Bạn có biết kỹ sư prompt là gì 😶? Đây là một nghề mới xuất hiện trong ngành công nghệ AI, được trả lương cao và không yêu cầu bằng cấp hay kỹ năng lập trình. Tuy nhiên, kỹ sư prompt cũng đòi hỏi một số yếu tố nhất định và có thể là cơn sốt ngắn hạn. Hãy cùng tìm hiểu về nghề kỹ sư prompt trong bài viết này.

👉👉 Cập nhật tin tức công nghệ: https://shorturl.at/HMQT5

Giới thiệu về kỹ sư prompt

Kỹ sư prompt là một thuật ngữ mới hiện nay, là nghề hoàn toàn mới ở cả Việt Nam và trên thế giới. Nó xuất hiện sau khi những siêu AI như [ChatGPT] phát triển mạnh mẽ. Những kỹ sư prompt không cần thiết phải biết về lập trình hay thuật toán, công việc của họ là giao tiếp với hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để điều khiển hành vi của nó, để đạt được kết quả mong muốn. Bên cạnh đó, với các công ty trí tuệ nhân tạo, prompt còn giúp phát triển và cải tiến mô hình tương tác giữa người và máy móc, giúp AI hạn chế những câu trả lời “ảo giác”.

Kỹ sư Prompt được coi là một trong những công việc hấp dẫn nhất trong ngành công nghệ hiện nay, do đó có khả năng thu hút nhiều người muốn tập trung phát triển trong lĩnh vực này.

Công việc của kỹ sư prompt

Cụ thể, công việc của kỹ sư prompt bao gồm:

• Gợi ý và thiết kế: kỹ sư Prompt được giao nhiệm vụ gợi ý và thiết kế các câu truy vấn hoặc hành vi mà hệ thống AI cần thực hiện. Họ sẽ phải hiểu rõ yêu cầu của khách hàng và phát triển các gợi ý phù hợp để đạt được kết quả mong muốn.

• Xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình: Kỹ sư prompt thực hiện quá trình thu thập dữ liệu và xử lý nó để huấn luyện [mô hình ngôn ngữ]. Họ chú trọng đến việc chuẩn bị dữ liệu huấn luyện sao cho mô hình có thể hiểu và phản hồi một cách chính xác và đáng tin cậy.

• Tối ưu hóa hiệu suất: Kỹ sư Prompt cũng có nhiệm vụ tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống AI. Họ sẽ tiến hành kiểm tra và đánh giá độ chính xác và đáp ứng của mô hình AI để có thể cải thiện và tăng cường khả năng hoạt động của nó.

• Đảm bảo tính bảo mật và đạo đức: Kỹ sư prompt đảm bảo rằng hệ thống AI được sử dụng một cách đúng đắn và không gây ra các vấn đề về đạo đức hoặc bảo mật thông tin.

• Nghiên cứu và ứng dụng các công nghệ mới: Kỹ sư prompt liên tục nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới nhằm nâng cao hiệu quả và tính ứng dụng của hệ thống AI trong việc tương tác với người dùng.

Bên cạnh đó, họ còn một số nhiệm vụ như: Tạo ra các [lời nhắc] chất lượng giúp hệ thống AI được cải thiện hơn, hợp tác với các kỹ sư AI để phát triển các hệ thống AI mới, viết các tài liệu kỹ thuật về lời nhắc,…

Yếu tố cần thiết để trở thành kỹ sư prompt

Kỹ sư prompt là nghề mới, được săn đón khi các mô hình AI tạo sinh trở nên phổ biến trong cộng đồng. Điểm đặc biệt của kỹ sư prompt là không yêu cầu bằng cấp về máy tính hay kỹ năng lập trình, nhưng cần một số yếu tố nhất định:

• Kiến thức sâu sắc về AI: Kỹ sư prompt cần có kiến thức về cách hoạt động, ưu nhược điểm, và tiềm năng của các hệ thống AI. Họ cũng cần theo dõi các xu hướng, đổi mới, và ứng dụng mới nhất của AI trong các lĩnh vực khác nhau. Họ cũng cần biết cách sử dụng các công cụ và phần mềm AI để tạo ra các lời nhắc chất lượng.

Kiến thức về ngôn ngữ học: Kỹ sư prompt cần có kiến thức về cấu trúc, ngữ nghĩa, ngữ pháp, và ngữ cảnh của các ngôn ngữ khác nhau. Họ cần biết cách sử dụng ngôn ngữ một cách chính xác, tự nhiên, và thân thiện để giao tiếp với hệ thống AI và người dùng. Họ cũng cần biết cách thích ứng với các ngôn ngữ khác nhau tùy theo đối tượng và mục đích.

Kiến thức về tâm lý học: Kỹ sư prompt cần có kiến thức về tâm lý học của con người, đặc biệt là trong việc tương tác với máy móc. Họ cần biết cách kích thích, thuyết phục, và giải quyết các vấn đề của người dùng thông qua các lời nhắc. Họ cũng cần biết cách đảm bảo tính đạo đức và bảo mật thông tin của người dùng khi sử dụng hệ thống AI.

 👉👉 Cập nhật tin tức công nghệ: https://shorturl.at/HMQT5

 👉👉 Xem thêm tin tức công nghệ tại: https://shorturl.at/NSW57

👉👉 Tham gia thảo luận tại: https://shorturl.at/irsA3

Adobe ra mắt tính năng Generative Expand đầy ấn tượng cho Photoshop

Adobe ra mắt tính năng Generative Expand đầy ấn tượng cho phiên bản Photoshop beta

Trong tháng 5 vừa qua, Adobe đã giới thiệu tính năng Generative AI (AI tạo sinh) đầu tiên cho phiên bản beta của Photoshop. Và ngay bây giờ, tính năng này đang được mở rộng với sự xuất hiện của "Generative Expand", một tính năng vô cùng ấn tượng cho người thử nghiệm.

Adobe Firefly AI beta ban đầu đã tập trung vào tạo ra hình ảnh và hiệu ứng văn bản, và sau đó đã mở rộng để cung cấp tính năng đổi màu véc-tơ và Generative Fill. Với sự kết hợp của Firefly, phiên bản beta của Photoshop ngày càng trở nên tuyệt vời hơn với tính năng Generative Fill được ra mắt vào tháng 5 vừa qua.

Tính năng Generative Expand sẽ giúp bạn mở rộng hình ảnh một cách dễ dàng (Ảnh: Macmagazine)

Giờ đây, Photoshop đã nhận được một bản cập nhật AI tiện ích khác, đó chính là Generative Expand. Tính năng này sẽ giúp bạn mở rộng hình ảnh một cách dễ dàng và tạo ra kết quả đầy bất ngờ chỉ trong 1 cú nhấp chuột trong phiên bản beta của Photoshop.

Điều đặc biệt là Adobe đã chia sẻ tin này trên blog của họ sáng nay và cung cấp cho chúng ta một video ngắn cho thấy cách tính năng này hoạt động một cách mượt mà và ấn tượng.

Video ví dụ về cách dùng tính năng Generative Expand

Dưới đây là một số công dụng hữu ích khác mà tính năng Generative Expand của Adobe mang lại:

• Mở rộng hình ảnh: Tăng kích thước cho bức ảnh của bạn một cách dễ dàng và tạo ra phần mở rộng liền mạch cho bức ảnh.
• Mở rộng tỷ lệ khung hình: Biến bức ảnh chiều ngang thành kích thước của một trang tạp chí. Tính năng này giúp bạn có thể sử dụng ảnh trong các bài viết, tạp chí hoặc các dự án trình bày khác một cách chuyên nghiệp.
• Cắt & Mở rộng: Cắt ảnh theo hướng mong muốn và mở rộng theo hướng khác để tạo ra bố cục chính xác một cách đơn giản. Với tính năng này, bạn có thể chỉnh sửa và tùy biến ảnh theo ý muốn của mình.
• Mở rộng nhiều lần: Tạo ra nhiều kết quả vượt xa mong đợi, bằng cách sử dụng tính năng Generative Expand nhiều lần. Bạn có thể áp dụng tính năng này cho các bức ảnh độc đáo hoặc cho các dự án thiết kế đồ họa phức tạp.
• Xoay & Mở rộng: Xoay ảnh mà không bị mất pixel và tạo ra phần mở rộng bằng Generative Expand. Tính năng này giúp bạn xoay ảnh theo ý muốn của mình mà không cần phải lo lắng về mất pixel hoặc chất lượng ảnh.
• Mẫu: Sử dụng tính năng này để tạo ra những mẫu đồ họa độc đáo và thú vị. Tính năng này rất hữu ích cho các nhà thiết kế đang tìm kiếm các mẫu đồ họa độc đáo và sáng tạo.

Điều đặc biệt là cả tính năng Generative Expand mới và Generative Fill của Adobe đều được hỗ trợ cho hơn 100 ngôn ngữ với bản cập nhật beta mới nhất này. Điều này đảm bảo rằng các người dùng từ khắp nơi trên thế giới đều có thể sử dụng tính năng này một cách dễ dàng và thuận tiện.

Nếu bạn cảm thấy tính năng Generative Expand của Adobe hữu ích, hãy thử sử dụng nó để tạo ra những bức ảnh đẹp và ấn tượng cho các dự án của mình.

Nếu bạn đang có mong muốn sắm sửa cho mình một chiếc laptop để học ngành Thiết kế đồ họa thì hãy truy cập trang web của chúng tôi để tìm kiếm các sản phẩm chuyên dụng trong việc học tập Thiết kế đồ họa. Chúng tôi cam kết cung cấp cho bạn những sản phẩm chất lượng và giá cả hợp lý nhất.

Cập nhật tin tức mới nhất: https://www.facebook.com/nguontinnet

Tin tức về công  nghệ thông tin: https://congnghe.nguontinviet.com

Tin tức tổng hợp: https://shorturl.at/nwyF3 

 [ SEATEK TÌM ĐỒNG ĐỘI (01 Lập trình viên-02 Thực tập sinh) ]

 515 đường 30/4, P. Hưng Lợi, Q. Ninh Kiều, TP Cần Thơ.

 Từ thứ 2 đến thứ 6 (8h30 – 17h).

    1.      Khái niệm và cách hoạt động của AI

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính có liên quan đến việc tạo ra các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông minh mà trước đây chỉ có con người mới có thể làm được. Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra các máy tính hoặc hệ thống có khả năng tư duy, học hỏi, giải quyết vấn đề và thực hiện công việc một cách tự động.

Một trong những phương pháp chính là học máy (machine learning), nó cho phép máy tính học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất qua thời gian, nó dựa trên việc xây dựng mô hình toán học và sử dụng các thuật toán để tìm hiểu và phân tích dữ liệu. Một dạng phổ biến của học máy là học sâu (deep learning), trong đó các mạng nơ-ron nhân tạo lớn được sử dụng để xử lý thông tin và học từ dữ liệu không gian rộng. AI cũng sử dụng nhiều kỹ thuật khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trong đó máy tính có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể hiểu và tạo ra văn bản, nói và tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Trí tuệ nhân tạo có thể được phân thành ba loại hệ thống khác nhau: trí tuệ nhân tạo phân tích, lấy cảm hứng từ con người và nhân tạo. Để hoạt động, AI cần có dữ liệu đầu vào phong phú và các thuật toán phù hợp. Quá trình huấn luyện mô hình AI thường đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu và khả năng tính toán mạnh mẽ.

    2.      Ứng dụng AI vào thực tế

Trong giao thông vận tải: AI được sử dụng trong xe tự lái và hệ thống quản lý giao thông để cải thiện an toàn và hiệu suất giao thông.

Trong y tế: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu y tế và hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh và đưa ra dự đoán về kết quả điều trị, phân tích hình ảnh y tế, dự đoán kết quả điều trị và phát hiện bất thường trong dữ liệu y tế. Ngoài ra, có thể áp dụng AI để phát triển các trợ lý ảo và chatbot thông minh, giúp cung cấp thông tin y tế, tư vấn sức khỏe và hỗ trợ tương tác người-máy trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe.

Trong lĩnh vực ngân hàng: ông Nguyễn Việt Phương, Giám đốc phát triển phần mềm Techcombank cho biết ngân hàng này ứng dụng AI đã giúp xác thực thông tin, nhận diện khách hàng thông qua eKYC. Trong bối cảnh dịch COVID-19, nhiều khách hàng không thể đi đến ngân hàng giao dịch trực tiếp, việc ứng dụng AI giúp số lượng khách hàng mở tài khoản tăng lên nhiều.

Ngành công nghiệp: Sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm thời gian và tăng năng suất, từ việc lập kế hoạch sản xuất đến quản lý kho và kiểm soát chất lượng. Giúp quản lý chuỗi cung ứng, giám sát và phát hiện các rủi ro an toàn trong môi trường làm việc, từ giám sát hình ảnh để phát hiện hành vi nguy hiểm cho đến dự đoán và ngăn chặn các tai nạn lao động. Đặc biệt, áp dụng AI để tự động kiểm tra chất lượng sản phẩm.

Trong lĩnh vực nhà hàng: ông Nguyễn Anh Nguyên, Chủ tịch và CTO của Tập đoàn Hatto cho biết ứng dụng AI, học máy có thể giúp biết trước hoặc hạn chế những rủi ro liên quan đến an toàn vệ sinh thực phẩm trước khi lên bàn ăn. Sử dụng AI, học máy, thị giác máy tính (computer vision) có thể kiểm soát độ tươi, chất lượng của rau củ quả và giúp loại bỏ rau củ quả không đảm bảo chất lượng. 

Trong giáo dục: Sử dụng AI để cung cấp nhiều dữ liệu bổ ích để giúp các em sinh viên lựa chọn được những khóa học tốt nhất cho mình. AI giúp giáo viên tư vấn, gợi ý phương pháp giảng dạy và tự động hóa các nhiệm vụ quản lý lớp học. Bên cạnh đó, rất nhiều trò chơi, phần mềm giáo dục ra đời giúp học sinh tương tác và học một cách thú vị.

Trong ngành thương mại và du lịch: AI đang thay đổi cách mà những người kinh doanh làm việc, giúp khả năng thương mại hiệu quả và ít tốn kém. AI phát triển những các ứng dụng điện tử đáng tin cậy, không cần văn bản giấy, kiểm tra danh tính (ID) nhanh hơn, chia sẻ dữ liệu và thủ tục lưu tài liệu theo tiêu chuẩn số hóa. Sự gia nhập của AI trong ngành thương mại sẽ yêu cầu phát triển một loạt các tiêu chuẩn mới, cho phép cải tiến quản lý kho hàng, dự đoán yêu cầu, và độ chính xác hơn trong việc chế tạo và vận chuyển đúng thời gian.

    3.      Cơ hội và thách thức của AI

Cơ hội

AI có thể giúp trong việc khám phá tri thức mới và tiến bộ trong nhiều lĩnh vực khoa học và nghiên cứu. Nó có thể tìm kiếm mẫu, phát hiện mối quan hệ và đưa ra những phát hiện mới mà con người có thể bỏ qua, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống của con người.

Theo ông Lê Quốc Minh, Tổng Biên tập báo Nhân Dân, Chủ tịch Hội Nhà báo Việt Nam, cơ hội của việc sử dụng AI, đặc biệt là ChatGPT hiện rất lớn. Có thể kể đến như ChatGPT có thể tạo ra những nội dung văn bản rất phức tạp chỉ từ những câu lệnh đơn giản của người dùng, giúp tăng tương tác với độc giả và giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách trả lời các câu hỏi cũng như giải đáp thắc mắc của khách hàng. Bên cạnh đó, khi chia sẻ về ứng dụng ChatGPT trong hoạt động của một tòa soạn báo, Phó Tổng Biên tập Vietnamplus Nguyễn Hoàng Nhật cho rằng, công cụ này rất thích hợp để trở thành trợ lý biên tập viên. Theo đó, ChatGPT có thể phát huy tác dụng trong các hoạt động tiền xử lý như lên ý tưởng và thực hiện nghiên cứu ban đầu cho một chủ đề. Đồng thời tiến hành xử lý hậu kỳ như tạo bài đăng cho mạng xã hội, tóm tắt và tối ưu hóa một chủ đề. Với khoảng thời gian được tiết kiệm này, phóng viên, biên tập viên có thể sử dụng vào nghiên cứu các tin bài sâu hơn và mang lại nội dung chất lượng hơn.

Có rất nhiều công ty đều nhận ra sức mạnh của AI, Các doanh nghiệp đã sử dụng ứng dụng AI để mở rộng quy mô, tăng thêm module lập trình liên quan đến dữ liệu đầu vào, dữ liệu đào tạo, dữ liệu thay đổi, dữ liệu quản lý đối tác và dữ liệu công nghệ. 

Tại Việt Nam, cũng đã thành lập một số Trung tâm AI tại các trường đại học và viện nghiên cứu để khuyến khích phát triển công nghệ AI. Các trung tâm cung cấp hỗ trợ và tài nguyên cho các nhà nghiên cứu, đồng thời hợp tác với các đối tác trong ngành để phát triển các giải pháp AI cho các lĩnh vực khác nhau.

AI có thể hỗ trợ chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y tế, dự đoán dịch bệnh và cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thông minh. Nó có thể giúp đẩy mạnh hiệu quả và chất lượng chăm sóc y tế. Giúp cải thiện chăm sóc sức khỏe tại Việt Nam.

Thách thức

AI yêu cầu dữ liệu lớn và chất lượng cao để đạt được hiệu suất tốt. Tuy nhiên, việc thu thập và tiếp cận dữ liệu phù hợp có thể gặp khó khăn, và nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đại diện, kết quả của AI có thể không đáng tin cậy.

Mặc dù AI sẽ tạo ra các cơ hội việc làm mới và năng động hơn, nhưng nó cũng có khả năng phá vỡ việc làm hiện có. Ví dụ, việc sử dụng robot ngày càng tăng, robot cùng máy móc sẽ có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ hiện đang được thực hiện bởi con người... sẽ dẫn đến mất việc làm.

Công nghệ AI không phân bố đồng đều, và việc tiếp cận AI có thể tạo ra bất bình đẳng trong xã hội. Sự chênh lệch kỹ thuật và tài chính có thể dẫn đến sự khác biệt về tiếp cận và sử dụng AI giữa các quốc gia, các tầng lớp và các khu vực.

Một thách thức lớn trong AI là khả năng giải thích và hiểu nguyên lý hoạt động của các mô hình AI. Trong một số trường hợp, AI có thể tạo ra kết quả chính xác nhưng không thể giải thích cách nó đưa ra quyết định, điều này khiến người dùng khó tin tưởng và khó nhận biết sự gian lận hoặc lỗi.

Đối với việc triển khai và sử dụng AI, sự phụ thuộc vào công nghệ là một thách thức. Các hệ thống AI phức tạp và đòi hỏi cơ sở hạ tầng và tài nguyên phù hợp để hoạt động hiệu quả. Điều này có thể tạo ra một rào cản cho các tổ chức và quốc gia có hạn chế về tài nguyên.

AI giống như con dao hai lưỡi, có thể khiến các tòa soạn cắt giảm nhân sự để tiết kiệm chi phí, thậm chí làm thay đổi cả mô hình kinh doanh đã tồn tại nhiều thập kỷ trong lĩnh vực quảng cáo kỹ thuật số.

    4.      Một số thành tựu của AI

ChatGPT

Được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn trên internet và có khả năng tạo ra các phản hồi tự nhiên và thông minh dựa trên ngữ cảnh và câu hỏi của người dùng. Nó có khả năng hiểu và phản ứng với các câu hỏi, yêu cầu và yêu cầu thông tin từ người dùng.

Với khả năng đa dạng và linh hoạt trong trả lời, ChatGPT có thể hỗ trợ người dùng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cung cấp thông tin, giải đáp câu hỏi, tìm kiếm, tạo ra nội dung và đưa ra lời khuyên. Mô hình này không chỉ đơn thuần phản ứng theo mẫu, mà còn có khả năng tạo ra các câu trả lời sáng tạo và phù hợp với ngữ cảnh.

Deepfake

Là sự kết hợp từ cụm từ "deep learning" và "fake" (giả mạo), deepfake ám chỉ việc sử dụng mô hình học sâu để tổng hợp và thay đổi nội dung gốc một cách nhân hóa và tự nhiên. Dù mới phát triển vài năm gần đây, nhưng công nghệ deepfake đã trở nên ngày càng phổ biến, có thể gây ra những tác hại khôn lường đến đời sống xã hội. Tuy nhiên, deepfake cũng có thể được sử dụng trong việc giải trí và tạo ra nội dung sáng tạo như video hài, tự chế, và dự án nghệ thuật.

Cùng với sự tiến bộ của deepfake, cũng có những rủi ro và hậu quả tiềm ẩn. Deepfake có thể gây nguy hiểm cho danh tiếng và an ninh cá nhân, gây nghi ngờ và đánh mất sự tin tưởng vào nội dung trực tuyến. Do đó, việc nhận diện và ngăn chặn deepfake đang trở thành một thách thức đối với các nhà nghiên cứu và chính phủ.

Chép tranh bằng trí tuệ nhân tạo

Công nghệ của trí tuệ nhân tạo có thể nghiên cứu chi tiết các đường nét, màu sắc và ánh sáng của một bức tranh. Từ đó nó có thể sao chép một tác phẩm nghệ thuật thành một phiên bản mới. Công nghệ này đã được nghệ sĩ, lập trình viên Gene Kogan áp dụng để tạo ra bức tranh nổi tiếng “Nàng Mona Lisa” dựa trên các thuật toán của trí tuệ nhân tạo.

Máy học của Amazon

Là một bộ công cụ và dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) được cung cấp bởi Amazon Web Services (AWS). Nó cung cấp các công cụ, khung công việc và dịch vụ cho phép người phát triển xây dựng và triển khai ứng dụng AI một cách dễ dàng và hiệu quả trên nền tảng đám mây của Amazon, bao gồm một loạt các dịch vụ như Amazon SageMaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, Amazon Polly và nhiều hơn nữa. Các dịch vụ này cung cấp các tính năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích hình ảnh, giọng nói tổng hợp và học máy.

Đồng thời, giải quyết các vấn đề thực tế của doanh nghiệp trong bất kỳ lĩnh vực nào và tự tin đổi mới. Tham gia xây dựng hơn 100.000 khách hàng trên AWS, dựa trên hơn 20 năm kinh nghiệm tại Amazon. 

Cờ và các Trò chơi điện tử

Một trong những thành tựu nổi bật của AI trong lĩnh vực này là chương trình AlphaGo của Google DeepMind. AlphaGo đã chiến thắng các vận động viên chuyên nghiệp trong trò chơi cờ vây, một trò chơi có quy tắc phức tạp và số lượng nước đi lớn. AlphaGo sử dụng kỹ thuật học sâu và học tăng cường để đánh bại các đối thủ hàng đầu và mang lại tiến bộ lớn trong lĩnh vực này. Ngoài ra, các trò chơi như Space Invaders, Pong, Doom và World of Warcraft đã đánh bại được nhiều người chơi có kinh nghiệm.

    5.      Tương lai của AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Với sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này, tương lai của AI trông hứa hẹn mang đến nhiều cơ hội và thay đổi đáng kể.

Một trong những khía cạnh quan trọng của tương lai AI là sự ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Từ y tế đến nông nghiệp, từ giao thông đến tài chính, AI sẽ được sử dụng để tăng cường hiệu suất và tạo ra giá trị mới. Các hệ thống y tế thông minh có thể phát hiện bệnh tật sớm hơn và tăng cường chẩn đoán, trong khi trong lĩnh vực nông nghiệp, AI có thể giúp nâng cao năng suất và quản lý tài nguyên.

AI tăng cường phân phối tự động trong hệ thống bán lẻ, không những vậy AI còn tự chủ và cá nhân hóa hơn với các kịch bản thực tế dựa trên lịch sử trước đây và xu hướng hỗ trợ người tiêu dùng. Trong tương lai, bạn có thể giao hàng nhanh chóng bằng máy bay không người lái, đã được đưa vào sử dụng và trở thành xu hướng ở Mỹ.

AI cũng dự kiến sẽ thúc đẩy sự phát triển của xe tự lái và robot. Từ ô tô tự động đến robot hỗ trợ trong công việc hàng ngày. Điều này có thể đem lại lợi ích lớn cho con người, từ giảm tai nạn giao thông đến tăng cường hiệu suất lao động và tiết kiệm thời gian.

AI mở ra hàng triệu cơ hội việc làm mới. Trên thực tế, Ấn Độ tăng gần gấp đôi số kỹ sư trí tuệ nhân tạo vào năm 2019, sự phát triển trong ngành AI của Ấn Độ được hỗ trợ bởi các chuyên gia chuyển đổi sang vai trò kỹ sư trí tuệ nhân tạo bằng cách nâng cao kỹ thân của bản thân thông qua các khóa học AI. 

Tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI) đầy triển vọng và đầy hứa hẹn. AI đang tiến xa hơn và đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nó sẽ trở thành vũ khí đắc lực trong tất thảy mọi ngành nghề, lĩnh vực.

1.      Giới thiệu về AgriTech

        Nông nghiệp là một khía cạnh quan trọng của sự sống còn của con người trong hàng ngàn năm. Tuy nhiên, với dân số ngày càng tăng và nhu cầu tăng sản lượng lương thực, các phương pháp canh tác truyền thống không còn đủ. Đây là nơi AgriTech (Agriculture Technology) xuất hiện - ứng dụng công nghệ trong nông nghiệp. AgriTech là một lĩnh vực đang phát triển mạnh mẽ trong thời gian gần đây, liên quan đến sự ứng dụng của công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp. AgriTech kết hợp các công nghệ tiên tiến như Internet of Things (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI), các cảm biến, phân tích dữ liệu và máy học (machine learning) để tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp, làm cho nó hiệu quả hơn, bền vững hơn và có lợi hơn.

2.      Một số ứng dụng của AgriTech trong nông nghiệp hiện đại

-   Giám sát và quản lý đất: AgriTech có thể sử dụng các công nghệ như cảm biến và hệ thống GPS để thu thập thông tin về đất, bao gồm độ ẩm, độ pH, lượng dinh dưỡng và nhiều thông số khác. Những thông tin này có thể giúp nông dân đưa ra quyết định về phân bón, hạt giống và tưới cây phù hợp để tăng năng suất và chất lượng sản phẩm.

-   Máy bay không người lái: Máy bay không người lái trong nông nghiệp công nghệ cao thường được thiết kế hình dạng như trực thăng hay đĩa bay loại nhỏ và có thể được kích hoạt tự động qua GPS. Cho phép quan sát, theo dõi các điều kiện của đất, nước, cây trồng ở góc độ mắt thường không nhìn thấy được và đưa ra những cảnh báo khi cần thiết.

-   Trồng rau trên tầng: Kỹ thuật này cho phép trồng cây trồng trong các lớp đất xếp chồng lên nhau, thay vì trên một mặt bằng phẳng. Các cây trồng được trồng trong các hệ thống thủy canh hoặc đất có thể được kiểm soát nhiệt độ, độ ẩm và ánh sáng để đảm bảo chúng phát triển tốt nhất có thể. Trồng rau trên tầng có nhiều lợi ích, bao gồm tiết kiệm không gian, nước và giảm thiểu lượng phân bón và thuốc trừ sâu sử dụng trong sản xuất. Nó cũng giúp giảm thiểu lượng khí thải nhà kính và nhu cầu vận chuyển thực phẩm, bằng cách cho phép sản xuất thực phẩm tại các đô thị và khu vực đông dân cư.

-   Giám sát thời tiết: Công nghệ AgriTech có thể sử dụng các thiết bị cảm biến và hệ thống GPS để thu thập dữ liệu về thời tiết như nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và áp suất không khí. Những dữ liệu này giúp nông dân đưa ra quyết định về thời gian trồng trọt, tưới cây và thu hoạch.

-   Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI):  Một công nghệ đang được sử dụng rộng rãi trong nông nghiệp hiện đại. AI được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán về năng suất cây trồng và thời tiết. Công nghệ này giúp nông dân đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn về cách tưới, phân bón và phun thuốc trừ sâu. Ngoài ra, AI cũng giúp giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu quả sản xuất. Nó cho phép nông dân phát hiện sớm các vấn đề về sức khỏe cây trồng và giải quyết chúng trước khi chúng trở thành vấn đề lớn hơn. Điều này giúp cải thiện sản lượng và chất lượng cây trồng, cũng như giảm thiểu chi phí sản xuất.

-   Quản lý vật nuôi: AgriTech cũng có thể được sử dụng để giám sát sức khỏe và tình trạng của vật nuôi, bao gồm đo lường nhiệt độ, độ ẩm và độ chuyển động. Những dữ liệu này có thể giúp người chăn nuôi phát hiện sớm các vấn đề về sức khỏe và độ tăng trưởng của vật nuôi

-   Công nghệ nhà kính: Đây là một trong những loại công nghệ được áp dụng phổ biến nhất trong nông nghiệp, nhà kính thường có các cạnh và mái được làm bằng nilon, nhựa hoặc kính, có khả năng tự nóng lên do bức xạ nhìn thấy được của mặt trời (tia cực tím, tia tử ngoại, tia UV) khi đi qua lớp kính trong suốt bị hấp thụ bởi thực vật, đất đai và những vật thể khác bên trong nhà kính, nhiệt từ những bề mặt nóng bên trong được giữ lại bởi tường kính và làm không khí bên trong ấm lên. Nuôi trồng trong nhà kính có thể cho năng suất cao gấp 50 lần so với nuôi trồng trong môi trường truyền thống ngoài trời.Dễ thấy nhà kính có rất nhiều ưu điểm, như tránh được điều kiện khí hậu bất lợi, đảm bảo luôn giữ được môi trường ổn định cho cây trồng vật nuôi, chống côn trùng, bệnh tật lây lan…

-   Công nghệ đèn LED: Bên cạnh nhà kính, đèn LED cũng là một trong những công nghệ được sử dụng ngày càng nhiều trong nền nông nghiệp công nghệ cao. Người ta sử dụng công nghệ đèn LED để điều chỉnh ánh sáng phù hợp cho cây trồng, vật nuôi tùy theo thời điểm nhất định, nhằm kích thích tăng trưởng, tăng giá trị dinh dưỡng, giảm nồng độ Nitrat trong rau quả, hay để ươm giống cây, thu hút côn trùng gây hại mùa màng, chiếu sáng dẫn dụ trong đánh bắt hải sản, thay đổi nhịp sinh học nhằm kích thích sinh trưởng đối với vật nuôi…  

3.      Những lợi ích của việc sử dụng AgriTech cho nông nghiệp và người tiêu dùng

-   Tăng năng xuất và giảm chi phí: AgriTech mang lại nhiều lợi ích cho nông nghiệp, bao gồm tăng năng suất và giảm chi phí. Công nghệ tiên tiến như cảm biến đất, drone và GPS được sử dụng để giám sát sức khỏe cây trồng và định vị chính xác cho việc tưới, phân bón và phun thuốc. Kết quả là, nông dân có thể tối ưu hóa sản lượng cây trồng của mình và giảm thiểu lãng phí. AgriTech giúp nông dân tiết kiệm thời gian, công sức và nguồn lực, cải thiện hiệu quả sản xuất và tăng lợi nhuận.

-   Cải thiện chất lượng sản phẩm: AgriTech giúp nông dân tăng cường quản lý rẫy và phát hiện sớm các vấn đề trong quá trình sản xuất như bệnh hại, bệnh tật, sâu bệnh,.. để có biện pháp xử lý kịp thời. Điều này giúp cải thiện chất lượng sản phẩm, giúp nông sản đạt được tiêu chuẩn và chất lượng cao hơn.

-   An toàn thực phẩm: AgriTech giúp nông dân quản lý rẫy và sản xuất nông sản đảm bảo tiêu chuẩn an toàn thực phẩm. Với các công nghệ như IoT, AI, đồng bộ hóa dữ liệu giữa nông dân, nhà cung cấp và các cơ quan chức năng, giúp đảm bảo chất lượng và an toàn thực phẩm.

-   Bền vững và bảo vệ môi trường: AgriTech cũng có thể giúp tăng tính bền vững và bảo vệ môi trường. Để giảm thiểu sự lãng phí tài nguyên và khí thải, các nông dân có thể sử dụng các phương pháp nông nghiệp chính xác, như phun thuốc, tưới nước và phân bón dựa trên dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến và drone. Ngoài ra, việc sử dụng kỹ thuật trồng rau trên tầng, còn được gọi là trồng rau thủy canh, giúp giảm thiểu diện tích đất cần thiết cho sản xuất, tiết kiệm nước và giảm thiểu lượng khí thải.

4.      Tầm quan trọng của dữ liệu trong AgriTech và cách sử dụng chúng để đưa ra quyết định.

-   Đầu tiên, việc thu thập dữ liệu từ các cảm biến trên nông trại giúp đo lường các thông số như nhiệt độ, độ ẩm, độ pH của đất, mức độ ánh sáng và các thông số khí quyển khác. Những dữ liệu này giúp người nông dân hiểu rõ hơn về điều kiện môi trường và chất lượng đất trên nông trại của họ.

-   Bên cạnh đó, dữ liệu cũng có thể được sử dụng để dự đoán thời tiết và thời điểm thu hoạch tối ưu. Các ứng dụng của AgriTech cung cấp cho người dùng thông tin về dự báo thời tiết và các khuyến nghị về kỹ thuật canh tác nhằm giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa hiệu quả sản xuất.

-   Ngoài ra, dữ liệu còn có thể được sử dụng để theo dõi sức khỏe của vật nuôi và thực vật. Các cảm biến thông minh và phần mềm giám sát giúp người nông dân phát hiện sớm các vấn đề liên quan đến sức khỏe của vật nuôi và thực vật, như bệnh tật, sâu bệnh và rệp hại. Điều này giúp họ áp dụng các biện pháp phòng trừ và điều trị kịp thời, đảm bảo sức khỏe và chất lượng sản phẩm tốt hơn.

-   Cuối cùng, dữ liệu cũng có thể được sử dụng để quản lý nguồn lực và tài nguyên trên nông trại. Các ứng dụng AgriTech giúp người dùng tính toán và quản lý việc sử dụng phân bón, nước và các nguyên liệu khác một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp giảm thiểu lãng phí tài nguyên, giảm chi phí sản xuất và bảo vệ môi trường.

5.      Những xu hướng nổi bật của AgriTech trong tương lai

-   Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning): Các công nghệ này sẽ giúp phân tích dữ liệu nông nghiệp và đưa ra các quyết định thông minh hơn, giúp nông dân dự đoán thời tiết, dự báo sâu bệnh và giúp tăng năng suất sản xuất.

-   Sử dụng robot và tự động hóa: Sử dụng robot và tự động hóa cũng là một xu hướng nổi bật trong AgriTech trong tương lai. Robot có thể được sử dụng để thu hoạch hoặc giám sát cây trồng. Các hệ thống tự động hóa có thể được sử dụng để kiểm soát tưới nước, phun thuốc và phân bón. Điều này giúp tăng năng suất, giảm chi phí và giảm thiểu sức lao động.

-   Công nghệ IoT (Internet of Things): Các thiết bị kết nối Internet trong nông nghiệp có thể thu thập dữ liệu về thời tiết, độ ẩm, nhiệt độ và độ ẩm của đất, giúp nông dân quản lý và điều khiển các hoạt động nông nghiệp một cách hiệu quả.

-   Sử dụng blockchain để quản lý chuỗi cung ứng: Sử dụng blockchain để quản lý chuỗi cung ứng là một xu hướng nổi bật trong AgriTech trong tương lai. Blockchain là một công nghệ cho phép lưu trữ thông tin một cách an toàn và minh bạch. Nó có thể được sử dụng để quản lý thông tin về nguồn gốc, chất lượng và an toàn thực phẩm. Điều này giúp giảm thiểu nguy cơ lây nhiễm và cải thiện tính bền vững.

-   Trồng trọt thủy canh: Kỹ thuật trồng trọt thủy canh đã trở nên phổ biến trong thời gian gần đây và được áp dụng rộng rãi trong ngành nông nghiệp. Với sự giúp đỡ của các công nghệ AgriTech, trồng trọt thủy canh có thể trở thành một phương thức sản xuất nông nghiệp tiên tiến và hiệu quả hơn.

6.      AgriTech và những thách thức trong việc phát triển nông nghiệp bền vững

-   Thách thức về chi phí: Một trong những thách thức lớn nhất đối với AgriTech là chi phí. Các công nghệ tiên tiến như cảm biến, drone và phần mềm quản lý nông nghiệp đòi hỏi chi phí đầu tư lớn. Điều này có thể làm cho các công nghệ này trở nên khó tiếp cận đối với các nông dân nhỏ và nông dân tại các khu vực nghèo. Để giải quyết vấn đề này, chính phủ cần có chính sách và hỗ trợ tài chính để giúp nông dân tiếp cận các công nghệ này.

-   Thách thức về kiến thức: Các công nghệ mới đòi hỏi nông dân phải có kiến thức chuyên môn để sử dụng chúng hiệu quả. Điều này đặc biệt đúng với các nông dân lớn tuổi hoặc ở các vùng nông thôn có mức độ giáo dục thấp. Để giải quyết vấn đề này, cần có các chương trình đào tạo và hỗ trợ giáo dục cho nông dân để giúp họ tiếp cận và sử dụng các công nghệ mới.

-   Thách thức bảo vệ môi trường: AgriTech có thể giúp tăng năng suất và giảm chi phí, nhưng nó cũng có thể gây hại cho môi trường nếu không được sử dụng đúng cách. Sử dụng quá nhiều phân bón, thuốc trừ sâu và thuốc diệt cỏ có thể gây ra môi trường ô nhiễm và lãng phí tài nguyên. Để giải quyết vấn đề này, cần có các công nghệ và phương pháp nông nghiệp bền vững để giảm thiểu tác động tiêu cực của nông nghiệp đến môi trường.

-   Khả năng áp dụng: Một số công nghệ AgriTech khó áp dụng đối với những vùng nông thôn chưa được phát triển, đặc biệt là các vùng nông thôn ở các nước đang phát triển. Vì vậy, cần có các giải pháp thích hợp để giúp nông dân ở những vùng này có thể sử dụng được các công nghệ mới nhất.

-   Sự phụ thuộc vào công nghệ: Sự phụ thuộc vào công nghệ đôi khi có thể khiến cho nông dân không biết cách giải quyết các vấn đề nếu không có sự hỗ trợ của công nghệ. Điều này có thể khiến cho họ trở nên lười biếng và mất đi sự sáng tạo trong việc giải quyết các vấn đề.

-   Đối tượng sử dụng: Một số công nghệ AgriTech có thể phù hợp với các trang trại lớn hoặc các doanh nghiệp sản xuất nông nghiệp, nhưng lại không phù hợp với các hộ nông dân có quy mô nhỏ. Điều này có thể dẫn đến sự bất công trong việc phân bổ nguồn lực và khó khăn trong việc phát triển nông nghiệp bền vững.

-   Vấn đề bảo mật thông tin: Với sự phát triển của AgriTech, việc thu thập và lưu trữ dữ liệu ngày càng được quan tâm hơn. Tuy nhiên, vấn đề bảo mật thông tin cũng trở nên phức tạp hơn.

Dentimax - Phần mềm quản lý phòng khám nha khoa

Giớ Thiệu

Ưu Điểm

Khuyết Điểm

Tính Năng Chính

Chức Năng Lập Lịch Biểu.

Lịch biểu của DentiMax liên kết tới hồ sơ bệnh nhân, thông tin bảo hiểm , lịch sử khám bệnh.. và các phần khác.

DentiMax có 2 tính năng tốt là tự động nhắc lịch bệnh nhân và khách hàng đang đợi.

Xử lý Ảnh và XQuang

DentiMax cũng sản xuất Dream Sensor, được tích hợp vào phân hệ Biểu đồ (charting module ). Sau khi chụp X quang , hệ thống tự động nhập ảnh vào biểu đồ cũng như xử lý ảnh.

Biểu Đồ

Phân hệ biểu đồ cho phép ghi chú và tài liệu thông tin bệnh nhân .





Hệ thống cũng bao gồm các biểu đồ nha khoa , cho phép dễ dàng ghi lại các thông tin chuyên khoa.

Hóa đơn khám bệnh

Theo dõi công nợ bệnh nhân , tích hợp với thông tin bảo hiểm .

Các Báo Cáo

DentiMax có hệ thống báo cáo chuẩn giúp quản lý doanh nghiệp .

Ví dụ:

Các Giải Pháp Khác:

MOGO - Dental Practice Management Software.



Nguồn :

Quản lý quy trình nghiệp vụ - Business Process

Quản lý thông tin đối tác - Partners

Quản lý danh mục sản phẩm - Products

Quản lý Tài chính - Financial Management

Kế toán tài chính: 

Kế toán quản trị: 

Quản lý cung ứng & mua hàng - Purchase Management

Quản lý phân phối & bán hàng - Sales Management

Quản lý quan hệ khách hàng & nhà cung cấp - CRM & SRM

Quản lý sản xuất - Manufacturing Management

Quản lý kho hàng - Stock Management

Quản lý nhân sự và tính lương - Human Resoucre & Payroll

Quản lý tài liệu chứng từ - Document Management

Hệ thống báo cáo, biểu đồ - Reporting & Dashboard

Kinh doanh thông minh - Business Intelligence