AI trong sản xuất: Tại sao mô hình 99% chính xác vẫn thất bại?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được kỳ vọng sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong các dây chuyền sản xuất hiện đại, đặc biệt là ngành công nghiệp bán dẫn. Tuy nhiên, hành trình đưa AI từ phòng thí nghiệm ra nhà máy lại đầy rẫy những thách thức không ngờ, biến một nhiệm vụ tưởng chừng đơn giản trở thành bài toán hóc búa. Đây cũng là chủ đề chính được các chuyên gia mổ xẻ tại hội thảo “Giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành công nghiệp bán dẫn” gần đây.

Nghịch lý phòng lab: Thách thức không nằm ở thuật toán

Theo chuyên gia Dương Quang Huy từ Ascendas Systems, việc tích hợp các mô hình AI để phát hiện lỗi sản phẩm là yêu cầu bắt buộc trong các dây chuyền sản xuất tiên tiến. Các kỹ sư có thể dễ dàng xây dựng những mô hình phức tạp với độ chính xác lên đến 99% trong môi trường giả lập.

Tuy nhiên, nghịch lý lớn nhất xảy ra khi những mô hình ưu việt này được triển khai vào thực tế. Chúng đột nhiên trở nên “kém thông minh”, liên tục bỏ sót các lỗi sản phẩm mà chúng đáng lẽ phải phát hiện. Ông Huy khẳng định: “Thách thức trong phát triển AI không nằm ở thuật toán, mà từ phòng thí nghiệm ra thực tế”.

Nguyên nhân của sự thất bại này thường đến từ những yếu tố rất đời thường:

• Điều kiện môi trường: Hình ảnh sản phẩm trên dây chuyền thực tế bị chói sáng hoặc quá tối.
• Nhiễu ngẫu nhiên: Một vết bụi nhỏ bám trên bề mặt sản phẩm hoặc ống kính camera.
• Sai lệch vật lý: Linh kiện bị xoay nhẹ một góc so với hình ảnh mẫu trong dữ liệu huấn luyện.

Những thay đổi nhỏ này, vốn không tồn tại trong bộ dữ liệu “sạch” của phòng thí nghiệm, đủ để đánh lừa và làm giảm đáng kể hiệu quả của mô hình AI.

Lời giải #1: Chuẩn hóa dữ liệu – Nền tảng của mọi mô hình AI thành công

Các chuyên gia đồng tình rằng, giải pháp nền tảng và mang tính quyết định nhất chính là chuẩn hóa dữ liệu đầu vào và xây dựng một bộ dữ liệu huấn luyện (training dataset) cực kỳ chính xác. Phần lớn lỗi khi triển khai mô hình đến từ dữ liệu đầu vào không nhất quán.

Để giải quyết triệt để vấn đề này, cần một quy trình xử lý dữ liệu nghiêm ngặt trước khi huấn luyện:

• Chuẩn hóa hình ảnh: Thực hiện các bước kỹ thuật như cân bằng lại ánh sáng, điều chỉnh góc chụp, tăng cường độ tương phản và loại bỏ các yếu tố gây nhiễu.
• Gán nhãn chính xác: Sử dụng các công cụ chuyên dụng, kết hợp giữa gán nhãn tự động và thủ công, để đảm bảo mô hình học được đúng đặc trưng của lỗi, thay vì học các đặc điểm không liên quan từ nhiễu.

Bằng cách này, mô hình AI sẽ được huấn luyện trên một bộ dữ liệu gần với điều kiện thực tế nhất có thể, giúp nó đủ “thông minh” để đối phó với sự biến thiên của môi trường sản xuất.

Lời giải #2: Edge AI – Hướng đi cho AI bền vững và hiệu quả

Bên cạnh thách thức về độ chính xác, chuyên gia Trần Kim Duy Lân, giám đốc quốc gia của Navagis, còn chỉ ra một nghịch lý khác: bài toán năng lượng.

• Mặt lợi: AI có thể giúp giảm 30% thời gian thiết kế chip và tăng 25% năng suất nhà máy.
• Mặt hại: Các trung tâm dữ liệu vận hành AI dự kiến sẽ tiêu thụ tới 21% tổng sản lượng điện toàn cầu vào năm 2030.

Để giải quyết bài toán này, xu hướng dịch chuyển từ các mô hình AI tập trung (xử lý trên đám mây) sang các mô hình phân tán tại thiết bị, cụ thể là Edge AI và on-device AI, được xem là chiến lược sống còn.

Với Edge AI, dữ liệu được xử lý ngay tại nguồn, chẳng hạn như trên camera thông minh, vi điều khiển hoặc bo mạch nhúng. Cách tiếp cận này mang lại nhiều lợi ích vượt trội:

• Giảm độ trễ: Xử lý tức thì, không cần gửi dữ liệu lên đám mây và chờ kết quả.
• Giảm tải băng thông: Chỉ gửi đi những thông tin quan trọng đã qua xử lý.
• Tăng cường bảo mật: Dữ liệu nhạy cảm không cần rời khỏi thiết bị.
• Tiết kiệm năng lượng: Giảm tới 100-1.000 lần lượng điện tiêu thụ cho mỗi tác vụ xử lý.

Bức tranh toàn cảnh: Cú hích kép cho nền công nghiệp tương lai

Sự kết hợp giữa AI và ngành bán dẫn đang tạo ra một “cú hích kép”, thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp mới. Các báo cáo tại hội thảo cho thấy quy mô thị trường AI toàn cầu dự kiến đạt 1.811 tỉ USD vào năm 2030, trong khi ngành bán dẫn cũng đặt mục tiêu cán mốc 1.000 tỉ USD cùng thời điểm.

Các xu hướng AI mới như AI chủ động (Agentic AI), AI đa mô thức (Multi-modal AI) và AI bền vững (Sustainable AI) đang định hình lại toàn bộ nhu cầu về thiết kế, tối ưu hóa và kiểm tra chip.

Kết luận

Hành trình ứng dụng AI trong sản xuất không hề dễ dàng, nhưng những thách thức hoàn toàn có thể vượt qua. Thay vì chỉ tập trung vào thuật toán, các doanh nghiệp cần đầu tư nghiêm túc vào việc chuẩn hóa dữ liệu và xem xét các kiến trúc AI tiên tiến như Edge AI. Đây chính là chìa khóa để khai phá toàn bộ tiềm năng của công nghệ, biến AI thành một công cụ sản xuất mạnh mẽ, hiệu quả và bền vững.