BakeryScan: Từ AI phân biệt bánh ngọt tới công cụ quét tế bào ung thư

Trong vài năm trở lại đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở nên vô cùng tiến bộ và mang lại nhiều lợi ích. Nó được ứng dụng trong nhiều ngành nghề, đặc biệt là trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, từ chuyển lời nói của y bác sĩ thành hồ sơ bệnh án cho tới phát hiện bệnh tật như ung thư.

BakeryScan cũng là một AI được dùng để phát hiện tế bào ung thư, nhưng câu chuyện đằng sau nó vô cùng thú vị. Bởi vì như cái tên BakeryScan (Quét Bánh ngọt), ban đầu nó vốn được chế tạo để phân biệt hơn 50 loại bánh ngọt và bánh mì.

Phân biệt các loại bánh

Câu chuyện thú vị về AI phân biệt bánh ngọt và ung thư này diễn ra ở Nhật Bản. Nhà phát minh đằng sau hệ thống nhận dạng bánh ngọt đầy cách mạng là ông Hisashi Kambe, một kỹ sư hệ thống máy tính Nhật Bản kiêm CEO của Công ty BRAIN.

Khoảng 20 năm trước, một chuỗi nhà hàng lớn đã liên hệ với Kambe để xử lý một vấn đề đặc biệt. Họ dự tính mở một loạt cửa hàng bánh sẽ cung cấp nhiều loại bánh khác nhau, các sản phẩm mới sẽ được bổ sung hàng tuần. Thúc đẩy việc xây dựng chuỗi cửa hàng với dòng sản phẩm đa dạng như vậy là các dữ liệu người tiêu dùng cho thấy khách hàng Nhật Bản thích có vô số lựa chọn để cân nhắc, và những cơ sở nào đáp ứng được yêu cầu này sẽ có doanh thu tốt hơn hẳn những nơi chỉ bán một số loại bánh nhất định. Nghiên cứu về người tiêu dùng cũng phát hiện sản phẩm bánh sẽ bán chạy hơn khi không bọc trong giấy hoặc bao bì, vì khách hàng đánh giá như vậy bánh sẽ mới hơn.

Tuy nhiên, chiến lược bán hàng dựa trên những phát hiện này lại có một vấn đề khiến nhà sản xuất đau đầu: bánh ngọt không có bao bì thì sẽ không có mã vạch giúp nhân viên dễ dàng quét và tính tiền. Không những thế, việc tung ra vô vàn lựa chọn mà không có mã vạch khiến cho họ không thể đào tạo nhân viên nhận dạng nhiều loại bánh khác nhau như vậy (trong một số trường hợp là hơn 100 loại bánh). Hẳn nhiên, khách hàng chẳng hào hứng gì khi phải dài cổ xếp hàng chờ nhân viên lúng túng phân biệt đâu là bánh vuốt gấu, đâu là bánh rán vòng. Chưa kể việc nhân viên thu ngân phải cầm từng chiếc bánh ngọt lên để so sánh với hình mẫu cũng khiến khách hàng lo ngại về vấn đề vệ sinh. Chính vì khó khăn trong việc thanh toán, chuỗi bánh ngọt đã tiếp cận với Công ty BRAIN để giúp họ giải quyết nan đề.

BakeryScan ra đời

Vào thời điểm Công ty BRAIN bắt tay vào làm dự án này, kỹ thuật “học sâu” vẫn chưa phát triển như ngày nay. “Học sâu” đẩy nhanh quá trình học tập cho máy tính, song lại đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ để hiển thị nhiều biến thể của đối tượng cho máy tính, giúp nó hiểu rõ hơn những thành phần chính trong nhiệm vụ đề ra. Chính vì thế, đây chẳng phải công việc dễ dàng với nhóm nghiên cứu, họ phải hết sức chú ý tới từng tiểu tiết để hệ thống hoàn thành nhiệm vụ của mình. Vô số thuật toán đã được tạo ra để giải quyết mọi biến số mà họ có thể nghĩ đến: bánh bị bẹp hay rách một phần, kích thước bánh thay đổi do nhân kem bị tràn ra, màu sắc đậm hơn do bánh bị nướng quá lửa, ánh sáng khác biệt trong từng cửa hàng... Những khác biệt tuy nhỏ như vậy nhưng đều có khả năng khiến hệ thống không nhận ra sản phẩm.

Sau năm năm miệt mài phát triển với nhiều nguyên mẫu khác nhau, cuối cùng ông Kambe cùng đội ngũ đã thành công làm ra thiết bị có khả năng quét hàng dãy sản phẩm với độ chính xác lên tới 98%. Họ đặt cho nó cái tên là BakeryScan.

Khi ra mắt vào năm 2013, BakeryScan đã được định giá 20.000 USD. Andersen Bakery, một trong những khách hàng lớn nhất của Công ty BRAIN, đã triển khai hệ thống này tại hàng trăm tiệm bánh, và việc làm ăn của họ thực sự khởi sắc.

BakeryScan phân biệt từng khác biệt nhỏ nhất giữa các loại bánh nướng bằng cách quét hình ảnh, phân tích đặc điểm để xác định loại bánh rồi hiển thị giá cả. Nhờ thế, quá trình thanh toán diễn ra nhanh chóng và vệ sinh hơn. Tuy nhiên, khi áp dụng thực tế, hệ thống này cũng gặp phải nhiều vướng mắc mà những người tạo ra nó không lường trước được, chẳng hạn như khi hai loại bánh đặt quá sát nhau. Vì vậy, BakeryScan còn có cơ chế phản hồi: khi không chắc chắn, nó sẽ vẽ đường viền màu vàng hoặc đỏ xung quanh chiếc bánh thay vì đường viền xanh lá, sau đó nó yêu cầu nhân viên chỉ định mục thủ công hoặc chọn lựa từ những dự đoán mà nó đưa ra, đây chính là cách AI này “học tập”.

Ông Hisashi Kanbe giới thiệu thiết bị BakeryScan. Nguồn: Junichi Takitsubo

Lượt xem: 276