Không chỉ được phát triển để đánh cờ, viết sách hay giải quyết các vấn đề vĩ mô mà trí thông minh nhân tạo còn được người ta dùng để giải quyết các vấn đề đơn giản hàng ngày, thí dụ hỗ trợ trồng dưa leo. Cụ thể thì hãng công nghệ tự động hóa Makoto Koike, Nhật đã phát triển một hệ thống phân loại dưa leo dựa trên nền tảng machine learning TensorFlow của Google nhằm hỗ trợ quá trình kiểm định chất lượng dưa, cắt giảm bớt lượng công việc cho người nông dân.
Hệ thống nói trên chạy trên phần cứng là một con Raspberry 3 có tích hợp camera để chụp ảnh của dưa leo, sau đó gởi các bức ảnh về mạng lưới thần kinh nhân tạo TensorFlow được xây dựng trên quy mô nhỏ. Từ hệ thống trung gian này, hình ảnh sẽ được gởi tới một mạng lưới lớn hơn nằm trong máy chủ Linux để phân loại dưa leo dựa theo các tiêu chí màu sắc, hình dạng và kích cỡ. Thông tin sau phân tích sẽ được trả về hệ thống chạy trên bảng mạch Arduino nhằm điều khiển quá trình lựa dưa ngoài đời thật, đồng thời có một máy tính Windows chịu trách nhiệm dùng những hình ảnh để "dạy" hệ thống mạng thần kinh nhân tạo.
Mặc dù có cách hoạt động khá chi tiết nhưng Koike thừa nhận hệ thống của họ cho tới hiện tại vẫn chưa thật sự hoàn hảo. Theo ước tính thì phải mất từ 2 đến 3 ngày người ta mới có thể AI phân loại được dưa leo bằng những hình ảnh có độ phân giải khá thấp (80 x 80 pixel). Và mặc dù đã sử dụng tới hơn 7000 bức ảnh để "dạy" nhưng theo Koike vẫn là chưa đủ. Hiện tại AI mới có thể nhận biết được 95% hình ảnh dưa leo và quá trình phân loại ngoài đời thật chỉ có 70%. Tuy nhiên, đây vẫn mới là giai đoạn rất sơ khai của dự án và hãng cho biết hệ thống AI sẽ ngày càng được hoàn thiện nhằm tăng cường hiệu suất hoạt động với mục đích cuối cùng là thay thế con người trong những công việc nhàm chán, thí dụ như nhìn dưa leo và phân loại.
Hệ thống nói trên chạy trên phần cứng là một con Raspberry 3 có tích hợp camera để chụp ảnh của dưa leo, sau đó gởi các bức ảnh về mạng lưới thần kinh nhân tạo TensorFlow được xây dựng trên quy mô nhỏ. Từ hệ thống trung gian này, hình ảnh sẽ được gởi tới một mạng lưới lớn hơn nằm trong máy chủ Linux để phân loại dưa leo dựa theo các tiêu chí màu sắc, hình dạng và kích cỡ. Thông tin sau phân tích sẽ được trả về hệ thống chạy trên bảng mạch Arduino nhằm điều khiển quá trình lựa dưa ngoài đời thật, đồng thời có một máy tính Windows chịu trách nhiệm dùng những hình ảnh để "dạy" hệ thống mạng thần kinh nhân tạo.
Mặc dù có cách hoạt động khá chi tiết nhưng Koike thừa nhận hệ thống của họ cho tới hiện tại vẫn chưa thật sự hoàn hảo. Theo ước tính thì phải mất từ 2 đến 3 ngày người ta mới có thể AI phân loại được dưa leo bằng những hình ảnh có độ phân giải khá thấp (80 x 80 pixel). Và mặc dù đã sử dụng tới hơn 7000 bức ảnh để "dạy" nhưng theo Koike vẫn là chưa đủ. Hiện tại AI mới có thể nhận biết được 95% hình ảnh dưa leo và quá trình phân loại ngoài đời thật chỉ có 70%. Tuy nhiên, đây vẫn mới là giai đoạn rất sơ khai của dự án và hãng cho biết hệ thống AI sẽ ngày càng được hoàn thiện nhằm tăng cường hiệu suất hoạt động với mục đích cuối cùng là thay thế con người trong những công việc nhàm chán, thí dụ như nhìn dưa leo và phân loại.
Hệ thống phân loại dưa leo dựa trên AI TensorFlow của Google
Tham khảo Google