Giới thiệu về HMI và Edge AI HMI trong thế giới thông minh

HMI là gì ?

Giống như bộ não gửi tín hiệu đến các cơ của chúng ta để di chuyển, miệng của chúng ta để nói và tai của chúng ta để nghe, thì HMI cho các thiết bị cũng vậy. Giao diện máy của con người là bộ não của một thiết bị, bảo nó hoạt động khi người dùng cuối cần. Các công nghệ HMI bao gồm từ màn hình cảm ứng đơn truyền thống gắn trên máy đến các công nghệ tiên tiến như cảm biến nhận dạng cử chỉ.

Bốn loại công nghệ HMI thường gặp

1. Màn hình cảm ứng đa điểm và màn hình hiển thị

Chức năng màn hình cảm ứng được thực hiện nhờ các cảm biến công nghệ cảm ứng điện dung có thể phát hiện và đo bất kỳ thứ gì dẫn điện hoặc có chất điện môi khác với không khí. Công nghệ cảm ứng đa điểm cho phép bạn điều khiển thiết bị chỉ bằng một thao tác vuốt hoặc chạm đơn giản.

Để một màn hình hoặc bất kỳ thiết bị nào được coi là điện dung, nó phải bao gồm một số thành phần.

Màn hình điện dung được làm bằng một lớp cách điện cũng có thể trong suốt, chẳng hạn như thủy tinh hoặc nhựa. Giả sử lớp cách điện có một vết mỏng của vật liệu dẫn điện trong suốt được sử dụng để tạo thành các mẫu điện bên trong lớp cách điện. Khi bạn dùng ngón tay vuốt màn hình cảm ứng điện dung, bạn gây ra sự thay đổi trong một vùng cụ thể của từ trường trên màn hình, được đo bằng mạch và được sử dụng để kích hoạt một chức năng; ví dụ: bật / tắt, điều chỉnh âm lượng hoặc điều chỉnh độ sáng.

2. Nhận dạng giọng nói

Nhận dạng giọng nói hay còn gọi là nhận dạng giọng nói, đơn giản là phần mềm có thể giải mã giọng nói của con người. Trong khi các trợ lý giọng nói như Google Home và Amazon Alexa rất dễ sử dụng, chúng che giấu công nghệ HMI một cách thanh lịch. Các kỹ sư đã thiết kế công nghệ nhận dạng giọng nói để phân tích, lọc và số hóa thông tin họ nhận được. Thiết bị phải được thiết kế để phân biệt các giọng nói, hiểu cao độ trong giọng nói và nói rõ các yêu cầu khi có tiếng ồn xung quanh.

Càng nhiều người tương tác với các thiết bị kích hoạt bằng giọng nói, thì hệ thống càng xác định được nhiều xu hướng và kiểu mẫu dựa trên thông tin nhận được. Dữ liệu thu thập được có thể xác định sở thích và thị hiếu của người dùng, một điểm bán hàng lâu dài để biến ngôi nhà trở nên thông minh hơn.

3. Nhận dạng cử chỉ

Thay vì vặn các nút hoặc chạm vào màn hình cảm ứng, nhận dạng cử chỉ liên quan đến một cảm biến chuyển động nhận biết và diễn giải các chuyển động làm đầu vào dữ liệu chính. Ví dụ: giả sử tay bạn bị bẩn do nấu ăn, nhưng bạn cần cuộn trên điện thoại hoặc máy tính bảng của mình để xem phần còn lại của công thức. Công nghệ nhận dạng cử chỉ sẽ cho phép bạn vuốt và di chuyển màn hình HMI mà không cần chạm vào thiết bị.

Công nghệ rất phức tạp; nó sử dụng cảm biến chuyển động diễn giải các chuyển động làm nguồn đầu vào dữ liệu chính. Bằng cách sử dụng các công nghệ cảm biến 3D như Stereoscopic Vision, ghi lại hình ảnh giống như cách mắt người, nhận dạng cử chỉ trong các thiết bị có thể mô tả chính xác chuyển động của con người giống như cách con người làm. Với tác động của COVID-19 , nhận dạng cử chỉ là một lĩnh vực ngày càng được quan tâm.

4. Thiết bị Điện tử đeo được (Wearable)

Trong khi hầu hết mọi người sử dụng thiết bị đeo được để theo dõi tình hình sức khỏe và hoạt động thể chất của họ, chúng cũng có thể đóng vai trò như một smart home và smart factory thiết yếu. Một smart home và smart factory thực sự bao gồm các thiết bị có thể giải thích dữ liệu để hiểu sở thích của bạn và dự đoán nhu cầu của bạn; tất cả công nghệ thông minh sẽ có thể phản hồi các hành động thay đổi động của bạn.

Các thiết bị có thể đeo được như đồng hồ thông minh, máy theo dõi cơ thể và máy theo dõi thể dục có thể gửi tín hiệu đến mạng gia đình thông minh của bạn khi bạn đi vào chu vi ngôi nhà của mình. Thiết bị có thể hoạt động theo tín hiệu đó bằng cách bật nguồn cho đèn phòng khách, TV hoặc máy điều hòa không khí.

Tại sao HMI lại quan trọng ?

HMI cũng đã thay đổi từ các nút và điốt trong phòng điều khiển, thông qua trực quan hóa trên web đến các giải pháp nhận thức.

Trên thực tế, một cỗ máy hoặc nhà máy chỉ có thể tốt như giao diện của nó với con người. Đó là lý do tại sao mọi khoản đầu tư vào giao diện người-máy được thiết kế tối ưu đều là chiến lược. Trực quan hóa dữ liệu và biểu diễn bằng văn bản có thể cho phép người vận hành và người quản lý điều phối và kiểm soát chính xác các quy trình sản xuất trong nhà máy nhưng chúng chúng ta có thể làm được nhiều hơn với Machine Learning .

Edge AI là  Nền tảng cho trải nghiệm IoT tinh vi hơn, thân thiện với người dùng và an toàn hơn là những gì thường được gọi là Edge AI . Theo định nghĩa, Edge AI ngụ ý rằng quá trình xử lý AI đang chạy trong chính sản phẩm cuối cùng (ví dụ: set-top-box hoặc màn hình thông minh) chứ không phải trên đám mây. Cơ sở lý luận cho điều này đã được hiểu rõ – quyền riêng tư tốt hơn, băng thông ít hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn, thậm chí thân thiện với môi trường vì xử lý cạnh làm giảm năng lượng, nước và các tài nguyên khác để chạy các trung tâm dữ liệu lớn.

Edge AI đã được áp dụng trong nhiều ứng dụng liên quan đến cuộc sống của chúng ta hàng ngày, nhưng việc sử dụng ban đầu phần lớn chỉ giới hạn ở các sản phẩm đắt tiền, chẳng hạn như điện thoại thông minh và ô tô. Do đó, việc triển khai AI tiên tiến nhắm vào các sản phẩm này cũng đắt tiền và đã vượt quá tầm với của các thiết bị bán lẻ tiêu dùng cho ngôi nhà thông minh. Và phần lớn, các ứng dụng Edge AI hiện có là một chiều về trải nghiệm người dùng mà chúng cung cấp – chẳng hạn như tầm nhìn hỗ trợ AI trong ứng dụng ADAS hoặc nâng cao chất lượng hình ảnh trên điện thoại di động.

Edge AI sẽ nâng cao trải nghiệm người dùng 

Edge AI được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị tiêu dùng và gia đình như camera giám sát, loa thông minh, thiết bị đeo được và bộ điều khiển trò chơi Tai nghe AR-VR, máy bay không người lái, robot tự động hóa gia đình. Để nâng cao trải nghiệm HMI và khách hàng, các ứng dụng AI chính dựa trên thị giác máy tính và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Mô hình kinh doanh AI mới

Các giải pháp HMI truyền thống là các thiết bị đầu cuối độc lập, biệt lập được một OEM (Nhà sản xuất thiết bị gốc) triển khai như một phần của máy. Các giải pháp HMI mới dựa trên Machine Learning được định cấu hình trước để gửi dữ liệu lên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.

Ngày nay, trạng thái được hiển thị bằng đèn tín hiệu LED được gắn nhãn, các nút và bảng hiển thị được chiếu sáng và giao diện người dùng được máy tính hỗ trợ trên màn hình. Ngoài HMI, chúng ta tin rằng các nhà sản xuất công tắc, Đèn báo LED, cần điều khiển và bảng công tắc sẽ phải làm cho sản phẩm của họ thông minh hơn bằng cách sử dụng các cảm biến thông minh được kết nối với giao diện người-máy do AI hỗ trợ mà họ đã tự tạo ra… 

Một sự thay đổi cơ bản trong kinh doanh mô hình đang được kích hoạt bởi các cảm biến IoT: chuyển từ sản phẩm sang dịch vụ.

Ngoài việc hợp tác với các công ty B2B, việc hợp tác với các công ty B2C sẽ trở nên dễ dàng hơn bằng cách tận dụng tốt hơn các cảm biến IoT và tạo ra các ứng dụng mới cho HMI hoặc các sản phẩm HMI như đèn LED hoặc nút chuyển đổi. Tuy nhiên, dữ liệu được thu thập từ các cảm biến IoT chỉ hữu ích khi bạn có thể thu thập thông tin hữu ích từ nó và tốt nhất là theo cách tự động…

Sự thay đổi mới này sẽ khuyến khích các công ty chuyển đổi từ việc tạo ra các giải pháp HMI sang xây dựng mạng cảm biến và quản lý các dự án máy học.

Thật vậy, các giải pháp cảm biến IoT ngày nay hầu hết chỉ có nhiệm vụ thu thập dữ liệu. Khi chúng chúng ta hợp nhất cảm biến với AI về mặt Machine Learning , điều này tạo ra một công cụ dự đoán có thể được bán cho các tổ chức khác. Thông qua các cảm biến IoT, chúng ta có thể đo lường và thu thập dữ liệu liên quan đến chuyển động, nhiệt độ hoặc độ rung của máy móc. Khi dữ liệu được thu thập, chúng ta cần áp dụng một kỹ thuật máy học để phân loại và phân tích nó. 

Các tùy chọn Machine Learning có sẵn rất nhiều, từ hồi quy logistic đến mạng thần kinh.

Để hiểu cách các công nghệ này có thể hoạt động cùng nhau, hãy hình dung một mảng cảm biến IoT được phân phối rộng rãi đang thu thập dữ liệu trong toàn bộ cơ sở sản xuất và truyền dữ liệu đó nhanh chóng trở lại hệ thống thần kinh trung tâm.

chúng ta cũng có thể tưởng tượng rằng dữ liệu được tạo ra thông qua các yếu tố này sẽ được tích hợp vào một hệ thống bảo trì dự đoán độc lập thông qua một hệ thống mô-đun hoặc bán cho các công ty khác để giúp họ tạo ra các sản phẩm tốt hơn.

Ví dụ: các nhà sản xuất đèn giao thông có thể chế tạo một sản phẩm mới (dựa trên đèn LED mới được trang bị cảm biến thông minh) có thể tự thay đổi màu sắc khi một chiếc xe chạy qua vòng cảm ứng trên mặt đường.

chúng ta kỳ vọng sẽ thấy nhiều quan hệ đối tác công nghệ hơn giữa các nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) và các ngành công nghiệp. OEM sẽ phải tạo ra giá trị gia tăng mới cho sản phẩm của họ và cuối cùng là giúp khách hàng của họ đổi mới. chúng ta dự đoán rằng OEM sẽ trở thành nhà cung cấp ít đơn thuần hơn mà còn có nhiều đối tác đổi mới hơn.

Các loại HMI mới

Chúng chúng ta đang ở giai đoạn đầu của quá trình phát triển từ các phương pháp tiếp cận rất phức tạp sang các giao diện trực quan hơn nhiều.

Sự cần thiết phải hiện đại hóa HMI này đang ở giai đoạn đầu của vòng đời với các công nghệ “mới” như khả năng nhận dạng khuôn mặt trở thành tiêu chuẩn trong các thiết bị di động. chúng ta nhận ra rằng điều khiển bằng giọng nói là một trong những giao diện được ưa thích nhất với tỷ lệ HMI đáng kể nhất vì nó cho phép điều khiển rảnh tay và do đó, ít bị phân tâm hơn.

Tương lai của HMI sẽ liên quan đến AI. Theo thời gian, các hệ thống này sẽ tự nhiên tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Thật vậy, các công ty sẽ mong đợi HMI được trang bị một số thuật toán Máy học có thể học hỏi từ tất cả dữ liệu được tạo ra từ các cảm biến IoT và thích ứng với hành vi liên tục của người vận hành. Hơn nữa, hệ thống sẽ phải đủ hiệu quả để nó học hỏi từ các tính toán trước đó đã được thực hiện để tạo ra các quyết định và kết quả đáng tin cậy, có thể lặp lại và có thể chấp nhận được trong quá trình tính toán và vận hành mạnh mẽ của các thiết bị được kết nối.

Theo quan điểm cá nhân của chúng tôi  , đây là một sự thay đổi lớn trong mô hình kinh doanh của các công ty OEM. Rõ ràng, sẽ có một số người chiến thắng, và cũng sẽ có những người không hoàn toàn hiểu đúng và gục ngã.