[Hannover Messe 2018] Trí tuệ nhân tạo

Hannover Messe 2018 – hội chợ hàng đầu thế giới về công nghệ và máy móc công nghiệp, là sự kiện thường niên được tổ chức bởi Deutsche Messe AG (CHLB Đức) tại Hannover. Sự kiện diễn ra từ ngày 23 đến 27/4/2018. Để Quý vị có được những thông tin mới nhất, những xu thế và xu hướng phát triển của các ngành công nghiệp và công nghệ trọng yếu hiện tại và trong tương lai, technologyMAG.net sẽ lần lượt có những tin bài, hình ảnh, video … về các chủ đề quan trọng nhất sẽ hiện diện tại sự kiện lớn nhất hành tinh này.

Máy học: trí tuệ nhân tạo trong Công nghiệp 4.0
Máy học (Machine learning)⁽¹⁾ cho phép máy có thể dự đoán, học hỏi dựa trên số lượng lớn dữ liệu. Máy học được xây dựng dựa trên nền tảng nhận dạng khuôn mẫu và có khả năng “học” tự động từ dữ liệu hay còn gọi là kinh nghiệm. Vì lý do này, trí tuệ nhân tạo được nhà máy tin tưởng và có “vị trí” cao trong các quy trình công nghiệp.

Ngày nay, các trung tâm dữ liệu lớn và hệ thống lưu trữ khổng lồ đã giúp Trí tuệ nhân tạo không còn là một khái niệm quá xa lạ tại các nhà máy kỹ thuật số. Hai nhánh của trí tuệ nhân tạo là: Machine learning và Deep learning⁽²⁾ (tạm dịch: học sâu), sử dụng các khả năng của dữ liệu lớn để tối ưu hóa quy trình, tìm ra các giải pháp và học được những kinh nghiệm mới.

Các thuật toán hình thành cơ sở
Từ các công ty vừa và nhỏ đến các tập đoàn quốc tế, mọi tổ chức tích lũy dữ liệu mà họ có đều có thể được sử dụng. Kết hợp với phần mềm, những dữ liệu này được phân tích và đánh giá để đưa ra những dự đoán. Máy học nhận ra các đặc tính và các mối liên kết giữa chúng, sau đó dùng các thuật toán để thu thập thông tin khái quát từ chúng.

Dữ liệu lớn cho quá trình tối ưu hóa
Với sự trợ giúp của dữ liệu khách hàng, các cảm biến thu thập các dữ liệu và phần mềm sẽ phân tích để tìm ra các giải pháp mới và các quy trình có thể được thực hiện hiệu quả hơn. Ngoài khối lượng dữ liệu, điều này đòi hỏi một cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin được điều chỉnh cho các quá trình sản xuất thông minh. Các nhiệm vụ chính của hệ thống máy học được xác định rõ ràng: nhận dạng mẫu và rút ra kết luận từ chúng. Những phát hiện này sau đó có thể được sử dụng cho những lần phân tích sau.

Các ứng dụng hiện tại của máy học
Hiện nay, ứng dụng máy học được sử dụng phổ biến nhất là nhận dạng hình ảnh. Các ứng dụng khác bao gồm trợ lý kỹ thuật số hoặc robot thông minh, nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói và xử lý lời nói, dịch tự động, phân tích văn bản, video và xe tự hành.

Trí tuệ nhân tạo trong Công nghiệp 4.0
Trong một nhà máy thông minh, quy trình sản xuất gồm sự kết nối của máy móc, giao diện và các bộ phận với nhau. Số lượng lớn dữ liệu có thể được thu thập để tối ưu hóa quá trình sản xuất. Ví dụ: dữ liệu lớn (big data) hỗ trợ tối ưu hóa quá trình sản xuất bằng cách sử dụng những hình ảnh đã được nhận dạng và phân tích.

Theo dõi và kiểm soát kỹ thuật số
Trong các cơ sở sản xuất, các hệ thống thông minh xác định đối tượng trên băng chuyền sản xuất và có thể sắp xếp chúng một cách tự động. Những loại hệ thống này cũng được sử dụng trong kiểm soát chất lượng: Họ nhận ra những sai sót của sản phẩm, chẳng hạn như liệu sản phẩm có bị sai màu hay không?

Trí tuệ nhân tạo và bảo trì dự đoán
Các công ty ngày nay sử dụng máy học trong các dịch vụ bảo trì và hỗ trợ. Bằng các cảm biến, trí tuệ nhân tạo sẽ giúp người vận hành biết được mức tiêu thụ năng lượng của từng máy, phân tích các chu kỳ bảo trì và sau đó tối ưu hóa chúng trong giai đoạn tiếp theo. Dữ liệu còn cho biết khi nào một bộ phận nên được thay thế hoặc có khả năng xảy ra lỗi. Khi số lượng dữ liệu tăng lên, hệ thống sẽ trở nên tối ưu hơn giúp đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Trí tuệ nhân tạo dự kiến sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng
Theo các chuyên gia, các công ty sử dụng trí tuệ nhân tạo, cụ thể là Máy học, giúp gia tăng hiệu suất kinh tế của họ. Những lợi ích lớn nhất được mong đợi trong lĩnh vực công nghệ thông tin và tài chính, viễn thông và công nghiệp sản xuất.

Tại khu vực Integrated Automation, Motion & Drives – IAMD, hội chợ Hannover Messe 2018, khách thăm sẽ có được cái nhìn toàn diện và chi tiết về những gì mà trí tuệ nhân tạo và học tập máy móc có thể thực hiện được trong các ứng dụng công nghiệp, ngay cả bây giờ và trong tương lai.

Vui lòng xem chi tiết tại www.hannovermesse.de, mục News, phần “Artificial Intelligence” hay nhấn vào đây

⁽¹⁾ Machine learning là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kỹ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.

⁽²⁾ Deep learning là một thuật toán giúp cho AI (trí tuệ nhân tạo) có thể phân tích và xử lý dữ liệu qua nhiều tầng, nhiều lớp khác nhau. Deep Learning hiện đang được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau tại các công ty công nghệ lớn đang xây dựng và phát triển trí tuệ nhân tạo như Google, Facebook, hay Microsoft. Deep Learning được ứng dụng trong nhận diện hình ảnh, nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Để xem các tin bài khác về hội chợ Hannover Messe 2018, hãy nhấn vào đây.

(Nguồn: Hannover Messe/ www.hannovermesse.com)