Kail23Jasper, công ty liên kết của Humax Mobility, đang triển khai thử nghiệm công nghệ AI nhằm phát hiện hư hại ngoại thất xe từ ảnh chụp, phục vụ quản lý đội xe và chuẩn bị năng lực vận hành cho giai đoạn robotaxi.

Ngày 15/10, Kail23Jasper cho biết đang phối hợp với phòng thí nghiệm của giáo sư Lee Jang-woo thuộc Đại học Quốc gia Seoul và công ty AI Hodu AI Lab để thử nghiệm hệ thống phát hiện hư hại ngoại thất xe.

Hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích ảnh do khách chụp khi nhận và trả xe trong dịch vụ carsharing, qua đó xác định xe có bị hư hại ngoại thất hay không và vị trí hư hại. Theo công ty, mục tiêu là sớm làm chủ công nghệ vận hành phương tiện cần thiết cho thời kỳ robotaxi.

Hiện nay, việc kiểm tra xe sau khi khách trả vẫn chủ yếu do con người thực hiện. Nhân sự kiểm tra phải đối chiếu từng ảnh với thông tin do khách thuê cung cấp. Khi quy mô xe vận hành tăng lên, số lượng hình ảnh cần rà soát cũng tăng theo, kéo theo áp lực lớn hơn về thời gian và nhân lực.

Trong đợt thử nghiệm này, ba bên sẽ phát triển hệ thống để AI phân tích ảnh và video chụp xe từ nhiều góc độ, qua đó ưu tiên xác định những xe có dấu hiệu bất thường và khoanh vùng vị trí hư hại. Kế hoạch phát triển gồm ba nhóm kỹ thuật chính: phát hiện đối tượng để đánh dấu khu vực nghi ngờ hư hại trên ảnh; phân đoạn ảnh để thể hiện hình dạng và diện tích trầy xước hoặc hư hại ở cấp độ pixel; và căn chỉnh ảnh để đưa ảnh quá khứ hoặc ảnh xe trong trạng thái bình thường về cùng vị trí và cùng kích thước với ảnh hiện tại nhằm phát hiện thay đổi. Công ty kỳ vọng hệ thống sẽ nâng hiệu quả và độ tin cậy của quy trình kiểm tra ngoại thất.

Thử nghiệm được chia thành hai giai đoạn. Giai đoạn đầu tập trung phát triển nguyên mẫu, thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình phát hiện và phân đoạn, đồng thời xây dựng quy trình suy luận của mô hình. Giai đoạn hai sẽ mở rộng hệ thống, cải thiện hiệu năng và nghiên cứu khả năng phân tích thay đổi của xe dựa trên kỹ thuật căn chỉnh ảnh.

Theo kết quả đánh giá sơ bộ, trên bộ dữ liệu gồm 100 ảnh xe bình thường và 100 ảnh có hư hại, mô hình phân tích ngoại thất đạt độ chính xác khoảng 85% trong việc phân loại tình trạng xe. Trong đợt thử nghiệm lần này, nhóm nghiên cứu sẽ tiếp tục xây dựng bộ dữ liệu theo tiêu chuẩn kiểm tra thực tế và nâng cấp mô hình để tăng khả năng triển khai trong vận hành thực tế.

Kail23Jasper cho biết sẽ xem xét phương án đưa công nghệ vào môi trường vận hành thực tế dựa trên kết quả thử nghiệm. Doanh nghiệp cũng dự kiến đánh giá khả năng phối hợp với các công ty trong tập đoàn, bao gồm nhóm dự án chung về hạ tầng vận hành đội xe robotaxi mà Humax Mobility Group vừa thành lập vào tháng trước.

Ông Song Yoon-hwa, CEO của Kail23Jasper, cho biết thử nghiệm lần này là sự kết hợp giữa công nghệ AI và 28 năm kinh nghiệm tích lũy trong vận hành, sửa chữa và quản lý xe. Theo ông, mục tiêu là sớm làm chủ công nghệ tự động nhận diện tình trạng xe, yếu tố cần thiết cho vận hành đội xe trong thời đại robotaxi.

Ông nói thêm công ty hướng tới việc duy trì khả năng quản lý ổn định tình trạng phương tiện ngay cả trong môi trường robotaxi hoặc đội xe tự hành.