Tân Hưng Hà
Miễn phí vận chuyển đơn hàng từ 1.000.000 VNĐ
Giải pháp doanh nghiệp

SỰ KHÁC BIỆT GIỮA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI), MÁY HỌC VÀ DEEP LEARNING TRONG KIỂM TRA TỰ ĐỘNG HÓA CÔNG NGHIỆP

By Administrator
September 27, 2023, 3:27 pm0 lượt xem
SỰ KHÁC BIỆT GIỮA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI), MÁY HỌC VÀ DEEP LEARNING TRONG KIỂM TRA TỰ ĐỘNG HÓA CÔNG NGHIỆP

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là trong kiểm tra tự động hóa nhà máy, thường khó để phân biệt được giữa hiệu quả thực tế và hiệu quả do truyền thông quảng cáo mang lại. Xét về nhiều khía cạnh, AI đã trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, tuy nhiên, công nghệ này hiện nay vẫn là một khái niệm còn rất mới mẻ.

Bộ lọc thư rác trong ứng dụng email của bạn sử dụng AI để bạn không phải đọc những thư rác không mong muốn. Tuy nhiên, một robot có thể vượt qua Thử Nghiệm Turing như C-3PO trong phim Star Wars chỉ tồn tại trong các bộ phim khoa học viễn tưởng. Trong những năm gần đây, tính thực tế của việc sử dụng AI đã bùng nổ nhờ vào sự cải thiện nhanh chóng về tính toán chi phí, lưu trữ đám mây, cũng như sự gia tăng sản xuất dữ liệu từ hình ảnh, văn bản, giao dịch phần mềm và nhiều nguồn khác.

Các thuật ngữ như AI, máy học (machine learning) và deep learning thường được sử dụng thay thế cho nhau mà không có hoặc ít giải thích bối cảnh về ý nghĩa của từng thuật ngữ. Bằng cách hiểu các hình thức khác nhau của trí tuệ nhân tạo, bao gồm máy học và deep learning, bạn sẽ dễ dàng hiểu được công nghệ này đang giúp ích gì cho các nhà máy sản xuất hiện nay.

Trí tuệ nhân tạo - Lập trình các tác vụ bằng logic

Trí tuệ nhân tạo là một tập hợp con của khoa học máy tính trong đó các hệ thống máy tính thực hiện các tác vụ giống như con người (ví dụ: phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói, dịch ngôn ngữ) hoặc tốt hơn con người. Các khái niệm logic ra đời vào những năm 1950, giai đoạn tiên phong của khoa học máy tính.

AI được chia thành hai loại: AI thuần túy và AI tổng quát. "AI tổng quát" là khái niệm mang tính tương lai về những con robot hoạt động và suy nghĩ như con người. Có lẽ một ngày nào đó, chúng ta sẽ phải đối phó với những con robot có tri giác, nhưng đối với bài viết này, chúng ta sẽ chỉ tập trung vào "AI thuần túy", đó là bất kỳ hệ thống máy tính nào được thiết kế để thực hiện các tác vụ cụ thể giống như con người.

AI thực sự là lĩnh vực tạo ra các thuật toán thông minh. Trong những ngày đầu, AI chỉ là một tập hợp các hướng dẫn máy tính được lập trình sẵn. Bây giờ, nó có thể là bất cứ thứ gì, từ một tập hợp logic phức tạp đến một thuật toán tự học tạo ra kết quả dựa trên các ví dụ tham khảo với một ít lập trình của con người.

Hoạt động của đèn giao thông là một ví dụ về AI trong thế giới thực. Những gì trước đây yêu cầu con người thay đổi từ đèn đỏ sang đèn xanh lá cây giờ đây có thể được thực hiện với logic và lập trình thông minh để cho phép một đèn xanh sáng trong 45 giây và sau đó chuyển sang màu đỏ. Điều này được gọi là điều khiển thời gian cố định. Có những cách tiếp cận khác để lập trình một mạng lưới đèn giao thông, chẳng hạn như điều khiển phối hợp, cố gắng cung cấp cho người lái xe một chuỗi đèn xanh dài. Về cơ bản, hoạt động của đèn đường chỉ là lập trình chúng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, do đó con người không còn phải thực hiện thủ công.

Máy học - Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Máy học được phát triển như một tập hợp con của AI và được coi là một kỹ thuật để đạt được AI. Máy học là việc sử dụng các thuật toán để trao quyền cho các hệ thống máy tính khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định.

Các thuật toán ra quyết định qua nhiều năm đã bao gồm cây quyết định, phân tích nhóm, học củng cố và mạng Bayesian, cùng với nhiều thuật toán khác. Quay trở lại ví dụ về đèn giao thông của chúng tôi, các thuật toán máy học có thể được sử dụng để giúp xác định một mẫu cho khoảng thời gian tối ưu để chuyển từ màu đỏ sang màu xanh lá cây dựa trên thời gian trong ngày hoặc tình trạng tắc đường. Đây là điều mà các thành phố như Las Vegas, Nevada của Mỹ đã bắt đầu thử nghiệm với hy vọng rằng máy học sẽ giúp giảm tắc nghẽn giao thông tới 40%. Máy học không chỉ giúp các thành phố tiến xa hơn trong việc lập trình các đèn giao thông mà còn sử dụng dữ liệu được tạo ra từ các xe ô tô để đưa ra quyết định tối ưu về logic đã được lập trình.

Cuối cùng, thị giác máy (machine vision) là một trong những ứng dụng tốt nhất của máy học. Bằng cách sử dụng dữ liệu hình ảnh được chụp bởi camera và một loạt các thuật toán được áp dụng cho hình ảnh như các bộ phân lớp, công cụ xác định vị trí và thậm chí là nhận dạng ký tự quang học, phần mềm machine vision có thể xác định sự hiện diện hoặc vắng mặt của một phần chi tiết nào đó. Ví dụ: đo độ rộng giữa hai cạnh hoặc nhận dạng một chuỗi ký tự trên một lốp xe.

Deep learning - Bước phát triển tiếp theo của công nghệ kiểm tra

Các thuật toán deep learning là một phần con mới nhất của trí tuệ nhân tạo đã thu hút sự chú ý nhờ vào sự tiến bộ liên tục trong công nghệ. Deep learning được xây dựng dựa trên sự tiến bộ trong máy học nhưng có một số khác biệt quan trọng.

Thay vì dựa vào con người để lập trình các tác vụ thông qua các thuật toán máy tính, deep learning đạt được kết quả thông qua cách tiếp cận dựa trên ví dụ mô phỏng quá trình học hỏi của con người. Bằng cách tận dụng mạng nơ-ron, các ứng dụng kiểm tra dựa trên deep learning tạo ra các kết nối và phát hiện các mẫu từ các tập dữ liệu khổng lồ.

Ví dụ, hãy tưởng tượng một nhà sản xuất muốn phát hiện các lỗi trong sản phẩm của họ. Phương án xử lý là thông qua machine vision truyền thống. Với vision truyền thống, kỹ sư phải lập trình kiểm tra một cách rõ ràng để tính đến hàng triệu biến thể có thể xảy ra: kích thước và loại lỗi, vị trí của lỗi và vấn đề khác. Giải pháp này sẽ tốn thời gian để duy trì và lập trình do sự biến đổi tự nhiên.

Với cách tiếp cận dựa trên deep learning, thuật toán sẽ sử dụng các ví dụ được cung cấp bởi người dùng để tự động tạo ra sự hiểu biết về bộ phận đang được kiểm tra. Bằng cách tạo ra một quy trình kiểm tra học được từ một bộ phận tốt trông như thế nào, ngay cả khi tính đến những biến thể nhỏ, giải pháp có thể sau đó gắn cờ khi có điều gì đó không ổn, chẳng hạn như vết xước, vật thể lạ hoặc các khuyết tật hình ảnh khác. Người dùng sau đó có thể cải thiện giải pháp bằng cách cung cấp thêm dữ liệu cho công cụ học hỏi. Càng nhiều dữ liệu mà ứng dụng deep learning có, nó sẽ hoạt động tốt hơn theo thời gian để phát hiện các biểu hiện bất thường.

Tương lai của kiểm tra tự động hóa nhà máy

Trong khi trí tuệ nhân tạo vẫn được sử dụng như một từ ngữ quảng cáo từ rất nhiều công ty, quan trọng là hiểu rõ nó là gì và nó có thể làm được và không thể làm được, đặc biệt là trong lĩnh vực kiểm tra tự động hóa nhà máy.

Trong tương lai, có thể không quan trọng liệu phương pháp giải quyết một công việc kiểm tra là dựa trên ví dụ hay dựa trên quy tắc, hoặc thậm chí cả hai phương pháp kết hợp. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng và nên được sử dụng một cách thích hợp.

 

>>> Xem thêm:

DEEP LEARNING: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG MINH TRONG NHÀ MÁY TỰ ĐỘNG HÓA

Thiết lập ứng dụng Deep learning nhanh chóng và chính xác với VisionPro Deep learning

Deep learning và machine vision truyền thống khác nhau ra sao

Bài viết liên quan

  • Ecom
    Delivery

    Miễn phí vận chuyển

  • Ecom
    Support 24/7

    Hỗ trợ kỹ thuật

  • Ecom
    Gift voucher

    Quà tặng hấp dẫn

  • Ecom
    Refund

    Bảo hành & Đổi hàng

  • Ecom
    Secure payment

    Thanh toán đa dạng

Nhận thông tin sản phẩm & ưu đãi

Để lại Email của bạn để nhận nhiều ưu đãi lớn.

Chat Facebook (8h-24h)
Chat Zalo (8h-24h)
081 321 8668 (8h-24h)