Ứng dụng thành công tại Thế vận hội Rio 2016, Rio App tiếp tục được lựa chọn sử dụng kiểm soát ra/ vào, đảm bảo an ninh tại Pralympic Games 2016 tới đây.

Olympic Rio 2016 đã khép lại an toàn và thành công. Sau 16 ngày tranh tài, Rio 2016 đã khép lại và trở thành một trong những kỳ Thế vận hội thành công nhất lịch sử. Diễn ra trong bối cảnh gia tăng nhiều xung đột vũ trang trên thế giới nên việc đảm bảo bảo an ninh tại đại hội được đặt ra rất cao.

Con số 85.000 người tham gia vào công tác hỗ trợ an ninh là một con số kỷ lục. Để đảm bảo an toàn, việc ra/ vào khu vực thi đấu, khu vực ưu tiên được kiểm soát rất chặt chẽ.

Rio App là một ứng dụng được xây dựng nhằm kiểm soát khách ra/ vào các khu vực, lối đi tại các trung tâm, sân vận động thi đấu của Olympic, do Quantum Secure - công ty chuyên cung cấp hệ thống quản lí vào/ ra  cho nhiều khách hàng lớn trên thế giới phát triển. Công ty cổ phần công nghệ DTT là đối tác của Quantum Secure tại Việt Nam cùng phát triển dự án này.

Rio App đảm bảo chỉ có những khách được mời (có quyền) mới có thể ra/ vào khu vực Olympic, nếu không đều bị từ chối. Đồng thời, Rio App ghi nhận và theo dõi mọi thông tin ra/ vào tại các cổng kiểm soát trong suốt quá trình đại hội. Truy cập dữ liệu có thể xem được những khách nào đã bị từ chối, khách nào đã được chấp nhận cũng như thời gian, địa điểm, tần suất ra/ vào của từng khách.

Theo SlashGear, Brenden Lake và các đồng nghiệp Moore-Sloan thuộc bộ môn Khoa học dữ liệu tại trường đại học New York cho rằng, phương pháp mới hứa hẹn sẽ giúp thu hẹp khoảng cách nhiệm vụ của máy học.

Máy học là một khái niệm bạn đã từng nghe hoặc chưa bao giờ nghe thấy. Nhưng thực tế đó có thể những thứ bạn đang sử dụng hàng ngày. Khi bạn tìm kiếm một thông tin nào đó trên Google Search, dịch vụ này sẽ thay bạn tìm kiếm và nhập vào bộ nhớ những gì đã được yêu cầu tìm kiếm. Qua đó, máy chủ tìm kiếm của Google sẽ dần học được hành vi của bạn để đưa ra những kết quả tìm kiếm liên quan và chính xác hơn.

Chẳng bao lâu nữa, robot có thể tự học đọc, viết chữ giống như con người.

Máy học theo phương pháp mới cải thiện được gì?

Theo trợ lý giáo sư Khoa học máy tính tại ĐH. Toronto, ông Ruslan Salakhutdinov cho biết: "Thật khó khăn để chế tạo một cỗ máy đòi hỏi ít dữ liệu như con người khi học một khái niệm mới. Nhân rộng khả năng này là một lĩnh vực thú vị của nghiên cứu kết nối máy học, thống kê, tầm nhìn máy tính và nhận thức khoa học".

Salakhutdinov là một trong ba tác giả của công trình nghiên cứu. Trong nhóm còn có giáo sư Joshua Tenenbaum hiện đang công tác tại Viện nghiên cứu MIT. Ông phụ trách hai bộ phận nghiên cứu Não bộ, Khoa học nhận thức và Trung tâm nghiên cứu Não bộ, Trí tuệ và Máy móc.

Công trình nghiên cứu của ba nhà khoa học sử dụng chương trình có tên "Bayesian Program Learning" (BPL). Chương trình có thể lấy ví dụ về một khái niệm, ví như "từ" và viết chúng thành những mã riêng. Những mã này sau đó có thể dùng để tạo ra các ví dụ về cách viết khác nhau của một từ.

Nói cách khác, chương trình có thể viết được các dạng khác nhau của một từ dựa vào hiểu biết đã có về các cách thức viết lên từ đó.

Đặt mối tương quan giữa cách học của robot với trẻ con, Tenenbaum cho biết:"Trước khi trẻ học mẫu giáo, chúng được học cách nhận diện một khái niệm mới từ một ví dụ duy nhất, thậm chí chúng còn có thể tưởng tượng nhiều ví dụ hơn mà chúng nhìn thấy", Tenenbaum nói.

Tenenbaum cũng cho biết thêm, chặng đường biến những cỗ máy robot trở thành một một "đứa trẻ thông minh" vẫn còn khá xa. Nhưng đây là lần đầu tiên các nhà khoa học tạo ra được một cỗ máy có thể học và sử dụng các khái niệm trong thế giới thực, thậm chí ngay cả với những khái niệm trực quan đơn giản như chữ viết tay. Tuy nhiên, chúng thực hiện theo những cách rất khác biệt so với con người.

Công trình nghiên cứu của ba nhà khoa học đã được công bố trên tạp chí khoa học danh tiếng Science trong tuần vừa qua.