Trước kia, khi nhận ca khảo sát, bảo trì, anh Võ Văn Thảnh - cán bộ kỹ thuật hạ tầng - cần quan sát tập điểm (kết nối tuyến cáp đến nhà thuê bao) bằng mắt và tự đánh giá, xác định lỗi. Điều này có thể xảy ra thiếu sót vì số lượng dây dợ, chi tiết nhiều, số lỗi có thể xảy ra lớn. Trong khi đó, sự cố tại tập điểm ảnh hưởng đến khách hàng chiếm đến 35% tổng sự cố ngoại vi.
Chưa kể, sau đó, trưởng phòng kỹ thuật phải mất thời gian kiểm soát lại rồi chuyển cho Ban Chất lượng (FTQ), nếu được đánh giá đạt mới hoàn ứng vật tư. Nếu chưa đạt, kỹ thuật viên lại phải đi bảo trì lại, tốn nhiều thời gian và công sức. Số ca cần đi bảo trì lại chiếm khoảng 5-10% số ca vụ.
Giờ đây, với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, anh Thảnh chỉ cần chụp ảnh đúng góc chụp, AI sẽ phân tích, chỉ ra lỗi cần thực hiện bảo trì. Thời gian giảm, trong khi độ chính xác lại tăng. Sau khi hoàn thành, anh chỉ việc chụp lại cho AI đánh giá và đóng ca. Việc kiểm soát, đánh giá lại không còn mất thời gian như trước.
Khi nhận ý tưởng của Trung tâm Phát triển và quản lý hạ tầng (INF) về xử lý hình ảnh trong quy trình chụp ảnh và kiểm tra chất lượng của tập điểm/tủ cáp định kỳ - với số lượng lên tới hàng trăm nghìn hộp, dữ liệu cần phân tích đến 500.000 ảnh, suy nghĩ đầu tiên của anh Huỳnh Xuân Phụng - Trưởng phòng Sản phẩm, Trung tâm Ứng dụng khoa học dữ liệu (CADS), là muốn từ chối. Đó là một bài toán khó, phức tạp.
"Nó giống với những dự án trước của CADS ở chỗ đều là phân tích dữ liệu, hình ảnh. Nhưng điểm khác và khó khăn hơn là cần có kiến thức về hạ tầng nhất định, và nguồn hình ảnh dữ liệu do người chụp không thể đồng đều về chất lượng, ánh sáng, góc chụp…" - anh Phụng suy nghĩ. Trước đó cũng đã có một đơn vị khác không nhận bài toán này với lý do không có nguồn lực. Nhưng anh quyết định "phiêu lưu" một phen.
Đó là vào đầu tháng 4 năm 2021. Một nhóm 10 thành viên INF miền Nam và miền Bắc tiến hành đánh giá 500.000 bức ảnh chụp tập điểm, chọn 9.000 ảnh đạt chất lượng và đánh giá toàn bộ lỗi trên từng ảnh. Sau đó, nhóm CADS sẽ đánh giá lại để đảm bảo đủ dữ liệu đúng, từ đó "dạy" cho AI học và tích hợp vào công cụ xây bởi Trung tâm Hệ thống thông tin (ISC) - Mobimap.
 |
| Nhóm tác giả "Ứng dụng AI phân tích nhận diện hạ tầng" |
Theo anh Nguyễn Quang Vinh (INF HCM), khâu tốn thời gian và mệt mỏi nhất là đánh dấu cho AI học về những điểm đạt, điểm lỗi. Việc này kéo dài suốt mùa dịch. Vì vẫn phải đảm bảo những công việc thường ngày khác, việc làm thêm giờ, cuối tuần là không tránh khỏi vì mỗi người đều muốn cố gắng đánh giá ảnh chính xác nhất. Sau đó, các cuộc họp được diễn ra theo hình thức online hằng tuần.
Tháng 8/2022, cuối cùng tính năng đã được triển khai tại Hà Nội và TP HCM. Nó đã giúp quy trình tự phân tích và đánh giá các thủ công từ 12 bước xuống 7 bước; rút ngắn thời gian hoàn tất ca vụ từ 2-4 ngày xuống còn 1-2 phút. Thời gian chờ đợi kiểm soát và kiểm tra từ trên 48 giờ giảm còn dưới 1 phút. Dự kiến, trong quý 4 tới và năm 2023 sẽ tiết kiệm được hơn 3 tỷ đồng từ việc giảm chi phí cho nhân sự kiểm soát bằng hình ảnh và lợi ích giữ khách hàng rời mạng.
"Chúng tôi rất hài lòng với kết quả đạt được. Độ chính xác 92% là vượt mong muốn ban đầu" - đại diện INF bày tỏ. Kết quả đạt được của dự án còn thể hiện tinh thần hợp lực khá tốt giữa các bộ phận nhà Viễn thông - anh Huỳnh Xuân Phụng đánh giá.
Trước mắt, nhóm tác giả dự kiến cố gắng mở rộng cho các vùng miền khác, nâng cao hơn nữa độ chính xác của công cụ. Sau đó, ưu tiên áp dụng sử dụng cho những đơn vị khác trong việc quản lý đường trục, quản lý container, đánh giá ngoại quan hàng nhập. Xa hơn, nhóm nuôi tham vọng đóng gói quy trình và tìm kiếm tập khách hàng tiềm năng ở các lĩnh vực khác như giao thông vận tải - giám sát mặt đường, y học - đánh giá ảnh chụp X-quang… "Lúc đó việc tùy chỉnh cho ngành khác sẽ nhanh hơn vì chúng tôi đã có kinh nghiệm, quy trình, đã có yêu cầu về góc chụp để mẫu đồng nhất cho máy học" - nhóm tác giả lạc quan.
Vừa qua, sáng kiến đã tham gia Chung khảo iKhiến số 6. Tham gia đường đua cuộc thi sáng tạo của nhà F năm nay, nhóm tác giả nhà "Cáo" không ngần ngại đặt mục tiêu cao nhất như chị Võ Thị Hồng Phương - Giám đốc CADS và đồng đội đã đạt được trước đây. "Theo tôi, iKhiến sẽ đánh giá về lợi ích giải pháp mang lại nhiều hơn và chúng tôi tự tin vào sản phẩm của mình có ứng dụng vào hạ tầng lớn, quy mô ảnh hưởng rộng nên có thể cạnh tranh được với các đội khác" - anh Phụng nói. Trong khi đó, anh Nguyễn Quang Vinh chắc mẩm: "Khi nghe bình luận của giám khảo, tôi tin đội sẽ giành giải Vàng".
Liệu dự đoán này có trở thành hiện thực? Kết quả vòng Chung khảo iKhiến tháng 10 sẽ được công bố vào tuần tới.
Thủy Minh
Ý kiến
()