở bệnh nhân.

Triển vọng tươi sáng của AI và quang học#

AI đang nhanh chóng thay đổi lĩnh vực quang học, từ y tế đến sản xuất. AI nâng cao độ chính xác của chẩn đoán y khoa, cá nhân hóa phương pháp điều trị và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Dù vẫn tồn tại các thách thức như tuân thủ quy định và quyền riêng tư dữ liệu, những lợi ích tiềm năng là rất lớn. AI sẵn sàng thay đổi cách chúng ta nhìn nhận và tương tác với thế giới thông qua các tiến bộ trong quang học.

Hãy cùng nhau học hỏi và phát triển! Khám phá kho lưu trữ GitHub để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Tìm hiểu cách chúng tôi đang định hình lại các ngành như xe tự lái và nông nghiệp bằng AI.