ⓒ Neurocle

Công nghệ học sâu tự động, ứng dụng dễ dàng nhanh chóng

Hôm nay, chúng tôi sẽ giới thiệu về Neurocle, doanh nghiệp phát triển các phần mềm học sâu (deep learning) cho người không chuyên.

Neurocle hướng đến mục tiêu bất kỳ ai cũng có thể sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là công nghệ học sâu cho thị giác máy tính (computer vision) dùng trong lĩnh vực phân tích hình ảnh. Công nghệ AI hiện đang được ứng dụng trên nhiều lĩnh vực, nhưng chỉ kỹ sư lành nghề mới có thể xử lý công nghệ AI tiên tiến. Neurocle đã phát triển một sản phẩm phần mềm, giúp mọi đối tượng sử dụng công nghệ AI dễ dàng, thuận tiện, giúp công nghệ này trở nên phổ biến và mang lại giá trị lớn hơn. 

Phân tích hình ảnh cho lĩnh vực an ninh, y tế

Là một khái niệm có thể còn xa lạ với nhiều người, học sâu liên quan tới một phương pháp học máy (machine learning), đào tạo máy tính thực hiện các tác vụ của con người, như nhận dạng giọng nói, phát hiện đối tượng hay phân loại ảnh. Neurocle tập trung vào lĩnh học học sâu dùng để phân tích hình ảnh. Giám đốc Lee Hong-suk của Neurocle cho biết. 

Để phát triển công nghệ học sâu cho thị giác máy tính, chúng tôi đã thu thập cơ sở dữ liệu hình ảnh để đào tạo (training). Dữ liệu hình ảnh được đưa vào một mạng nơ-ron nhân tạo để huấn luyện. Sau đó, thuật toán mạng nơ-ron có thể tự động thực hiện tác vụ. Công nghệ này có thể ứng dụng cho nhiều lĩnh vực. Ví dụ, tại sân bay, nhân viên an ninh phải kiểm tra hành lý qua máy quét X-quang bằng mắt thường để xác định hành khách mang theo vật dụng nguy hiểm hay không, nhưng công nghệ AI có thể thực hiện việc này một cách tự động. Để chẩn đoán bệnh, các bác sĩ chụp ảnh X-quang, ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) hoặc ảnh cộng hưởng từ (MRI), và công nghệ AI có thể giúp phát hiện điểm bất thường trên ảnh chụp. Tương tự, một mô hình AI có thể tự động xác định sản phẩm lỗi chỉ thông qua ảnh chụp.

Phát triển công nghệ học sâu cho người không chuyên

Khi một vụ tai nạn ô tô xảy ra, công cụ AI có thể tìm ra loại xe, đánh giá mức độ thiệt hại qua ảnh chụp và tự động tính toán chi phí sửa chữa hay số tiền bồi thường. Công nghệ học sâu cho thị giác máy tính có thể ứng dụng tại các cửa hàng tự động không có người bán, như máy tính được “đào tạo” để nhận biết và phân loại sản phẩm trong giỏ mua hàng của khách. Công nghệ học sâu có thể được áp dụng để thiết lập hệ thống an ninh vào các tòa nhà như phát hiện người không đeo khẩu trang. Đó là một số ứng dụng của công nghệ học sâu cho thị giác máy tính trong thời đại không tiếp xúc trực tiếp lên ngôi. Mặc dù nhu cầu tăng, việc áp dụng công nghệ học sâu vào thực tiễn là không hề dễ dàng, đòi hỏi các kỹ sư, chuyên gia về thị giác máy tính. Trên thực tế, rất khó triển khai đội ngũ kỹ sư lĩnh vực công nghệ học sâu cho thị giác máy tính tại mọi địa điểm công nghiệp. Neurocle đã trăn trở về cách giải quyết vấn đề này. Ông Lee Hong-suk bật mí.

Nhìn lại những năm 1990, việc lập các trang web là công nghệ tiên tiến bậc nhất thời điểm đó, phụ thuộc hoàn toàn vào các kỹ sư công nghệ máy tính. Nhưng ngày nay, ai cũng có thể dễ dàng tạo trang web mà không cần chuyên môn sâu. Tôi cho rằng đó chính là quá trình phổ biến công nghệ thành kiến thức chung. Tôi tin công nghệ AI cũng sẽ trải qua quá trình tương tự. Nhiều công ty phát triển phần mềm AI cho các kỹ sư, chuyên gia. Song mục tiêu sản phẩm của chúng tôi hướng đến là những người không chuyên, một điểm hoàn toàn khác biệt so với các sản phẩm hiện có trên thị trường. Có thể nói, chúng tôi đang đi đầu trong lĩnh vực giúp người dùng thông thường tiếp cận công nghệ học sâu một cách dễ dàng, thuận tiện hơn. 

Ứng dụng AI trong nông nghiệp và giáo dục

Neurocle đã phát triển phần mềm học sâu cho thị giác máy tính Neuro-T để đào tạo các mô hình nhận dạng hình ảnh và phần mềm Neuro-R để phân tích hình ảnh theo thời gian thực. Hai giải pháp này cho phép người dùng không chuyên vận dụng các giải pháp học sâu. Neuro-T và Neuro-R hiện đã được áp dụng cho quy trình phát hiện sản phẩm lỗi tại nhà máy sản xuất phụ tùng ô tô và quy trình xuất nhập khẩu mỹ phẩm; phân tích ảnh chụp nội soi dạ dày và hình ảnh tế bào siêu vi tại các công ty lưu trữ tế bào gốc. Giám đốc Lee Hong-suk nói thêm về công nghệ học sâu hiện ứng dụng trong ngành nông nghiệp và giáo dục. 

Công nghệ học sâu cho thị giác máy tính có thể sử dụng được ở lĩnh vực nông nghiệp. Chẳng hạn, việc phân loại táo thành nhiều loại khác nhau theo chất lượng, thiết lập bảng giá vốn được làm bằng mắt thường. Song công cụ AI có thể thực hiện việc này một cách dễ dàng sau khi được đào tạo. AI cũng là một chủ đề nóng trong giáo dục. Chúng tôi cung cấp phần mềm cho một số trường chuyên cấp III và cao đẳng làm tài liệu giáo dục. Học sinh có thể sử dụng phần mềm để chế tạo một chiếc xe tự hành trong phòng thí nghiệm của trường hoặc tạo ra mô hình học sâu chơi oẳn tù tì. 

Thâm nhập thị trường nước ngoài thời kỳ hậu COVID-19

Công nghệ của Neurocle đã được công nhận trên thị trường thế giới thông qua ký thỏa thuận hợp tác với một công ty dữ liệu hình ảnh toàn cầu và đã thâm nhập vào khoảng 10 nước. Vào tháng 4 năm nay, Neurocle đã giành được giải thưởng của Chủ tịch Hiệp hội xúc tiến công nghệ thông tin và truyền thông Hàn Quốc tại Lễ trao giải thưởng ImpaCT-Tech 2021, khẳng định tiềm năng của phần mềm Neuro-T và Neuro-R. Song Neurocle không bằng lòng với thành quả đã đạt được, mạnh mẽ tiến lên với mục tiêu phổ biến công nghệ AI. Ông Lee Hong-suk chia sẻ. 

Tại Hàn Quốc, kể từ năm ngoái, chúng tôi đã nhanh chóng mở rộng hoạt động kinh doanh ở 5 lĩnh vực, bao gồm sinh học y tế, sản xuất, hậu cần, an ninh và giáo dục. Đương nhiên, chúng tôi rất quan tâm đến thị trường nước ngoài, và xuất khẩu các giải pháp của mình sang một số nước châu Á. Khi đại dịch kết thúc, chúng tôi sẽ tập trung khám phá thị trường châu Âu và châu Mỹ. Tôi tin tưởng sản phẩm của chúng tôi sẽ được đón nhận trên thị trường toàn cầu vì đến nay hầu như chưa có phần mềm AI nào dành cho người dùng không chuyên. Hiệu suất của mô hình học sâu được tạo ra bởi những người không phải chuyên gia sử dụng phần mềm của chúng tôi có thể cao hơn 2-3% đối với các mô hình do các kỹ sư của các công ty lớn tạo ra. Trong năm nay và năm sau, chúng tôi có kế hoạch tiến ra thị trường nước ngoài ở cả 5 lĩnh vực nêu trên. 

ⓒ Neurocle