Nếu bạn từng ước có một thiên thần ở ngay trên vai để đưa ra lời khuyên giúp bạn thực hiện các việc khó khăn thì có lẽ thiết bị đeo mang tên Gabriel phát triển bởi các nhà khoa học tại Carnegie Mellon có thể biến điều đó thành hiện thực.
Bằng cách sử dụng camera theo dõi chuyển động, nhận diện vật thể, phối hợp cùng những thuật toán tiên tiến và công nghệ đám mây, tích hợp vào trong một thiết bị đeo mang tên vị Thiên Thần Truyền Tin Gabriel, người dùng có thể nhận được những lời khuyên theo thời gian thực nhằm giải quyết thao tác nào đó, thí dụ như vẽ tranh, điêu khắc,... và hạn chế tối đa các thao tác sai có thể xảy ra ảnh hưởng xấu tới kết quả cuối cùng.
Nghe có vẻ đơn giản nhưng thực ra, quá trình phát triển một hệ thống như Gabriel không phải là điều dễ dàng. Đầu tiên là phải tìm được cơ sở dữ liệu nguồn, các nhà khoa học phải tạo ra được những thuật toán hết sức phức tạp để tận dụng tối đa thông tin từ internet - nguồn dữ liệu lớn nhất và gần như là duy nhất thế giới hiện nay, nhằm tìm cách giải quyết vấn đề. Nói một cách nôm na thì cách tiếp cận của Gabriel tương tự như thuật toán nhận thức do IBM phát triển cho Watson. Tuy nhiên, đó vẫn chỉ là một phần của vấn đề.
Việc tận dụng nền tảng đám mây, tích hợp nó vào trong một thiết bị đeo để tạo ra hệ thống hướng dẫn người dùng thực hiện một tác vụ nào đó cũng vấp phải nhiều khó khăn cần phải vượt qua. Điển hình như đã là một thiết bị đeo nhắc việc theo thời gian thực thì Gabriel không thể cứ hiện ra một danh sách hướng dẫn từng bước theo kiểu văn bản hoặc video hướng dẫn. Ngược lại, nó phải luôn theo dõi những cái mà người dùng đang nhìn ngoài đời, từ đó đưa ra hướng dẫn cụ thể, hữu hiệu để giải quyết vấn đề.
Một vấn đề khác chính là độ trễ do phải mất một thời gian nhất định để dữ liệu do thiết bị ghi được rồi chuyển về đám mây, sau đó đưa qua thuật toán xử lý, tiếp theo lại đưa câu hỏi về thiết bị. Nếu quá trình này mất nhiều thời gian thì câu trả lời sẽ không còn hữu dụng nữa. Do đó, tóm lại thì một hệ thống như Gabriel phải vừa đảm bảo nhanh, mạnh, thông minh và chính xác.
Bằng cách sử dụng camera theo dõi chuyển động, nhận diện vật thể, phối hợp cùng những thuật toán tiên tiến và công nghệ đám mây, tích hợp vào trong một thiết bị đeo mang tên vị Thiên Thần Truyền Tin Gabriel, người dùng có thể nhận được những lời khuyên theo thời gian thực nhằm giải quyết thao tác nào đó, thí dụ như vẽ tranh, điêu khắc,... và hạn chế tối đa các thao tác sai có thể xảy ra ảnh hưởng xấu tới kết quả cuối cùng.
Nghe có vẻ đơn giản nhưng thực ra, quá trình phát triển một hệ thống như Gabriel không phải là điều dễ dàng. Đầu tiên là phải tìm được cơ sở dữ liệu nguồn, các nhà khoa học phải tạo ra được những thuật toán hết sức phức tạp để tận dụng tối đa thông tin từ internet - nguồn dữ liệu lớn nhất và gần như là duy nhất thế giới hiện nay, nhằm tìm cách giải quyết vấn đề. Nói một cách nôm na thì cách tiếp cận của Gabriel tương tự như thuật toán nhận thức do IBM phát triển cho Watson. Tuy nhiên, đó vẫn chỉ là một phần của vấn đề.
Việc tận dụng nền tảng đám mây, tích hợp nó vào trong một thiết bị đeo để tạo ra hệ thống hướng dẫn người dùng thực hiện một tác vụ nào đó cũng vấp phải nhiều khó khăn cần phải vượt qua. Điển hình như đã là một thiết bị đeo nhắc việc theo thời gian thực thì Gabriel không thể cứ hiện ra một danh sách hướng dẫn từng bước theo kiểu văn bản hoặc video hướng dẫn. Ngược lại, nó phải luôn theo dõi những cái mà người dùng đang nhìn ngoài đời, từ đó đưa ra hướng dẫn cụ thể, hữu hiệu để giải quyết vấn đề.
Một vấn đề khác chính là độ trễ do phải mất một thời gian nhất định để dữ liệu do thiết bị ghi được rồi chuyển về đám mây, sau đó đưa qua thuật toán xử lý, tiếp theo lại đưa câu hỏi về thiết bị. Nếu quá trình này mất nhiều thời gian thì câu trả lời sẽ không còn hữu dụng nữa. Do đó, tóm lại thì một hệ thống như Gabriel phải vừa đảm bảo nhanh, mạnh, thông minh và chính xác.
Mọi chuyện bắt đầu từ một quỹ tài trợ trị giá 2,8 triệu đô la trong vòng 4 năm với mục tiêu được đặt ra cho các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon là hoàn thiện dự án Gabriel, phát triển thành công một thiết bị có khả năng nhìn được việc người dùng đang làm, hiểu được họ đang làm gì, khi nào họ cần giúp đỡ, đưa ra lời khuyên sau đó lại chuyển sang trạng thái nghỉ, tương tự như một chuyên gia cá nhân vậy.
Hiện tại dự án Gabriel đang trong giai đoạn chứng minh tính khả thi, nguyên mẫu ban đầu đã có thể hướng dẫn người dùng trong quá trình lắp mô hình LEGO, vẽ phác thảo bằng tay hoặc chơi Ping Pong. Sau giai đoạn này, nó còn phải chứng minh được tốc độ đưa ra lời khuyên nhằm kịp thời giúp đỡ người dùng. Hiện Gabriel đang tận dụng những hệ thống kính thông minh như Google Glass, dùng camera để theo dõi những gì người dùng đang làm.
Và đặc biệt nhất của Gabriel mà các nhà nghiên cứu đã đạt được chính là hệ thống mà họ gọi là "Cloudlet" - cho phép Gabriel có thể "cảm nhận như robot và lên kế hoạch các thao tác cùng với hoạt động ngoài đời của người dùng", theo như lời diễn tả của nhóm. Theo giáo sư khoa học máy tính Mahadev Satyanarayanan, nhà nghiên cứu chính của dự án thì cloudlet về cơ bản là một trung tâm dữ liệu hỗ trợ đa người dùng di động.
Theo đó, cloudlet sẽ nằm tại các trạm thu phát sóng di động hoặc trong các tòa nhà gần vị trí của người dùng. Bằng cách này, chỉ cần 1 kết nối không dây duy nhất là có thể truyền dữ liệu thay vì vài chục hoặc thậm chí là vài trăm kết nối trong các hệ thống đám mây điển hình. Kết quả cuối cùng, nhóm nghiên cứu tuyên bố rằng cách làm này sẽ giúp thời gian truyền dữ liệu nhanh hơn nhiều so với mức 70 mili giây như trước đây.
Nhóm nghiên cứu cho biết họ đang tiếp tục cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh ngoài đời của Gabriel, cũng như thêm tính năng cảm nhận âm thanh và địa điểm. Theo tầm nhìn của họ thì Gabriel có thể được ứng dụng đầu tiên vào lĩnh vực học tập hoặc luyện tập các kỹ năng đặc biệt, nhưng không lâu sau đó sẽ mở rộng ra thêm nhiều ứng dụng khác đa dạng hơn. Giáo sư Satyanarayanan chia sẻ: "10 năm trước người ta nghĩ đây là khoa học viễn tưởng. Nhưng giờ đây nó đã gần tới thực tế rồi."
Tham khảo CMU
