Công Nghệ

Hoạt động đầu cuối trong big data

Thứ Bảy | 08/06/2013 14:12

Ngay khi chúng ta dữ liệu hóa mọi thứ, chúng ta có thể biến đổi mục đích của chúng và biến thông tin thành những hình thức giá trị mới.
Nhiều chuyên gia công nghệ tin rằng big data là hậu duệ của cuộc cách mạng kỹ thuật số những năm 1980 khi những tiến bộ về vi mạch xử lý và bộ nhớ máy tính giúp nâng cao khả năng phân tích và lưu trữ ngày càng nhiều hơn thông tin. Nhìn bề ngoài, điều này đúng. Máy tính và Internet chắc chắn hỗ trợ big data bằng cách hạ thấp chi phí thu thập, lưu trữ, xử lý và chia sẽ thông tin. Nhưng về bản chất, big data chỉ là bước tiến mới nhất trong cuộc tìm kiếm của loài người để hiểu và định lượng thế giới.

Hiểu rõ giá trị phần mông của con người là nghệ thuật và khoa học của Shigeomi Koshimizu, giáo sư tại Viện Công nghệ Công nghiệp Tiên tiến ở Tokyo. Ít người nghĩ rằng kiểu dáng ngồi của một người cũng mang lại thông tin, nhưng điều đó hoàn toàn có thể.

Tiến sĩ Shigeomi Koshimizu đang giới thiệu chiếc ghế cảm biến của ông (Ảnh: WSJ)
Tiến sĩ Shigeomi Koshimizu đang giới thiệu chiếc ghế cảm biến của ông (Ảnh: WSJ)

Khi một người ngồi xuống, đường nét cơ thể, dáng điệu và phân phối trọng lượng đều có thể định lượng và lập thành bảng kê.

Koshimizu và nhóm kỹ sư của ông chuyển đổi phần mông người thành dữ liệu bằng cách sử dụng thiết bị cảm biến đặt trên ghế xe hơi để đo áp lực họ tạo ra tại 360 điểm khác nhau và lập bảng kê từng điểm trên thang điểm từ 0 đến 256.

Kết quả thu được là mã số dạng số hoàn toàn độc nhất đối với từng cá nhân. Trong thử nghiệm này, hệ thống có thể phân biệt các cá nhân trong một nhóm người với tỷ lệ chính xác lên đến 98%.

Nghiên cứu này không hề xuẩn ngốc. Kế hoạch của Koshimizu là sử dụng công nghệ này để chế tạo hệ thống chống trộm xe hơi. Một chiếc ôtô được trang bị hệ thống này có thể nhận biết một người lạ chứ không phải chủ nhân khi họ ngồi vào ghế lái và sẽ hỏi mật khẩu trước khi cho phép xe khởi động.

Việc chuyển đổi tư thế ngồi thành dữ liệu mở ra cơ hội cho hoạt động cung cấp dịch vụ khả thi và lợi nhuận cao. Lợi ích của việc này còn vượt xa hơn chức năng chống trộm. Ví dụ, dữ liệu tích hợp có thể cho biết nhiều điều về mối quan hệ giữa tư thế của người lái và tính an toàn của đường xá. Hệ thống này cũng có thể nhận biết khi người lái xe ngồi sụp xuống do mệt mỏi và gửi cảnh bảo hoặc tự động vận hành hệ thống phanh.

Koshimizu đã sử dụng một cái gì đó mà chưa bao giờ được coi là dữ liệu – hoặc thậm chí được tưởng tượng có chất lượng thông tin – và biến nó thành dạng định lượng dạng số. Vẫn chưa có thuật ngữ thích hợp để nói về loại hình chuyển đổi này, nhưng “dữ liệu hóa” dường như là phù hợp.

Dữ liệu hóa không giống việc số hóa, vốn lấy nội dung tương tự - sách, phim, ảnh –và chuyển nội dung này thành thông tin kỹ thuật số, một chuỗi các số 1 và 0 mà máy tính có thể đọc được. Dữ liệu hóa là hoạt động rộng lớn hơn rất nhiều: bao trùm tất cả các khía cạnh của đời sống và chuyển chúng thành dữ liệu. Google dữ liệu hóa sự quan sát. Twitter dữ liệu hóa những ý nghĩ vẩn vơ. LinkedIn dữ liệu hóa mạng lưới chuyên nghiệp.

Dữ liệu hóa là hoạt động rộng lớn hơn rất nhiều: bao trùm tất cả các khía cạnh của đời sống và chuyển chúng thành dữ liệu.
Dữ liệu hóa là hoạt động rộng lớn hơn rất nhiều: bao trùm tất cả các khía cạnh của đời sống và chuyển chúng thành dữ liệu.

Ngay khi chúng ta dữ liệu hóa mọi thứ, chúng ta có thể biến đổi mục đích của chúng và biến thông tin thành những hình thức giá trị mới.

Ví dụ, năm 2012, IBM được cấp bằng sáng chế tại Mỹ cho sản phẩm “bảo vệ nhà bằng công nghệ nhận diện” –một loại sàn nhà cảm ứng, đôi chút giống như màn hình khổng lồ của điện thoại thông minh. Việc dữ liệu hóa sàn nhà có thể đưa ra mọi khả năng. Sàn nhà có thể xác định đối tượng bên trên nó, do vậy, có thể biết để bật đèn trong phòng và mở cửa khi một ai đó bước vào.

Hơn nữa, nó có thể nhận biết các cá nhân theo trọng lượng hoặc kiểu đi đứng của họ. Sàn nhà loại này có thể nhận biết một ai đó bị ngã và không thể đứng dậy được, một yếu tố quan trọng đối với người cao tuổi. Các nhà bán lẻ có thể theo dõi được lượng khách hàng đi qua cửa hàng của họ. Ngay khi có thể biến các hoạt động dạng này thành dữ liệu có thể lưu trữ và phân tích, chúng ta sẽ hiểu biết thêm về thế giới –những gì chúng ta chưa bao giờ biết đến trước kia do không thể đo lường chúng một cách dễ dàng và ít tốn kém.

Nguồn Dân Việt


Tin cùng chuyên mục

Tin nổi bật trong ngày