Weathernews cũng làm việc với nhà chức trách địa phương để thiết lập các radar với kỳ vọng đạt được độ chính xác tương tự như hệ thống đang sử dụng tại Nhật Bản.

Công ty có kế hoạch ra mắt đầy đủ dịch vụ dự báo tích hợp AI tại Thái Lan vào đầu tháng 3, và Việt Nam vào đầu tháng 6. Weathernews cho biết, họ sẽ là công ty đầu tiên tự cung cấp dịch vụ và trang thiết bị dạng này tại châu Á.

Khách hàng nước ngoài của công ty này phần lớn là các công ty vận tải hậu cần như hãng điều hành bay hay tàu biển. Công ty Nhật đặt mục tiêu thu hút 500 khách hàng gồm công ty điện tử cũng như nhà sản xuất liên quan đến xe hơi, để tăng thêm doanh thu hàng năm khoảng 3 tỷ Yen (22,6 triệu USD) tại thị trường Thái Lan và Việt Nam.

Chậm ứng dụng công nghệ trong quản lý thiên tai, kết hợp với mật độ dân số đông, khiến các nước châu Á đặc biệt nhạy cảm với thảm hoạ thiên nhiên. Theo Ngân hàng phát triển châu Á, khu vực này chiếm tới 76% nạn nhân thảm hoạ tự nhiên và 25% thiệt hại về tài chính gây ra bởi thiên tai toàn cầu trong giai đoạn 2010 - 2020.

Riêng trong năm 2021, các cơn bão và lũ lụt đã gây thiệt hại cho khu vực này 35,6 triệu USD. Trong đó, Tổ chức WorldRiskIndex xếp hạng Philippines là nước chịu ảnh hưởng nhiều nhất, trong khi các nước châu Á còn lại cũng được xếp vào diện nguy cơ rất cao.

Ngoài Weathernews, nhiều startup cũng đang chạy đua tích hợp AI vào dịch vụ cảnh báo thời tiết theo thời gian thực.

Atmo, startup trụ sở California ký thoả thuận với chính phủ Indonesia xây dựng hệ thống cảnh báo lũ quét và lốc xoáy, cũng như đang đàm phán với nhà chức trách các nước láng giềng.

Trong khi đó, công ty Spectee của Nhật Bản có kế hoạch sử dụng AI trong phân tích hình ảnh và bình luận trên mạng xã hội để lập bản đồ thảm hoạ thiên nhiên tại Philippines. Công ty đã nghiên cứu tính khả thi của kế hoạch vào năm ngoái và sẽ thiết lập đơn vị địa phương sau khi tìm được đối tác thích hợp. Spectee, thành lập năm 2011, đang cung cấp dịch vụ cho hơn 700 khách hàng tại Nhật Bản gồm cả công ty và chính quyền địa phương.

“Châu Á đang tụt lại phía sau trong xây dựng hệ thống thông tin thiên tai, do đó đây là cơ hội lớn cho các dịch vụ dựa trên đám mây”, Satoshi Negoro, giám đốc điều hành Spectee nói.

Ninecosmos, công ty của Trung Quốc đã sử dụng AI trong tư vấn công ty vận tải hàng hoá, gồm cả COSCO Shipping, các tuyến đường tối ưu dựa trên điều kiện thời tiết. Công ty này cũng đã phát triển dịch vụ dự báo ô nhiễm không khí.

Thế Vinh(theo NikkeiAsia)

AI sẽ sớm suy nghĩ và hành động như con người

Thiệt hại nặng sau trận lũ quét năm 2021, một nhà máy điện tử tại khu công nghiệp Bangpoo của Thái Lan đã đăng ký dịch vụ thử nghiệm dự báo thời tiết từ Weathernews, công ty dự báo thời tiết hàng đầu Nhật Bản, cho phép cập nhật sự thay đổi đột ngột của thời tiết quanh khu vực trong vòng 3 giờ đồng hồ.

Khác với Cục Khí tượng Thuỷ văn Thái Lan thường chỉ đưa ra dự báo hàng ngày theo khu vực, Weathernews sử dụng AI thu thập và phân tích dữ liệu theo thời gian thực để đưa ra các dự báo cụ thể. Ứng dụng này có khả năng cảnh báo khách hàng về các trận động đất và lũ lụt có thể xảy ra, từ đó cho họ thêm thời gian để dựng rào chắn hoặc di chuyển trang thiết bị từ đó giảm bớt thiệt hại.

Weathernews cũng làm việc với nhà chức trách địa phương để thiết lập các radar với kỳ vọng đạt được độ chính xác tương tự như hệ thống đang sử dụng tại Nhật Bản.

Công ty có kế hoạch ra mắt đầy đủ dịch vụ dự báo tích hợp AI tại Thái Lan vào đầu tháng 3, và Việt Nam vào đầu tháng 6. Weathernews cho biết, họ sẽ là công ty đầu tiên tự cung cấp dịch vụ và trang thiết bị dạng này tại châu Á.

Khách hàng nước ngoài của công ty này phần lớn là các công ty vận tải hậu cần như hãng điều hành bay hay tàu biển. Công ty Nhật đặt mục tiêu thu hút 500 khách hàng gồm công ty điện tử cũng như nhà sản xuất liên quan đến xe hơi, để tăng thêm doanh thu hàng năm khoảng 3 tỷ Yen (22,6 triệu USD) tại thị trường Thái Lan và Việt Nam.

Chậm ứng dụng công nghệ trong quản lý thiên tai, kết hợp với mật độ dân số đông, khiến các nước châu Á đặc biệt nhạy cảm với thảm hoạ thiên nhiên. Theo Ngân hàng phát triển châu Á, khu vực này chiếm tới 76% nạn nhân thảm hoạ tự nhiên và 25% thiệt hại về tài chính gây ra bởi thiên tai toàn cầu trong giai đoạn 2010 - 2020.

Riêng trong năm 2021, các cơn bão và lũ lụt đã gây thiệt hại cho khu vực này 35,6 triệu USD. Trong đó, Tổ chức WorldRiskIndex xếp hạng Philippines là nước chịu ảnh hưởng nhiều nhất, trong khi các nước châu Á còn lại cũng được xếp vào diện nguy cơ rất cao.

Ngoài Weathernews, nhiều startup cũng đang chạy đua tích hợp AI vào dịch vụ cảnh báo thời tiết theo thời gian thực.

Atmo, startup trụ sở California ký thoả thuận với chính phủ Indonesia xây dựng hệ thống cảnh báo lũ quét và lốc xoáy, cũng như đang đàm phán với nhà chức trách các nước láng giềng.

Trong khi đó, công ty Spectee của Nhật Bản có kế hoạch sử dụng AI trong phân tích hình ảnh và bình luận trên mạng xã hội để lập bản đồ thảm hoạ thiên nhiên tại Philippines. Công ty đã nghiên cứu tính khả thi của kế hoạch vào năm ngoái và sẽ thiết lập đơn vị địa phương sau khi tìm được đối tác thích hợp. Spectee, thành lập năm 2011, đang cung cấp dịch vụ cho hơn 700 khách hàng tại Nhật Bản gồm cả công ty và chính quyền địa phương.

“Châu Á đang tụt lại phía sau trong xây dựng hệ thống thông tin thiên tai, do đó đây là cơ hội lớn cho các dịch vụ dựa trên đám mây”, Satoshi Negoro, giám đốc điều hành Spectee nói.

Ninecosmos, công ty của Trung Quốc đã sử dụng AI trong tư vấn công ty vận tải hàng hoá, gồm cả COSCO Shipping, các tuyến đường tối ưu dựa trên điều kiện thời tiết. Công ty này cũng đã phát triển dịch vụ dự báo ô nhiễm không khí.

Thế Vinh(theo NikkeiAsia)

AI sẽ sớm suy nghĩ và hành động như con người

Bài báo trên Bloomberg tiết lộ, Apple đã giấu dự án này phía sau một startup y tế. Hiện tại, hàng trăm kỹ sư của hãng đang làm cho dự án như một phần của Nhóm thiết kế thăm dò (EDG). Nó nằm trong số các dự án “bí mật nhất” tại “táo khuyết”. Thậm chí, số người tham gia còn ít hơn cả nhóm nghiên cứu xe tự hành hay thiết bị thực tế hỗn hợp.

Bloomberg cho biết, Apple áp dụng cách tiếp cận khác biệt đối với theo dõi đường huyết không xâm lấn so với các công ty khác. Họ sử dụng công nghệ chip quang tử silicon (silicon photonic) và quy trình đo phổ hấp thụ quang học. Hệ thống sử dụng tia laser để phát ra các bước sóng ánh sáng cụ thể vào một vùng bên dưới da, nơi có dịch kẽ có thể được glucose hấp thụ. Sau đó, ánh sáng phản xạ trở lại cảm biến để cho biết nồng độ glucose. Một thuật toán sẽ xác định mức đường huyết của một người.

Hệ thống glucose dựa trên chip quang tử silicon và cảm biến do Apple thiết kế, sản xuất tại TSMC. Tại thời điểm này, các kỹ sư của Apple đang tập trung phát triển nguyên mẫu với kích thước bằng một chiếc iPhone để buộc vào bắp tay của một người. Chức năng đã được thử nghiệm trên hàng trăm người, cả tiểu đường hoặc không, trong 10 năm qua. Apple cũng so sánh kết quả với các mẫu xét nghiệm tiêu chuẩn.

Công ty mong muốn tạo ra “biện pháp phòng ngừa để cảnh báo mọi người nếu họ bị tiền đái tháo đường”. Dù đạt được các thành tựu đột phá, hệ thống vẫn ở trong giai đoạn xác định tính khả thi của ý tưởng. Song, điều quan trọng là Apple tin rằng, công nghệ này khả thi và cần phải “thu nhỏ lại vào thiết kế thực tế hơn”. Người đứng đầu nhóm công nghệ, Bill Athas, đột ngột qua đời vào cuối năm 2022, theo Bloomberg.

Cũng theo tờ báo, lãnh đạo Apple tin tưởng công ty là hãng duy nhất có thể tạo đột phá trong lĩnh vực nhờ kỹ năng kết hợp phần cứng và phần mềm. Apple đã đầu tư “hàng trăm triệu USD vào dự án”. Các giám đốc như CEO Tim Cook, COO Jeff Williams và Giám đốc phần cứng Apple Watch Eugene Kim đều tham gia dự án.

(Theo 9to5mac)  

Apple Watch trước nguy cơ bị cấm bán tại Mỹ

Vài năm qua, truyền thông đã đưa tin về những nỗ lực đưa tính năng theo dõi đường huyết lên Apple Watch. Tuy nhiên, Apple mới đạt được một số đột phá thời gian gần đây. Theo Bloomberg, công ty đã đạt “cột mốc quan trọng” và “tin rằng có thể đưa công nghệ ra thị trường”.

Bên trong Apple, nó được xem là loại dự án vượt giới hạn (moonshot) và có từ thời cố nhà sáng lập Steve Jobs. Mục tiêu của dự án là phát minh ra cách “theo dõi đường huyết liên tục và không xâm lấn”. Apple hi vọng có thể đưa chức năng này lên Apple Watch.

Bài báo trên Bloomberg tiết lộ, Apple đã giấu dự án này phía sau một startup y tế. Hiện tại, hàng trăm kỹ sư của hãng đang làm cho dự án như một phần của Nhóm thiết kế thăm dò (EDG). Nó nằm trong số các dự án “bí mật nhất” tại “táo khuyết”. Thậm chí, số người tham gia còn ít hơn cả nhóm nghiên cứu xe tự hành hay thiết bị thực tế hỗn hợp.

Bloomberg cho biết, Apple áp dụng cách tiếp cận khác biệt đối với theo dõi đường huyết không xâm lấn so với các công ty khác. Họ sử dụng công nghệ chip quang tử silicon (silicon photonic) và quy trình đo phổ hấp thụ quang học. Hệ thống sử dụng tia laser để phát ra các bước sóng ánh sáng cụ thể vào một vùng bên dưới da, nơi có dịch kẽ có thể được glucose hấp thụ. Sau đó, ánh sáng phản xạ trở lại cảm biến để cho biết nồng độ glucose. Một thuật toán sẽ xác định mức đường huyết của một người.

Hệ thống glucose dựa trên chip quang tử silicon và cảm biến do Apple thiết kế, sản xuất tại TSMC. Tại thời điểm này, các kỹ sư của Apple đang tập trung phát triển nguyên mẫu với kích thước bằng một chiếc iPhone để buộc vào bắp tay của một người. Chức năng đã được thử nghiệm trên hàng trăm người, cả tiểu đường hoặc không, trong 10 năm qua. Apple cũng so sánh kết quả với các mẫu xét nghiệm tiêu chuẩn.

Công ty mong muốn tạo ra “biện pháp phòng ngừa để cảnh báo mọi người nếu họ bị tiền đái tháo đường”. Dù đạt được các thành tựu đột phá, hệ thống vẫn ở trong giai đoạn xác định tính khả thi của ý tưởng. Song, điều quan trọng là Apple tin rằng, công nghệ này khả thi và cần phải “thu nhỏ lại vào thiết kế thực tế hơn”. Người đứng đầu nhóm công nghệ, Bill Athas, đột ngột qua đời vào cuối năm 2022, theo Bloomberg.

Cũng theo tờ báo, lãnh đạo Apple tin tưởng công ty là hãng duy nhất có thể tạo đột phá trong lĩnh vực nhờ kỹ năng kết hợp phần cứng và phần mềm. Apple đã đầu tư “hàng trăm triệu USD vào dự án”. Các giám đốc như CEO Tim Cook, COO Jeff Williams và Giám đốc phần cứng Apple Watch Eugene Kim đều tham gia dự án.

(Theo 9to5mac)  

Apple Watch trước nguy cơ bị cấm bán tại Mỹ

A100 phù hợp với các mô hình máy học đứng sau những công cụ như ChatGPT, Bing AI hay Stable Diffusion. Nó có thể thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản, yếu tố quan trọng cho đào tạo và sử dụng các mô hình mạng thần kinh (neural-network).

Các công ty lớn và startup phát triển những phần mềm như chatbot hay chương trình tạo hình ảnh cần hàng trăm, hàng ngàn vi xử lý của Nvidia. Họ cần tự sắm phần cứng hoặc tận dụng sức mạnh chip thông qua điện toán đám mây.

Để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn, sẽ cần tới hàng trăm vi xử lý đồ hoạ (GPU). Những con chip phải có sức mạnh đủ xử lý hàng terabyte dữ liệu một cách nhanh chóng để nhận dạng mẫu. Tiếp đó, các GPU như A100 có nhiệm vụ sử dụng các thuật toán mô hình để “suy luận”, tạo ra văn bản, các dự đoán hoặc xác định đối tượng bên trong hình ảnh.

Điều này đồng nghĩa nhu cầu đối với A100 là rất lớn. Theo ước tính từ State of AI, hãng chuyên theo dõi các thực thể sử dụng A100 (không bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây), cách đây 1 năm, Stability AI chỉ có 32 chiếc A100, nhưng con số hiện tại đã lên hơn 5.400 GPU. Stability AI là công ty phát triển Stable Diffusion, công cụ tái tạo hình ảnh thu hút nhiều sự chú ý vào mùa thu năm ngoái, hiện đang được định giá hơn 1 tỷ USD.

Bước ngoặt chiến lược kinh doanh

Nvidia là nhà sản xuất chip được hưởng lợi từ xu hướng AI hiện nay. Đến nay, cổ phiếu Nvidia đã tăng 65%, vượt xa chỉ số S&P 500 và các cổ phiếu lĩnh vực bán dẫn khác.

CEO công ty, Jensen Huang, liên tục nhắc tới AI trong buổi báo cáo doanh thu, cho thấy sự bùng nổ của AI sẽ là trọng tâm trong chiến lược của công ty.

“Hoạt động xung quanh cơ sở hạ tầng AI mà chúng tôi xây dựng, đưa Hopper (tên mã của chip thế hệ mới H100) và Ampere (chip A100) vào sử dụng trong mô hình ngôn ngữ lớn đã tăng vọt trong 60 ngày qua”, Huang nói.“Không còn nghi ngờ gì nữa, bất kể kế hoạch ban đầu là gì, định hướng của công ty đã thay đổi mạnh mẽ dựa vào kết quả kinh doanh của 60 hay 90 ngày gần đây”.

Cuộc cạnh tranh mới

Nvidia không phải công ty duy nhất sản xuất GPU cho ứng dụng AI. AMD, Intel hay thậm chí các công ty đám mây như Google và Amazon cũng đang phát triển các vi xử lý được thiết kế riêng cho tác vụ AI.

Tuy nhiên, các công ty kể trên sẽ gặp nhiều thách thức đến từ “ông vua” đương nhiệm. Theo State of AI, đến hết tháng 12 năm ngoái, hơn 21.000 nghiên cứu nguồn mở về AI cho biết họ đang sử dụng phần cứng của Nvidia.

Phần lớn các chuyên gia đã sử dụng con chip V100, được Nvidia ra mắt từ năm 2017. Trong khi đó, A100, với sự tăng trưởng nhanh chóng, đang là phần cứng được sử dụng nhiều thứ ba của hãng, chỉ sau các GPU dành cho game thủ có giá dưới 1.500 USD.

A100 cũng là con chip nằm trong giới hạn xuất khẩu vì lý do quốc phòng. Năm ngoái, Nvidia cho biết chính phủ Mỹ yêu cầu phải có giấy phép đặc biệt nếu công ty này muốn bán A100 và H100 cho Trung Quốc, Hồng Kông và Nga.

Trước đây nhà sản xuất chip này đã phải thực hiện một số điều chỉnh trong sản phẩm dành cho thị trường Trung Quốc nhằm đáp ứng các yêu cầu về hạn chế xuất khẩu của Mỹ.

Hiện con chip có khả năng soán ngôi A100 là H100, người kế nhiệm của nó. A100 được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2020, trong khi đó H100 mới ra mắt vào năm ngoái và đang đi vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Thực tế, Nvidia đã ghi nhận doanh thu từ H100 cao hơn so với A100 dù con chip đời sau này có giá tiền đắt hơn trên mỗi chiếc.

Nvidia cho biết H100 là GPU trung tâm dữ liệu đầu tiên được hãng tối ưu hoá cho tác vụ biến đổi (transformer), một kỹ thuật ngày càng quan trọng trong ứng dụng AI hàng đầu.

Thế Vinh(Theo CNBC)

Intel và Nvidia bất đồng về tương lai vi xử lý

“Ngựa ô” lĩnh vực chip AI

Những gã khổng lồ như Microsoft và Google đang trong cuộc chiến tích hợp AI vào công cụ tìm kiếm của mình, trong khi đó những công ty tỷ đô như OpenAI và Stable Diffusion cũng trong một cuộc đua phát hành phần mềm ra công chúng. Đằng sau các ứng dụng AI đình đám này là con chip Nvidia A100, có giá lên tới 10.000 USD.

Nathan Benaich, nhà đầu tư trong lĩnh vực AI, cho biết A100 đang là “ngựa ô” với các chuyên gia trí tuệ nhân tạo thời điểm hiện tại. Theo New Street Research, công ty Nvidia chiếm đến 95% thị trường bộ xử lý đồ hoạ sử dụng trong máy học.

A100 phù hợp với các mô hình máy học đứng sau những công cụ như ChatGPT, Bing AI hay Stable Diffusion. Nó có thể thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản, yếu tố quan trọng cho đào tạo và sử dụng các mô hình mạng thần kinh (neural-network).

Các công ty lớn và startup phát triển những phần mềm như chatbot hay chương trình tạo hình ảnh cần hàng trăm, hàng ngàn vi xử lý của Nvidia. Họ cần tự sắm phần cứng hoặc tận dụng sức mạnh chip thông qua điện toán đám mây.

Để huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như mô hình ngôn ngữ lớn, sẽ cần tới hàng trăm vi xử lý đồ hoạ (GPU). Những con chip phải có sức mạnh đủ xử lý hàng terabyte dữ liệu một cách nhanh chóng để nhận dạng mẫu. Tiếp đó, các GPU như A100 có nhiệm vụ sử dụng các thuật toán mô hình để “suy luận”, tạo ra văn bản, các dự đoán hoặc xác định đối tượng bên trong hình ảnh.

Điều này đồng nghĩa nhu cầu đối với A100 là rất lớn. Theo ước tính từ State of AI, hãng chuyên theo dõi các thực thể sử dụng A100 (không bao gồm các nhà cung cấp dịch vụ đám mây), cách đây 1 năm, Stability AI chỉ có 32 chiếc A100, nhưng con số hiện tại đã lên hơn 5.400 GPU. Stability AI là công ty phát triển Stable Diffusion, công cụ tái tạo hình ảnh thu hút nhiều sự chú ý vào mùa thu năm ngoái, hiện đang được định giá hơn 1 tỷ USD.

Bước ngoặt chiến lược kinh doanh

Nvidia là nhà sản xuất chip được hưởng lợi từ xu hướng AI hiện nay. Đến nay, cổ phiếu Nvidia đã tăng 65%, vượt xa chỉ số S&P 500 và các cổ phiếu lĩnh vực bán dẫn khác.

CEO công ty, Jensen Huang, liên tục nhắc tới AI trong buổi báo cáo doanh thu, cho thấy sự bùng nổ của AI sẽ là trọng tâm trong chiến lược của công ty.

“Hoạt động xung quanh cơ sở hạ tầng AI mà chúng tôi xây dựng, đưa Hopper (tên mã của chip thế hệ mới H100) và Ampere (chip A100) vào sử dụng trong mô hình ngôn ngữ lớn đã tăng vọt trong 60 ngày qua”, Huang nói.“Không còn nghi ngờ gì nữa, bất kể kế hoạch ban đầu là gì, định hướng của công ty đã thay đổi mạnh mẽ dựa vào kết quả kinh doanh của 60 hay 90 ngày gần đây”.

Cuộc cạnh tranh mới

Nvidia không phải công ty duy nhất sản xuất GPU cho ứng dụng AI. AMD, Intel hay thậm chí các công ty đám mây như Google và Amazon cũng đang phát triển các vi xử lý được thiết kế riêng cho tác vụ AI.

Tuy nhiên, các công ty kể trên sẽ gặp nhiều thách thức đến từ “ông vua” đương nhiệm. Theo State of AI, đến hết tháng 12 năm ngoái, hơn 21.000 nghiên cứu nguồn mở về AI cho biết họ đang sử dụng phần cứng của Nvidia.

Phần lớn các chuyên gia đã sử dụng con chip V100, được Nvidia ra mắt từ năm 2017. Trong khi đó, A100, với sự tăng trưởng nhanh chóng, đang là phần cứng được sử dụng nhiều thứ ba của hãng, chỉ sau các GPU dành cho game thủ có giá dưới 1.500 USD.

A100 cũng là con chip nằm trong giới hạn xuất khẩu vì lý do quốc phòng. Năm ngoái, Nvidia cho biết chính phủ Mỹ yêu cầu phải có giấy phép đặc biệt nếu công ty này muốn bán A100 và H100 cho Trung Quốc, Hồng Kông và Nga.

Trước đây nhà sản xuất chip này đã phải thực hiện một số điều chỉnh trong sản phẩm dành cho thị trường Trung Quốc nhằm đáp ứng các yêu cầu về hạn chế xuất khẩu của Mỹ.

Hiện con chip có khả năng soán ngôi A100 là H100, người kế nhiệm của nó. A100 được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2020, trong khi đó H100 mới ra mắt vào năm ngoái và đang đi vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Thực tế, Nvidia đã ghi nhận doanh thu từ H100 cao hơn so với A100 dù con chip đời sau này có giá tiền đắt hơn trên mỗi chiếc.

Nvidia cho biết H100 là GPU trung tâm dữ liệu đầu tiên được hãng tối ưu hoá cho tác vụ biến đổi (transformer), một kỹ thuật ngày càng quan trọng trong ứng dụng AI hàng đầu.

Thế Vinh(Theo CNBC)

Intel và Nvidia bất đồng về tương lai vi xử lý