trÍ tuỆ nhÂn tẠo vÀ khẢ nĂng Ứng dỤng trong cÁc bÀi...

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG CÁC BÀI TOÁN NGÀNH TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

H À N Ộ I , 1 2 / 2 0 1 9

| V I E T T E L B U S I N E S S S O L U T I O N S 2 0 1 9

01TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)

Tổng quan về AI, các mức độ phát

triển hệ thống AI và đánh giá sơ

bộ xu hướng ứng dụng AI trong

ngành

02CÁC ỨNG DỤNG AI CỤ THỂ TRONG NGÀNH

Đề xuất một số ứng dụng cụ thể

AI trong hoạt động của ngành

03ĐỀ XUẤT TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG CỤ THỂ

Một số đề xuất về cách thức triển

khai ứng dụng AI trong giám sát,

cảnh báo, dự báo , hỗ trợ ra quyết

định ngành TN&MT

04TRAO ĐỔI THẢO LUẬN

Trao đổi, thảo luận

NỘI DUNG TRÌNH BÀY


PHẦN I: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO


CÁC VĂN BẢN HƯỚNG DẪN

QUYẾT ĐỊNH 179/2004/QĐ-TTG

Chiến lược ứng dụng và phát CNTT TN&MT đến năm 2015 và định hướng đến năm 2020 do Thủ tướng Chính phủ ban hành

Định hướng “Ứng dụng các công nghệ hiện đại, tiên

tiến, điện toán đám mây, mô hình quản lý dữ liệu

lớn, trí tuệ nhân tạo ... để thu nhận, xử lý, phân tích,

kết nối, chia sẻ CSDL TN & MT với các HTTT, CSDL.”

Kiến trúc CPĐT Bộ TN & MT

Dự thảo Kiến trúc CPĐT Bộ TN & MT, phiên bản 2.0

Tầm nhìn, định hướng chiến lược phát triển CPĐT

của Bộ TN&MT “Tham gia cuộc cách mạng công

nghiệp lần thứ tư, ứng dụng các công nghệ tiên

tiến, trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu lớn phục

vụ công tác quản lý, chỉ đạo điều hành, xây dựng

chính sách, hỗ trợ ra quyết định”

Các văn bản căn cứ thực hiện đề xuất


KHÁI NIỆM AI

Theo từ điển Merriam-Webster, AI là

một nhánh của khoa học máy tính liên

quan đến việc mô phỏng hành vi

thông minh trong máy tính, với khả

năng của một cỗ máy bắt chước hành

vi thông minh của con người

AI phát triển từ rất sớm, từ các hệ AI

đơn giản cho đến các ứng dụng, các

hệ thống phức tạp dựa trên Deep

Learning

TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)


Hệ thống ứng dụng AI đơn giản

thường được lập trình sẵn và

không tự cải tiến

MACHINE LEARNING (học máy)

Thay vì chỉ thực hiện một nhiệm vụ cụ thể được lập trình sẵn, máy tính được con người “huấn luyện” bằng cách sử dụng lượng dữ liệu và các thuật toán để học cách thực hiện nhiệm vụ nhằm cải tiến kết quả.

Machine learning mang lại cho máy tính khả năng có thể tìm ra những điều không được lập trình rõ ràng

DEEP LEARNING (học sâu)

Là kỹ thuật của machine learning, và thay vì con người huấn luyện, máy tự đào tạo chính mình bằng ứng dụng mạng neuron (gồm lớp input, các lớp ẩn, và output) và bộ dữ liệu để dạy rất lớn.

Năng lực tính toán của máy tính và xử lý dữ liệu lớn mở ra cho Deep Learning khả năng ứng dụng bùng nổ mạnh mẽ.

HỌC MÁY VÀ HỌC SÂU


Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giao d iện người máy

Hỗ trợ ra quyết đ ịnh với t r i thức chuyên gia hỗ trợ v iệc

MỘT SỐ ỨNG DỤNG CỦA AI


Xử lý âm thanh t iếng nói

Nhận diện h ình ảnh

Hỗ trợ ra quyết đ ịnh với t r i thức chuyên g ia hỗ t rợ v iệc

- Lập l ịch, kế hoạch tự động

Mô phỏng thông minh

A I

AUTOMATED INTELLIGENCE (TỰ ĐỘNG)

khả năng hoạt động tự động, không cần điều khiển của con người, ứng dụng với

công việc mang tính lặp, có thể hoàn thành tự động. (VD: robot học để thực hiện

việc phân loại các loại vật liệu, rác thải …)

ASSISTED INTELLIGENCE (HỖ TRỢ)

Hệ thống nhận đầu vào là một khối lượng lớn dữ liệu có tính lịch sử, có cấu trúc

hoặc phi cấu trúc Phân tích, tổng hợp dữ liệu lớn qua AI Kết quả nhanh, chính

xác cao

(VD: xử lý ngôn ngữ tự nhiên và kỹ thuật phát hiện bất thường)

AUGMENTED INTELLIGENCE (DỰ BÁO)

Hệ thống sử dụng AI để giúp con người hiểu và dự đoán một điều không chắc

chắn trong tương lai.

(VD: kịch bản liên quan đến sự biến đổi khí hậu và khí thải nhà kính)

AUTONOMOUS INTELLIGENCE (TỰ TRỊ)

Tự động hóa ra quyết định mà không cần sự can thiệp của con người.

(VD: Smart home có thể xác định mô hình nhu cầu sử dụng của con người và chi

phí, từ đó điều chỉnh nhiệt độ sưởi ấm/làm mát nhà tối ưu)

LĨNH VỰC ỨNG DỤNG CỦA AI


XU HƯỚNG ỨNG DỤNG AI TRONG CÁC LĨNH VỰC TRONG NGÀNH TN&MT

T H E O N G H I Ê N C Ứ U C Ủ A P W C V Ề M Ộ T S Ố L Ĩ N H V Ự C T N & M T N Ê N Ứ N G D Ụ N G A I


PHẦN II: CÁC ỨNG DỤNG AI CỤ THỂ TRONG NGÀNH


G I

Ấ Y

PHÂN TÍCH ĐẶC ĐIỂM TÌNH HÌNH

RỜI RẠC, TRÊN GIẤY

Nhiều số liệu còn đang được nhập liệu trên

giấy và chưa có giá trị sử dụng, khai thác

với các hệ thống thông tin

THỦ CÔNG

Báo cáo, số liệu được thu thập, lưu trữ rời

rạc từ các đơn vị dẫn đến chất lượng báo

cáo chưa cao, số liệu báo cáo chưa chính

xác, Nhiều số liệu còn chưa được thu thập,

đang lưu trữ trên giấy chưa có giá trị sử

dụng, khai thác với các hệ thống thông tin

THIẾU KẾT NỐI

Các HTTT, CSDL tại các Bộ, ngành, địa

phương còn mang tính chất đóng, triển

khai riêng lẻ, thiếu tính kết nối, dẫn đến

tình trạng khó chia sẻ, tích hợp dữ liệu

THIẾU CÔNG CỤ HỖ TRỢ

Thiếu các hệ thống thông tin phục vụ công

tác tổng hợp, phân tích dữ liệu để cung cấp

các thông tin mang tính dự báo phục vụ công

tác chỉ đạo, điều hành. Trên thế giới hiện nay,

việc chỉ đạo, điều hành dựa trên dữ liệu và số

liệu tổng hợp thu thập từ các HTTT và CSDL

từ các cơ quan hành chính đang được triển

khai mạnh mẽ


OCR

BI

Data Lake

IoT

Big Data

…

AI

Xu hướng ứng dụng AI với khai

phá dữ liệu (Data minning),

kết hợp với các công nghệ hiện

đại để giải quyết các bài toán

của cuộc sống

XU HƯỚNG KẾT HỢP AI VỚI CÁC CÔNG NGHỆ


01

ỨNG DỤNG AI TRONG XỬ LÝ, HỖ TRỢ CÔNG TÁC THU THẬP DỮ LIỆU GIẤY

02

AI ỨNG DỤNG TRONG VIỆC THU THẬP DỮ LIỆU TỪ CÁC NGUỒN BIGDATA

03BI PHÂN TÍCH DỮ LIỆU IOT

04

AI TRONG NHẬN DẠNG VÀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH, XỬ LÝ NGÔN NGỮ

CÔNG CỤ AI PHỔ BIẾN VÀ ĐANG ĐƯỢC ÁP DỤNG



Chế độ báo cáo giấy

Nhiều báo phục vụ công tác quản đang làm thủ

công, bản giấy, mẫu báo cáo được gửi bản giấy

cho các đơn vị liên quan, sau đó tổng hợp báo

cáo lại bằng excel, word… Các đơn vị có nhiều

dữ liệu, tuy nhiên chưa có kinh phí nhập số hóa

nên các dữ liệu là dạng bản giấy lưu trữ

Nhiều dữ l iệu ngành chưa được số hóa

Rất nhiều dữ liệu ngành như Dữ

liệu khí tượng thủy văn, thông tin,

dữ liệu về kịch bản nước biển

dâng, ứng phó với biến đổi khí hậu

được ghi nhận từ lâu dưới dạng

giấy tờ


M ộ t s ố t ồ n t ạ i v ớ i g i ả i p h á p O C R “ t r u y ề n t h ố n g ”

Nhận dạng được khoảng 80 - 90% t rên h ình ảnh rõ nét . Trong kh i , văn bản g i ấy để l âu ngày dẫn đến mờ

Chữ v i ế t tay, ký tự chuyên ngành khó nhận d i ện

Chưa thể hỗ t rợ các ngôn ngữ


Giải pháp nhận diện ký tự quang học (OCR) áp dụng để “đọc” nội dung trên file ảnh thành định dạng văn bản số

Hình ảnh có màu nền mà màu chữ không có nh i ều chênh l ệch kết quả nhận d i ện còn thấp


Thường mất cấu t rúc đ ị nh dạng văn bản



02ADR T nhận dạng các cấu t rúc l og i c , cách dàn t rang cũng như các đ ị nh dạng khác nhau t rong tà i l i ệ u nh i ề u t rang

Ứng dụng trong tạo và lưu bản mẫu văn bản, xác định

các trường thông tin có giá trị để tạo dụng bộ dữ liệu

mẫu, dùng huấn luyện AI Engine

Sử dụng một số thuật toán để phân tích bố cục tài liệu

để xác định được các thành phần trong văn bản như

bảng biểu, sơ đồ, header,…

03ỨN G DỤ N G XỬ L Ý N G Ô N N G Ữ TỰ N H I ÊN ( N L P ) K ẾT H Ợ P DEEP L EAR N I NG N ÂN G CAO CH ẤT L ƯỢ N G

Ứng dụng các kỹ thuật của AI như máy học và xử lý

ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kết hợp Sử dụng Deep

Learning, chức năng tự động chỉnh sửa nâng cao

chất lượng so với các phương pháp cũ

01

Ứng dụng Tr í tuệ nhân tạo kết hợp nâng cao khả năng nhận dạng ký tự quang học (OCR), và nhận dạng ký tự v iết tay (ICR), nhận dạng dấu t ích (OMR)

04CÁC ỨN G DỤ N G K H ÁC CỦ A AI

Như mạng Neutral để dịch và hiểu

từng tài liệu chuyên ngành (báo

cáo, bản đồ,…)

CÔNG NGHỆ NHẬN DẠNG CẤU TRÚC

LOGIC (ADRT)

KẾT HỢP CÁC CÔNG NGHỆ VÀ AI

XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (NLP) KẾT HỢP DEEP LEARNING

CÁC ỨNG DỤNG KHÁC

CỦA AI



X u h ư ớ n g k h a i t h á c d ữ l i ệ u t ừ c á c n g u ồ n B i g D a t a

- Nhiều định dạng khác nhau từ

có cấu trúc, bán cấu trúc, đến

không có cấu trúc

- Thường trùng lặp, thiếu kiểm

chứng, đánh giá, phân loại,

sàng lọc dữ liệu.

Thách thức sử dụng dữ l iệu của Big Data C á c n g u ồ n d ữ l i ệ u

m ạ n g , B i g D a t a p h o n g p h ú

– Từ các website, ứng dụng, cổng

thông tin điện tử.

– Từ mạng xã hội, truyền thông, blog,

diễn đàn.

– Dữ liệu từ các tổ chức chính phủ,

phi chính phủ như các bài báo, báo

cáo,..

Thu thập dữ l iệu đa nguồn (Social Media L istening)

Cho phép thu thập thông tin theo từ khóa

từ các nguồn tin tức, forum, facebook,

youtube... Tinh lọc thông tin dựa trên ngữ

nghĩa đưa ra những thông tin có ích nhất,

tránh thông tin rác

Phân t ích dữ l iệu (Social Media Analys is)

Áp dụng các kỹ thuật cụ thể của Trí tuệ

nhân tạo để Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

(Nature Language Processing) và các thuật

toán học máy trên nền thu thập dữ liệu lớn

để lọc các bài viết nhiễu và tự động đánh

giá cảm nhận tiêu cực, tích cực bài viết

AI ỨNG DỤNG THU THẬP DỮ LIỆU TỪ CÁC NGUỒN BIGDATA

Xây dựng hệ thống thu thập thông tin thu thập, phân tích thông tin

trên các nguồn thông tin BigData tập trung thu thập dữ liệu từ các

Trang thông tin điện tử, Báo mạng, mạng xã hội giúp quản lý thương

hiệu, nắm bắt nhu cầu và chăm sóc khách hàng trên các kênh này

H ệ t h ố n g t h u t h ậ p t h ô n g t i n t h u t h ậ p , p h â n t í c h t h ô n g t i n t r ê n c á c n g u ồ n B i g D a t a


NỀN TẢNG PHÁT TRIỂN

Lưu trữ tập trung, xử lý dữ liệu lớn

Cung cấp cho nhiều ứng dụng, mục

đích khác nhau.

Thu thập các trang web có nội dung tiếng Việt

Thu thập các bài viết trên các MXH

Tự động phát hiện khi có trang web mới

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Tiếng Việt

Trích rút các dữ liệu có nghĩa

Đưa ra được cái xu hướng, dự báo…

N ỀN TẢN G BI G DATA

W EB CR AW L ER

XỬ L Ý N G Ô N N G Ữ TỰ N H I ÊN

DATA MI N I N G, MACH I N E L EAR N I NG



BI PHÂN TÍCH DỮ LIỆU IoT


CẢM BIẾN QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG

Tiếp nhận và phân tích thông tin từ các loại cảm biến

đa dạng với dữ liệu liên tục (nước ngầm, nước mặt,

không khí, …)

Quan trắc thuỷ văn, nguồn nước, …

Tổng hợp, phân tích, biểu diễn dữ liệu để giám sát,

cảnh báo

AI TRONG NHẬN DẠNG VÀ XỬ LÝ HÌNH ẢNH, XỬ LÝ NGÔN NGỮ


XỬ LÝ, NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH

Xử lý ảnh không gian, nhận dạng và tạo lập trên bản đồ số, phân tích và tạo lập bản đồ đặc điểm địa lý, giao thông

Nhận dạng khuôn mặt, phương tiện, ..

XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN

Học và hình thành hệ thống giao tiếp Human-Machine tự động theo ngôn ngữ tự nhiên

Tìm kiếm và phân tích dữ liệu dựa trên ngôn ngữ tự nhiên

PHẦN III: ĐỀ XUẤT TRIỂN KHAI ỨNG DỤNG CỤ THỂ


MỘT SỐ ỨNG DỤNG AI TRONG LĨNH VỰC NGÀNH

02BÀI TO ÁN PH ẢN ÁN H H I ỆN TR ƯỜ N G , K H I ẾU N AI TỐ CÁO

H Ỗ TR Ợ N H ẬN DẠN G BẢN ĐỒ

VỆ TI N H

01

AI K ẾT H Ợ P CẢM BI ẾN Q U AN TR ẮC MÔ I TR ƯỜ N G

03

N H ẬN DI ỆN K H U Ô N MẶT

AI KẾT HỢP CẢM BIẾN QUAN TRẮC MÔI TRƯỜNG

Cảm biến quan trắc môi trường được thu thập phân

tích và hiển thị lên dashboard giám sát điều hành. Ứng

dụng tại Khu công nghiệp, nhà máy, nguồn nước, bãi

tập kết rác trung chuyển, bãi rác, tại các điểm cần

theo dõi (nước ngầm, nước mặt, đất, không khí, đại

dương...), chất lượng không khí tại các điểm đông đúc,

ngã tư, các xe rác, xe vận chuyển hàng hoá dễ gây ô

nhiễm

BÀI TOÁN PHẢN ÁNH HIỆN TRƯỜNG, KHIẾU NAI TỐ CÁO

Ứng dụng nhận dạng ngôn ngữ, và lọc nhanh trong

hàng ngàn phản ánh, khiếu nại để chọn lọc thông

tin về tài nguyên, môi trường nhằm hỗ trợ phân

luồng giải quyết điều hành. Cho phép tự động tìm

thông tin trao đổi trên mạng về ô nhiễm, về môi

trường để chủ động xử lý.

HỖ TRỢ NHẬN DẠNG BẢN ĐỒ VỆ TINH

AI hỗ trợ cho việc nhận dạng bản đồ vệ tinh nhằm

phục vụ quy hoạch sơ bộ ban đầu trong quy hoạch sử

dụng đất đai. Ví dụ như quy hoạch sân bay long thành

sẽ nhận dạng khu vực lớn, lên sơ bộ được các tài sản

gắn liền trên đất phục vụ quy hoạch, đền bù.

04


NHẬN DIỆN KHUÔN MẶT

AI ứng dụng Nhận dạng khuôn mặt để xác định

đổ thải, vất rác

MỘT SỐ ỨNG DỤNG AI TRONG LĨNH VỰC NGÀNH


Nâng cao

Tích hợp ứng

dụng

Công nghệ

Phân tích dữ liệu và thu thập dữ liệu từ các nguồn

Phân tích dữ liệu và thu thập

dữ liệu từ các nguồn nâng

cao năng lực hỗ trợ ChatBot

Tích hợp trên cổng thông tin, tích hợp qua cac công cụ OTT

Phản hồi mang tính cá nhân hóa,

phụ thuộc theo từng ngữ cảnh, qua

các ứng dụng nhắn tin như Mocha,

Zalo… mà không cần phải có người

vận hành

Tích hợp công nghệ, xây dựng nền tảng tạo lập Chatbot ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo với các công nghệ học

máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự

nhiên (Natural Language Processing/

Understanding – NLP/NLU) tiên tiến.

T Í C H H Ợ P C H A T B O T

Chatbot trong các Cổng thông

tin giao tiếp, tham vấn chính

sách về tài nguyên môi trường

BI PHÂN TÍCH DỮ LIỆU BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU THEO NHIỀU NGUỒN

01Thu thập dữ l iệu l ịch sử, h iện trạng

Thu thập dữ liệu lịch sử, hiện trạng liên quan về tài nguyên và môi trường và dữ liệu một số lĩnh vực liên quan khác từ các nguồn thông qua nhiều hình thức/cơ chế (cung cấp theo chính sách chia sẻ thông tin CSDL quốc gia, mua, đặt hàng, liên kết, hợp tác trao đổi);


GIẢI PHÁP THỰC HIỆN

02Chuẩn hóa, t ích hợp CSDL chống b iến đổi khí hậu

Chuẩn hóa, tích hợp CSDL chống biến đổi khí hậu: Phân tích nội dung thông tin dữ liệu, thiết kế mô hình CSDL tích hợp; Chuẩn hóa và tích hợp từ các nguồn dữ liệu vào hệ thống; xây dựng bản đồ nền dạng WebMap; Xây dựng CSDL chuyên ngành quan trọng là đầu vào như sạt lở bờ sông, bờ biển, chuyển giao CSDL và xác định xu thế sạt lở bờ sông, bờ biển và đào tạo chuyển giao công nghệ; Giám sát thay đổi sử dụng đất và cơ cấu cây trồng bằng công nghệ viễn thám

03Thiết kế mô hình lập các bản t in , báo cáo mẫu

Phân tích, thiết kế các mô hình nhằm phục vụ lập các bản tin, báo cáo mẫu về Biến đổi khí hậu, thiên tai, cảnh báo được thông tin kịp thời với độ chính xác cao đến với cộng đồng, hệ thống chính trị;

Hình thành Trung tâm Dữ liệu tích hợp đa ngành

Trung tâm tích hợp đa ngành (tài nguyên - môi trường,

kinh tế - xã hội,..), chuẩn hóa, khắc phục tình trạng thiếu

hụt CSDL, đồng bộ hóa các tài liệu thuộc các phục vụ

phân tích, đánh giá và hỗ trợ ra quyết định về phát triển

bền vững trong điều kiện biến đổi khí hậu.

BI

Dashboard

GIẢI PHÁP KẾT NỐI CÁC HTTT LIÊN QUAN

Các CSDL,

nguồn dữ l iệu

Các HTTT l iên quan

khác


Ứng dụng các công nghệ công cụ báo cáo động, phân tích

dữ liệu động, đa chiều thông qua các báo cáo chiều thông

qua các báo cáo Dashboard, Scorecards, các báo cáo KPIs

trên nền tảng sử dụng công nghệ Data Warehousing

OLAP

AdHoc

Công cụ báo cáo động, phân t ích dữ l iệu động, đa chiều

TRAO ĐỔI, THẢO LUẬN


CHÂN THÀNH CÁM ƠN


trÍ tuỆ nhÂn tẠo vÀ khẢ nĂng Ứng dỤng trong cÁc bÀi...

Documents