AI Team – Những người luôn đứng ngoài box

Mỗi sáng thức dậy, câu hỏi thường trực trong đầu các thành viên AI Team là ‘Làm gì mới hôm nay?’. Hình dung rõ ràng nhất về công việc team, có lẽ là cụm từ ‘phá núi dò đường’, vừa học hỏi, vừa nghiên cứu để tìm ra giải pháp tốt nhất. Có đêm trăn trở, ý tưởng bật ra lúc 3 giờ sáng, mà vì hào hứng quá, một thành viên trong team ngồi code luôn tới sáng để hôm sau tới công ty test thử cho kịp deadline với khách hàng.

Khi đi hỏi về team ‘Think outside the box’ nhất, mọi con đường đều dẫn về AI Team. Các thành viên trong team cười ồ lên ‘thật tình chúng tôi chẳng có cái hộp nào để out’. Hay nói như Phạm Văn Toàn thì ở AI Team không có bất cứ quy chuẩn, trình tự hay target nào. Vì thế, mỗi người luôn phải tự học kiến thức, làm mới mình mỗi ngày, tìm ra giải pháp tốt hơn ngày hôm qua để sản phẩm có kết quả tốt nhất.

Dự án đầu tiên làm với khách hàng

Cuối tháng 6 này, AI Team sẽ release dự án đầu tiên làm với khách hàng – OCR. Đây là dự án mà team nhận lại từ UEA 1 với yêu cầu áp dụng AI để hệ thống tự động trích xuất thông tin từ ảnh và trả về dữ liệu. Thông tin chủ yếu là các mẫu hóa đơn được chụp ở nhiều góc với độ sắc nét khác nhau.

Sau nhiều nghiên cứu được chuyển hóa thành báo cáo khoa học được trình bày tại các hội thảo, hội nghị, đây là lần đầu tiên team triển khai một dự án cho khách hàng, sử dụng đồng thời nhiều công nghệ như Deep Learning, xử lý ảnh, deploy mô hình, viết API.

“Chỉ có khoảng 3 tháng, cả team đã vận dụng 200% công lực để hoàn thành đúng tiến độ. Chúng tôi gặp áp lực ở cả giải pháp và tiến độ. Làm việc với khách hàng luôn có deadline nhưng khi sử dụng AI, thật khó để nói lúc nào sẽ có kết quả tốt nhất. Có những nghiên cứu người ta phải mất nhiều năm mới có lời giải” – Hoàng Đình Thời – Team Leader bộc bạch.

Để làm AI, số lượng dữ liệu phải rất nhiều và chiếm vai trò quyết định đến thành công của dự án. Thực tế, số lượng dữ liệu ảnh mà khách hàng cung cấp cho team lại quá ít. Vì thế, nhóm phải xây dựng data bằng cách in form hóa đơn rồi dùng máy ảnh chụp lại như một người dùng. “Mọi trường hợp mà khách hàng có thể chụp hóa đơn đều được tính đến. Có người chụp chính diện, có người lại chụp nghiêng hoặc chéo góc, có người lại xoay ngược lại, hoặc có khi tờ giấy bị nhàu, nát, rách… Sau khi có dữ liệu, nhóm tiến hành đánh nhãn và training cho máy” –  Nguyễn Thành Trung cho biết.

Chỉ có khoảng 90% số ảnh thu thập được dùng để training, 10% còn lại dùng để thử độ chính xác. Nếu ngày hôm nay, kiến trúc này cho độ chính xác là 80% thì ngày mai, team phải tìm kiếm một kiến trúc khác cho độ chính xác là 90%.

Thực tế, để có được phương pháp như hiện tại, team đã có lúc “nhầm đường”. Thời gian đầu, team sử dụng phương pháp khoanh vùng lớn trong tấm ảnh để nhận diện thông tin. Tuy nhiên khi chỉ còn 1 tuần để báo cáo phiên bản test thì kết quả trả về cho độ chính xác thấp.

“Cả team rất hoang mang khi deadline đã đến gần. Hôm ấy là 3 giờ sáng, tôi chợt nhận ra, thay vì nhận diện vùng to mình sẽ tập trung nhận diện vùng nhỏ. Lúc đó phấn khích quá, tôi ngồi code đến 6h sáng là xong” – Nguyễn Thành Trung chia sẻ về cách nghĩ ra giải pháp của mình.

Đúng vào dịp nghỉ lễ 30/4 và 1/5, với vai trò team leader, Hoàng Đình Thời đã dành trọn thời gian nghỉ để làm lại dữ liệu và code lại cấu trúc cho kịp tiến độ: “Tôi chịu trách nhiệm về chất lượng và tiến độ của dự án. Đây cũng là dự án đầu tiên team làm với khách hàng, nên việc OT không có gì phải phàn nàn”.

Không có cái box nào ở AI Team

Dù tên nhóm là AI nhưng team luôn sẵn sàng bước chân vào những địa hạt mới, nghiên cứu thêm về các công nghệ mới như IoT hay làm back end, server, mobile… để sản phẩm trực quan nhất cho người dùng. Leader Phạm Văn Toàn khẳng định “không có box nào ở AI Team cả bởi về bản chất, trong nghiên cứu không có quy chuẩn hay trình tự nào đúng cho mọi trường hợp. Mỗi thành viên phải đào sâu, tìm hiểu và vượt qua những giới hạn của bản thân, tìm ra hướng đi, giải pháp mới cho mỗi nghiên cứu và dự án của mình”.

Dự án phòng họp online theo đặt hàng của công ty là ví dụ điển hình của sự kết hợp các công nghệ mới. Ngoài AI, team phải sử dụng IoT cùng các cảm biến sensor để cho ra kết quả khả thi nhất. Hay như mới đây, team nhận được đặt hàng của khách hàng về sóng não, một dự án mà chính Phạm Văn Toàn phải tự nhận là rất “phiêu ling”. Đây là dự án được Sun* đầu tư với mong muốn sản xuất tai nghe cùng platform đi kèm, dựa vào các sensor đo sóng não để hiểu được hành vi, tâm trạng của người dùng, từ đó đưa ra nội dung phù hợp như gợi ý nhạc, thông tin, phương pháp tập luyện…

“Nếu đối tượng là hình ảnh, kết quả trả về có thể cho so sánh đúng – sai ngay lập tức nhưng sóng não thì không, nó quá phức tạp. Chính mình cũng không biết bản thân đang vui hay buồn. Đây là thách thức với AI Team trong thời gian tới” – Toàn nói thêm.

Giống như những người đi phá núi dò đường, AI Team thừa nhận, việc đi nhầm đường trong nghiên cứu là chuyện họ gặp mỗi ngày. Nhưng các thành viên của AI Team tin rằng với một trái tim và tinh thần luôn “stay hungry, stay foolish”, không gì là không thể.

 

Thụy

0 Bình luận