Tại vòng Ý tưởng cuộc thi “FPT Edu Hackathon 2024”, sản phẩm FPoly-Detect của sinh viên FPT Polytechnic Hà Nội đã xuất sắc lọt top 14 bảng B để bước tiếp vào vòng bán kết khu vực.
“FPT Edu Hackathon 2024” là cuộc thi công nghệ dành cho học sinh, sinh viên, học viên của Tổ chức Giáo dục FPT trên toàn quốc. Generative AI là nội dung tiếp theo được phát động và định hướng cho các đội thi tham gia mùa giải 2024.
Cuộc thi kỳ vọng tạo ra một sân chơi thách thức, trí tuệ, bổ ích, đồng thời có thể hình thành những sản phẩm có ý tưởng sáng tạo & thông minh, tạo tiếng vang trong lĩnh vực phát triển bền vững, đời sống, học tập qua ứng dụng các sản phẩm công nghệ từ Generative AI.
Sự kiện này không chỉ là cơ hội để người tham gia cùng nhau thi đấu lập trình, mà còn là nơi để các bạn có thể gặp gỡ, học hỏi và chia sẻ kinh nghiệm với nhau, cũng như với các chuyên gia hàng đầu trong ngành Công nghệ thông tin. Tham gia “chinh chiến” tại “FPT Edu Hackathon 2024”, năm chàng trai chuyên ngành Ứng dụng phần mềm FPT Polytechnic Hà Nội mang đến FPoly-Detect – Sản phẩm nhận dạng phát hiện lỗi sản phẩm trên băng chuyền.
Với chủ đề Generative AI ứng dụng trong phát triển bền vững, đời sống xã hội, FPoly-Detect là một trong những sản phẩm được coi là sáng tạo nhất, hay nhất được BTC đánh giá cao và lọt vào vòng bán kết khu vực trong thời gian tới.
Giải quyết bài toán thực tế
FPoly-Detect ra đời trong hoàn cảnh quy trình sản xuất công nghiệp tại các nhà máy nước ta đa phần sử dụng nhân công lao động hay các mô hình bán tự động là chính. Việc này làm cho hiệu suất công việc không được cao, chi phí vận hành cao và chất lượng sản phẩm đầu ra còn thấp. Ngoài những hạn chế trên, việc phát hiện lỗi sản phẩm trên băng truyền sẽ không được kiểm soát tuyệt đối, đòi hỏi nhân công phải tinh, nhanh, và có kinh nghiệm nhiều năm.
FPoly-Detect chính là sản phẩm sử dụng AI để tạo ra băng chuyền có khả năng tự động phát hiện sản phẩm lỗi mà không cần đến sự can thiệp của quá nhiều nhân công với các ưu điểm sau:
- Phân loại lỗi: Phân loại các lỗi theo các loại khác nhau để có biện pháp khắc phục phù hợp.
- Nâng cao hiệu suất: Giảm thiểu sai sót và tăng hiệu suất kiểm tra so với các phương pháp truyền thống.
- Tiết kiệm chi phí: Giảm chi phí liên quan đến kiểm tra và loại bỏ sản phẩm lỗi
Từ đó hệ thống sẽ tự động hoá quy trình, tăng hiệu quả sản suất và tăng hiệu suất,tăng cường chất lượng sản phẩm đầu ra và giảm chi phí so với sử dụng nhân công lao động hay các mô hình bán tự động trước đây.
Để giải quyết các vấn đề trên, các bạn sinh viên đã áp dụng machine vision vào sản xuất là điều vô cùng cần thiết. Mô hình này mang lại những công dụng như: phân tích dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực giúp phát hiện và loại bỏ sản phẩm bị lỗi. Nhóm cũng áp dụng máy học vào mô hình để nhận biết lỗi và phân loại nhanh hơn. chính xác hơn.
Tính hiệu quả của ứng dụng
FPoly-Detect ra đời nhằm giúp tối ưu chi phí sản xuất và đảm bảo đầu ra đạt chất lượng cao nhất tới tay khách hàng với mô hình sử dụng thuật toán GAN, CNN đảm bảo tốc tộc độ xử lý và độ chính xác cao.
Sản phẩm dễ dàng điều chỉnh để đáp ứng các yêu cầu sản xuất mới hoặc thay đổi sản phẩm, áp dụng được trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như ô tô, điện tử, thực phẩm và đồ uống, dược phẩm, và nhiều ngành khác.
Ngoài ra, FPoly-Detect còn có bộ cơ sở dữ liệu quản lý mang lại độ chính xác phát hiện lỗi sản phẩm trên băng chuyền. Đây cũng là một trong những phần ý tưởng sáng tạo, quan trọng mà nhóm đã sử dụng trong quá trình kết nối cơ sở dữ liệu đem lại độ chính xác phát hiện lỗi sản phẩm trên băng truyền với tỉ lệ chính xác gần như một trăm phần trăm nhờ sử dụng Cammera được gán AI. Bằng cách này, sản phẩm lỗi có thể được kiểm chứng và ước tính được tỉ lệ sản phẩm lỗi trong sản xuất
CSDL dùng Camera quan sát có gắn AI nhẳm nâng cao khả năng quản lý. Máy học còn cung cấp dữ liệu phân tích chi tiết về các lỗi thường gặp, giúp doanh nghiệp tìm hiểu nguyên nhân và cải tiến quy trình sản xuất.
Việc có thể tự động thu thập lại dữ liệu sản xuất cũng nâng cao khả năng quản lý. Cùng với đó, máy học cung cấp khả năng phân tích chi tiết về các lỗi thường gặp, giúp doanh nghiệp tìm hiểu nguyên nhân và cải tiến quy trình, tăng hiệu suất sản xuất.
Cơ hội và thách thức
Vỡ òa trong cảm xúc, việc FPoly-Detect vượt qua ngàn đối thủ trong nước lọt top 14 bảng B đi tiếp vòng bán kết khu vực là cơ hội, động lực cho nhóm hoàn thiện sản phẩm và có những hướng nghiên cứu phát triển dự án thành một sản phẩm sáng tạo, có tính ứng dụng thực tế trong tương lai với những gì mà nó mang lại .
Tuy nhiên để biến ý tưởng thành sản phẩm ứng dụng trong sản xuất thì nhóm sẽ phải đối mặt với những khó khăn. Về chất lượng dữ liệu, nhóm cần có dữ liệu đủ lớn và chất lượng cao để huấn luyện mô hình. Các lỗi sản phẩm có thể rất đa dạng và phức tạp, đòi hỏi mô hình phải rất linh hoạt. Chi phí triển khai, đầu tư ban đầu cho hạ tầng và công nghệ có thể cao cũng là một bài toán đau đầu.
Đứng trước nhiều khó khăn đang chờ đợi, các bạn trẻ cho biết: “FPT Edu Hackathon 2024 đã đem lại cơ hội lớn để nhóm chúng mình có thể vượt mọi khó khăn biến ý tưởng thành hiện thực, cùng với sự cố gắng không ngừng nghỉ, và sự giúp sức của thầy cô luôn nhiệt tình sát cánh, chúng mình sẽ quyết tâm đi đến cùng, hứa hẹn mang về một hệ thống hoàn hảo nhất, tốt nhất, có tính ứng dụng cao nhất, mang lại nhiều năng suất và hiệu quả đóng góp một phần vào những phát triển ứng dụng của cả nước nói chung và của FPT Polytechnic nói riêng.
Chúc cho những chiến binh nhà Ong sẽ không ngại khó vượt qua mọi khó khăn, thách thức đi hết chặng được mùa giải đem lại nhiều vinh quang và thành tựu giúp ích cho xã hội trong vận hành và sản xuất!
Giảng viên Ngô Thị Thu
Bộ môn Ứng dụng phần mềm
FPT Polytechnic Hà Nội
