Dữ liệu hình ảnh – nền tảng phát triển AI thông minh

Dữ liệu hình ảnh là một trong những nguyên liệu quan trọng, đặt nền tảng trong việc phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến. Với khả năng phân tích và xử lý thông tin trực quan, nhu cầu về dữ liệu hình ảnh chất lượng cao ngày càng gia tăng. Theo báo cáo gần đây của Grand View Research, quy mô thị trường nhận diện hình ảnh toàn cầu dự kiến sẽ đạt 128,3 tỷ USD vào năm 2030, đạt tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 12,8% từ năm 2024 đến năm 2030. Số liệu này đã phần nào thể hiện được vai trò to lớn của dữ liệu hình ảnh trong tương lai. Các tập dữ liệu chính xác, đa dạng và đáng tin cậy là yếu tố quyết định để cải thiện độ chính xác và khả năng mở rộng của các mô hình AI. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các ứng dụng của dữ liệu hình ảnh trong các ngành, cũng như thách thức và giải pháp xử lý, đảm bảo chất lượng của loại dữ liệu này.

Ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp

Bước đột phá phát triển hệ thống giao thông thông minh (ITS)

Nói về những ứng dụng tiêu biểu nhất của việc sử dụng dữ liệu hình ảnh, không thể không nhắc đến những bước đột phá đã đạt được trong lĩnh vực giao thông. Loại dữ liệu này đóng vai trò cốt lõi trong việc phát triển xe tự lái và hệ thống quản lý giao thông thông minh. Hệ thống lái xe tự động của Tesla nói riêng và các hệ thống xe tự lái nói chung dựa vào hàng triệu hình ảnh được gán nhãn để cải thiện khả năng nhận diện vật thể, dự đoán đường đi và điều hướng hành trình phù hợp.

Các mô hình thành phố thông minh cũng ứng dụng dữ liệu từ camera giao thông để phân luồng giao thông, giảm ùn tắc, phát hiện vi phạm và cải thiện an toàn đường bộ. Một ví dụ tiêu biểu là hệ thống điều khiển giao thông thông minh tại thành phố Darmstadt, Đức nhằm giải quyết vấn nạn tắc đường tại đây. Hệ thống quản lý giao thông thông minh FLIR Systems của thành phố này sử dụng các camera cảm biến kết hợp với đèn giao thông để phân tích số lượng xe đến gần ngã tư hay dự kiến sẽ đến ngã tư tiếp theo, từ đó đưa ra quyết định tín hiệu đèn xanh ở đâu và trong thời gian nào. Điều này giúp giảm thiểu ùn tắc, phân luồng giao thông hợp lý và kịp thời hơn. Không chỉ vậy, tại khu vực giao cắt với làn đường người đi bộ, hệ thống camera thông minh sẽ tự động phát hiện khi nào lượng người qua đường lớn và điều chỉnh đèn giao thông ưu tiên cho người đi bộ. Cải tiến này giúp đảm bảo an toàn hơn cho những người đi bộ, đặc biệt là với người già, trẻ em và những người gặp khó khăn trong việc di chuyển.

Cách mạng hóa chẩn đoán ngành y tế

AI thực sự đã cách mạng hóa ngành y tế trong việc sử dụng nguồn dữ liệu hình ảnh y khoa để cải thiện đáng kể quy trình chẩn đoán và điều trị. Chẳng hạn, các thuật toán AI của Google Health đã đạt độ chính xác cao trong việc chẩn đoán và phát hiện sớm ung thư vú, vượt qua các chuyên gia trong một số trường hợp. Cụ thể, trong quá trình phân tích phim X-quang của hơn 25.000 phụ nữ ở Anh và 3.000 phụ nữ ở Mỹ, hệ thống của Google cho thấy tỉ lệ nhân diện sai (kết quả dương tính giả) giảm lần lượt 5,7% ở Mỹ và 1,2% ở Anh, nghĩa là những bệnh nhân được chẩn đoán có bệnh thực ra vẫn khỏe mạnh. Số lượng kết quả âm tính giả, nghĩa là các bệnh nhân có bệnh nhưng lại được chẩn đoán không có bệnh trước đó, cũng giảm tương ứng 9,4% và 2,7%.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ngành thương mại điện tử

Các nền tảng thương mại điện tử như Amazon sử dụng dữ liệu hình ảnh để mang đến trải nghiệm cá nhân hóa từng bước trong quy trình mua sắm của khách hàng. Ví dụ, tính năng Shop the Look (hay StyleSnap) của Amazon cho phép người dùng tải lên hình ảnh trang phục hoặc các sản phẩm nội thất và nhận các gợi ý sản phẩm tương tự. Tính năng này đã có được sự tăng trưởng nhanh chóng và sự hưởng ứng lớn kể từ khi ra mắt nhờ vào việc hỗ trợ khách hàng tìm kiếm dễ dàng hơn nhờ vào hình ảnh, cũng như nhận được những đề xuất, ý tưởng mới cho các sản phẩm cần mua. Vào năm 2021, số lượng người dùng hoạt động hàng tháng của Shop the Look đã tăng 250%. (Nguồn: Amazon Science)

Thách thức trong việc xử lý dữ liệu hình ảnh

Độ phức tạp và đa dạng của dữ liệu

Việc xử lý dữ liệu hình ảnh có tính phức tạp cao do yếu tố đa dạng về độ phân giải, góc chụp, ánh sáng và nội dung. Theo Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST), tỷ lệ nhận diện sai đối với người châu Á và người Mỹ gốc Phi cao hơn 100 lần so với người da trắng khi dữ liệu không đủ chất lượng và đa dạng.

Chất lượng dữ liệu hình ảnh không đồng nhất

Các hình ảnh chất lượng thấp, mờ hoặc nhiễu có thể làm giảm hiệu quả của các mô hình AI. Ví dụ trong hệ thống nhận diện khuôn mặt, hình ảnh chất lượng thấp có thể dẫn đến sai lệch, ảnh hưởng đến tính an toàn và độ tin cậy. Cũng theo nghiên cứu từ NIST, việc sử dụng hình ảnh khuôn mặt bị che bởi khẩu trang có thể khiến tỷ lệ lỗi của một số thuật toán tăng từ 0,3% lên đến 50%, nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu hình ảnh rõ ràng và đồng nhất. Số liệu này cho thấy rằng, để xây dựng các mô hình AI hiệu quả, việc đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu đầu vào là yếu tố cốt lõi, đặc biệt trong các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao như nhận diện khuôn mặt.

Quy định về quyền riêng tư và bảo mật

Khi sử dụng dữ liệu hình ảnh, đặc biệt là các dữ liệu nhạy cảm như ảnh y khoa hoặc sinh trắc học, doanh nghiệp được yêu cầu phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư và bảo mật như GDPR và CCPA. Việc không bảo vệ tốt các dữ liệu này có thể dẫn đến các rủi ro pháp lý nghiêm trọng, cũng như đánh mất uy tín và lòng tin từ khách hàng.

>> Có thể bạn quan tâm: Đảm bảo an toàn dữ liệu trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo

Giải pháp nào để cải thiện?

Tối ưu hóa quá trình thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu hình ảnh từ nhiều nguồn và đa dạng môi trường là bước quan trọng để cải thiện tính tổng quát của mô hình AI. Chẳng hạn, trong y tế, việc thu thập hình ảnh X-quang từ các nhóm tuổi và khu vực khác nhau giúp đảm bảo tính đa dạng của hồ sơ y tế trong khu vực. Việc đa dạng hóa các nguồn dữ liệu hình ảnh cũng giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình AI nhận diện khuôn mặt và sinh trắc học.

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu hình ảnh là quá trình không thể thiếu để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của mô hình AI. Hiện nay, ác công cụ hiện đại như OpenCV hoặc TensorFlow có thể hỗ trợ các tác vụ như cắt, làm sắc nét, và cải thiện độ tương phản. Tại BPO.MP, chúng tôi tự hào đã có kinh nghiệm xử lý hàng ngàn tài liệu hình ảnh mờ thành dữ liệu rõ nét và có thể sử dụng được trong các hệ thống OCR.

>> Xem thêm: Tiền xử lý dữ liệu: Bước đệm quan trọng cho huấn luyện AI

Gán nhãn dữ liệu chính xác

Sau khi được làm sạch và chuẩn hóa, dữ liệu hình ảnh cần được gán nhãn chính xác trước khi được sử dụng để đào tạo mô hình AI. Việc kết hợp các công cụ hỗ trợ như Labelbox hoặc CVAT cùng kinh nghiệm của các chuyên gia gán nhãn có thể giảm thiểu sai sót và tăng tốc quy trình này.

Dữ liệu hình ảnh không chỉ là nguồn tài nguyên quan trọng mà còn là yếu tố chiến lược trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, việc xử lý dữ liệu này đòi hỏi các giải pháp toàn diện để vượt qua những thách thức về chất lượng, độ phức tạp và bảo mật. BPO.MP cung cấp các dịch vụ tối ưu hóa từ thu thập, làm sạch đến gán nhãn dữ liệu, giúp doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu hình ảnh. Hãy để chúng tôi đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình tạo dựng các giải pháp AI hiệu quả và bảo mật trong kỷ nguyên số hóa!