Loạt sản phẩm ứng dụng AI, IoT của sinh viên Đại học FPT

Các công nghệ xu hướng như AI, IoT, Machine Learning… đã được vận dụng thành công để tạo ra những sản phẩm ứng dụng thực tế vào cuộc sống.

Bộ điều khiển nhà thông minh sử dụng tiếng Việt

Sản phẩm ra đời khi nhóm sinh viên nhận thấy đa số các thiết bị điều khiển trong hệ thống nhà thông minh ở Việt Nam đều chạy bằng tiếng Anh, gây khó khăn cho nhiều người. 3 chàng trai ngành Kỹ thuật phần mềm là Trương Minh Giang, Phan Minh Dương và Hoàng Văn Thắng đã xây dựng hệ thống điều khiển nhà thông minh 100% tiếng Việt cho mọi đối tượng đều dễ dàng sử dụng.

tiktok takipçi satın al

Cả nhóm tự thu thập dữ liệu giọng nói và dùng công nghệ học sâu để tạo ra một model nhận diện với 15 câu lệnh chuẩn có độ chính xác lên tới 98%. Các thiết bị trong nhà sẽ được điều khiển bằng giọng nói qua giao thức MQTT, một giao thức phổ biến trong các hệ thống Internet kết nối vạn vật (IoT).

Sản phẩm nhỏ gọn, do đó người dùng hoàn toàn có thể đặt trên bàn, trên kệ như một món đồ trang trí. Người dùng tiến đến gần thiết bị và nói rõ câu lệnh: “Doremon, tắt quạt/bật đèn/bật điều hòa…”. Thiết bị sẽ ngay lập tức bật đèn báo hiệu đã nhận lệnh và thực hiện yêu cầu sau 2 – 3 giây.

Đây là sản phẩm đã mang về cho 3 nam sinh viên Đại học FPT cơ sở Hà Nội giải Nhất cuộc thi trình diễn và thuyết trình sản phẩm về IoT – IoT Showcase Contest 2019 với tổng trị giá lên đến 1.000 USD.

Điểm danh sinh viên bằng nhận diện khuôn mặt

Lấy ý tưởng từ việc điểm danh, nhóm Sinh viên ngành Kỹ thuật phần mềm đã đưa ra giải pháp điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt.

Thị trường hiện nay có nhiều loại thiết bị hỗ trợ điểm danh như chấm vân tay hay quẹt thẻ nhưng mỗi loại còn tồn tại một số hạn chế. Cụ thể, chấm vân tay có khả năng lây lan bệnh truyền nhiễm, quẹt thẻ dễ phát sinh tình trạng quẹt thẻ hộ, hoặc trục trặc bởi lỗi phần mềm. Ý tưởng nhận diện gương mặt của nhóm khác biệt ở điểm, chỉ cần dùng chiếc điện thoại di động đã cài đặt ứng dụng rồi chụp một kiểu ảnh là phần mềm có thể nhận dạng một cách chính xác.

Công nghệ học máy (Machine Learning) được sử dụng, giúp nhận diện khuôn mặt thông qua ảnh. Khả năng nhận diện chính xác đến thời điểm hiện tại khoảng 70-80%. Để sử dụng hệ thống điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt, giảng viên cần tải ứng dụng về điện thoại, sau đó chụp một bức ảnh của cả lớp. Bức ảnh sẽ được gửi về service để tiến hành nhận dạng và gửi trả kết quả về ứng dụng, ứng dụng sẽ tự động điểm danh cho những sinh viên được nhận diện.

Để tránh trường hợp bị bỏ sót, giảng viên cần kiểm tra lại kết quả, tích điểm danh cho những bạn chưa được nhận diện và bấm lưu để ứng dụng gửi yêu cầu đến server, lưu kết quả vào cơ sở dữ liệu. Bên cạnh đó website có thể cho phép xem lại ảnh chụp từ điện thoại của giáo viên trong trường hợp xảy ra khiếu nại về vấn đề điểm danh.

Thùng rác thông minh có thể nhận diện và phân loại rác

Thùng rác thông minh mang tên Magic Bin được nhóm sinh viên năm nhất gồm Trần Mậu Hiếu, Trần Lê Duy, Phạm Thiên Nhi và Lưu Diệu Hoa chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm của Trường Đại học FPT sáng chế. Sản phẩm có thể kết nối Internet, lưu trữ, thống kê dữ liệu; tự động mở nắp, nhận diện và phân loại rác,… là những tính năng của thùng rác thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo do sinh viên sáng chế.

Thùng rác thông minh này là sản phẩm hoàn toàn tự động, người dùng chỉ cần đưa tay gần nắp, nắp thùng rác sẽ tự động mở để người sử dụng bỏ rác vào. Tiếp đến, bằng cách ứng dụng công nghệ Machine Learning (học máy), thùng rác có khả năng tự động nhận diện, phân loại rác là loại tái chế hay không tái chế được. Magic Bin là thiết bị IoT nên nó mang những ưu điểm như khả năng kết nối Internet, lưu trữ và thống kê dữ liệu cụ thể phục vụ cho nhiều mục đích sử dụng khác nhau.

Với mục đích của sản phẩm giúp phân loại rác thải tại nguồn tự động và chính xác (điều mà các loại thùng rác hiện nay ở Việt Nam chưa có), tiết kiệm thời gian và công sức phân loại rác bằng tay. Đi kèm với sản phẩm còn có hệ sinh thái phần mềm giúp theo dõi thông tin của thùng rác như vị trí, trạng thái đầy của các ngăn, kiểm tra hư hại,… Ngoài ra, sản phẩm cũng có thể dùng trong nhà thông minh với các kết nối ứng dụng điều khiển từ xa hoặc các trợ lý ảo phổ biến hiện nay.

Máy bay selfie

Đây là sản phẩm đồ án tốt nghiệp của nhóm Hummingbird. Nhóm đã áp dụng phần mềm nhúng để thiết kế ứng dụng Android trên điện thoại, hỗ trợ người dùng điều khiển flycam để quay phim, chụp ảnh, livestream… Khác với các sản phẩm flycam đắt đỏ trên thị trường, “Hummingbird” của nhóm sinh viên Đại học FPT hướng tới đối tượng phổ thông nên có giá thành “mềm” và thiết kế nhỏ gọn, dễ sử dụng.

Nhờ am hiểu sâu sắc giải thuật từ những dự án ứng dụng CNTT tại Đại học FPT, các thành viên nhóm “Hummingbird” đã hoàn thành xuất sắc đề tài đầy thử thách. Điểm chung của các thành viên trong nhóm là cùng yêu thích công nghệ, đặc biệt là phần mếm nhúng. Vì thế, các thành viên đã rất kiên trì với việc “cân não” nghiên cứu và thí nghiệm sản phẩm nhiều lần để tạo ra một “chiếc máy ảnh biết bay” có đầy đủ tiện ích, nhưng giá cả thấp hơn nhiều lần các sản phẩm trên thị trường.

Thầy Phan Duy Hùng, giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm, Đại học FPT đánh giá: “Các sinh viên nhóm “Hummingbird” đã phát triển và làm rất chỉn chu chiếc flycam từ phần cứng cho đến phần mềm giám sát trên Android. So với các sản phẩm khác, đồ án của nhóm nổi bật ở nhiều cải tiến trong giải thuật điều khiển và khả năng lập trình”.

Xe tự hành

Xe tự hành là 1 trong 9 công nghệ trụ cột của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4. Nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực này đã được áp dụng vào thực tiễn, trong đó có: Robot giao hàng, máy bay không người lái, các ứng dụng hỗ trợ người lái xe ô tô, trợ lý ảo (Siri, Cortana, Google Now),…đã và đang được nghiên cứu và đưa vào sử dụng tại nhiều quốc gia trên thế giới.

Trong phạm vi “Cuộc đua số” – Cuộc thi lập trình xe tự hành do Tập đoàn FPT tổ chức, các đội thi sẽ phải sử dụng kiến thức công nghệ mới như xử lý ảnh (nhận làn đường, xác định vật cản), trí tuệ nhân tạo, học máy kết hợp với kiến thức về điều khiển tự động để xe có thể di chuyển chính xác nhất trên đường thẳng, trong khúc cua, khi leo dốc; biết tự điều chỉnh đường đi, tốc độ khi gặp vật cản.

Ở 3 mùa Cuộc đua số đã diễn ra trong nhiều năm qua, các nhóm sinh viên của Đại học FPT đã chứng tỏ được khả năng và bản lĩnh khi tiến sâu vào vòng trong. Họ luôn là một trong những đối thủ đáng gờm để cạnh tranh ngôi vị cao nhất của sân chơi công nghệ hấp dẫn này.

Trâm Nguyễn
Tổng hợp