Bản tin Trí tuệ nhân tạo tuần 1/11: Qua đường an toàn hơn

với phát minh AI mới

Emily Le | 3 phút đọc

Thế giới Trí tuệ nhân tạo luôn chuyển động và không ngừng cải tiến mỗi ngày với những phát minh hoàn toàn mới, không chỉ độc đáo, mới lạ mà còn có tính khả thi rất cao. Hãy cùng rubikAI theo dõi những nghiên cứu AI đáng chú ý nhất trong tuần đầu tiên của tháng 11.

1. Làm sao để một hình ảnh trở nên đáng nhớ? Hãy để công nghệ Trí tuệ nhân tạo làm việc đó!

 

Một nghiên cứu mới sử dụng nền tảng Học Máy đến từ MIT giúp phân tích và làm nổi bật những yếu tố giúp một tấm ảnh trở nên "đáng nhớ" hơn, cho dù đó là hình ảnh một chiếc burger phô mai cực ấn tượng hay một tách cà phê mờ nhạt dễ quên. Những hình ảnh được sử dụng trong nghiên cứu mà model này ghi nhớ rõ nhất bao gồm hình ảnh tươi sáng, hình ảnh nền đơn giản và đối tượng được đặt tại trung tâm của khung hình. Kết quả này đã được công bố tại Hội nghị Quốc tế về Thị giác Máy tính.

 

"Trăm nghe không bằng một thấy", nhà nghiên cứu Phillip Isola, Assistant Professor tại khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, MIT phát biểu. "Đã có rất nhiều bài viết về khả năng ghi nhớ, tuy nhiên nghiên cứu này của chúng tôi sẽ hình tượng hoá "khả năng ghi nhớ" thực sự trông như thế nào. Nó sẽ mang tới cho chúng ta định nghĩa thị giác của những điều vốn khó nói thành lời."

 

Nghiên cứu này được dựa trên một nghiên cứu trước đó với tên gọi MemNet, với khả năng đánh giá về tính dễ nhớ của một tấm ảnh cũng như đánh dấu những điểm nổi bật trong bức ảnh đó. Mô hình trong nghiên cứu hiện tại, GANalyze, sử dụng một kỹ thuật Học Máy gọi là mạng đối nghịch thế hệ, hoặc GAN, để hình dung một hình ảnh duy nhất từ chỗ là một hình ảnh bình thường trở nên vô cùng đáng nhớ. GANalyze cho phép người xem hình dung sự biến đổi gia tăng của hình ảnh một con gấu trúc khuất sau những rặng tre thành một con gấu trúc thống trị khung hình với đôi mắt đen, đôi tai và bàn chân tương phản sắc nét và đương nhiên, dễ ghi nhớ hơn rất nhiều.

(Nguồn: Aayush Srivastava tại Pexels)

2. Trí tuệ nhân tạo giúp qua đường ở ngã tư an toàn hơn?

 

Điều hướng giao lộ có thể gây nguy hiểm cho những chiếc xe không người lái và cả con người. Trong năm 2016, khoảng 23% trường hợp tử vong và 32% các vụ tai nạn giao thông ở Hoa Kỳ xảy ra tại các giao lộ, theo một nghiên cứu của Bộ Giao thông Vận tải 2018. Các hệ thống tự động giúp xe không người lái và người lái xe điều khiển qua các giao lộ có thể nhìn trực tiếp của các vật thể mà chúng phải tránh. Khi tầm nhìn của chúng bị chặn bởi các tòa nhà gần đó hoặc các vật cản khác, các hệ thống này có thể thất bại.

 

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình sử dụng sự không chắc chắn của chính nó để ước tính nguy cơ va chạm tiềm ẩn hoặc sự gián đoạn giao thông khác tại các giao lộ như vậy. Nó cũng cân đo đong đếm một số yếu tố quan trọng, bao gồm tất cả các vật cản thị giác gần đó, tiếng ồn và lỗi cảm biến, tốc độ của những chiếc xe khác và thậm chí cả sự chú ý của những người lái xe. Dựa trên rủi ro đo được, hệ thống có thể khuyên xe dừng lại, tham gia giao thông hoặc tiến về phía trước để thu thập thêm dữ liệu.

 

"Khi bạn đến gần ngã tư, có nguy cơ xảy ra va chạm. Máy ảnh và các cảm biến khác thì lại yêu cầu đường ngắm. Nếu có sự chen vào của bất cứ thứ gì, chúng không có đủ tầm nhìn để đánh giá liệu có khả năng sắp xảy ra tai nạn hay không", ông Jacela Rus, giám đốc Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo (CSAIL) phát biểu, cùng với hai người đồng hành là Giáo sư Kỹ thuật Điện Andrew và Erna Viterbi của khoa Khoa học máy tính. "Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mô hình kiểm soát dự đoán mạnh mẽ hơn đối với những sự không chắc chắn, để giúp các phương tiện di chuyển an toàn trong những tình huống giao thông đầy thử thách này."

3. Công nghệ Trí tuệ nhân tạo giúp việc thu thập các mẫu vật đơn giản hơn?

 

Các nhà khoa học môi trường thường quan tâm đến việc thu thập các mẫu tại các địa điểm thú vị nhất, hay rộng hơn là, trong một môi trường rộng lớn. Đó có thể là một nguồn hóa chất rò rỉ với nồng độ hoá chất tập trung là tối đa và hầu như không bị làm ô nhiễm bởi các yếu tố bên ngoài. Thế nhưng trên thực tế, những mẫu vật đó có thể là bất kỳ giá trị định lượng nào mà các nhà nghiên cứu muốn đo lường, chẳng hạn như độ sâu của nước hoặc các phần của rạn san hô tiếp xúc nhiều nhất với không khí.

 

Những nỗ lực để triển khai các robot tìm kiếm tối đa phải chịu các vấn đề về hiệu quả và độ chính xác. Thông thường, robot sẽ di chuyển qua lại như máy cắt cỏ để bao phủ một khu vực, điều này trên thực tế là tốn nhiều thời gian và nhiều mẫu vật thu thập được cũng không thú vị. Một số robot cảm nhận và đi theo những con đường tập trung nhiều nhất những chất độc hại để tìm đến nguồn rò rỉ của chúng. Nhưng những con robot đó có thể bị đánh lừa. Ví dụ, hóa chất có thể bị mắc kẹt và tích tụ trong các kẽ hở cách xa nguồn. Robot có thể xác định những điểm tập trung đó, nhưng lại không thể đến gần nguồn.

 

Trong một bài báo được trình bày tại Hội nghị quốc tế về Robot thông minh và hệ thống (IROS), các nhà nghiên cứu đã mô tả về PL PLESES, một hệ thống sử dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo, cho phép robot di động tự động giảm tốc độ tối đa nhanh hơn và hiệu quả hơn. PLUMES tận dụng các kỹ thuật xác suất để dự đoán đường nào có khả năng dẫn đến nơi tập trung nhiều hoá chất nhất, trong khi điều hướng các chướng ngại vật, dòng điện dịch chuyển và các biến khác. Khi robot thu thập các mẫu, nó sẽ cân nhắc những gì nó đã học để xác định xem có nên tiếp tục đi xuống con đường đầy hứa hẹn ấy không, hay nên tìm kiếm những điều chưa biết - có thể chứa những mẫu có giá trị hơn.

(Nguồn: Leo Cardelli tại Pexels)

Xem thêm những ứng dụng ấn tượng của Trí tuệ nhân tạo trong đời sống:

Nhờ AI, ta ăn uống lành mạnh hơn:

www.rubikai.com.vn/thanks-to-ai-we-are-eating-better

Chiếc gương điện tử sử dụng công nghệ AI:

www.rubikai.com.vn/ai-powered-digital-mirror

#AI #Trí tuệ nhân tạo #robot #Học Máy #Thị giác Máy tính

Bài viết liên quan

Smart Kitchen: from quintessential to innovative

​Incredible applications of Machine Learning in everyday life

LIÊN HỆ

CHÚNG TÔI

Mai Thu (Natasha)
SĐT: 0357 572 556

info@rubikai.com
 

ĐẾN THĂM

CHÚNG TÔI

Thứ 2 - Thứ 6 | 09:00 - 18:30

Tầng 4, Tháp T2, Times Tower,

35 Lê Văn Lương, Thanh Xuân, Hà Nội

 

​THEO DÕI

CHÚNG TÔI

  • White Facebook Icon
  • White YouTube Icon

Website này thuộc quyền sở hữu của Công ty TNHH Nexus FrontierTech Việt Nam