BI VI

Về sự cố xảy ra đối với tuyến cáp biển SMW-3 theo thông tin mới nhất từ đại diện VNPT, vào lúc 15h00 ngày 15/12/2017 hệ thống SMW3 đã hoàn thành thay thế thiết bị nguồn tại trạm TUAS (Singapore), sau đó tiến hành lên lại nguồn thành công, toàn bộ thông tin từ Việt Nam đi quốc tế qua SMW3 đã được khôi phục.

Trước đó, vào lúc 5h10, ngày 10/10/2017 xảy ra sự cố trên tuyến cáp quang biển quốc tế SMW-3. VNPT đã tổ chức định tuyến ưu tiên lưu lượng, triển khai phương án mở ứng cứu lưu lượng trên các hướng cáp khác như tuyến cáp quang biển quốc tế APG, AAE-1 và tuyến cáp quốc tế đất liền CSC nhằm đảm bảo tối đa chất lượng dịch vụ Internet phục vụ Hội nghị APEC 2017 và các khách hàng trong thời gian xảy ra sự cố.

Đó là một câu hỏi rất khó để trả lời vì có rất nhiều yếu tố kết hợp với nhau để tạo nên một bức ảnh. Nó có thể là bức ảnh rõ nét nhất, không có dấu hiệu bị nhòe hay nhiễu hạt, nhưng mặt khác, nó cũng có thể là bức ảnh mà ánh sáng thu được khiến nó trở nên hấp dẫn hơn, ngay cả khi trên lí thuyết nó không phải là bức ảnh tốt nhất.

Dù có thể bạn không nhận thức được điều này, nhưng não bộ của chúng ta có xu hướng tạo ra sự cân bằng giữa chất lượng kỹ thuật và sở thích thẩm mỹ khi đánh giá một bức ảnh. Điều này có nghĩa là ngay cả những nhiếp ảnh gia nghiệp dư cũng có thể chọn ra bức ảnh mình yêu thích nhất giữa những tấm ảnh gần như giống hệt nhau.

Vậy, nếu trí tuệ nhân tạo có thể chọn ra "bức ảnh tốt nhất" cho chúng ta thì sao? Một nhóm các nhà nghiên cứu của Google đã thử làm điều đó với mô hình AI có tên gọi Neural Image Assessment (NIMA – tạm dịch: Mạng thần kinh đánh giá hình ảnh).

Ở thời điểm hiện tại, chúng ta đã quen với các tính năng AI được đưa lên điện thoại, giúp nhận dạng các đối tượng có trong mỗi bức ảnh. NIMA tiến một bước xa hơn, sử dụng các kĩ thuật học sâu (deep learning) để huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập (convolutional neural network – CNN) có khả năng đánh giá một bức ảnh, không chỉ về chất lượng kỹ thuật mà còn về sức hút tổng thể của nó đối với mắt người.

Thay vì phân loại hình ảnh theo chất lượng cao/thấp, NIMA dùng thang điểm từ 1 đến 10 để đánh giá tính thẩm mỹ của bức ảnh. Sử dụng phương pháp này, NIMA có thể kiểm tra mỗi điểm ảnh riêng biệt để đánh giá kỹ thuật, đồng thời tính đến cả "đặc điểm mức độ ngữ nghĩa có liên quan đến cảm xúc và vẻ đẹp trong các bức ảnh".

Điểm do NIMA đánh giá và điểm trung bình thu được của những người tham gia đánh giá ảnh (trong ngoặc)

Sau khi tiến hành thử nghiệm, có vẻ như hệ thống hoạt động đúng như dự kiến. Trong bài báo giới thiệu dự án, các nhà nghiên cứu của Google cho biết những đánh giá của NIMA khá giống với nhận định của trung bình 200 người mỗi bức ảnh.

Về tính thực tiễn của ứng dụng này, không khó để hình dung một tính năng mới trên điện thoại – có thể là một bản cập nhật trong tương lai cho chiếc Google Pixel 2 – giúp người dùng chọn ra bức ảnh tốt nhất mà không cần phải "vuốt tới vuốt lui" để tìm nữa. Các nhà nghiên cứu cũng gợi ý rằng NIMA có thể "giúp cải thiện khả năng chụp ảnh với phản hồi theo thời gian thực cho người dùng", và giúp các kỹ thuật hậu kỳ mang lại những kết quả tốt hơn.