Trí tuệ nhân tạo [ Đăng ngày (23/02/2025) ]
VinBrain - AIScaler™: Dịch vụ chú thích dữ liệu y tế toàn diện, hỗ trợ phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực y tế
VinBrain là một công ty công nghệ y tế tiên phong tại Việt Nam, được thành lập vào tháng 4 năm 2019 dưới sự đầu tư của Tập đoàn Vingroup. Với sứ mệnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT) để cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe, VinBrain đã phát triển nhiều giải pháp đột phá hỗ trợ bác sĩ và nâng cao hiệu quả chẩn đoán.

AIScaler™ là một nền tảng chú thích dữ liệu toàn diện được phát triển bởi VinBrain, tập trung vào việc cung cấp các dịch vụ gán nhãn dữ liệu y tế chất lượng cao để hỗ trợ phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nền tảng này tích hợp quy trình thu thập dữ liệu, đội ngũ nhân sự và các công cụ gán nhãn vào một hệ thống hợp tác mạnh mẽ, giúp tối ưu hóa quá trình phát triển AI cho doanh nghiệp.

Các tính năng chính của AIScaler™

 1. Thu thập và quản lý dữ liệu

-     Hỗ trợ đa dạng định dạng: AIScaler™ cho phép tải lên và xử lý nhiều định dạng dữ liệu như hình ảnh (JPG, PNG, TIF), video (MP4, MOV), DICOM và văn bản (TXT).

-     Tích hợp lưu trữ đám mây: Dữ liệu được lưu trữ an toàn trên các nền tảng đám mây như Azure Blob, Amazon S3 và Google Cloud Storage, đảm bảo khả năng truy cập linh hoạt và bảo mật cao. 

 2. Đa dạng công cụ gán nhãn

-      Hỗ trợ nhiều loại dự án gán nhãn: Nền tảng cung cấp tới 10 loại dự án gán nhãn, bao gồm phân loại, phát hiện, phân đoạn, nhận dạng ký tự quang học (OCR), phân loại tài liệu, nhận dạng thực thể có quan hệ, chuyển đổi giọng nói thành văn bản và ngược lại. 

-     Công cụ bán tự động: Tích hợp AI để hỗ trợ gán nhãn bán tự động, giúp tăng hiệu suất lên đến 80% bằng cách sử dụng các mô hình để gán nhãn trước, sau đó con người chỉ cần chỉnh sửa và xác nhận. 

 3. Quy trình làm việc linh hoạt và bảng điều khiển chi tiết

-     Tùy chỉnh quy trình gán nhãn: Người dùng có thể thiết kế quy trình gán nhãn phù hợp với nhu cầu cụ thể, không giới hạn số bước hoặc số vòng gán nhãn.

-     Giám sát hiệu suất: Bảng điều khiển cung cấp cái nhìn tổng quan về năng suất và hoạt động của toàn bộ đội ngũ trong tất cả các dự án gán nhãn, giúp quản lý hiệu quả và đảm bảo chất lượng. 

 4. Dịch vụ chú thích chuyên sâu cho dữ liệu y tế

-     Đội ngũ chuyên gia: AIScaler™ sở hữu đội ngũ với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính, đảm bảo chất lượng gán nhãn cao cho các dự án y tế. 

-     Quy trình kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt: Áp dụng các kỹ thuật kiểm soát chất lượng đa bước, bao gồm gán nhãn ban đầu, đánh giá và gán nhãn lại, cùng với việc kiểm tra thường xuyên để đảm bảo dữ liệu đạt tiêu chuẩn cao nhất. 

 5. Bảo mật dữ liệu

Chính sách bảo mật chặt chẽ: AIScaler™ thực hiện mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập nghiêm ngặt và kiểm tra bảo mật định kỳ để bảo vệ thông tin nhạy cảm khỏi các vi phạm và truy cập trái phép. 

Lợi ích khi sử dụng AIScaler™

-     Tối ưu chi phí: Với chi phí lao động tại Việt Nam thấp hơn từ 10% đến 50% so với các quốc gia lân cận, AIScaler™ giúp giảm đáng kể chi phí gán nhãn dữ liệu cho doanh nghiệp. 

-     Hiệu suất cao: Sự kết hợp giữa công cụ gán nhãn bán tự động và đội ngũ chuyên gia giúp tăng tốc độ và hiệu quả của quá trình gán nhãn, đáp ứng nhanh chóng nhu cầu phát triển mô hình AI.

-     Chất lượng đảm bảo: Quy trình kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt cùng với kinh nghiệm chuyên sâu trong lĩnh vực y tế đảm bảo dữ liệu gán nhãn đạt độ chính xác và tin cậy cao.

Với những tính năng và lợi ích trên, AIScaler™ là giải pháp toàn diện hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phát triển các mô hình AI chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực y tế.

ctngoc
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này