Học trò ứng dụng AI vào xử lý rác

GD&TĐ - Nhóm học sinh Trường THPT chuyên Hoàng Lê Kha (Tây Ninh) đã ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI), để sáng chế hệ thống nhận dạng rác, góp phần bảo vệ môi trường học đường.

Dự án của Nguyễn Thị Hương Giang và Đào Thiên Long – Trường THPT chuyên Hoàng Lê Kha, Tây Ninh vinh dự nhận giải Cống hiến của chương trình “Tri thức trẻ vì Giáo dục” năm 2020. Ảnh:NVCC
Dự án của Nguyễn Thị Hương Giang và Đào Thiên Long – Trường THPT chuyên Hoàng Lê Kha, Tây Ninh vinh dự nhận giải Cống hiến của chương trình “Tri thức trẻ vì Giáo dục” năm 2020. Ảnh:NVCC

Dự án “Hệ thống nhận dạng vứt rác bừa bãi tại trường, xây dựng ý thức, nếp sống văn minh cho học sinh” của em Nguyễn Thị Hương Giang và Đào Thiên Long – HS chuyên Tin, khóa 26 và 24 Trường chuyên Hoàng Lê Kha, Tây Ninh, vừa xuất sắc đạt giải thưởng Cống hiến, trong chương trình Tri thức trẻ vì Giáo dục năm 2020 do Trung ương Đoàn, Bộ GD&ĐT, Báo Tuổi trẻ và Tập đoàn Thiên Long tổ chức.

Chia sẻ về ý tưởng, Hương Giang cho biết: Tình trạng ô nhiễm môi trường đang ở mức báo động. Ngay ở trong nhà trường cũng dễ dàng bắt gặp các hành vi vứt rác bừa bãi. Mong muốn tạo ra một hệ thống hữu ích cho công tác bảo vệ môi trường, vừa tiết kiệm thời gian vừa đỡ hao công sức, em và bạn Đào Thiên Long tìm cách ứng dụng những công cụ có sẵn của trí tuệ nhân tạo để thực hiện dự án. Trên nền tảng công nghệ thông tin về thị giác máy tính (computer vision) và học sâu (deep learning), nhóm tác giả đặt mục tiêu “cỗ máy” của mình sẽ nhận diện tốt các hành vi xả rác, từ đó hỗ trợ cho công tác giữ gìn vệ sinh, môi trường học đường.

Mô hình dự án của nhóm Long – Giang. Ảnh: NVCC
Mô hình dự án của nhóm Long – Giang. Ảnh: NVCC

Trong quá trình thực hiện, điều khiến nhóm thấy khó khăn nhất là cách nào để làm chủ được nội dung cốt lõi nhất của Dự án (nghiên cứu học Python - ngôn ngữ lập trình). Song song với đó, quá trình thu thập data (dữ liệu) cũng tốn nhiều thời gian. Nhóm phải mất hơn 1 tháng để quay video, cắt ảnh, dán nhãn, qua đó chế tạo thành mô hình mẫu cho máy đọc. 

Nhờ học lớp chuyên Tin nên sẵn có kiến thức cơ bản, cùng với nỗ lực hết mình và hỗ trợ tận tình của các thầy cô, nhóm tác giả đã viết các thuật toán. Hiện  nhóm cho máy đọc được hơn 4.000 model mẫu chứa hành vi xả rác, độ chính xác nhận dạng các video mới chứa hành vi vứt rác là 80%... 

Theo Hương Giang, việc lập trình để thiết bị nhận diện một người thực hiện những hành động đơn giản tương đối dễ dàng. Thế nhưng, việc “dạy” một cỗ máy xác định chính xác hành động đó là vứt rác lại không đơn giản. Bởi hệ thống phải nhận dạng những hành động vung tay vứt rác gồm nhiều tư thế (rất dễ gây hiểu lầm, với nhiều hành động khác như tập thể dục), phải có vật rời ra xa dần là rác, vứt đi với tốc độ nhanh, rác lại có nhiều hình thù…Thế nhưng nhóm vẫn kiên trì, tranh thủ qua các giờ nghỉ giải lao, buổi trưa, cùng với sự hỗ trợ của các bạn thực hiện động tác xả rác để quay video, từ đó chụp lại từng khoảnh khắc để khoanh vùng dữ liệu.

“Dự án đang ở bước đầu nghiên cứu, chúng em tiếp tục phát triển để hệ thống hoàn chỉnh hơn, khắc phục những mặt hạn chế”, Hương Giang chia sẻ thêm. 

Tin tiêu điểm

Đừng bỏ lỡ