Tương lai xanh hơn với AI thị giác và Ultralytics YOLO

TrashBestie là một ứng dụng mới giúp chúng ta phân loại và quản lý rác thải theo một cách khác biệt và hiệu quả hơn bằng thị giác máy tính. TrashBestie sử dụng deep learning và công nghệ tiên tiến để giúp mọi người hành động vì một hành tinh sạch hơn và bền vững hơn.

Đội ngũ đứng sau TrashBestie hình dung một tương lai nơi rác thải không còn là vấn đề phiền toái mà trở thành cơ hội tạo ra những thay đổi tích cực. Phân loại rác thải rất quan trọng để bảo vệ môi trường, tiết kiệm tài nguyên và giảm ô nhiễm. Với định hướng này, TrashBestie đã trở thành giải pháp số giúp mỗi cá nhân dễ dàng đưa ra các quyết định sáng suốt về quản lý rác thải. Mục tiêu rất rõ ràng: truyền cảm hứng cho một phong trào chung hướng đến việc quản lý rác thải có trách nhiệm và vun đắp một hành tinh sạch hơn cho các thế hệ mai sau.

Gặp gỡ đội ngũ đứng sau TrashBestie#

Trước khi tìm hiểu sâu hơn về công nghệ đổi mới đằng sau TrashBestie, hãy cùng gặp gỡ những người sáng tạo ra ứng dụng này:

• Helge Rölleke: Có kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh chăm sóc sức khỏe, Helge đã chuyển hướng sang data science và thực hiện nghiên cứu đột phá về hiệu suất doanh nghiệp cũng như chế độ thù lao cho lãnh đạo cấp cao. Anh cũng là người yêu thích nấm và luôn sẵn sàng đón nhận các cơ hội mới trong lĩnh vực data science.
• My: Data Scientist và Frontend Developer kết hợp các kỹ năng để giải quyết những thách thức phức tạp và tạo ra các ứng dụng web thân thiện với người dùng.
• Simantini Shinde: Junior Data Scientist có chuyên môn về phân tích dữ liệu, machine learning và nhiều lĩnh vực khác. Simantini tích cực ủng hộ phát triển mã nguồn mở, không ngừng khám phá các công nghệ mới và theo đuổi lối sống cân bằng, bền vững.

Hành trình đến với Machine Learning và AI thị giác#

Helge bắt đầu nghiên cứu machine learning trong luận văn thạc sĩ, tìm hiểu mối liên hệ giữa mức lương của một nhà quản lý và thành công của công ty. Công việc này bao gồm sử dụng các model hồi quy và kỹ thuật machine learning. Helge có cơ hội tìm hiểu sâu hơn về AI thị giác tại Bootcamp của Spiced Academy. Tại đây, anh thử nghiệm deep learning và xác định tính hữu ích của các model Ultralytics YOLO.

My có một người bạn thường chia sẻ các dự án data science của mình, từ đó khơi dậy sự quan tâm của cô đến machine learning. Cô bị cuốn hút bởi cách dữ liệu có thể khám phá insight và tối ưu hóa quy trình. Vì vậy, cô đã tham gia Bootcamp, nơi cô gặp Simantini và Helge.

Simantini bắt đầu tìm hiểu machine learning trong luận văn thạc sĩ. Cô nhận ra tiềm năng của công nghệ này trong lĩnh vực công việc của mình, bao gồm đánh giá thiệt hại công trình do động đất gây ra. Sau khi tốt nghiệp, Simantini đảm nhiệm nhiều công việc khác nhau liên quan đến dữ liệu. Những công việc này cuối cùng đã đưa cô đến với một bootcamp về data science và khơi dậy sự quan tâm của cô đối với ML và AI thị giác.

Lựa chọn Ultralytics YOLO cho TrashBestie#

Việc TrashBestie sử dụng Ultralytics YOLOv8 làm công cụ chính là một lựa chọn mang tính chiến lược.

• Dễ sử dụng: Vì Ultralytics YOLOv8 là mã nguồn mở và dễ sử dụng nên đội ngũ có thể tiếp cận công cụ này một cách thuận tiện.
• Độ chính xác: Ultralytics YOLOv8 mang lại độ chính xác cao hơn, đặc biệt là về các chỉ số precision.
• Tính linh hoạt: Đội ngũ có thể tích hợp Ultralytics YOLOv8 liền mạch với Roboflow, từ đó nâng cao workflow của họ.

TrashBestie hoạt động như thế nào?#

TrashBestie hoạt động như một trợ lý phân loại rác thải cá nhân, sử dụng trí tuệ nhân tạo để đơn giản hóa quy trình thành bốn bước dễ thực hiện:

1. Phát hiện bằng camera. Sử dụng camera trên thiết bị để chụp ảnh món đồ cần vứt bỏ nhưng bạn chưa biết cách xử lý.
2. Nhận diện tức thì. Nhờ công nghệ nhận diện hình ảnh của Ultralytics YOLOv8, ứng dụng có thể nhanh chóng phân tích hình ảnh và xác định các loại rác thải khác nhau.
3. Thông tin mang tính giáo dục. TrashBestie không chỉ đưa ra khuyến nghị. Công cụ này cung cấp cho người dùng thông tin mang tính giáo dục để hiểu các phương pháp xử lý rác thải được đề xuất. Qua đó, ứng dụng thúc đẩy việc học hỏi lâu dài và hình thành thói quen xử lý rác thải có ý thức.
4. Dễ sử dụng và dễ tiếp cận. Ứng dụng thân thiện với người dùng và mọi đối tượng đều có thể tiếp cận, giúp bất kỳ ai sử dụng thiết bị Android cũng có thể phân loại rác thải một cách có trách nhiệm với môi trường.

Dùng thử

Phát hiện đối tượng bằng webcam

Xây dựng TrashBestie#

Quá trình phát triển TrashBestie bao gồm một loạt bước quan trọng:

1. Gán nhãn và chú thích. Hình ảnh được gán nhãn và chú thích cẩn thận bằng các công cụ như Roboflow để tạo ra một dataset vững chắc phục vụ việc training.
2. Xuất dataset. Sau khi xuất dataset đã được gán nhãn, dataset phát hiện đối tượng đã sẵn sàng để training.
3. Training với Ultralytics YOLOv8. Model YOLOv8 được training trên dataset đã xuất, tập trung vào việc fine-tune các tham số để cải thiện độ chính xác phát hiện đối tượng.
4. Triển khai Streamlit. Model Ultralytics YOLOv8 được tích hợp vào ứng dụng Streamlit, bảo đảm khả năng phát hiện đối tượng hiệu quả và chính xác. Ứng dụng này được lưu trữ trên GitHub, sử dụng YOLOv8 và Streamlit để phát hiện và theo dõi đối tượng.

Tương lai của TrashBestie#

TrashBestie đang tiếp tục được cải thiện bằng cách bổ sung khả năng bản địa hóa, giúp ứng dụng dễ tiếp cận hơn trên iOS và Android, đồng thời tinh chỉnh các kỹ thuật xử lý hình ảnh. Đội ngũ cam kết không ngừng nâng cao hiệu suất và độ chính xác của ứng dụng.

Hãy xem dự án của họ trên Devpost, nơi có thư viện hình ảnh và video YouTube giới thiệu chi tiết công việc của họ.

TrashBestie đang thực hiện sứ mệnh cách mạng hóa việc quản lý rác thải, giúp hành tinh của chúng ta sạch hơn và bền vững hơn. Đây là bước đầu tiên hướng tới tương lai, thậm chí có thể cách mạng hóa nhận thức về các nghề nghiệp trong lĩnh vực quản lý rác thải. Hãy đồng hành cùng họ trên hành trình thú vị hướng đến một tương lai xanh hơn!

Liên hệ với đội ngũ TrashBestie:#

Helge: LinkedIn, GitHub

Simantini: LinkedIn, GitHub, Medium

My: LinkedIn