Tìm hiểu cách các tác nhân AI sử dụng thị giác máy tính để tái tạo các ngành công nghiệp. Khám phá các ứng dụng của chúng trong các lĩnh vực như an ninh, xe tự lái, v.v.
Mọi ngành công nghiệp, từ sản xuất đến bán lẻ, đều phải đối mặt với những thách thức về quy trình riêng và việc tìm ra những cách sáng tạo để giải quyết những vấn đề này luôn là chìa khóa để điều hành doanh nghiệp thành công. Gần đây, các tác nhân AI đã trở thành giải pháp phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Các hệ thống này không chỉ phân tích dữ liệu. Chúng còn có thể hành động.
Ví dụ, các tác nhân AI trong sản xuất có thể phát hiện lỗi theo thời gian thực và tự động khởi tạo các biện pháp kiểm soát chất lượng để duy trì hoạt động sản xuất diễn ra suôn sẻ. Tương tự như vậy, trong hậu cần và bán lẻ, chúng có thể giám sát nhiều địa điểm bằng cách sử dụng giám sát thông minh và ngay lập tức cảnh báo các nhóm về hoạt động bất thường.
Khi xu hướng này phát triển, các tác nhân AI đang tích cực chuyển đổi các ngành công nghiệp trên toàn thế giới. Thị trường tác nhân AI toàn cầu đạt 5,1 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng lên 47,1 tỷ đô la vào năm 2030.
Một trong những công nghệ then chốt thúc đẩy những tiến bộ này là thị giác máy tính . Bằng cách cho phép máy móc xử lý và diễn giải dữ liệu trực quan, Vision AI giúp các tác nhân AI có thể thực hiện các tác vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng theo thời gian thực, phân đoạn thể hiện và theo dõi đối tượng với độ chính xác đáng kinh ngạc. Nó thu hẹp khoảng cách giữa những gì máy móc nhìn thấy và cách chúng đưa ra quyết định, khiến nó trở thành một phần quan trọng của nhiều giải pháp hỗ trợ AI.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các tác nhân AI và mối quan hệ của chúng với thị giác máy tính. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về các loại tác nhân AI khác nhau và cách chúng được sử dụng trong các ứng dụng dựa trên thị giác. Hãy bắt đầu nào!
Trước khi tìm hiểu sâu hơn về các tác nhân AI dựa trên tầm nhìn, chúng ta hãy dành chút thời gian để hiểu chung về các tác nhân AI để xem các hệ thống này linh hoạt đến mức nào.
Một tác nhân AI là một hệ thống thông minh có thể hiểu và phản hồi các nhiệm vụ hoặc câu hỏi mà không cần sự trợ giúp của con người. Nhiều tác nhân AI sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xử lý nhiều loại nhiệm vụ, từ trả lời các câu hỏi cơ bản đến quản lý các quy trình phức tạp.
Một số tác nhân AI thậm chí còn có khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian, không giống như các hệ thống AI truyền thống dựa vào đầu vào của con người cho mọi bản cập nhật. Đó là lý do tại sao các tác nhân AI đang nhanh chóng trở thành một phần thiết yếu của AI. Chúng có thể tự động hóa các tác vụ, đưa ra quyết định và tương tác với môi trường của chúng mà không cần giám sát liên tục. Chúng đặc biệt hữu ích để quản lý các tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian.
Ví dụ, bạn có thể tìm thấy các tác nhân AI trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng và dịch vụ lưu trú. Các tác nhân AI đang được sử dụng để xử lý hoàn tiền và đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa trong dịch vụ khách hàng. Trong khi đó, trong ngành dịch vụ lưu trú, chúng có thể giúp nhân viên khách sạn quản lý các yêu cầu của khách, hợp lý hóa dịch vụ phòng và gợi ý các điểm tham quan gần đó cho khách. Những ví dụ này cho thấy cách các tác nhân AI đang làm cho các quy trình hàng ngày nhanh hơn và hiệu quả hơn.
Tiếp theo, chúng ta hãy xem nhanh cách hoạt động của các tác nhân AI. Mặc dù mỗi tác nhân AI đều độc đáo và được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, nhưng tất cả chúng đều có chung ba bước chính: nhận thức, ra quyết định và hành động.
Đầu tiên, trong bước nhận thức, các tác nhân AI thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu những gì đang xảy ra. Tiếp theo là ra quyết định. Dựa trên thông tin thu thập được, chúng sử dụng thuật toán để phân tích tình hình và quyết định phương án hành động tốt nhất. Cuối cùng, là hành động. Sau khi đã đưa ra quyết định, chúng thực hiện - có thể là trả lời câu hỏi, hoàn thành nhiệm vụ hoặc đánh dấu vấn đề để con người xử lý.
Nghe có vẻ đơn giản, nhưng tùy thuộc vào loại tác nhân AI, thường có rất nhiều thứ diễn ra đằng sau hậu trường để thực hiện các bước này. Từ việc phân tích dữ liệu phức tạp đến sử dụng các mô hình học máy tiên tiến, mỗi tác nhân AI được xây dựng để xử lý các tác vụ cụ thể theo cách riêng của nó.
Ví dụ, trong khi nhiều tác nhân AI tập trung vào xử lý ngôn ngữ thông qua NLP, những tác nhân khác - được gọi là tác nhân AI thị giác - tích hợp thị giác máy tính để xử lý dữ liệu trực quan. Sử dụng các mô hình thị giác máy tính tiên tiến như Ultralytics YOLO11 , các tác nhân AI thị giác có thể thực hiện phân tích hình ảnh chính xác hơn.
Hãy lấy xe tự lái làm ví dụ để xem các tác nhân AI thị giác hoạt động như thế nào thông qua ba bước chính được mô tả ở trên:
Xe tự lái của Waymo là một ví dụ tuyệt vời về công nghệ này. Chúng sử dụng các tác nhân AI thị giác để hiểu môi trường xung quanh, đưa ra quyết định theo thời gian thực và điều hướng đường một cách an toàn và hiệu quả mà không cần sự can thiệp của con người.
Bây giờ chúng ta đã thấy cách các tác nhân AI hoạt động và cách chúng sử dụng thị giác máy tính, hãy cùng xem các loại tác nhân AI khác nhau. Mỗi loại được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, từ các hành động đơn giản đến việc ra quyết định và học tập phức tạp hơn.
Các tác nhân phản xạ đơn giản là loại tác nhân AI cơ bản nhất. Chúng phản ứng với các đầu vào cụ thể bằng các hành động được xác định trước, hoàn toàn dựa trên tình huống hiện tại mà không xem xét bất kỳ lịch sử hoặc kết quả nào trong tương lai. Các tác nhân này thường sử dụng các quy tắc "nếu-thì" đơn giản để hướng dẫn hành vi của chúng.
Đối với phân tích hình ảnh, một tác nhân phản xạ đơn giản có thể được lập trình để phát hiện một màu cụ thể (như màu đỏ) và kích hoạt hành động ngay lập tức (như làm nổi bật hoặc đếm các vật thể màu đỏ). Mặc dù điều này có thể hiệu quả đối với các tác vụ đơn giản, nhưng lại không hiệu quả trong các môi trường phức tạp hơn, vì tác nhân không học hoặc không thích nghi từ những kinh nghiệm trước đó.
Các tác nhân phản xạ dựa trên mô hình tiên tiến hơn các tác nhân phản xạ đơn giản vì chúng sử dụng mô hình nội bộ của môi trường để hiểu rõ hơn về tình huống. Mô hình này cho phép chúng xử lý thông tin bị thiếu hoặc không đầy đủ và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Lấy ví dụ như hệ thống camera an ninh AI . Các tác nhân AI tích hợp vào hệ thống có thể sử dụng thị giác máy tính để phân tích những gì đang diễn ra theo thời gian thực. Chúng có thể so sánh các chuyển động và hành động với mô hình hành vi bình thường, giúp chúng phát hiện ra hoạt động bất thường, như trộm cắp vặt, và đánh dấu các mối đe dọa an ninh tiềm ẩn chính xác hơn.
Hãy nghĩ về một máy bay không người lái tiện ích được sử dụng để theo dõi mùa màng. Nó điều chỉnh đường bay của mình để bao phủ nhiều mặt đất hơn trong khi tránh chướng ngại vật và chọn tuyến đường tốt nhất cho công việc. Điều này có nghĩa là máy bay không người lái đánh giá nhiều hành động tiềm năng, chẳng hạn như khu vực nào cần ưu tiên hoặc cách điều hướng hiệu quả, và chọn hành động tối đa hóa hiệu quả của nó.
Tương tự như vậy, các tác nhân dựa trên tiện ích được thiết kế để chọn hành động tốt nhất từ một số tùy chọn để đạt được lợi ích hoặc kết quả lớn nhất. Các tác nhân Vision AI được thiết kế cho mục đích này có thể xử lý và phân tích các đầu vào trực quan khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến, và chọn kết quả hữu ích nhất dựa trên các tiêu chí được xác định trước.
Các tác nhân dựa trên mục tiêu tương tự như các tác nhân dựa trên tiện ích vì cả hai đều hướng đến mục tiêu cụ thể. Tuy nhiên, các tác nhân dựa trên mục tiêu chỉ tập trung vào các hành động đưa họ đến gần hơn với mục tiêu đã xác định. Họ đánh giá từng hành động dựa trên cách nó giúp đạt được mục tiêu của họ, mà không cân nhắc các yếu tố khác như giá trị tổng thể hoặc sự đánh đổi.
Ví dụ, một chiếc xe tự lái hoạt động như một tác nhân dựa trên mục tiêu khi mục tiêu của nó là đến đích. Nó xử lý dữ liệu từ camera và cảm biến AI để đưa ra các quyết định như tránh chướng ngại vật, tuân thủ tín hiệu giao thông và chọn đúng hướng rẽ để đi đúng hướng. Những quyết định này được hướng dẫn hoàn toàn bởi mức độ phù hợp của chúng với mục tiêu đến đích một cách an toàn và hiệu quả. Không giống như các tác nhân dựa trên tiện ích, các tác nhân dựa trên mục tiêu chỉ tập trung vào việc đạt được mục tiêu mà không xem xét các tiêu chí bổ sung như hiệu quả hoặc tối ưu hóa.
Nếu bạn quen thuộc với thị giác máy tính, bạn có thể đã nghe nói đến tinh chỉnh - một quá trình trong đó các mô hình được cải thiện bằng cách học hỏi từ dữ liệu mới. Các tác nhân học tập hoạt động theo cách tương tự, thích nghi và cải thiện theo thời gian khi chúng có thêm kinh nghiệm. Trong các ứng dụng như kiểm soát chất lượng dựa trên thị giác , các tác nhân này phát hiện lỗi tốt hơn sau mỗi lần kiểm tra. Khả năng tinh chỉnh hiệu suất này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như hàng không, nơi mà sự an toàn và độ chính xác là rất quan trọng.
Các tác nhân phân cấp đơn giản hóa các tác vụ phức tạp bằng cách chia chúng thành các bước nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Một tác nhân cấp cao hơn giám sát toàn bộ quy trình, đưa ra các quyết định chiến lược, trong khi các tác nhân cấp thấp hơn xử lý các tác vụ cụ thể. Nó hiệu quả hơn khi nói đến các hoạt động liên quan đến nhiều bước và thực hiện chi tiết.
Ví dụ, trong một nhà kho tự động, một robot cấp cao hơn có thể lập kế hoạch cho quá trình phân loại, quyết định những mặt hàng nào sẽ được chuyển đến khu vực nào. Đồng thời, các robot cấp thấp hơn tập trung vào việc xác định các mặt hàng bằng thị giác máy tính, phân tích các đặc điểm như kích thước, hình dạng hoặc nhãn và sắp xếp chúng vào đúng thùng. Việc phân chia trách nhiệm rõ ràng giúp hệ thống chạy trơn tru.
Cốt lõi của một tác nhân AI có khả năng nhìn là một mô hình thị giác máy tính. Một trong những mô hình thị giác máy tính mới nhất và đáng tin cậy nhất hiện nay là Ultralytics YOLO11 . YOLO11 được biết đến với hiệu quả và độ chính xác theo thời gian thực, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các tác vụ thị giác máy tính .
Sau đây là các quy trình khác nhau liên quan đến việc xây dựng tác nhân AI của riêng bạn với YOLO11 Khả năng của:
Các tác nhân AI tích hợp với thị giác máy tính - các tác nhân AI thị giác - đang thay đổi các ngành công nghiệp bằng cách tự động hóa các tác vụ, làm cho các quy trình nhanh hơn và cải thiện việc ra quyết định. Từ các thành phố thông minh kiểm soát giao thông đến các hệ thống an ninh sử dụng nhận dạng khuôn mặt, các tác nhân này đang mang đến các giải pháp mới cho các vấn đề chung.
Họ cũng có thể tiếp tục học hỏi và cải thiện theo thời gian, khiến họ trở nên hữu ích trong những môi trường thay đổi. Với các công cụ như YOLO11 , việc tạo và sử dụng các tác nhân AI này dễ dàng hơn, dẫn đến các giải pháp thông minh hơn, hiệu quả hơn.
Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu về AI. Khám phá nhiều ứng dụng khác nhau của thị giác máy tính trong chăm sóc sức khỏe và AI trong nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. Hãy xem các tùy chọn cấp phép có sẵn để bắt đầu!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
