Đã gần một thế kỷ kể từ khi công chúng lần đầu tiên được biết đến trí tuệ nhân tạo (AI) trong bộ phim Metropolis năm 1927. Ngày nay, lời hứa về việc AI thực hiện các nhiệm vụ và cung cấp thông tin vốn dựa vào nỗ lực thủ công từ lâu dường như là vô hạn.
Đừng nhầm lẫn: từ mua sắm được cá nhân hóa đến tạo video tự động đến ngăn chặn gian lận, sức mạnh học tập của máy tính đã có những bước tiến khổng lồ và ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Đối với các ngành công nghiệp RFID và IoT, AI được xem vừa là giải pháp vừa là cơ hội.
Giải pháp: AI cho phép triển khai công nghệ RFID để cung cấp chức năng mà trước đây không thể tiếp cận được.
Cơ hội: bất kỳ hệ thống AI nào cũng yêu cầu dữ liệu—rất nhiều dữ liệu—để bắt đầu tự đào tạo và RFID cung cấp điều đó với mỗi lần đọc thẻ.
Bất chấp những tuyên bố tiếp thị, AI không giải quyết được mọi vấn đề của thế giới. RFIDJournal.com trong vài tháng qua đã nói chuyện với các chuyên gia trong ngành để giúp chúng tôi giải thích những gì AI sẽ và sẽ không làm cho ngành RFID. Đây là phần đầu tiên trong loạt bài tìm hiểu về AI trong thế giới RFID và IoT, cũng như các công nghệ liên quan.
AI tạo ra những hứa hẹn mới cho RFID
Những người mà chúng tôi đã nói chuyện đều đồng ý rằng AI đã sẵn sàng trở thành công cụ tăng tốc trong việc áp dụng RFID. Một thập kỷ trước, mối quan tâm về công nghệ RFID tập trung vào việc liệu phần cứng có hoạt động hiệu quả hay không và hiệu quả như thế nào. Ngành công nghiệp đã vượt qua nhiều mối lo ngại cơ bản này.
Mặt khác của đồng xu là quản lý dữ liệu. Một số công ty công nghệ trước đây đã than thở rằng hệ thống RFID không được sử dụng hết công suất của họ. Câu hỏi đặt ra là người dùng được hưởng lợi hoặc quản lý “dữ liệu lớn” mà RFID tạo ra như thế nào.
Sandeep Unni, giám đốc phân tích cấp cao của Gartner về hoạt động ngành bán lẻ cho biết: “Tiềm năng của AI là có thật và đang diễn ra ngày nay, nhưng chúng ta đang ở những ngày đầu khi nói đến RFID”.
Unni cho biết, do RFID tạo ra một kho tàng dữ liệu phong phú nên giá trị của AI nằm ở khả năng phân tích và hiểu biết sâu sắc mà nó có thể tạo ra từ dữ liệu này.
AI cung cấp giải pháp RFID gì
Unni chỉ ra một ví dụ: “Hệ thống lập kế hoạch kiểm kê ngược dòng có thể sử dụng dữ liệu kiểm kê theo thời gian thực được tạo từ RFID cấp mặt hàng” và khi dữ liệu đó được kết hợp với AI, phần mềm có thể đưa ra các quyết định tối ưu hóa hàng tồn kho chi tiết và theo quy định.
Unni nói: “Những tác động về hàng tồn kho này có thể mang tính biến đổi.
Tương tự, các thuật toán học máy có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất bán hàng ở cấp độ mặt hàng, mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng, đồng thời cung cấp phân tích thương mại điện tử trong môi trường cửa hàng bán lẻ.
Các ứng dụng như thế này được hưởng lợi từ tính dễ sử dụng của AI. Gus Rivera, CTO của Mojix cho biết, nó có thể giúp xử lý dữ liệu RFID hiệu quả hơn, trích xuất những hiểu biết sâu sắc và mẫu mà người dùng có thể thu được từ đó.
Điều AI không thể làm
Có rất nhiều thách thức mà AI không được thiết kế để giải quyết. Ví dụ, việc gắn thẻ vật lý vẫn cần có sự can thiệp của con người hoặc máy móc tự động, Rivera chỉ ra. Và người dùng không thể mong đợi AI sẽ vượt qua được các thông số phần cứng của công nghệ RFID.
Rivera cho biết: “Ví dụ: nó không thể mở rộng phạm vi của thẻ RFID vượt quá khả năng được thiết kế của chúng.
Có lẽ quan trọng nhất là nó không thể thay thế suy nghĩ và phân tích của con người, điều đó có nghĩa là việc giám sát sẽ luôn cần thiết.
Rivera nói: “AI nên được coi là một công cụ để đưa ra quyết định sáng suốt hơn là thay thế cho sự phán xét của con người”.
AI có thể làm gì
Giá trị của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Rivera chỉ ra rằng nếu dữ liệu RFID không chính xác hoặc không đầy đủ, AI có thể tạo ra kết quả không đáng tin cậy. Và ông nói thêm rằng cũng có thể có những vấn đề về tuân thủ đạo đức và quy định mà AI có thể tạo ra thông qua các hệ thống tự học của nó, vốn không thể tự đảm bảo tuân thủ đạo đức hoặc quy định.
Những gì AI có thể làm, ở mức độ chưa từng có, là mô phỏng các kịch bản và kết quả ngày càng phức tạp, đồng thời các khuyến nghị hoặc tự động hóa của nó vượt xa những gì nỗ lực của con người có thể đạt được.
Rivera cho biết: “Ngày nay, chúng tôi thực sự đang lập mô hình các kịch bản phức tạp rất thực tế và chạy hàng triệu kịch bản giả định để xác định các đề xuất [và] hành động tối ưu hóa”. “Đây là đỉnh cao của sự trưởng thành của IoT, dữ liệu lớn và điện toán đám mây hội tụ cùng một lúc.”
Là một phần trong nỗ lực mang lại lợi ích của AI cho RFID, Mojix đã hợp tác với Google Cloud và nhóm AI của riêng họ để có quyền truy cập vào các nhóm dữ liệu tại Hội nghị thượng đỉnh AI của Google Analytics.
Rivera nhấn mạnh, lời hứa của AI rất có ý nghĩa. Nhìn chung, tác động của AI đối với ngành công nghiệp RFID sẽ được thúc đẩy bởi khả năng khai thác sức mạnh của dữ liệu vật phẩm theo thời gian thực, độ phân giải cao và tận dụng AI để tự động phát hiện sự bất thường, mô phỏng kết quả, quy trình ra quyết định và hoạt động được tối ưu hóa.
Thông minh, thích ứng và phản ứng nhanh
Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, nó sẽ cho phép các hệ thống RFID trở nên thông minh hơn, thích ứng hơn và có khả năng mang lại giá trị cho mọi thứ từ hậu cần và bán lẻ đến chăm sóc sức khỏe và sản xuất.
AI có thể giúp xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ do hệ thống RFID tạo ra hiệu quả hơn. Nó có thể xác định các mô hình, điểm bất thường và thông tin chi tiết có thể bị bỏ qua bởi các phương pháp truyền thống. Đồng thời, các thuật toán bảo trì dự đoán có thể được sử dụng để theo dõi tình trạng của thẻ và đầu đọc RFID, giúp chủ động bảo trì và giảm thời gian ngừng hoạt động.
Một ví dụ trong thế giới thực là việc sử dụng thuật toán AI để phân tích việc đọc thẻ RFID, phát hiện sản phẩm giả và ngăn chặn gian lận trong chuỗi cung ứng, đặc biệt là trong các ngành như dược phẩm và hàng xa xỉ.
Phát hiện bất thường để tối ưu hóa mức tồn kho thông qua thông tin chuyên sâu và đề xuất (thiếu hụt hàng tồn kho, tồn kho dư thừa, tái cân bằng hàng tồn kho) là một lợi ích mà AI hiện mang lại với RFID.
Rivera cho biết: “Bây giờ, chúng tôi đang chuyển sang các trường hợp sử dụng khả năng truy xuất nguồn gốc liên quan đến an toàn thực phẩm cũng như tuân thủ thực phẩm/sản phẩm xa xỉ, các trường hợp sử dụng theo quy định và ghi điểm nhà cung cấp”.
Một chút cảnh giác
Tuy nhiên, không có gì ngạc nhiên khi ngành công nghiệp RFID không tránh khỏi sự cường điệu về AI đang diễn ra dưới một số hình thức trên tất cả các ngành.
Unni nói: “Việc lao vào bất kỳ sáng kiến hoặc thí điểm AI nào cho RFID mà không có sự chuẩn bị chắc chắn sẽ dẫn đến vấp ngã và thất bại”. Ông khuyên “hãy bắt đầu với dữ liệu sạch. Tầm quan trọng của nền tảng dữ liệu mạnh mẽ không thể bị phóng đại.”
Ngoài ra, Rivera cho biết, những tuyên bố của các công ty trong ngành AI cần được tiếp cận với mức độ hoài nghi và phân tích phê phán lành mạnh. AI là một lĩnh vực rộng lớn và đang phát triển. Điều quan trọng là phải phân biệt giữa những gì hiện có thể thực hiện được và đâu là khát vọng hay cường điệu trong tương lai.
Nhược điểm của AI
AI luôn có khả năng gây ra một số kết quả tiêu cực. Ngoài việc sử dụng công nghệ RFID, giáo sư Hanna Halaburda của Trường Kinh doanh Stern của Đại học New York đã chỉ ra trong nghiên cứu có tiêu đề “Trí tuệ nhân tạo đang định hình nền kinh tế như thế nào” rằng AI có thể được sử dụng để thông đồng trong việc định giá linh hoạt trong môi trường bán lẻ và có thể gây ra một số hậu quả về sức khỏe. trong thị trường chăm sóc sức khỏe nếu đặt quá nhiều niềm tin vào công nghệ.
Ngoài những kết quả tiêu cực và bất chấp tuyên bố của các nhà tiếp thị, AI không thể đảm bảo an ninh tuyệt đối mà chỉ tăng cường một số biện pháp nhất định. Bảo mật trong hệ thống RFID phụ thuộc vào các biện pháp bảo vệ vật lý và các biện pháp thực hành tốt nhất.
“Khả năng dự đoán của AI mang tính xác suất và dựa trên dữ liệu lịch sử. Nó không thể đưa ra những dự đoán hoàn hảo trong mọi tình huống, đặc biệt là khi xử lý những sự kiện chưa từng có”, Rivera nói. “Nhưng nó đang trở nên tốt hơn mỗi ngày.”
Lợi nhuận sớm cho bán lẻ
Trong thế giới giải pháp bán lẻ, AI đang nhắm mục tiêu dữ liệu RFID đã có ở một số cửa hàng để tạo ra những cách mới để hiểu những gì đang xảy ra trên các tầng bán hàng. Sam Vise, Giám đốc điều hành của công ty phần mềm bán lẻ Optimum Retailing, cho biết lợi ích của việc sử dụng RFID cho các hệ thống như vậy là quyền riêng tư vốn có của nó.
Vise đã chỉ ra rằng RFID bị mù. Việc cung cấp các luồng video vào hệ thống AI có thể mang lại kết quả có nghĩa là các cá nhân có thể được xác định hoặc phân loại. Mặt khác, RFID theo dõi thẻ chứ không phải con người.
Do đó, với RFID, Vise cho biết, “chúng tôi có thể thấy sự chuyển động của sản phẩm trong cửa hàng, chúng tôi có thể thấy nó đã được mua và chúng tôi có thể biết liệu nó có được trưng bày hay không - chúng tôi có thể nhận được nhiều thông tin trong khi không xâm phạm quyền riêng tư cá nhân của bất kỳ ai”. .”
Nhìn về sự hội tụ của RFID và AI, Vise nói: “Tôi thực sự nghĩ rằng AI sẽ cải thiện trải nghiệm mua sắm đó” với dữ liệu do hệ thống RFID cung cấp.
RFID là một cách để có được khối lượng lớn dữ liệu cần thiết để bắt đầu hiểu các mẫu.
“Đó giống như cái đầu của chúng ta ở trong máy,” anh chỉ ra. “Chúng tôi phải huấn luyện nó như con người, sử dụng AI và máy học để cố gắng nắm bắt các mô hình tổng thể.”
