AI Reseach Team gặt hái nhiều thành quả quan trọng trong nghiên cứu và phát triển sản phẩm Q3/2020

Là một trong những team có số lượng thành viên đông đảo nhất của R&D Unit, AI Research Team luôn không ngừng nỗ lực hết mình, thể hiện vai trò quan trọng trong công việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm của Unit cũng như của công ty.

Được thành lập từ đầu năm 2018 với số lượng thành viên vô cùng ít ỏi, chập chững bước đi từ con số 0, AI team hiện đã và đang sở hữu 24 thành viên, cùng nghiên cứu và làm việc ở hầu khắp các lĩnh vực như: xử lý ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các xử lý phức tạp như: xử lý tiếng nói, sóng não, điện não đồ,... Các thành viên trong AI team đang giữ vai trò quan trọng trong việc vận hành và phát triển các dự án nội bộ và của khách hàng liên quan đến trí tuệ nhân tạo, học máy, giải quyết những yêu cầu phần mềm mà phương thức lập trình truyền thống không còn đáp ứng được. Ngoài ra, bên cạnh hoạt động phát triển sản phẩm, AI team cũng là một trong những team đi đầu trong hoạt động nghiên cứu khoa học, để lại nhiều dấu ấn quan trọng cho Sun* tại các hội thảo quốc tế uy tín trong và ngoài nước. 

AI Reseach Team

Hãy cùng điểm lại qua những thành tựu nổi bật mà AI team đã đạt được trong quý 3/2020.

Ra mắt Stabo Booking Bot ver2

Phiên bản chatbot hỗ trợ đặt phòng họp cho Sunner mang tên Stabo đã có phiên bản 2 với nhiều cải tiến và thay đổi thú vị. Cho những Sunners chưa biết, Booking Bot là một hệ thống kết hợp giữa web service cho phép theo dõi trạng thái phòng họp real time và dịch vụ Chatbot để hỏi đáp trạng thái phòng, hỗ trợ đặt phòng thông qua việc giao tiếp ngay trên Chatwork. Hệ thống đã phần nào giúp giảm tải thời gian và công sức của người mong muốn đặt phòng (Team Leader, BrSE) cùng bộ phận BA. Với nhiều cải tiến và thay đổi ngay từ trong công nghệ lõi, Stabo Booking Bot version 2 hứa hẹn sẽ mang tới sự trải nghiệm thú vị cũng như sự tiện nghi cho Sunners mỗi khi muốn đặt phòng hay kiểm tra phòng trống. 

Xem chi tiết về Stabo Booking Bot.

Viblo ❤️ Machine Learning 

Cũng trong quý 3/2020, bên cạnh việc maintain các dự án cũ như Room Booking, các dự án nội bộ mới cũng được team AI đề xuất và khởi động. Không thể không nhắc tới sự ra đời của Viblo AI team, được thành lập để giải quyết các vấn đề còn tồn tại cho Viblo platform cũng như đề xuất nhiều tính năng mới sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo.

Viblo AI team đã hộ trợ Viblo giải quyết các bài toán còn nan giải như Spam Auto Detection (version 2), Facebook Post Sharing (gồm tính năng: Viblo Post Rating, Facebook Post Description Auto Generation), Google Translate Detection và Viblo user-based Recommendation. Đây cũng là một project hứa hẹn sẽ mang lại một trải nghiệm tốt hơn cho người dùng sử dụng hệ sinh thái Viblo, góp phần nâng tầm Viblo trong cộng đồng những người yêu công nghệ.

Chatbot "quốc dân" Sun Bear

Với Project Owner là anh T.Đ.Thắng - GL của R&D Unit, dự án chatbot "quốc dân" mang tên Sun Bear được kì vọng như một trợ lý ảo biết tuốt của mọi Sunners. Khi bạn muốn tìm hiểu lại bất kì thông tin gì về Sun* như bộ máy cơ cấu tổ chức của Sun* hiện tại hay chính sách, quy định bảo mật, văn hóa, core values,... thì Sun Bear sẽ là nơi bạn cần tìm đến. Dự án hiện vẫn đang được AI team nghiên cứu và phát triển, hi vọng sẽ được trình làng Sunners trong thời gian sớm nhất có thể. Hãy cùng chờ đón nhé!

Hỗ trợ phát triển sản phẩm tại nhiều bộ phận

Bên cạnh việc phát triển các sản phẩm nội bộ, hỗ trợ nhiều bộ phận khác nhau trong công ty như vận hành HR Auto Scoring cho HRU, các tool tự động hóa công việc cho BA,... thì AI team cũng tham gia vào việc phát triển phần mềm nhiều dự án quan trọng với khách hàng của các EUV. Tiêu biểu như các dự án Flare, Wevnal và HumannomeLab với các đánh giá cao từ phía khách hàng.

Research publications

Phải nói rằng, quý 3/2020 là một quý vô cùng thành công trong hoạt động nghiên cứu khoa học của team AI. Bên cạnh việc phát triển sản phẩm, các thành viên của team AI luôn được khuyến khích và tạo nhiều điều kiện trong việc nghiên cứu khoa học. Những ấn phẩm khoa học này có vai trò quan trọng trong việc chứng minh năng lực nghiên cứu của Sun*, tăng mức độ tin tưởng của khách hàng với Sun* trong việc tìm hiểu, học hỏi và tự phát triển công nghệ mới. Không những thế, các nghiên cứu này đều có khả năng triển khai cho các dự án thực tế một cách hiệu quả, đem lại nguồn lợi ứng dụng cao.

Nhận thấy mức độ quan trọng trong công việc nghiên cứu này, P.V.Toàn (AI Research Team Leader) cùng Group Leader R&D đã có một quyết định quan trọng trước khi quý 3 bắt đầu đó là cơ cấu lại tổ chức nhân sự của team AI, bên cạnh các thành viên vẫn vừa làm sản phẩm vừa tham gia nghiên cứu, một team nhỏ được hình thành với các nhân sự được ưu tiên 100% thời gian cho công việc nghiên cứu, góp phần đẩy mạnh công việc cũng như tầm quan trọng của công việc nghiên cứu của team. Hãy cùng điểm qua các nghiên cứu quan trọng của team được đăng tải tại các hội thảo quốc tế trong quý 3 vừa qua.

Robust Content-Based Recommendation Distribution System with Gaussian Mixture Model

Được đề xuất và thực hiện bởi thành viên N.V.Đạt, thuật toán gợi ý sản phẩm theo nội dung cho hệ khuyến nghị dựa trên mô hình phân bố xác suất Gaussian được cho là một đề xuất mới mẻ và tiềm tăng cho các bài toán hệ gợi ý. Mô hình đề xuất được thực nghiệm trên một bộ dữ liệu về rượu, được chính Đạt triển khai trong một dự án với khách hàng Nhật Bản. Kết quả thực nghiệm thu được không chỉ đạt được độ chính xác tốt hơn, mà thời gian thực thi của mô hình cũng vượt qua điều kiện cho việc áp dụng vào các ứng dụng thực tế.

Với nghiên cứu này, Đạt sẽ được trình bày tại hội thảo International Conference on Computational Collective Intelligence lần thứ 12 vào tháng 12 tới đây tại Đà Nẵng. Đây là một hội thảo quốc tế uy tín, được tổ chức thường niên với lĩnh vực quan tâm chính là trí tuệ nhân tạo, hệ tri thức và khai phá dữ liệu.

A Proposal of Robust Content-Based Recommendation System using Gaussian Mixture Model

Tiếp tục phát triển từ ý tưởng trong paper ở trên, N.V.Đạt tiếp tục cải tiến, nâng cấp ý tưởng của mình và có được một bài báo tại Journal JSTIC: Journal of Science and Technology on Information and Communications. Với những độc giả chưa biết, thì khác với các paper được trình bày ở hội thảo, journal mà một hình thức viết và công khai ấn phẩm khác với báo cáo khoa học tại hội nghị. Các bài viết sẽ được công bố thông qua bản in giấy như một tạp chí/ đặc san hàng quý hoặc hàng năm. Journal of Science and Technology on Information and Communications là tạp trí khoa học của Học viện công nghệ bưu chính viễn thông, nơi cũng quy tụ nhiều bài báo đặc sắc trong nhiều lĩnh vực đặc biệt là trí tuệ nhân tạo.

Interpreting the Latent Space of Generative Adversarial Networks using Supervised Learning

Đây là một paper sẽ được trình bày tại hội thảo quốc tế lần thứ 14 mang tên International Conference on Advanced COMPuting and Applications (ACOMP) được tổ chức vào cuối tháng 11 tới đây. 

Có thể nhiều độc giả đã biết hay có từng nghe qua về việc AI có khả năng sinh ra một khuôn mặt mới, ngẫu nhiên và chưa từng tồn tại. Trong paper này, một phương pháp sinh ảnh mặt người có định hướng sử dụng Deep learning được đề xuất. Điều này có ý nghĩa thực tế trong các ứng dụng chỉnh sửa ảnh, hoá trang khuôn mặt trong ảnh, giúp ứng dụng biến đổi khuôn mặt cho trước theo một hướng định sẵn. Phương pháp được đề xuất tuy đơn giản nhưng hiệu quả hơn các phương pháp cũ ở số lượng, tính chất có thể thay đổi trong một ảnh và không cần quá trình training tốn kém, phức tạp.

Efficient Palm-Line Segmentation with U-Net Context Fusion Module

Tương tự, paper này cũng được thực hiện và trình bày tại International Conference on Advanced COMPuting and Applications (ACOMP) năm nay với đề xuất sử dụng mô hình Deep learning phức tạp để tự động xác định đường chỉ tay trên lòng bàn tay. Đề xuất trong bài báo lấy chỉ tay làm đối tượng đề xuất thí nghiệm đồng thời chứng minh được tính hiệu quả của phương pháp trong việc phát hiện các đối tượng nhỏ trong ảnh, làm nền tảng tiểm năng cho các ứng dụng thực tế phức tạp như phát hiện vết xước, tỉ lệ xước xe một cách tự động...

From Universal Language Model to Downstream Task: Improving RoBERTa-Based Vietnamese Hate Speech Detection

Phát hiện nội dung xấu trên mạng xã hội luôn là vấn đề nóng hổi trong thời đại hiện nay đặc biệt là khi các mạng xã hội đang sở hữu tốc độ phát triển chóng mặt đi kèm lượng nội dung số khổng lồ được sinh ra hàng giờ. Bài toán phát hiện nội dung xấu trên mạng xã hội từ lâu đã là một bài toán quan trọng nhưng không mới. Tuy nhiên, với đề xuất cải tiến vượt trội của mình, nhóm nghiên cứu của AI team đã chắc chắn có một vé được trình bày tại hội thảo KSE 2020, một hội thảo chuyên về knowledge and systems engineering. Kế hoạch dự kiến hội thảo diễn ra là giữa tháng 11 tới đây.

WNUT 2020: Workshop on Noisy User-generated Text

Đây gần như là tin mừng cuối cùng của AI team trong quý 3 khi 2 short paper của team được chấp nhận tại workshop WNUT, một workshop trực thuộc hội thảo EMNLP, một hội thảo hàng đầu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Trước đó 1 tháng, SunBear team và UET team, 2 đại điện đến từ Sun* AI research đã xuất sắc vượt qua hơn 120 đội thi đến từ 20 quốc gia bao gồm cả Mỹ, Đức, Pháp, Singapore để lọt vào TOP 10 của cuộc thi tại workshop này với số điểm tương đối sít sao so với các đối thủ phía trên. Mặc dù kết quả chưa được như kì vọng, tuy nhiên, với kết quả này, team càng có thêm nhiều động lực hơn nữa trong những lần cọ xát tiếp theo.

Tổng kết

Quả thực, không quá khi nói rằng quý 3 vừa rồi là một quý gặt hái nhiều "trái ngọt" của team AI Research. Nhưng không mải say sưa với điều đó, team đã lên cho mình ngay một kế hoạch OKR với nhiều mục tiêu thử thách hơn nữa cho quý tới rồi. Cùng chờ đón những tin vui nữa từ AI Research team bạn nhé!

Hữu Quang - Xuân Hiến

#AI Reseach Team

0 Bình luận