Artificial Intelligence (AI - Trí tuệ nhân tạo) hiện nay đã xâm nhập vào mọi góc cạnh của đời sống. Với người làm công nghệ thì các khái niệm AI, Machine Learning (Học máy), Data Mining (Khai phá dữ liệu) càng được quan tâm nhiều hơn bao giờ hết.
Những hoạt động liên quan đến AI, Machine Learning, Data Mining đang diễn ra sôi động khắp nơi. Nhưng dù sao đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ, nhiều thử thách. So với lập trình truyền thống, AI đòi hỏi nhiều kiến thức và kỹ năng chuyên sâu, phức tạp hơn hẳn. Do đó, phần lớn nhà phát triển vẫn đang trong giai đoạn học tập, nghiên cứu.
Sản phẩm có yếu tố AI ở Việt Nam ra được đến thị trường còn khá ít ỏi, chưa thấy nhiều sáng tạo đột phá. Trong bối cảnh ấy, nhóm AI của Toàn Cầu Xanh được thành lập từ cuối năm 2017, chỉ với 3 thành viên, nhưng đã may mắn có được cơ hội tiếp cận, triển khai một sản phẩm AI vào thực tế. Đây là dự án có sự kết hợp giữa Machine Learning và Data Mining. Khách hàng của chúng tôi mong muốn phát triển hệ thống quản lý và giám sát nghiệp vụ thông minh, nhằm tối ưu hiệu quả làm việc trong các không gian đóng như cửa hàng, siêu thị, nhà xưởng, bệnh viện, khách sạn... Theo kế hoạch, phiên bản đầu tiên của sản phẩm sẽ được trang bị cho chuỗi cửa hàng thuộc 2 tập đoàn lớn tại Nhật Bản.
Giải pháp chúng tôi hướng đến là sử dụng các AI Camera có gắn vi xử lý, vừa thu nhận hình ảnh hiện trường, vừa thực thi các mô hình tính toán (AI models) tại chỗ để nhận diện và/hoặc phân loại đối tượng, vật thể, tư thế, hành động... Tập hợp dữ liệu này rời rạc này sau đó được gửi về máy chủ làm nhiệm vụ phân tích, tổng hợp lại với nhau hình thành nên những kết luận, phán đoán và gợi ý cho nhà quản trị doanh nghiệp.
Dưới đây chúng tôi điểm qua một vài tính năng cơ bản:
- • Phân biệt nhân viên với khách hàng, ghi nhận hoạt động của nhân viên, đánh giá hiệu quả công việc và điều tiết lịch trình làm việc để đem lại hiệu quả cao nhất.
• Nhận biết khách hàng mới hoặc cũ, tuổi tác, giới tính, thói quen mua sắm... từ đó đưa ra gợi ý hoặc khuyến cáo phù hợp cho từng nhóm khách hàng, và nâng cao hơn, cho từng khách hàng riêng biệt.
• Đánh giá thiết kế không gian làm việc, điều chỉnh, sắp xếp vật phẩm trong không gian này sao cho thuận tiện nhất đối với nhân viên và khách hàng
Mô hình hệ thống khái quát như sau:
Để thực hiện ý tưởng trên, các nhà phát triển AI của Toàn Cầu Xanh đã phối hợp với đối tác nghiên cứu, tích hợp từng thành phần trong hệ thống.
Đầu tiên chúng tôi thu thập dữ liệu mẫu (sample data), sử dụng các kỹ thuật trong tiền xử lý (preprocessing) để xây dựng tập dữ liệu huấn luyện (training set) và tiến hành huấn luyện các mô hình học máy (Machine Learning models). Giai đoạn này chúng tôi phải xử lý hàng TB dữ liệu hình ảnh và video, chọn lọc, chuẩn hóa về các định dạng khác nhau tùy theo mục đích của mô hình học máy. Nhưng phần lớn công việc này diễn ra tự động, nhờ các mô hình học máy được thiết kế riêng cho mỗi loại dữ liệu. Tập dữ liệu huấn luyện sau đó được nạp vào các máy tính cực mạnh để tính toán trên GPUs và cho ra những models cần thiết. Mỗi model có một kiến trúc neural network khác nhau, chẳng hạn như Inception, ResNet hay MobileNet; chúng cũng được áp dụng một hoặc nhiều thuật toán Computer Vision phổ biến như SSD (Single Shot Detector), OpenPose, Human Pose Estimation, Facenet... Về Machine Learning frameworks, chúng tôi sử dụng TensorFlow và Caffe. Sau bước training, việc kiểm tra, đánh giá độ chính xác, hiệu suất thực thi là không thể thiếu.
Trong quá trình phát triển, chúng tôi nhiều lần thay thế, chuyển đổi, thử nghiệm phối hợp các kiến trúc neural network và thuật toán khác nhau để so sánh, đối chiếu, nhằm tìm ra giải pháp tối ưu. Sau khi có những models cơ bản, chúng tôi đóng gói chúng thành các bộ ứng dụng có thể cài đặt được lên trên thiết bị đầu cuối (nơi gắn camera). Một chương trình quản lý ứng dụng thông minh nền web cũng được xây dựng, giúp đơn giản hóa quy trình quản lý và xuất bản mô hình học máy đến từng cửa hàng của người dùng cuối. Vì trong không gian làm việc có nhiều camera khác nhau, việc xác định lộ trình di chuyển của đối tượng xuyên suốt nhiều camera là một thử thách không nhỏ. Các kỹ thuật viên của Toàn Cầu Xanh đã phải thử nghiệm nhiều thuật toán Multi-Camera People Tracking từ đơn giản như Vertorization đến phức tạp như Probabilistic Occupancy Map. Các đặc điểm nhận diện (tuổi, giới tính, khuôn mặt, nhóm...) trước khi chuyển vào phân tích, sẽ phải đi qua tiến trình ánh xạ (mapping) để chắc chắn thông số của cùng một người không bị nhầm lẫn, xáo trộn khi đi qua những camera đặt ở vị trí và góc quay khác nhau.
Cùng thời gian này, chúng tôi phát triển hệ thống Data Mining có nhiệm vụ phân tích, tổng hợp dữ liệu, đưa ra phán đoán hoặc gợi ý. Một phần kết quả được gửi đến người quản lý theo tin nhắn và website. Một phần khác được sử dụng cho các tiến trình tự động phía sau. Điểm quan trọng nhất trong AI là khả năng tự học hỏi, tự cải thiện theo thời gian. Các mô hình học máy của chúng tôi sẽ không ngừng được nâng cấp bằng dữ liệu mới thu thập trong quá trình vận hành của chính nó.
Năng lực và sự tận tình của đội ngũ AI Toàn Cầu Xanh trong suốt thời gian qua đã giành được sự tin tưởng và gắn bó sâu sắc từ phía đối tác. Khởi đầu bằng một nhóm nhỏ 3 người, đến nay, chúng tôi đã cùng nhau thảo luận kế hoạch để tăng lên 20 người vào năm sau. Bên cạnh thành công về mặt đối tác, dự án này cũng đem lại cho chúng tôi nhiều kinh nghiệm quý giá và sự tự tin để tiếp nhận những dự án AI có thử thách cao hơn. Ở thời điểm này chúng tôi đang có khoảng 6 dự án AI tiềm năng hoặc đã hình thành giải pháp sơ bộ. Với đà phát triển như hiện nay, không khó để dự đoán trong năm 2019, năng lực đội ngũ AI của Toàn Cầu Xanh sẽ tiếp tục có những bước tiến mạnh mẽ hơn nữa.