Amii mở rộng quan hệ đối tác thúc đẩy ứng dụng AI, hỗ trợ thêm 25 doanh nghiệp

Amii, Viện Trí tuệ Máy Alberta, đang mở rộng quan hệ đối tác với cơ quan phát triển kinh tế khu vực của Canada là PrairiesCan, nhằm giúp thêm 25 doanh nghiệp vừa và nhỏ phát triển năng lực AI thiết thực. Thông báo ngày 27 tháng 10 bổ sung 2,5 triệu C$ hỗ trợ từ chính phủ liên bang, nâng tổng vốn đầu tư liên bang cho sáng kiến này lên 5,6 triệu C$.

Chương trình mở rộng triển khai tại Alberta, Saskatchewan và Manitoba; các hoạt động hợp tác ban đầu đã bắt đầu trong lĩnh vực năng lượng, nông nghiệp và sản xuất. Amii cho biết kể từ khi khởi động vào năm 2024, chương trình đã hợp tác với 30 doanh nghiệp trong khu vực. Cách tiếp cận của chương trình là ghép các công ty với chuyên gia học máy để xây dựng hệ thống dựa trên dữ liệu vận hành của chính họ, đồng thời trang bị cho họ chuyên môn cần thiết để duy trì các hệ thống đó.

Quan hệ đối tác nghiên cứu hướng đến triển khai thực tiễn

Có trụ sở tại Edmonton, Amii là một tổ chức phi lợi nhuận độc lập và là một trong ba viện AI quốc gia của Canada thuộc Chiến lược AI Toàn Canada. Lịch sử của viện bắt đầu từ Trung tâm Máy học Alberta Ingenuity năm 2002; đến năm 2017, viện trở thành tổ chức phi lợi nhuận độc lập với tên gọi Amii. Hoạt động của viện kết nối nghiên cứu, phát triển nhân lực và ứng dụng thương mại.

Cơ quan Phát triển Kinh tế Prairies Canada, thường được gọi là PrairiesCan, là cơ quan liên bang hỗ trợ phát triển kinh tế tại ba tỉnh tham gia chương trình. Với độc giả quốc tế, quan hệ đối tác này là một ví dụ về việc đầu tư công giúp các công ty nhỏ tiếp cận năng lực kỹ thuật chuyên sâu—nguồn lực mà họ khó có thể tự xây dựng.

Mô hình phát triển AI của Amii bố trí một chuyên viên học máy làm việc toàn thời gian trong dự án của công ty, dưới sự hướng dẫn của các nhà khoa học trong đội ngũ. Chuyên viên này phối hợp với nhóm kinh doanh để phát triển và thử nghiệm mô hình; sau đó, công ty có thể tuyển dụng người đó. Chương trình nói chung yêu cầu cam kết từ 12 đến 15 tháng, dù phạm vi và chi phí của từng dự án có thể khác nhau.

Các công ty giữ quyền sở hữu trí tuệ được phát triển trong quá trình hợp tác, đồng thời nhận tài liệu hướng dẫn và được chuyển giao kiến thức. Vì vậy, mục tiêu của quan hệ đối tác này khác với việc chỉ bàn giao một nguyên mẫu thuê ngoài: doanh nghiệp cần có khả năng điều chỉnh hệ thống sau khi nhóm nghiên cứu bên ngoài kết thúc công việc.

Croptimistic: Thị giác máy tính có thể hoạt động hiệu quả trên đồng ruộng thực tế

Croptimistic Technology phát triển hệ sinh thái nông nghiệp chính xác SWAT MAPS, kết hợp thông tin về đất, nước và địa hình để định hướng quản lý đồng ruộng. Sản phẩm SWAT CAM thu thập hình ảnh trong quá trình phun thuốc thông thường và sử dụng học máy để phân tích cây trồng cũng như cỏ dại.

Quan hệ hợp tác với Amii tập trung vào các loại cây ngũ cốc đầu vụ như lúa mì và yến mạch. Lá cây hẹp và chồng lấn lên nhau khiến việc phân biệt từng cây riêng lẻ trở nên khó khăn. Nhóm nghiên cứu đã phát triển các mô hình thị giác chuyên biệt có thể xử lý tán cây dày và những điều kiện chụp ảnh khó khăn, bao gồm bụi, ánh sáng chói và gió.

Thông tin sản phẩm của Croptimistic giải thích cách các camera gắn trên máy phun thuốc kết nối hình ảnh dày đặc của đồng ruộng với các vùng quản lý. Giá trị thực tiễn của việc phát hiện cây trồng chính xác hơn nằm ở mức độ chi tiết theo không gian: người trồng có thể kiểm tra tình trạng cây mọc không đồng đều và áp lực cỏ dại trên khắp cánh đồng, thay vì chỉ dựa vào một vài lần quan sát thủ công.

Carson Integrated: Biến hồ sơ môi trường thành dự đoán

Carson Integrated là công ty tư vấn về môi trường và lâm nghiệp, với các dịch vụ bao gồm cung cấp thông tin không gian địa lý cho những dự án tài nguyên thiên nhiên. Thách thức đặt ra là phân loại dòng chảy, một công việc giúp xác định các vùng đệm cần bảo vệ quanh đường thủy.

Nghiên cứu điển hình về Carson của Amii mô tả một mô hình được xây dựng bằng dữ liệu thu thập trong khoảng hai thập kỷ, bao gồm các phép đo thực địa và thông tin viễn thám. Quá trình phát triển đặc trưng xem xét các yếu tố địa hình và môi trường; kích thước cửa xả của lưu vực tỏ ra đặc biệt hữu ích. Nghiên cứu báo cáo độ chính xác phân loại trung bình khoảng 75% khi có dữ liệu phù hợp.

Ứng dụng này cho thấy chuyên môn trong lĩnh vực định hình cách xây dựng các mô hình học máy hữu ích như thế nào. Xác định một đường thủy trong ảnh là nhiệm vụ khác với dự đoán phân loại theo quy định của đường thủy đó. Các dự đoán có thể giúp ưu tiên công việc đánh giá ở địa hình hẻo lánh, nhưng vẫn cần đánh giá độ chính xác và mức độ phù hợp của chúng đối với những quyết định mà chúng hỗ trợ.

Visionstate: Lập lịch như một bài toán tối ưu hóa có ràng buộc

Visionstate phát triển phần mềm phục vụ hoạt động cơ sở vật chất, công tác kiểm tra và xác minh công việc. Trang web hiện tại của công ty nhấn mạnh MIRA, một nền tảng kết nối báo cáo, hoạt động kiểm tra, lệnh công việc và công tác giám sát. Dự án hợp tác với Amii tập trung vào nền tảng quản lý cơ sở vật chất WANDA của công ty.

Nghiên cứu điển hình chi tiết giải thích rằng các tuyến đường và lịch trình vệ sinh được xây dựng thành bài toán tối ưu hóa có ràng buộc. Hệ thống phải phân bổ lực lượng lao động cố định, đồng thời đáp ứng yêu cầu về bố trí mặt bằng, dịch vụ và tuân thủ; qua đó cân bằng hiệu quả với sự công bằng.

Công việc này cũng hỗ trợ TidyLogic, một sản phẩm lập kế hoạch nguồn lực, và một công cụ ước tính chi phí vệ sinh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nghiên cứu tình huống cho biết TidyLogic đang ở giai đoạn thử nghiệm beta và mô hình đang hướng tới tích hợp vào thời điểm bài viết được thực hiện. Những điểm khác biệt này rất quan trọng: phát triển sản phẩm thương mại và triển khai đầy đủ một hệ thống tối ưu hóa là hai cột mốc riêng biệt.

Ambyint: Xây dựng chuyên môn về học tăng cường

Ambyint cung cấp phần mềm tối ưu hóa hoạt động khai thác cho các đơn vị vận hành dầu khí. Nền tảng hiện có của công ty kết hợp các mô hình dựa trên vật lý với khả năng điều khiển tự động, bao gồm điều chỉnh điểm đặt của thiết bị thông qua hạ tầng giám sát công nghiệp.

Dự án của Amii nghiên cứu việc áp dụng học tăng cường cho các giếng khai thác bằng pít-tông, nơi việc thay đổi ngưỡng áp suất ảnh hưởng đến cách loại bỏ chất lỏng tích tụ. Việc thiếu thông tin về điều kiện ở sâu dưới lòng đất khiến quá trình mô phỏng và điều khiển trở nên khó khăn. Nhóm đã thử nghiệm các phương pháp dựa trên dữ liệu lịch sử và các phương pháp dựa trên vật lý nhằm cải thiện khả năng ra quyết định.

Nghiên cứu tình huống nêu rõ kết quả: các mô hình thử nghiệm không cải thiện hiệu suất so với hệ thống tự động hóa hiện có của Ambyint, đồng thời chưa đủ tin cậy hoặc đủ khả năng phản hồi để sử dụng trong hoạt động khai thác. Lợi ích đạt được là đội ngũ nội bộ được trang bị tốt hơn và hiểu rõ hơn những lĩnh vực cần tiếp tục nghiên cứu. Đây vẫn là một kết quả hữu ích của việc ứng dụng AI, ngay cả khi chưa lập tức tạo ra một mô hình có thể triển khai.

Riva: Khai thác giá trị dữ liệu doanh nghiệp cho AI

Amii cũng xác định Riva, một công ty có trụ sở tại Edmonton, là một trong những đơn vị sớm hưởng lợi, đồng thời ghi nhận tiến triển hướng tới các giải pháp sẵn sàng đưa vào vận hành mà không tiết lộ kiến trúc cụ thể của mô hình.

Nền tảng của Riva kết nối thông tin email, lịch, danh bạ và cuộc họp với các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng. Các khả năng của nền tảng bao gồm tóm tắt hội thoại do AI tạo ra và các nội dung đầu ra cuộc họp có cấu trúc để các nhóm xem xét và liên kết với hồ sơ CRM. Đây là bối cảnh ứng dụng khác với xử lý hình ảnh tại hiện trường hoặc điều khiển công nghiệp: thách thức nằm ở việc khai thác hiệu quả các tương tác kinh doanh, đồng thời duy trì cơ chế quản trị và sự giám sát của con người.

Vì sao mô hình này có ý nghĩa vượt ra ngoài Canada

Các doanh nghiệp tham gia cho thấy việc ứng dụng AI trải rộng trên nhiều lĩnh vực, từ thị giác máy tính, mô hình dự báo, tối ưu hóa có ràng buộc và học tăng cường đến quy trình xử lý thông tin trong doanh nghiệp. Mỗi lĩnh vực đòi hỏi dữ liệu, phương pháp đánh giá và chuyên môn vận hành riêng.

Ý nghĩa rộng lớn hơn của quan hệ hợp tác này nằm ở việc chú trọng quyền làm chủ và năng lực kỹ thuật. Một công ty thu được nhiều hơn một mô hình khi chính nhân viên của mình học được cách xây dựng mô hình đó, cách kiểm thử và thời điểm nên tin cậy các dự đoán của mô hình. Đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn, việc chuyển giao những năng lực này có thể quan trọng không kém việc bàn giao phần mềm ban đầu.