Tất tần tật về Data-centric AI

Data-centric AI là một phương pháp quan trọng cho việc xây dựng và phát triển hệ thống Trí tuệ nhân tạo tiên tiến và đáng tin cậy hơn.

Data-centric AI là gì?

Data-centric AI, hay Trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu, đại diện cho một phương pháp tiếp cận không tập trung vào mô hình và mã nguồn, mà hướng tới tập trung hơn vào dữ liệu để xây dựng các hệ thống Trí tuệ nhân tạo ưu việt hơn.

Phương pháp này giải quyết nhiều thách thức liên quan đến dữ liệu, bao gồm khả năng truy cập, khối lượng, quyền riêng tư, bảo mật, tính phức tạp và phạm vi.

Theo đó, Data-centric AI quản lý dữ liệu cụ thể cho Trí tuệ nhân tạo, sử dụng dữ liệu tổng hợp (synthetic data) và công nghệ gán nhãn dữ liệu (data labeling) giúp tăng cường khả năng sử dụng và xử lý dữ liệu trong việc phát triển AI.

Ngoài ra, Data-centric AI còn mang lại một số lợi ích như:

- Nâng cao chất lượng hệ thống AI: Việc sử dụng dữ liệu đa dạng và đáng tin cậy có thể huấn luyện mô hình AI hiệu quả hơn, dẫn đến kết quả tốt hơn và đáng tin cậy hơn.
- Tiết kiệm thời gian và tài nguyên: Sử dụng Data-centric AI giúp giảm thời gian và công sức cần thiết để thu thập dữ liệu thực tế, tạo ra dữ liệu tổng hợp để mô phỏng các tình huống thực tế và đảm bảo mô hình AI được huấn luyện đúng mục tiêu.
- Tạo ra các ứng dụng tiên tiến hơn: Mang lại cơ hội phát triển và ứng dụng AI mạnh mẽ hơn trong các lĩnh vực như y tế, tự động hóa công nghiệp, giao thông vận tải, và nhiều lĩnh vực khác.

null

Ứng dụng Data-centric AI - Một số Case Study tiêu biểu

Các công ty lớn như Progressive, Microsoft, và Google cũng đã áp dụng Data-centric AI trong các lĩnh vực khác nhau, từ bảo hiểm đến công nghiệp giải trí và quảng cáo trực tuyến.

Tại Việt Nam, FPT là một tập đoàn công nghệ hàng đầu và đã sử dụng Data-centric AI để giúp các công ty sản xuất tối ưu hóa quá trình sản xuất và giảm thiểu thời gian kiểm tra sản phẩm.

- FPT đã thành lập Trung tâm Trí tuệ nhân tạo với sự chuyên sâu về Data-centric AI, nghiên cứu và phát triển các giải pháp AI thông qua việc phân tích dữ liệu và sử dụng các phương pháp học máy tiên tiến.
- FPT đã hợp tác với Landing AI để phân phối sản phẩm LandingLens, một hệ thống AI hình ảnh dựa trên Data-centric AI, tập trung vào việc kiểm tra và đánh giá chất lượng sản phẩm trong quá trình sản xuất, giúp nâng cao hiệu suất và tăng cường quy trình sản xuất công nghiệp.
- FPT Software tổ chức các cuộc thi Data-Centric AI nhằm khích lệ các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đóng góp và ứng dụng Data-centric AI trong các tình huống thực tế.

Cẩm nang ứng dụng xu hướng Data-centric AI

Dưới đây là một số cách mà doanh nghiệp có thể ứng dụng Data-centric AI:

- Quản lý dữ liệu: Sử dụng Data-centric AI để tổ chức, phân loại và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình và tận dụng nó để đưa ra các quyết định thông minh.
- Tối ưu hoá quy trình sản xuất và vận hành: Áp dụng Data-centric AI để tối ưu hoá quá trình sản xuất và vận hành bằng cách phân tích dữ liệu từ cảm biến và hệ thống, từ đó giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu lỗi.
- Dự báo và dự đoán: Data-centric AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử, dự báo nhu cầu, xu hướng thị trường và thực hiện các chiến lược kinh doanh phù hợp.
- Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Áp dụng Data-centric AI để phân tích dữ liệu khách hàng và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu và sở thích cá nhân của từng khách hàng.
- Quản lý rủi ro và an ninh: Sử dụng Data-centric AI để phát hiện và phòng ngừa các rủi ro và mối đe dọa bảo mật.

Các công ty nên tùy chỉnh và áp dụng phương pháp này theo nhu cầu và yêu cầu cụ thể của họ để tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.