X
YOLO Vision 2024 is here!
YOLO Vision 24
Tháng Chín 27, 2024
YOLO Vision 24
Free hybrid event
Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

Từ chăm sóc mắt đến sợi quang: Vai trò của AI trong quang học

Đi sâu vào để tìm hiểu cách AI đang biến đổi quang học bằng cách tăng cường chăm sóc mắt, hợp lý hóa sản xuất kính mắt và thúc đẩy giao tiếp cáp quang.

Quang học là nghiên cứu về ánh sáng và tương tác của nó với các vật liệu khác nhau. Nghe có vẻ giống như một chủ đề liên quan đến khoa học khác, nhưng nó thực sự rất quan trọng và rất hiện diện trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Trong những năm qua, nhiều ngành công nghiệp đã kết hợp các công nghệ dựa trên quang học để tạo ra các giải pháp sáng tạo. Ví dụ, trong nhãn khoa, quang học được sử dụng để phát triển ống kính hiệu chỉnh, kính áp tròng và các thủ tục phẫu thuật như LASIK. Trong sản xuất, quang học đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển máy ảnh, kính viễn vọng, ống nhòm và mạng cáp quang để liên lạc nhanh hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng để cải thiện nhiều giải pháp dựa trên quang học này. Ví dụ, phân tích dự đoán có thể giúp xác định bệnh nhân nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất từ các ca phẫu thuật phức tạp như LASIK. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang được sử dụng trong quang học và hiểu những lợi ích và thách thức mà nó mang lại. Bắt đầu nào!

AI được sử dụng như thế nào trong lĩnh vực quang học?

Đầu tiên, chúng ta hãy hiểu một số ứng dụng của AI trong quang học, chẳng hạn như nhãn khoa, sản xuất thiết bị quang học và giao tiếp mạng thông qua sợi quang.

AI trong nhãn khoa và đo thị lực

Ngày nay, AI trong chăm sóc sức khỏe đang trở nên phổ biến hơn. Cụ thể trong quang học, AI đang định nghĩa lại các lĩnh vực như nhãn khoa và đo thị lực. Nhãn khoa đòi hỏi phải chẩn đoán và điều trị các rối loạn mắt, trong khi đo thị lực liên quan đến việc đánh giá mắt cho các vấn đề về thị lực và kê toa ống kính điều chỉnh. AI đang được sử dụng để chẩn đoán, điều trị cá nhân hóa và nâng cao hiệu quả trong chăm sóc mắt.

Ví dụ, các hệ thống AI có thể giúp tìm ra các dấu hiệu sớm của các bệnh như tăng nhãn áp và bệnh võng mạc tiểu đường. Theo Quỹ nghiên cứu DrDeramus, hơn ba triệu người mắc bệnh tăng nhãn áp chỉ riêng ở Mỹ, nhưng chỉ một nửa trong số họ biết rằng họ mắc bệnh này. Các hệ thống này có thể phát hiện sớm các bệnh về mắt như vậy và bắt đầu điều trị sớm hơn để ngăn ngừa mù lòa. 

GoogleĐánh giá bệnh võng mạc tự động (ARDA) của Automated Retinal Disease (ARDA) là một ví dụ tuyệt vời về cách AI thị giác có thể cải thiện việc chăm sóc mắt.Google đã hợp tác với một nhóm lớn các bác sĩ nhãn khoa để đào tạo một mô hình AI sử dụng hơn 100.000 lần quét võng mạc. Mục tiêu là tạo ra một hệ thống có thể phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường bằng cách sử dụng phân loại hình ảnh. Một trong những lợi thế lớn nhất của ARDA là nó có thể được sử dụng ở các nước đang phát triển, nơi việc tiếp cận với chăm sóc mắt có thể bị hạn chế.

Hình 1. Sử dụng AI để phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường.

Sản xuất và thiết kế các thiết bị quang học do AI điều khiển

AI cũng đang tạo ra làn sóng trong việc thiết kế và sản xuất các thiết bị quang học khác nhau. Đối với khía cạnh thiết kế, AI tạo ra có thể có ích để nhanh chóng thiết kế các thiết bị quang học. Các hệ thống AI sau đó có thể bước vào để giám sát các quy trình sản xuất và giúp cắt giảm chi phí. Cuối cùng, AI và thị giác máy tính có thể được sử dụng để kiểm tra và phát hiện bất kỳ sai sót nào trong các sản phẩm được sản xuất như cáp quang hoặc tròng kính mà mắt người có thể bỏ lỡ.

Để đạt được hiệu ứng này, nhiều công ty đang xem xét sử dụng AI để thiết kế và sản xuất ống kính hiện đại. Một nhà lãnh đạo trong ngành công nghiệp ống kính mắt, EssilorLuxottica đã thu thập một lượng lớn dữ liệu ẩn danh từ các đơn đặt hàng ống kính, dữ liệu thử nghiệm và nghiên cứu nội bộ. Họ đang sử dụng AI để trích xuất kiến thức từ dữ liệu này, chẳng hạn như thông tin chi tiết về lối sống của người tiêu dùng và số liệu hiệu suất ống kính, và sử dụng nó để cải thiện thiết kế ống kính. Họ cũng đang sử dụng AI hành vi để thiết kế thế hệ ống kính varifocal mới nhất của họ. Điều này có tính đến hành vi không gian của bệnh nhân (cách họ di chuyển đầu và mắt để xem môi trường xung quanh) để thiết kế ống kính thoải mái hơn.

Hình 2. Dòng ống kính đa tròng mới của Essilor, dòng™ Varilux® XR, được thiết kế sử dụng AI.

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng AI để thiết kế kính mắt:

  • Cá nhân hóa: AI có thể giúp tạo ra kính mắt tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng bệnh nhân, nâng cao cả sự thoải mái và hiệu quả.
  • Mô hình hóa hành vi: Bằng cách dự đoán hành vi thị giác và chuyển động của mắt, AI có thể được sử dụng để phát triển các ống kính trực quan và hiệu suất cao hơn.
  • Kết quả bệnh nhân tốt hơn: Kính mắt được thiết kế bởi AI có thể cung cấp khả năng điều chỉnh thị lực tối ưu, giảm các vấn đề như mỏi mắt, đau đầu và "hiệu ứng bơi".
  • Khả năng thích ứng với nhu cầu hiện đại: Sử dụng AI để thiết kế kính giúp đáp ứng nhu cầu thị giác của cuộc sống hiện đại, chẳng hạn như thường xuyên chuyển đổi giữa các thiết bị kỹ thuật số và các tác vụ khác. 

Thị giác máy tính cung cấp năng lượng thử ảo cho kính mắt

Khi bạn đã đến gặp bác sĩ nhãn khoa, có đơn thuốc và quyết định loại tròng kính bạn cần, bước tiếp theo thường là đến cửa hàng và thử kính. Tuy nhiên, công nghệ thị giác máy tính đã mô phỏng lại quy trình bán lẻ thông qua các thử nghiệm ảo cho kính mắt từ sự thoải mái tại nhà của bạn. Các công ty như Lenskart đã bắt đầu sử dụng sự đổi mới này để cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Sử dụng các thuật toán tiên tiến và thực tế tăng cường (AR), thị giác máy tính có thể lập bản đồ các đặc điểm khuôn mặt của bạn trong thời gian thực. Bằng cách đó, các mô hình 3D của kính mắt có thể được phủ liền mạch lên nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp của bạn. Các kính ảo có thể xuất hiện để di chuyển tự nhiên với đầu của bạn và điều chỉnh các góc và ánh sáng để cung cấp một cái nhìn thực tế về cách các khung hình khác nhau sẽ trông như thế nào. Với việc bổ sung học máy, các hệ thống này thậm chí có thể đưa ra các đề xuất khung hình được cá nhân hóa dựa trên cấu trúc khuôn mặt và sở thích phong cách của bạn.

Giao tiếp mạng quang với AI và sợi quang

Điều gì sẽ xảy ra nếu kết nối internet siêu nhanh của bạn có thể nhanh hơn nữa? Đó chính xác là những gì các thuật toán AI có thể làm cho cáp quang. Những loại cáp này giống như đường cao tốc tốc độ cao cho thông tin kỹ thuật số và AI có thể giúp triển khai, quản lý và cải thiện hiệu suất của chúng. 

Bằng cách tối ưu hóa các thiết kế Outside Plant (OSP), AI làm cho việc mở rộng mạng băng thông rộng hiệu quả và hiệu quả hơn. OSP đề cập đến tất cả các hệ thống cáp vật lý và cơ sở hạ tầng cần thiết để cung cấp các dịch vụ internet, bao gồm cáp quang, ống dẫn và các thiết bị liên quan được lắp đặt bên ngoài các tòa nhà. AI có thể giúp mô phỏng các kịch bản thiết kế khác nhau để xác định các giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất. Các tác vụ như quản lý dung lượng băng thông dựa trên nhu cầu trở nên đơn giản hơn. Nhìn chung, các nhiệm vụ thiết kế trước đây mất 45-60 ngày do làm lại, theo dõi lặp đi lặp lại và các quy trình thủ công giờ đây có thể được hoàn thành chỉ trong 25 ngày với AI.

Hình 3. Hình ảnh một kỹ sư OSP làm việc.

AI cũng có thể cải thiện việc lập kế hoạch tuyến cáp quang bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán nhu cầu trong tương lai bằng các thuật toán học máy tiên tiến. Các kỹ thuật thị giác máy tính như phân đoạn có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng của sợi quang và phát hiện lỗi. Bằng cách phát hiện ra các vấn đề sớm hơn, những vấn đề này có thể được giải quyết nhanh hơn, giảm thiểu thời gian chết và chi phí bảo trì. Bằng cách làm cho các quy trình này hiệu quả hơn, AI không chỉ tăng tốc độ triển khai băng thông rộng mà còn cải thiện độ tin cậy và chất lượng của các dịch vụ internet, cuối cùng mang lại lợi ích cho cả cộng đồng đô thị và vùng sâu vùng xa.

Ưu và nhược điểm của việc sử dụng AI trong quang học

Với thị trường quang học tiên tiến toàn cầu dự kiến sẽ tăng lên khoảng 628,80 tỷ đô la vào năm 2032, AI mang lại một số lợi ích trong lĩnh vực quang học. Dưới đây là một số ưu điểm chính:

  • Tạo mẫu nhanh: AI có thể đẩy nhanh quá trình tạo mẫu, cho phép các nhà thiết kế nhanh chóng kiểm tra và lặp lại các thiết kế kính mắt mới.
  • Tăng cường độ bền: Các kỹ thuật tối ưu hóa sử dụng AI có thể giúp lựa chọn vật liệu để sản xuất kính mắt bền và lâu dài hơn.
  • Tính bền vững: Sản xuất dựa trên AI có thể giảm chất thải và cải thiện tính bền vững của quy trình sản xuất bằng cách tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
  • Tích hợp với công nghệ thông minh: Các công nghệ như AI có thể tạo điều kiện tích hợp các tính năng thông minh vào kính mắt, chẳng hạn như thực tế tăng cường (AR) và theo dõi thể dục.

Mặc dù đúng là AI mang lại nhiều lợi ích cho quang học, chúng ta cần ghi nhớ những thách thức và cân nhắc đạo đức cần được giải quyết khi sử dụng công nghệ AI.

Hình 4. Những thách thức liên quan đến việc áp dụng AI trong chăm sóc mắt.

Dưới đây là một số thách thức khi sử dụng AI trong quang học:

  • Chi phí triển khai cao: Việc triển khai công nghệ AI có thể đòi hỏi đầu tư tài chính đáng kể để phát triển, tích hợp và đào tạo. 
  • Cần kỹ năng kỹ thuật: Sử dụng các giải pháp AI đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn, có thể có nghĩa là đào tạo và tuyển dụng thêm.
  • Những thách thức về quy định: Tuân thủ các quy định về AI trong chăm sóc sức khỏe có thể phức tạp và đòi hỏi phải cập nhật các tiêu chuẩn phát triển.
  • Thách thức hội nhập: Thêm AI vào các hệ thống hiện có có thể phức tạp và tốn thời gian, đòi hỏi những thay đổi đáng kể đối với quy trình làm việc hiện tại.

Tương lai và quy định của AI trong công nghệ quang học

Theo Viện Y tế Quốc gia (Mỹ), các hệ thống AI đã hoạt động tương đương hoặc thậm chí tốt hơn các bác sĩ nhãn khoa có kinh nghiệm trong các nhiệm vụ như phát hiện và phân loại bệnh võng mạc tiểu đường. Tuy nhiên, bất chấp những kết quả đầy hứa hẹn này, rất ít hệ thống AI đã được triển khai trong môi trường lâm sàng trong thế giới thực. Điều này là do những thách thức như thiên vị dữ liệu và quyền riêng tư. 

Để giải quyết những thách thức này, cần có các quy tắc và quy định mới để sử dụng AI trong quang học. Ở các quốc gia như Mỹ, chính quyền tiểu bang đã bắt đầu điều chỉnh AI trong chăm sóc sức khỏe để ngăn chặn sự phân biệt đối xử và bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân. Có khả năng chúng ta bắt đầu thấy sự điều chỉnh thị lực được cá nhân hóa, với AI tạo ra các giải pháp tùy chỉnh cho từng bệnh nhân. Nó sẽ dẫn đến kính và phương pháp điều trị được thiết kế để phù hợp với nhu cầu của mỗi người tốt hơn.

Một lĩnh vực quang học khác có thể trở nên phổ biến trong tương lai do AI là teleophthalmology. Teleophthalmology là việc sử dụng y học từ xa để cung cấp các dịch vụ chăm sóc mắt từ xa. Hãy tưởng tượng chụp ảnh mắt của bạn và một mô hình AI phân tích nó để thông báo cho bạn về sức khỏe của mắt. AI có thể đưa việc chăm sóc mắt trực tiếp đến trước cửa nhà của một người và đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp các lựa chọn chẩn đoán và điều trị từ xa. Nó đặc biệt có lợi cho những người ở vùng sâu vùng xa hoặc không được phục vụ và có thể giúp đảm bảo họ được chăm sóc kịp thời và hiệu quả.

Hình 5. AI có thể được tích hợp vào quy trình làm việc để sàng lọc bệnh nhân về các mối quan tâm chăm sóc mắt.

Triển vọng tươi sáng cho AI và quang học

AI đang nhanh chóng thay đổi lĩnh vực quang học, từ chăm sóc sức khỏe sang sản xuất. Nó tăng cường chẩn đoán y tế, cá nhân hóa phương pháp điều trị và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Trong khi những thách thức như tuân thủ quy định và quyền riêng tư dữ liệu tồn tại, những lợi ích tiềm năng là rất lớn. AI đã sẵn sàng để biến đổi cách chúng ta nhìn và tương tác với thế giới thông qua những tiến bộ trong quang học.

Hãy cùng nhau học hỏi và phát triển! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Kiểm tra cách chúng tôi định nghĩa lại các ngành công nghiệp như xe tự láinông nghiệp với AI. 🚀

Logo FacebookBiểu trưng TwitterBiểu trưng LinkedInBiểu tượng sao chép liên kết

Đọc thêm trong danh mục này

Hãy xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning