Từ chăm sóc sức khỏe đến bán lẻ: Các trường hợp ứng dụng thị giác máy tính bạn nên biết

Tương tự như vậy, Apple đã có những bước tiến đáng kể trong công nghệ. Mặc dù không hoàn toàn là một ứng dụng thị giác máy tính, công ty đã sử dụng tai nghe của mình để phát hiện các vấn đề về thính giác. Người dùng có thể thực hiện các bài kiểm tra thính lực và sử dụng AirPods của họ như máy trợ thính được FDA chấp thuận. Đây chỉ là một trong nhiều đột phá đang định hình lại bối cảnh công nghệ của chúng ta thông qua AI và thị giác máy tính.
Những phát triển hiện tại trong thị giác máy tính vượt ra ngoài sinh trắc học và xe tự lái. Phạm vi ứng dụng rộng và đa dạng, cho thấy xã hội đang ở ngưỡng cửa của một kỷ nguyên công nghệ mới. Việc tích hợp những đổi mới như vậy có thể sớm giống với những viễn cảnh tương lai được mô tả trong phim hoạt hình viễn tưởng.

Mục lục

• Thị giác máy tính là gì?
• Dịch vụ phát triển thị giác máy tính thúc đẩy sự đổi mới như thế nào
  • Các mô hình AI được thiết kế riêng cho nhu cầu cụ thể của ngành
  • Thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và tác động kinh doanh
• Ứng dụng thị giác máy tính trong nhiều ngành công nghiệp
  • Chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán hỗ trợ AI và theo dõi bệnh nhân
  • Bán lẻ: Phân tích hành vi khách hàng và thanh toán tự động
  • Sản xuất: Kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán
  • Nông nghiệp: AI để giám sát cây trồng và quản lý chăn nuôi
  • Vận tải và hậu cần: Xe tự lái và kho thông minh
• Lợi ích của ứng dụng thị giác máy tính
  • Hiệu quả và độ chính xác được nâng cao
  • Cải thiện trải nghiệm của khách hàng
  • Tối ưu hóa chi phí
• Các phương pháp thực hành tốt nhất để triển khai các ứng dụng thị giác máy tính
  • 1. Hợp tác với các chuyên gia trong dịch vụ phát triển thị giác máy tính
  • 2. Bắt đầu với các dự án thí điểm trước khi mở rộng quy mô
  • 3. Ưu tiên chất lượng dữ liệu hơn số lượng
  • 4. Thiết kế cho khả năng mở rộng
• Những thách thức và xu hướng tương lai của thị giác máy tính và các ứng dụng của nó
  • Thách thức
  • Xu hướng tương lai
• Tầm nhìn máy tính: Một khoản đầu tư chiến lược cho tương lai

Thị giác máy tính là gì?

Thị giác máy tính cho phép máy móc diễn giải hình ảnh, phân tích các mẫu và tự động hóa các tác vụ trực quan phức tạp biến đổi các ngành công nghiệp từ chăm sóc sức khỏe sang bán lẻ và sản xuất sang vận tải. Độ chính xác do AI cung cấp hiện xử lý các tác vụ trước đây cần sự giám sát của con người và những máy bay không người lái AI này có kỹ năng và trực quan hơn so với các đối tác là con người. Chúng tạo ra ít lỗi hơn chỉ riêng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, chúng đang chẩn đoán mọi người với độ chính xác và độ chuẩn xác cao hơn nhiều so với các bác sĩ thực sự.
Theo MarketsandMarkets, thị trường thị giác máy tính dự kiến ​​sẽ tăng trưởng lên 17,4 tỷ đô la vào năm 2024, do nhu cầu ngày càng tăng đối với các quy trình tự động và phân tích do AI thúc đẩy. Các công ty tận dụng các ứng dụng thị giác máy tính sẽ đạt được hiệu quả, tiết kiệm chi phí và ra quyết định nhanh hơn, giúp họ khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh.
Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình thị giác do AI điều khiển không đơn giản như việc bật công tắc có rất nhiều thứ cần phải tiếp thu. Mặc dù có các mô hình bạn có thể tải xuống và phần mềm đi kèm với các công cụ đó được tích hợp, nhưng vẫn còn nhiều điều hơn thế nữa. Tất cả là về tùy chỉnh. Các nhóm chuyên biệt này xây dựng các giải pháp tùy chỉnh, đảm bảo các doanh nghiệp tránh được công nghệ lỗi thời và tận dụng các công cụ xử lý hình ảnh tiên tiến.

Dịch vụ phát triển thị giác máy tính thúc đẩy sự đổi mới như thế nào

Các mô hình AI được thiết kế riêng cho nhu cầu cụ thể của ngành

Các giải pháp AI có sẵn thường thất bại vì chúng thiếu tính cụ thể cần thiết cho các ứng dụng trong thế giới thực.  Các dịch vụ phát triển thị giác máy tính cung cấp:

• Các mô hình được đào tạo riêng có khả năng nhận dạng các mẫu đặc trưng của từng ngành.
• Hệ thống nhận dạng hình ảnh được tinh chỉnh tối ưu để có độ chính xác thực tế.
• Tích hợp với phần mềm hiện có và hệ thống IoT.

Các bệnh viện sử dụng trí tuệ nhân tạo để chụp ảnh y tế phải áp dụng phương pháp tiếp cận tập trung vào tính chân thực. Chiến lược này đảm bảo rằng mọi lần quét đều được phân tích với độ chính xác lâm sàng. Do đó, nguy cơ chẩn đoán sai sẽ giảm, dẫn đến cải thiện kết quả cho bệnh nhân.
Hiện nay, các bệnh viện tiên tiến sử dụng công nghệ AI trong lĩnh vực mô bệnh học, bao gồm việc kiểm tra mẫu mô dưới kính hiển vi. Kết quả đã được chứng minh là đáng kể. Mỗi phòng khám đều được hưởng lợi từ khả năng chẩn đoán nâng cao, cho phép phát hiện các bệnh như ung thư với tốc độ và độ chính xác cao hơn.

Thu hẹp khoảng cách giữa dữ liệu và tác động kinh doanh

Một mô hình thị giác máy tính được phát triển tốt không chỉ xử lý hình ảnh mà còn trích xuất các yếu tố dự đoán và cung cấp cho bạn thông tin chi tiết có thể hành động về việc cần làm. Đó là lý do tại sao, đối với nhiều người, AI không phải là một công cụ mà là một tác nhân, đó là một kính hiển vi cho bạn biết phải làm gì và cung cấp cho bạn các giải pháp mà bạn thậm chí không biết là có thể. Các doanh nghiệp đạt được lợi ích gì?

• Kiểm soát chất lượng tự động trong sản xuất.
• Phát hiện gian lận thông qua nhận dạng khuôn mặt trong ngân hàng.
• Cải thiện quản lý hàng tồn kho trong bán lẻ.

Nếu không có sự hướng dẫn của chuyên gia, các mô hình AI có nguy cơ trở thành những hộp đen u ám, đưa ra những kết quả làm lu mờ thay vì làm rõ. Các dịch vụ phát triển thị giác máy tính đảm bảo các giải pháp AI vẫn minh bạch, dễ hiểu và hiệu quả.

Ứng dụng thị giác máy tính trong nhiều ngành công nghiệp

Chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán hỗ trợ AI và theo dõi bệnh nhân

Chụp ảnh y tế dựa vào khả năng phát hiện bất thường nhanh hơn và ít lỗi hơn của AI so với các bác sĩ X quang. Bệnh viện sử dụng các ứng dụng thị giác máy tính để:

• Phát hiện ung thư sớm thông qua phương pháp X-quang sử dụng AI.
• Theo dõi bệnh nhân bằng cách nhận dạng khuôn mặt để đánh giá mức độ đau khổ.
• Tài liệu tự động giúp giảm bớt gánh nặng hành chính.

Một nghiên cứu được công bố trên The Lancet Digital Health cho thấy các mô hình chẩn đoán dựa trên AI phát hiện ra một số bệnh với độ chính xác lên đến 94%, cải thiện đáng kể tỷ lệ can thiệp sớm. Tuy nhiên, nếu không có bộ dữ liệu chất lượng cao và các mô hình được đào tạo đúng cách, kết quả dương tính giả và sai lệch thuật toán có thể dẫn đến chẩn đoán sai nguy hiểm một thách thức mà các dịch vụ phát triển thị giác máy tính giúp giảm thiểu.

Bán lẻ: Phân tích hành vi khách hàng và thanh toán tự động

Các nhà bán lẻ sử dụng các mô hình thị giác hỗ trợ AI để:

• Theo dõi hành trình di chuyển của khách hàng và tối ưu hóa cách bố trí cửa hàng.
• Phân tích mức tồn kho trên kệ để thu hẹp khoảng cách trong chuỗi cung ứng.
• Cho phép thanh toán dễ dàng với công nghệ quét tự động.

Ví dụ, các cửa hàng Amazon Go sử dụng các ứng dụng thị giác máy tính để tạo ra trải nghiệm mua sắm mỏng manh, nơi khách hàng bước vào, lấy sản phẩm và rời đi mà không cần xếp hàng thanh toán truyền thống. Tuy nhiên, AI bán lẻ phải đối mặt với những thách thức về mặt đạo đức và hậu cần từ các mối quan tâm về quyền riêng tư đến việc duy trì độ chính xác trong môi trường có lưu lượng truy cập cao. Các doanh nghiệp phải cân bằng giữa sự tiện lợi của khách hàng với việc sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.

Sản xuất: Kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán

Các nhà máy dựa vào công nghệ thị giác máy tính và các ứng dụng của nó để phát hiện lỗi, tối ưu hóa sản xuất và ngăn ngừa các hỏng hóc thiết bị tốn kém. Hệ thống kiểm tra do AI điều khiển:

• Xác định các lỗi cực nhỏ trong dây chuyền sản phẩm mà người kiểm tra có thể bỏ sót.
• Theo dõi máy móc theo thời gian thực, dự đoán sự cố trước khi chúng gây ra gián đoạn.
• Tự động kiểm tra tính tuân thủ theo quy định.

Theo McKinsey, kiểm soát chất lượng tự động có thể giảm tới 90% lỗi sản xuất, cắt giảm chi phí làm lại và thu hồi sản phẩm.

Nông nghiệp: AI để giám sát cây trồng và quản lý chăn nuôi

Người nông dân từng dựa vào bản năng và lao động chân tay để đánh giá sức khỏe cây trồng một cách tiếp cận mơ hồ và kém hiệu quả trong thời đại AI. Giờ đây, các ứng dụng thị giác máy tính có sức mạnh:

• Giám sát cây trồng bằng máy bay không người lái, phát hiện bệnh tật và tình trạng thiếu hụt chất dinh dưỡng.
• Theo dõi vật nuôi tự động, đảm bảo sức khỏe của đàn và tối ưu hóa việc chăn nuôi.
• Mô hình dự đoán năng suất giúp nông dân đưa ra quyết định trồng trọt sáng suốt.

Sự kết hợp giữa AI và các kỹ thuật canh tác truyền thống giúp tăng năng suất cây trồng và giảm lãng phí tài nguyên, biến nông nghiệp thành ngành công nghiệp dựa trên dữ liệu.
John Deere đã có những bước tiến đáng kể hướng tới tính bền vững thông qua công ty con đã phát triển công nghệ See & Spray . Hệ thống cải tiến này áp dụng thuốc diệt cỏ một cách có chọn lọc, chỉ kích hoạt ứng dụng khi phát hiện ra cỏ dại. Do đó, phương pháp này giúp giảm đáng kể việc sử dụng hóa chất lên tới 90%. Lợi ích vượt xa mục đích bảo vệ môi trường, vì nó giúp giảm đáng kể chất thải và ô nhiễm đồng thời tiết kiệm chi phí.

Vận tải và hậu cần: Xe tự lái và kho thông minh

Xe tự hành dựa vào tầm nhìn do AI điều khiển để điều hướng đường một cách an toàn. Trong khi đó, các công ty hậu cần sử dụng các ứng dụng tầm nhìn máy tính cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.

• Quét mã vạch và nhãn tự động trong kho.
• Theo dõi hàng hóa theo thời gian thực với công nghệ giám sát hỗ trợ AI.
• Xe nâng tự lái và hệ thống hoàn thiện đơn hàng bằng robot.

Ví dụ, hệ thống Autopilot của Tesla xử lý hàng nghìn hình ảnh mỗi giây, xác định các vật thể theo thời gian thực để tránh va chạm và tối ưu hóa lộ trình lái xe.

Lợi ích của ứng dụng thị giác máy tính

Hiệu quả và độ chính xác được nâng cao

Công nghệ thị giác máy tính loại bỏ lỗi của con người, đảm bảo ra quyết định nhanh hơn và đưa ra kết quả chính xác hơn.

Cải thiện trải nghiệm của khách hàng

Cá nhân hóa dựa trên AI sẽ điều chỉnh trải nghiệm mua sắm, chẩn đoán y tế và các dịch vụ tự động, giúp tương tác trở nên trôi chảy và hiệu quả hơn.

Tối ưu hóa chi phí

Kiểm soát chất lượng tự động và giám sát hỗ trợ bởi AI giúp giảm chi phí vận hành, giảm thiểu lãng phí và cải thiện việc phân bổ nguồn lực.

Các phương pháp thực hành tốt nhất để triển khai các ứng dụng thị giác máy tính

1. Hợp tác với các chuyên gia trong dịch vụ phát triển thị giác máy tính

Việc xây dựng các giải pháp AI mà không có hướng dẫn của chuyên gia có thể dẫn đến các mô hình không phù hợp, xử lý không hiệu quả và rủi ro về tuân thủ.

2. Bắt đầu với các dự án thí điểm trước khi mở rộng quy mô

Việc thử nghiệm AI trong môi trường được kiểm soát đảm bảo AI mang lại kết quả trước khi triển khai trên diện rộng.

3. Ưu tiên chất lượng dữ liệu hơn số lượng

Vào thì rác, ra thì rác bộ dữ liệu đào tạo kém dẫn đến quyết định AI thiên vị. Đảm bảo độ chính xác của dữ liệu ngăn ngừa việc hiểu sai có thể gây ra hậu quả tốn kém.

4. Thiết kế cho khả năng mở rộng

Các giải pháp thị giác máy tính phải được xây dựng để phát triển theo khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và nhu cầu về sức mạnh xử lý ngày càng cao.

Những thách thức và xu hướng tương lai của thị giác máy tính và các ứng dụng của nó

Thị giác máy tính, mặc dù đang phát triển nhanh chóng, vẫn phải đối mặt với một số thách thức và tương lai của nó đầy những khả năng thú vị. Sau đây là phân tích:

Thách thức

• Phụ thuộc dữ liệu : Các ứng dụng thị giác máy tính, đặc biệt là các ứng dụng học sâu, yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo. Việc thu thập và gắn nhãn dữ liệu này có thể tốn kém và mất thời gian.
• Tính mạnh mẽ và khái quát hóa : Các ứng dụng thường gặp khó khăn với các biến thể về ánh sáng, tư thế, góc nhìn và che khuất. Chúng cũng có thể không khái quát hóa tốt với các môi trường hoặc tập dữ liệu mới, hạn chế khả năng áp dụng trong thế giới thực của chúng.
• Tài nguyên tính toán : Việc đào tạo và triển khai các ứng dụng thị giác máy tính phức tạp có thể yêu cầu sức mạnh tính toán đáng kể, hạn chế việc sử dụng chúng trong môi trường hạn chế về tài nguyên.
• Mối quan ngại về quyền riêng tư và đạo đức : Công nghệ thị giác máy tính và các ứng dụng của nó, đặc biệt là những ứng dụng liên quan đến nhận dạng hoặc giám sát khuôn mặt, gây ra mối quan ngại về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu và các thành kiến ​​tiềm ẩn.

Xu hướng tương lai

• Edge Computing : Xử lý dữ liệu gần nguồn hơn, chẳng hạn như trên các thiết bị như điện thoại thông minh và máy ảnh, cho phép phát triển các ứng dụng thị giác máy tính nhanh hơn và hiệu quả hơn. Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn ưu tiên quyền riêng tư của người dùng, khiến nó trở thành một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực công nghệ.
• Mô hình tăng cường AI : Những tiến bộ trong học sâu, bao gồm kiến ​​trúc mạng nơ-ron mới và kỹ thuật đào tạo, sẽ dẫn đến các mô hình chính xác hơn, mạnh mẽ hơn và hiệu quả hơn.
• AI đa phương thức : Kết hợp thị giác máy tính với các phương thức AI khác, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sẽ tạo ra các hệ thống toàn diện và thông minh hơn.
• Tầm nhìn 3D : Việc thu thập và phân tích thông tin 3D sẽ mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như robot, thực tế tăng cường và thực tế ảo.
• Chụp ảnh siêu quang phổ : Phân tích dữ liệu ngoài quang phổ khả kiến ​​sẽ cung cấp thông tin chi tiết hơn cho các ứng dụng trong nông nghiệp, chăm sóc sức khỏe và giám sát môi trường.
• Tương tác giữa người và máy tính : Thị giác máy tính sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra những cách trực quan và tự nhiên hơn để con người tương tác với công nghệ.

Tầm nhìn máy tính: Một khoản đầu tư chiến lược cho tương lai

Các ứng dụng thị giác máy tính đang chuyển đổi bối cảnh từ xe tự lái sang chẩn đoán hỗ trợ AI. Các doanh nghiệp đầu tư vào các mô hình thị giác do AI điều khiển sẽ đảm bảo lợi thế cạnh tranh bằng cách nâng cao hiệu quả, độ chính xác và quy trình ra quyết định.
Đối với các tổ chức muốn duy trì vị thế dẫn đầu thị trường, việc sử dụng các dịch vụ phát triển thị giác máy tính là một khoản đầu tư chiến lược. Câu hỏi hiện tại không còn là liệu tầm nhìn do AI thúc đẩy có cách mạng hóa các ngành công nghiệp hay không; mà là xác định xem ai sẽ khai thác công nghệ này để thúc đẩy làn sóng đổi mới tiếp theo.

Đọc bài viết >> Ứng dụng điện tóan biên trong xây dựng máy chủ đám mây riêng nội bộ