Ngày 25 tháng 10 năm 2024
Tìm hiểu cách mạng nơ-ron đang chuyển đổi công nghệ hiện đại, từ kiểm soát chất lượng trong chuỗi cung ứng đến kiểm tra tiện ích tự động bằng cách sử dụng drone.
Trong vài thập kỷ qua, mạng nơ-ron đã trở thành nền tảng của nhiều đổi mới quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Mạng nơ-ron là các mô hình tính toán cố gắng mô phỏng các chức năng phức tạp của bộ não con người. Chúng giúp máy móc học hỏi từ dữ liệu và nhận dạng các mẫu để đưa ra quyết định sáng suốt. Bằng cách đó, chúng cho phép các lĩnh vực phụ của AI như thị giác máy tính và học sâu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và xe tự lái.
Hiểu cách thức hoạt động của mạng nơ-ron có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về "hộp đen" của AI, giúp làm sáng tỏ cách công nghệ tiên tiến được tích hợp vào các chức năng hàng ngày của chúng ta. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá mạng nơ-ron là gì, cách chúng hoạt động và cách chúng đã phát triển qua nhiều năm. Chúng ta cũng sẽ xem xét vai trò của chúng trong các ứng dụng thị giác máy tính. Hãy bắt đầu!
Trước khi thảo luận chi tiết về mạng nơ-ron, hãy xem xét perceptron. Chúng là loại mạng nơ-ron cơ bản nhất và là nền tảng để xây dựng các mô hình phức tạp hơn.
Perceptron là một thuật toán học máy tuyến tính được sử dụng cho học có giám sát (học từ dữ liệu huấn luyện được gắn nhãn). Nó còn được gọi là mạng nơ-ron một lớp và thường được sử dụng cho các tác vụ phân loại nhị phân để phân biệt giữa hai lớp dữ liệu. Nếu bạn đang cố gắng hình dung một perceptron, bạn có thể coi nó như một nơ-ron nhân tạo đơn lẻ.
Một perceptron có thể nhận nhiều đầu vào, kết hợp chúng với các trọng số, quyết định chúng thuộc về danh mục nào và hoạt động như một người ra quyết định đơn giản. Nó bao gồm bốn tham số chính: giá trị đầu vào (còn gọi là nút), trọng số và độ lệch, tổng ròng và hàm kích hoạt.
Đây là cách nó hoạt động:
Perceptron đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp chúng ta hiểu những điều cơ bản của thị giác máy tính. Chúng là nền tảng của mạng nơ-ron nâng cao. Không giống như perceptron, mạng nơ-ron không giới hạn ở một lớp duy nhất. Chúng được tạo thành từ nhiều lớp perceptron kết nối với nhau, cho phép chúng học các mẫu phi tuyến tính phức tạp. Mạng nơ-ron có thể xử lý các tác vụ nâng cao hơn và tạo ra cả đầu ra nhị phân và liên tục. Ví dụ: mạng nơ-ron có thể được sử dụng cho các tác vụ thị giác máy tính nâng cao như phân đoạn thể hiện (instance segmentation) và ước tính tư thế (pose estimation).
Lịch sử của mạng nơ-ron đã trải qua vài thập kỷ và chứa đựng nhiều nghiên cứu và khám phá thú vị. Hãy xem xét kỹ hơn một số sự kiện quan trọng này.
Dưới đây là một cái nhìn nhanh về các cột mốc ban đầu:
Khi chúng ta bước sang thế kỷ 21, nghiên cứu về mạng nơ-ron đã cất cánh, dẫn đến những tiến bộ vượt bậc hơn nữa. Trong những năm 2000, công trình của Hinton về máy Boltzmann bị hạn chế - một loại mạng nơ-ron tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu - đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy học sâu. Nó giúp việc huấn luyện các mạng sâu trở nên dễ dàng hơn, giúp vượt qua những thách thức với các mô hình phức tạp và làm cho học sâu trở nên thiết thực và hiệu quả hơn.
Sau đó, trong những năm 2010, nghiên cứu đã tăng tốc nhanh chóng do sự trỗi dậy của dữ liệu lớn và điện toán song song. Một điểm nổi bật trong thời gian này là chiến thắng của AlexNet trong cuộc thi ImageNet (2012). AlexNet, một mạng nơ-ron tích chập sâu, là một bước đột phá lớn vì nó cho thấy học sâu có thể mạnh mẽ như thế nào đối với các tác vụ thị giác máy tính, như nhận dạng hình ảnh chính xác. Nó đã giúp thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng của AI trong nhận dạng hình ảnh.
Ngày nay, mạng nơ-ron đang phát triển với những đổi mới mới như transformer, rất tốt để hiểu các chuỗi và mạng nơ-ron đồ thị, hoạt động tốt với các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu. Các kỹ thuật như học chuyển giao - sử dụng một mô hình được huấn luyện trên một tác vụ cho một tác vụ khác - và tự giám sát học tập, nơi các mô hình học mà không cần dữ liệu được gắn nhãn, cũng đang mở rộng những gì mạng nơ-ron có thể làm.
Sau khi đã nắm vững những kiến thức cơ bản, hãy cùng tìm hiểu chính xác mạng nơ-ron là gì. Mạng nơ-ron là một loại mô hình học máy sử dụng các nút hoặc nơ-ron kết nối với nhau trong một cấu trúc phân lớp giống như bộ não con người. Các nút hoặc nơ-ron này xử lý và học hỏi từ dữ liệu, giúp chúng có thể thực hiện các tác vụ như nhận dạng mẫu. Ngoài ra, mạng nơ-ron có tính thích ứng, vì vậy chúng có thể học hỏi từ những sai lầm và cải thiện theo thời gian. Điều này giúp chúng có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, một cách chính xác hơn.
Mạng nơ-ron được tạo thành từ nhiều bộ xử lý hoạt động song song, được tổ chức thành các lớp. Chúng bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và một số lớp ẩn ở giữa. Lớp đầu vào nhận dữ liệu thô, tương tự như cách dây thần kinh thị giác của chúng ta tiếp nhận thông tin thị giác.
Sau đó, mỗi lớp chuyển đầu ra của nó sang lớp tiếp theo, thay vì làm việc trực tiếp với đầu vào ban đầu, giống như cách các nơ-ron trong não gửi tín hiệu từ lớp này sang lớp khác. Lớp cuối cùng tạo ra đầu ra của mạng. Sử dụng quy trình này, một mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có thể học cách thực hiện các tác vụ thị giác máy tính như phân loại hình ảnh.
Sau khi hiểu mạng nơ-ron là gì và cách chúng hoạt động, hãy xem xét một ứng dụng thể hiện tiềm năng của mạng nơ-ron trong thị giác máy tính.
Mạng nơ-ron là nền tảng của các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 và có thể được sử dụng để kiểm tra trực quan đường dây điện bằng máy bay không người lái. Ngành tiện ích phải đối mặt với những thách thức về mặt hậu cần khi kiểm tra và bảo trì mạng lưới đường dây điện rộng lớn của họ. Các đường dây này thường trải dài trên mọi địa hình, từ khu vực đô thị sầm uất đến vùng nông thôn hiểm trở. Theo truyền thống, việc kiểm tra này được thực hiện bởi đội ngũ nhân viên mặt đất. Mặc dù hiệu quả, nhưng các phương pháp thủ công này tốn kém, mất thời gian và có thể khiến công nhân tiếp xúc với các mối nguy hiểm về môi trường và điện. Nghiên cứu cho thấy rằng công việc liên quan đến đường dây điện là một trong mười công việc nguy hiểm nhất ở Mỹ, với tỷ lệ tử vong hàng năm từ 30 đến 50 công nhân trên 100.000 người.
Tuy nhiên, công nghệ kiểm tra bằng máy bay không người lái có thể làm cho kiểm tra trên không trở thành một lựa chọn thiết thực và hiệu quả về chi phí hơn. Công nghệ tiên tiến cho phép máy bay không người lái bay xa hơn mà không cần thay pin thường xuyên trong quá trình kiểm tra. Nhiều máy bay không người lái hiện nay được tích hợp AI và có các tính năng tự động tránh chướng ngại vật và khả năng phát hiện lỗi tốt hơn. Các tính năng này cho phép chúng kiểm tra các khu vực đông đúc với nhiều đường dây điện và chụp ảnh chất lượng cao từ khoảng cách xa hơn. Nhiều quốc gia đang áp dụng việc sử dụng máy bay không người lái và thị giác máy tính cho các nhiệm vụ kiểm tra đường dây điện. Ví dụ, ở Estonia, 100% tất cả các cuộc kiểm tra đường dây điện đều được thực hiện bằng máy bay không người lái như vậy.
Mạng nơ-ron đã trải qua một chặng đường dài từ nghiên cứu đến ứng dụng và đã trở thành một phần quan trọng của những tiến bộ công nghệ hiện đại. Chúng cho phép máy móc học hỏi, nhận dạng các mẫu và đưa ra các quyết định sáng suốt bằng cách sử dụng những gì chúng đã học được. Từ chăm sóc sức khỏe và tài chính đến xe tự hành và sản xuất, các mạng này đang thúc đẩy sự đổi mới và chuyển đổi các ngành công nghiệp. Khi chúng ta tiếp tục khám phá và tinh chỉnh các mô hình mạng nơ-ron, tiềm năng của chúng để xác định lại nhiều khía cạnh hơn nữa trong cuộc sống hàng ngày và hoạt động kinh doanh của chúng ta ngày càng trở nên rõ ràng.
Để khám phá thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong sản xuất và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀
