Học sâu về xây dựng

Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã trở thành những công nghệ ngày càng phổ biến trong cộng đồng. Ngay cả những người không am hiểu về công nghệ cũng tiếp xúc với những công nghệ tiên tiến này theo cách này hay cách khác.

Trong khi AI đề cập đến một khái niệm rộng trong đó máy móc có thể thực hiện các tác vụ thường được thực hiện bởi con người, ML là một tập hợp con của AI và dựa trên ý tưởng rằng máy móc có thể học hỏi và thích ứng thông qua kinh nghiệm. Ngoài ra, Học sâu là một tập hợp con của Học máy, trong đó các thuật toán được dạy bằng cách sử dụng Mạng thần kinh nhân tạo (ANN).

Áp dụng mô hình học sâu

Học sâu có thể mang lại lợi ích cho nhiều ngành bao gồm xây dựng, tài chính, y học, giao thông vận tải, v.v. Tuy nhiên, chúng chủ yếu tập trung vào giải quyết ba vấn đề cơ bản sau:

• Thị giác máy tính: Là quá trình dạy máy móc hiểu dữ liệu trực quan, chẳng hạn như hình ảnh hoặc video và thực hiện các hành động thích hợp tùy thuộc vào những gì chúng quan sát được. Ví dụ: an toàn xây dựng, tái tạo hình ảnh, v.v.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Là việc lập trình máy móc để đánh giá ngôn ngữ của con người thông qua văn bản hoặc bản ghi âm giọng nói. Ví dụ bao gồm chatbots, dịch tự động, phân tích tài liệu pháp lý, v.v.
• Hồi quy: AI được đào tạo để dự đoán một số hoặc một điểm số sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho người dùng. Ví dụ: ứng dụng hồi quy, dự đoán giá cổ phiếu, phát hiện gian lận, v.v.

Lượng dữ liệu chúng ta tạo ra ngày nay, sau đó được sử dụng để đào tạo và cải thiện thị giác máy tính, là một trong những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của thị giác máy tính.

Mặc dù những lợi ích mà nó mang lại, nhưng thị giác máy tính là một kỹ thuật cực kỳ phức tạp để đưa vào hiện thực hóa. Có ba loại vấn đề chính về thị giác máy tính: Phân loại hình ảnh, Phát hiện đối tượng và Phân đoạn hình ảnh.

1. Phân loại hình ảnh: Mục tiêu chính của các mô hình phân loại hình ảnh là dự báo hình ảnh nói chung sẽ được biểu diễn như thế nào. Mặc dù chúng có những ứng dụng hạn chế trong các vấn đề trong thế giới thực, chúng là những mô hình đầu tiên tạo nên cuộc cách mạng và dẫn đến sự phổ biến của Học sâu. Các thuật toán này lấy hình ảnh làm đầu vào và dự đoán một danh mục đại diện cho những gì hình ảnh đại diện. Ví dụ, nếu chúng ta nhập một hình ảnh của một con chó hoặc một con mèo, thuật toán phân loại hình ảnh sẽ “phân loại” hình ảnh đó thành danh mục động vật xuất hiện trên đó.
2. Phát hiện đối tượng: Đối với mọi đối tượng đã biết trong ảnh, các thuật toán này xác định loại đối tượng và phát hiện vị trí của các đối tượng này bằng cách sử dụng các hộp giới hạn. Các thuật toán phát hiện đối tượng lấy một hình ảnh làm đầu vào và trả về một danh mục được chiếu, trong khi các thuật toán phân loại hình ảnh lấy hình ảnh làm đầu vào và tạo ra hình ảnh. Tuy nhiên, các vị trí hộp giới hạn được dự đoán sẽ xuất hiện trong các bức ảnh được tạo.
3. Phân đoạn hình ảnh: Nhìn chung, các thách thức phân đoạn trong thị giác máy tính khó hơn các vấn đề khác vì các thuật toán được sử dụng trong phân đoạn hoạt động ở cấp độ pixel. Thay vì dự đoán những gì một nhóm pixel đại diện, các thuật toán cố gắng dự đoán danh mục của từng pixel riêng lẻ trong không gian nhất định.

Hình ảnh được sử dụng làm đầu vào và đầu ra trong các mô hình phân đoạn hình ảnh; tuy nhiên, các hình ảnh đầu ra sẽ có một “lớp” dự đoán được chồng lên trên chúng để thể hiện danh mục của mỗi pixel.

Phân đoạn phiên bản tương tự như phân đoạn ngữ nghĩa, ngoại trừ việc nó tiến thêm một bước trong việc giải quyết vấn đề phân đoạn chung trong thị giác máy tính. Do đó, nó nâng cao hơn một chút và thêm một lớp phức tạp.

Rõ ràng là công nghệ phát hiện vật thể có thể giúp ích rất nhiều cho ngành xây dựng. Phát hiện các đối tượng trong một bối cảnh phức tạp là bước cơ bản nhất để hiểu và giải thích bối cảnh của cảnh xây dựng (tức là, bố cục, cấu trúc) và thiết lập các liên kết chức năng, chức năng và ngữ nghĩa giữa các đối tượng đó.

Công nghệ này có thể được áp dụng trong xây dựng tự hành, nơi các phương tiện không người lái cần xác định và tránh các đối tượng để di chuyển qua địa điểm và thực hiện các nhiệm vụ. Tương tự, robot phải nhận ra một số đối tượng nhất định để thực hiện các thao tác.

Con đường dài phía trước

Để thực sự sử dụng AI trong xây dựng, khả năng phát hiện các đối tượng trong thời gian thực (hoặc gần thời gian thực) là điều tối quan trọng trong một số ứng dụng. Ví dụ, để ngăn ngừa rủi ro có thể xảy ra đòi hỏi phải xác định theo thời gian thực các hành vi nguy cơ chẳng hạn như một đội ngũ con người làm việc gần với mối nguy hiểm tại địa điểm hoặc vật thể chuyển động.

Nhưng để theo dõi chuyển động của các đối tượng trong nguồn cấp video trực tiếp, bạn sẽ cần một thuật toán rất nhanh có thể phân tích từng khung video liên tiếp nhanh chóng và khám phá tất cả các đối tượng quan tâm trong khung hiện tại trước khi khung tiếp theo xuất hiện.

Các thuật toán AI nhanh và nhẹ có thể được đào tạo dựa trên dữ liệu có liên quan và có giá trị để đạt được kết quả tốt nhất trong không gian này. Chất lượng của dữ liệu trong học máy có giám sát (ML) được xác định bởi mức độ hiệu quả của dữ liệu được chú thích cho đào tạo mô hình.

Vì mô hình AI phải được đào tạo với một tập dữ liệu đa dạng để phát hiện các đối tượng xuất hiện khác nhau trong các tình huống thực tế, nên các hình ảnh đào tạo và thử nghiệm phải được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau để đảm bảo rằng tập dữ liệu bao gồm nhiều cài đặt xây dựng .

Câu hỏi thường gặp