Tác giả: Miguel Munoz de Rivera Gonzalez 

Ngày đăng: 03 tháng 04 năm 2025 

Danh mục: Artificial Intelligence, Generative AI, Industries, Integration & Automation, Robotics

Việc kiểm định các tua-bin gió, đường dây điện, tháp 5G, và các đường ống dẫn là một công việc đầy thách thức. Công việc này không chỉ tiềm ẩn nhiều nguy hiểm, tốn kém thời gian, mà còn dễ xảy ra sai sót do yếu tố con người. Đó là lý do tại sao chúng tôi tại Amazon Web Services (AWS) đang phát triển AI Workforce – một hệ thống sử dụng drone và AI để giúp cho công tác kiểm định trở nên an toàn hơn, nhanh chóng hơn, và chính xác hơn.

Đây là bài viết đầu tiên trong chuỗi ba bài giới thiệu về AI Workforce – hệ thống kiểm định bằng drone được vận hành bởi AI của AWS. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu về khái niệm tổng quan và những lợi ích chính của hệ thống. Bài viết thứ hai sẽ đi sâu vào kiến trúc AWS làm nền tảng cho AI Workforce, và bài viết thứ ba sẽ tập trung vào việc cài đặt và tích hợp drone.

Trong các phần sau, chúng tôi sẽ giải thích cách AI Workforce giúp chủ sở hữu tài sản, nhóm bảo trì và quản lý vận hành trong các ngành như năng lượng và viễn thông tăng cường an toàn, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả trong việc kiểm tra cơ sở hạ tầng.

Những khó khăn trong việc kiểm định theo phương pháp truyền thống

Việc kiểm định cơ sở hạ tầng bằng các phương pháp truyền thống tồn tại nhiều thách thức. Công việc này đòi hỏi phải có đội ngũ nhân sự được đào tạo bài bản và các trang thiết bị chuyên dụng. Hơn nữa, các doanh nghiệp thường phải tạm dừng hoạt động của hệ thống trong suốt quá trình kiểm định. Lấy ví dụ, việc một kỹ sư phải leo lên tua-bin gió trong điều kiện thời tiết xấu để kiểm tra là vô cùng nguy hiểm. Thêm vào đó, ngay cả những chuyên gia kiểm định giỏi nhất cũng có thể bỏ sót các chi tiết quan trọng. Điều này có thể dẫn đến những sự cố lớn hơn về sau, gây tốn kém cả về thời gian lẫn tiền bạc.

AI Workforce giúp ích như thế nào?

AI Workforce được thiết kế để thay đổi tất cả những điều đó. Chúng tôi sử dụng drone tự động được trang bị cảm biến tiên tiến và AI để thực hiện các cuộc kiểm tra. Điều này mang lại những lợi ích sau:

• Giảm thiểu rủi ro cho con người – Drone thực hiện công việc nguy hiểm để con người không phải làm. Điều này giúp cho việc kiểm tra an toàn hơn nhiều.
• Nhanh hơn và hiệu quả hơn – Drone có thể bao phủ nhiều địa hình trong thời gian ngắn, hoàn thành công việc nhanh hơn.
• Dữ liệu tốt hơn – Thu thập và phân tích dữ liệu tự động có nghĩa là ít lỗi hơn và kết quả nhất quán hơn. Điều này cho phép bảo trì chủ động.

AI Workforce trông như thế nào khi hoạt động? Người dùng tương tác với trợ lý AI đơn giản và bảng điều khiển hiển thị các cuộc kiểm tra drone gần như theo thời gian thực, các vấn đề được phát hiện và thông tin chi tiết do AI tạo ra. Hình sau đây cho thấy một ví dụ về bảng điều khiển người dùng và cuộc trò chuyện về drone.

Hình ảnh sau đây là một ví dụ về cảnh quay 4K bằng drone.

Tổng quan về giải pháp

AI Workforce được xây dựng trên một kiến trúc mạnh mẽ và có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng nhiều dịch vụ AWS. Bảo mật là tối quan trọng và chúng tôi tuân thủ các biện pháp thực hành tốt nhất của AWS trên mọi lớp. Bao gồm:

• Amazon API Gateway quản lý giao tiếp an toàn giữa các thành phần khác nhau, thực thi xác thực và ủy quyền
• của AWS Identity and Access Management (IAM) xác minh quyền truy cập ít đặc quyền nhất, giới hạn quyền của từng thành phần chỉ ở mức cần thiết
• Bảo mật mạng được triển khai thông qua virtual private clouds (VPCs), security groups và network access control lists (ACLs), cô lập hệ thống và bảo vệ hệ thống khỏi truy cập trái phép
• Đối với xử lý video, chúng tôi sử dụng các giao thức truyền tải an toàn và mã hóa khi lưu trữ và khi truyền tải

AI Workforce cung cấp API mạnh mẽ để quản lý hoạt động của drone, bao gồm lập kế hoạch bay, dữ liệu đo từ xa và phát hiện bất thường. Sơ đồ sau phác thảo cách các thành phần khác nhau tương tác.

Hãy tưởng tượng một hệ thống mà drone tự động kiểm tra cơ sở hạ tầng quan trọng, ghi lại video có độ phân giải cao, phân tích các khiếm khuyết tiềm ẩn bằng AI và tích hợp liền mạch các phát hiện vào quy trình làm việc kinh doanh. Kiến trúc AI Workforce hiện thực hóa tầm nhìn này bằng cách sử dụng các dịch vụ AWS trên bốn trụ cột chính.

Lớp điều khiển (Control plane): Bảo mật giao tiếp và vận hành cho drone

Toàn bộ quy trình bắt đầu với các chuyến bay được tự động hóa của drone. Mỗi drone sẽ bay theo các tuyến đường được định sẵn, với các thông số như điểm tham chiếu (waypoints), độ cao, và tốc độ bay được cấu hình thông qua một AWS API, sử dụng dữ liệu tọa độ lưu trữ trong Amazon DynamoDB. Một khi đã cất cánh, AWS IoT Core sẽ thiết lập một kênh giao tiếp hai chiều và bảo mật. Kênh này cho phép drone nhận các lệnh theo thời gian thực (ví dụ như “cất cánh”, “bắt đầu chuyến bay ID = xxx”, hoặc “hạ cánh”), điều chỉnh đường bay, và truyền dữ liệu đo từ xa (telemetry) về lại AWS. Để duy trì một hệ thống bảo mật vững chắc, AWS Lambda sẽ phản hồi các sự kiện từ IoT (IoT events), cho phép thực thi các hành động ngay lập tức dựa trên dữ liệu từ drone. Đồng thời, Amazon GuardDuty liên tục giám sát để phát hiện các bất thường hoặc các mối đe dọa bảo mật tiềm tàng, chẳng hạn như hoạt động API bất thường hoặc các nỗ lực truy cập trái phép, qua đó giúp bảo vệ tính toàn vẹn và đảm bảo an toàn cho các hoạt động của drone.

Trong hệ thống AI Workforce, AWS IoT Core đóng vai trò là điểm vào (entry point) chính cho việc giao tiếp thời gian thực với drone, chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu đo từ xa (telemetry), các tin nhắn ra lệnh và kiểm soát (command and control), và đảm bảo kênh giao tiếp hai chiều bảo mật. Trong khi đó, API Gateway đóng một vai trò bổ trợ, hoạt động như điểm vào chính cho các ứng dụng bên ngoài, dashboard, và các tích hợp doanh nghiệp. Nó chịu trách nhiệm quản lý các lệnh gọi RESTful API liên quan đến việc lập kế hoạch bay, truy xuất kết quả kiểm định, và tương tác với các dịch vụ backend như Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) và AWS Step Functions. Tóm lại, trong khi drone giao tiếp trực tiếp với AWS IoT Core, thì các ứng dụng người dùng cuối và các luồng công việc tự động hóa (automation workflows) sẽ dựa vào API Gateway để truy cập dữ liệu có cấu trúc và kích hoạt các hành động cụ thể trong hệ sinh thái AI Workforce.

AI/ML và GenAI: Tầm nhìn máy tính và thông tin chi tiết thông minh

Khi drone ghi lại cảnh quay video, dữ liệu thô được xử lý thông qua các mô hình chạy bằng AI chạy trên các phiên bản Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). Các mô hình thị giác máy tính này phát hiện các bất thường, phân loại các loại hư hỏng và trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động được—cho dù đó là phát hiện vết nứt trên tua-bin gió hay xác định sự ăn mòn trên đường ống. Amazon SageMaker AI là cốt lõi của quy trình học máy (ML) của chúng tôi, đào tạo và triển khai các mô hình để phát hiện đối tượng, phát hiện bất thường và bảo trì dự đoán.

Chúng tôi cũng tiên phong trong GenAI với Amazon Bedrock , nâng cao trí thông minh của hệ thống. Với tương tác ngôn ngữ tự nhiên, chủ sở hữu tài sản có thể đặt câu hỏi như “Những khiếm khuyết nghiêm trọng nhất được phát hiện trong tuần trước là gì?” và Amazon Bedrock tạo báo cáo có cấu trúc dựa trên kết quả kiểm tra. Nó thậm chí còn hỗ trợ tạo dữ liệu đào tạo tổng hợp, tinh chỉnh các mô hình ML của chúng tôi để cải thiện độ chính xác.

Lớp dữ liệu: Lưu trữ và quản lý dữ liệu kiểm tra

Mỗi lần kiểm tra tạo ra một lượng lớn dữ liệu—hình ảnh, video và dữ liệu cảm biến có độ phân giải cao. Thông tin này được lưu trữ an toàn trong Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), thúc đẩy độ bền và dễ truy cập. Amazon S3 mã hóa dữ liệu khi không hoạt động theo mặc định bằng mã hóa phía máy chủ (SSE), cung cấp thêm một lớp bảo mật mà không cần cấu hình thủ công. Trong khi đó, siêu dữ liệu có cấu trúc và kết quả đã xử lý được lưu trữ trong Amazon RDS, cho phép truy vấn nhanh và tích hợp với các ứng dụng doanh nghiệp. Cùng nhau, các dịch vụ này tạo ra một nền tảng dữ liệu phục hồi, hỗ trợ cả phân tích thời gian thực và theo dõi xu hướng lịch sử.

Phân tích và kinh doanh: Quy trình làm việc tự động và trí tuệ kinh doanh

Thông tin chi tiết không dừng lại ở việc thu thập dữ liệu—Step Functions sắp xếp các quy trình công việc kích hoạt các hành động tự động. Ví dụ: nếu mô hình AI phát hiện ra lỗi nghiêm trọng, Step Functions có thể khởi tạo yêu cầu bảo trì trong SAP, thông báo cho kỹ sư và lên lịch sửa chữa mà không cần sự can thiệp của con người.

Để phân tích sâu hơn, Amazon QuickSight chuyển đổi dữ liệu kiểm tra thô thành bảng điều khiển tương tác, giúp chủ sở hữu tài sản theo dõi tình trạng cơ sở hạ tầng, phát hiện xu hướng và tối ưu hóa các chiến lược bảo trì. Với hình ảnh trực quan rõ ràng về các khiếm khuyết, người ra quyết định có thể hành động nhanh chóng, giảm thiểu thời gian chết và tối đa hóa hiệu quả hoạt động.

Định hướng phát triển cho AI Workforce: Mở rộng các năng lực của drone

Ngoài các cuộc kiểm tra, AI Workforce còn cung cấp một Drone API mạnh mẽ, cung cấp khả năng tích hợp liền mạch cho các ứng dụng của bên thứ ba. API này cho phép lập kế hoạch bay từ xa, giám sát từ xa và phát hiện bất thường—tất cả đều nằm trong môi trường AWS có thể mở rộng.

Với khả năng liên lạc bằng drone an toàn, thông tin chi tiết mạnh mẽ từ AI, nền tảng dữ liệu vững chắc và tự động hóa doanh nghiệp, AI Workforce đang định nghĩa lại hoạt động kiểm tra cơ sở hạ tầng, giúp hoạt động này thông minh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn bao giờ hết.

Lợi ích và tác động đến hoạt động kinh doanh

Việc triển khai AI Workforce mang lại nhiều lợi ích hữu hình cho các tổ chức quản lý cơ sở hạ tầng quan trọng (ví dụ: tự động so sánh nhiều lần kiểm tra theo thời gian để phát hiện những thay đổi theo chiều dọc và xác định các lỗi tiến triển để bảo trì chủ động), đặc biệt là trong lĩnh vực năng lượng và viễn thông:

• Tiết kiệm chi phí đáng kể – Bằng cách giảm nhu cầu về nhân công, thiết bị chuyên dụng và kế hoạch hậu cần mở rộng, AI Workforce có thể giảm đáng kể chi phí kiểm tra. Bảo trì chủ động dựa trên phát hiện lỗi sớm cũng ngăn ngừa việc sửa chữa tốn kém và thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.
• Tăng cường đáng kể tính an toàn – Việc đưa nhân viên ra khỏi môi trường nguy hiểm giúp giảm đáng kể nguy cơ tai nạn và thương tích, tạo ra môi trường làm việc an toàn hơn.
• Hiệu quả được cải thiện đáng kể – Kiểm tra bằng drone tự động nhanh hơn và hiệu quả hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống, cho phép kiểm tra thường xuyên hơn và thời gian xử lý nhanh hơn.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu – AI Workforce cung cấp cho chủ sở hữu tài sản dữ liệu toàn diện và chính xác, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt về bảo trì, sửa chữa và quản lý tài sản.

Kịch bản ứng dụng thực tế của AI Workforce trong lĩnh vực công nghiệp

Hãy tưởng tượng một công ty năng lượng chịu trách nhiệm bảo trì một trang trại gió lớn. Họ triển khai drone AI Workforce để kiểm tra thường xuyên. Drone, tự động điều hướng các đường bay được lập trình sẵn theo tọa độ được lưu trữ trong DynamoDB và được điều khiển thông qua các lệnh gọi REST API, được kết nối an toàn bằng AWS IoT Core.

Trong suốt chuyến bay, dữ liệu cảm biến được xử lý tại biên và truyền trực tuyến đến Amazon S3, với siêu dữ liệu được lưu trữ trong Amazon RDS. Các thuật toán thị giác máy tính phân tích video theo thời gian thực. Nếu phát hiện ra bất thường, một hàm Lambda sẽ kích hoạt quy trình làm việc Step Functions, sau đó tương tác với hệ thống SAP của họ để tạo lệnh bảo trì. Dữ liệu kiểm tra được tổng hợp và trực quan hóa trong bảng điều khiển QuickSight, cung cấp tổng quan toàn diện về tình trạng sức khỏe của trang trại gió.

Các mô hình AI của SageMaker phân tích dữ liệu, dự đoán các lỗi tiềm ẩn và đưa ra các chiến lược bảo trì chủ động. Trong tương lai, Amazon Bedrock có thể cung cấp các báo cáo tóm tắt và tạo dữ liệu tổng hợp để nâng cao hơn nữa khả năng của hệ thống.

Phần kết luận

Tại AWS, chúng tôi cam kết thúc đẩy sự đổi mới trong các giải pháp hỗ trợ AI cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau. AI Workforce là ví dụ điển hình về cách chúng tôi sử dụng các công nghệ tiên tiến để chuyển đổi cách quản lý và bảo trì cơ sở hạ tầng quan trọng.

Chúng tôi đang xây dựng lực lượng lao động này để giúp các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả và an toàn hơn. Chúng tôi sẵn sàng hợp tác với những người khác quan tâm đến lĩnh vực này. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm, vui lòng liên hệ. Chúng tôi hoan nghênh cơ hội thảo luận về nhu cầu cụ thể của bạn và khám phá các khả năng hợp tác.

---

Về tác giả

Miguel Muñoz de Rivera González là nhà thiết kế và giám đốc kỹ thuật ban đầu cho sáng kiến AI Workforce tại AWS, thúc đẩy các giải pháp drone hỗ trợ AI để kiểm tra cơ sở hạ tầng an toàn hơn, thông minh hơn và tiết kiệm chi phí hơn.