Mới đây, Tiến sĩ Andrew Ng – chuyên gia hàng đầu về trí tuệ nhân tạo (AI) và lãnh đạo, chuyên gia của FPT cùng các công ty sản xuất hàng đầu thế giới đã cùng chia sẻ về xu hướng và cơ hội ứng dụng Data-centric vào kiểm định lỗi cho dây chuyền sản xuất, tăng cường khả năng cạnh tranh cho nhà máy.
Việc ứng dụng AI vào tất cả các bước vận hành nhà máy được coi là bước phát triển tiếp theo của ngành sản xuất. Công nghệ này giúp tăng năng suất và hiệu quả hoạt động 24/7, thúc đẩy cạnh tranh trên thị trường, đồng thời tối ưu nhân lực giúp giảm chi phí đầu vào, từ đó giảm giá thành sản phẩm.
Theo báo cáo của Accenture and Frontier Economics, vào năm 2035, công nghệ AI có thể giúp tăng 40% năng suất lao động của 16 ngành công nghiệp. Đồng thời, AI có thể tạo ra 3,8 nghìn tỷ USD giá trị gia tăng (tăng 45%) cho lĩnh vực sản xuất.
Tiến sĩ AI thế giới Tiến sĩ Andrew Ng – Đồng sáng lập và Tổng Giám đốc Landing AI trao đổi cùng ông Trương Gia Bình – Chủ tịch HĐQT Tập đoàn FPT, ông Nguyễn Khải Hoàn – Phó Tổng Giám đốc FPT Software và ông Nguyễn Xuân Phong – Giám đốc Trí tuệ nhân tạo FPT Software
Cụ thể, trên mảng kiểm định chất lượng, hướng data-centric tăng năng lực kiểm định trong thời gian thực là điều các diễn giả quan tâm. Đây là hướng xây dựng AI bằng cách tập trung vào chất lượng dữ liệu (data-centric), nhằm rút ngắn thời gian huấn luyện AI trên học máy, linh động thay đổi theo yêu cầu.
Theo Tiến sĩ Andrew Ng chia sẻ, ngành sản xuất vốn sử dụng công nghệ nhận diện lỗi bằng máy, được xây dựng bằng quy tắc thuật toán. Công nghệ này đòi hỏi phải có nhân sự chuyên môn cao, mất nhiều thời gian viết chi tiết các dòng code cho máy nhận ra từng lỗi chuyên biệt. “Họ phải viết hàng trang dài những quy tắc cho công nghệ kiểm định lỗi“, Tiến sĩ Andrew Ng cho biết.
Phần lớn các hệ thống này không thể “tự học” thông tin mới, chỉ kiểm định đúng lỗi theo chỉ định dẫn đến nhận diện sai và cần kiểm tra thủ công. Thêm vào đó, giữa các dây chuyền và phân xưởng có vô vàn sự khác biệt nhỏ, thách thức cả nhà máy lẫn kỹ sư công nghệ phải tập hợp chi tiết các trường hợp để viết đủ quy tắc.
Tuy vậy, theo chia sẻ của đại diện một công ty sản xuất lớn tại sự kiện, khi thay thế sang công nghệ AI mới, công ty gặp nhiều khó khăn khi ứng dụng AI vào các dây chuyền sẵn có, cũng như thuyết phục nhân sự sản xuất thay đổi. “Chúng tôi không có đủ người có bằng Tiến sĩ để dùng các công nghệ này, chúng tôi cần công nghệ thân thiện, dễ dàng cho nhân sự ngay tại tầng sản xuất sử dụng“, vị đại diện này cho biết thêm.
Tiến sĩ Andrew Ng (trên màn hình) là Đồng sáng lập Coursera, Đồng sáng lập và cựu Trưởng bộ phận Google Brain và nguyên Nhà khoa học trưởng Baidu.
Đây là nơi các nền tảng theo hướng data-centric phát huy lợi thế. Nền tảng này tối ưu chất lượng nguồn dữ liệu đầu vào để huấn luyện AI thay vì tập trung vào mô hình thuật toán. “Như vậy, từ những Tiến sĩ máy tính đến người chỉ biết một chút lập trình đều có thể phát triển được AI, vì data-centric cho phép người có khả năng xử lý dữ liệu là có thể sử dụng được“, theo Tiến sĩ Andrew Ng.
“Đưa AI đến cho tất cả mọi người là mục tiêu của chúng tôi ở Landing AI qua data-centric“, ông nói.
Thực tế, hướng data-centric cũng chứng minh khả năng rút ngắn thời gian tạo ra AI để đưa vào sử dụng. Đại diện Landing AI lấy ví dụ dự án với nhà máy sản xuất ở Nhật, so với việc xây dựng quy tắc thuật toán mất đến 6 tháng, AI data-centric chỉ mất 6 phút để học theo dữ liệu đầu vào chuẩn xác, nhận diện được hàng ngàn loại lỗi sản phẩm.
Tại Việt Nam, FPT Software đã hợp tác Landing AI để mang giải pháp kiểm định bằng AI LandingLens™ đến hàng trăm đối tác là nhà máy sản xuất. Với kinh nghiệm chuyển đổi số với hơn 1.000 khách hàng toàn cầu, từ các nhà sản xuất ô tô, máy bay hàng đầu thế giới, ông Trương Gia Bình – Chủ tịch HĐQT Tập đoàn FPT nhận định: “Ứng dụng Data-centric là hướng đi đầy triển vọng, cho phép theo dõi và kiểm tra chất lượng sản phẩm trong các nhà máy theo thời gian thực“.
Ông Trương Gia Bình – Chủ tịch HĐQT Tập đoàn FPT (bên phải) và ông Nguyễn Khải Hoàn – Phó Tổng giám đốc FPT Software tại sự kiện
Ông Bình chia sẻ thêm: “Ứng dụng của AI có thể không dừng lại ở kiểm định hình ảnh, mà tiến xa hơn đến kiểm định bằng âm thanh, điện từ trường và quang phổ“. Các khách mời hứng thú với những đề xuất này. Tiềm năng AI có thể kiểm định cả chất liệu và nội tại bên trong sản phẩm, cũng như phát hiện lỗi qua âm thanh là tầm nhìn mà các bên chia sẻ.
Để giải quyết thách thức bắt nhịp nhân sự làm quen với công nghệ mới, Chủ tịch HĐQT FPT cho biết: “Chúng tôi thực hiện cả ba hướng – cộng đồng, truyền thông và xây dựng nội dung chia sẻ. Mấu chốt là quản lý sự thay đổi và quản lý về con người, vì chúng ta đang nhắc đến cả thay đổi mô hình kinh doanh, chuyển đổi công nghệ và cả con người“.
Vốn có nhiều kinh nghiệm trên mảng giáo dục, Tiến sĩ Andrew Ng nhiệt thành với ý tưởng chuyển đổi con người, đào tạo mọi nhân sự cần thiết đều học được kỹ năng mong muốn. Ông là một trong những giáo sư giảng dạy hàng đầu trên Coursera với gần 5 triệu người học các khóa về AI, học máy và học sâu.
Một trong những lợi thế cạnh tranh trong khu vực mà Việt Nam có được ở thời điểm hiện tại là năng lực sản xuất nhóm ngành công nghệ cao, theo đại diện Savills Đông Nam Á chia sẻ trong một phát biểu gần đây. Điều này đang thu hút làn sóng đầu tư từ các công ty công nghệ lớn từ Mỹ. Tiếp nối hợp tác với Viện AI Mila – Quebec (Canada) phát triển nguồn nhân lực và năng lực AI, FPT Software tiếp tục bắt tay với các doanh nghiệp và tổ chức dẫn đầu thế giới về nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo.
Nhịp sống kinh tế
