Tối ưu công nghệ machine learning, sinh viên LHU về Nhì trên đường đua BUILD-IT AWS DeepRacer

Sở hữu “ngựa chiến” có khả năng giữ được độ cân bằng và ổn định cao, “tay đua cự phách” Lê Văn Tâm – Khoa CNTT Trường Đại học Lạc Hồng khiến khán giả mãn nhãn trước những đoạn bo cua cực gắt và nghẹt thở trên sa hình của giải ‘Đua xe F1’ AWS DeepRacer League - xe tự hành chạy bằng công nghệ machine learning (học máy), được tổ chức tại Trường cao đẳng Kỹ thuật Cao Thắng.

Sinh viên Lê Văn Tâm (phải) chinh phục vị trí á quân của giải ‘Đua xe F1’ 

AWS DeepRacer League - xe tự hành chạy bằng công nghệ machine learning

Giữ vị trí á quân với thành tích 11,938 giây, Tâm đã cạnh tranh từng điểm phần trăm giây trước thành tích của quán quân là 11,540 giây. Với thành tích trên, góp phần khẳng định trí lực của sinh viên Việt Nam trong sân chơi toàn cầu do BUILD-IT AWS DeepRacer trao thử thách.

Sau chung kết AWS DeepRacer League tại Việt Nam,

BTC sẽ tiếp tục tìm kiếm những "tay đua" tiềm năng để tham gia tranh tài tại Mỹ

Hơn 100 sinh viên từ các trường đại học, cao đẳng lớn tham gia trận chung kết giải đua. Đây là hoạt động nằm trong dự án "Thúc đẩy hợp tác trường đại học - doanh nghiệp thông qua đổi mới và công nghệ" (BUILD-IT) của Cơ quan Hợp tác quốc tế Mỹ (USAID).

Đề cao năng lực tối ưu công nghệ machine learning của sinh viên

Thử thách dành cho Tâm cũng như các “đối thủ” là phải tối ưu công nghệ machine learning cho mô hình xe đua của mình. Top 10 sẽ phải tự thiết kế mô hình điều khiển xe dựa trên các phần cứng đã có sẵn. “ngựa chiến của Tâm” buộc phải tận dụng được hệ thống camera, cảm biến để dễ dàng điều hướng đường đi và đạt được vận tốc cao nhất.

Mỗi “tay đua” sẽ lần lượt cho xe chạy trên đường đua mô phỏng như ở sân chơi F1. Ban giám khảo sẽ so sánh kết quả dựa trên thời gian ngắn nhất hoàn thành một vòng đua.

Trao đổi với các “tay đua”, được biết mỗi chiếc xe chạy trên đường đua chính là “hiện thân” cho bộ não của người tạo ra chúng. Về phía mình, Tâm đã viết một thuật toán cho xe "tự học" cách chạy trên đoạn đường đua bằng chính những trải nghiệm của xe. Mỗi khi học chạy đúng làn đường và đúng tốc độ, xe sẽ được "điểm thưởng", ngược lại xe sẽ bị trừ điểm.

Nhanh hơn chỉ vài phần trăm giây, quán quân của cuộc thi, Nguyễn Đăng Khoa - sinh viên Trường đại học Bách khoa cho biết: “Mình dạy cho mô hình xe có thể tính toán các góc ôm cua để xe tự chọn ra được những góc cua cân bằng nhất, đặc biệt là những đoạn cua liên tiếp".

Qua chia sẻ của các “tay đua”, có thể thấy rằng, việc tối ưu công nghệ để làm chủ được thời gian "chết", hạn chế được việc đặt xe trở lại đường đua nếu xe đi lệch vòng thi đấu thì càng nắm phần thắng chung cuộc.

LHU đầu tư thao trường cho sinh viên

Nhớ lại giai đoạn cuối năm 2016, đầu năm 2017, khi sinh viên CNTT, LHU lần đầu “dạm ngõ” với sân chơi “Cuộc đua số” vận hành xe không người lái do tập đoàn FPT tổ chức. Thời điểm đó, sinh viên được trao các thuật toán cơ bản (mã nguồn thuật toán đọc dữ liệu từ cảm biến siêu âm; tính tốc độ động cơ; điều khiển động cơ PID cơ bản cho vòng tốc độ và vị trí); một chương trình mã nguồn mở cho phép xe chạy được trên đường cong (địa hình đơn giản) và tránh được vật cản (thuật toán phát hiện biên của ảnh, từ đó làm cơ sở để xác định đường di chuyển của xe. Năm 2017, sinh viên LHU đạt giải 3 chung cuộc cuộc thi lập trình xe tự hành đầu tiên ở Việt Nam. Năm 2019 xuất sắc đạt Nhất Cụm miền Nam, và Top 4 đội mạnh nhất chung kết toàn quốc.

Đoàn đánh giá quốc tế (AUN-QA) thăm và trải nghiệm phòng lab của sinh viên IT, LHU

TS.Lâm Thành Hiển – Hiệu trưởng Trường Đại học Lạc Hồng từng chia sẻ việc Nhà trường không ngại đầu tư cơ sở vật chất, phòng thực hành, khu thí nghiệm, phòng lab và cả khu vực sa hình để tạo môi trường trải nghiệm thú vị cho sinh viên, nơi mà các em có đủ các bước phát triển – thử nghiệm – tranh tài và đồng thời thúc đẩy niềm đam mê với công nghệ trí tuệ cũng như các lĩnh vực học thuật khác.

LHU góp mặt trong Top 4 đội mạnh nhất chung kết toàn quốc Cuộc đua số

Có thể thấy rằng, được sự hậu thuẫn từ Khoa và Trường, việc chuẩn bị thao trường để hằng ngày sinh viên trải nghiệm góp phần không nhỏ trong việc động viên và tạo điều kiện để sinh viên có “nội lực” ra “chiến trường” và tiếp nhận những thử thách ngày một lớn hơn, những thử thách mang tính toàn cầu như BUILD-IT AWS DeepRacer mang đến.

Sau chung kết AWS DeepRacer League tại Việt Nam, ban tổ chức sẽ tiếp tục tìm kiếm những "tay đua" tiềm năng để tham gia tranh tài trong cuộc thi với các đại diện khác đến từ những nước hàng đầu thế giới, dự kiến sẽ diễn ra tại Mỹ trong năm nay.

Thử thách mang tính toàn cầu

Giải đua xe tự hành AWS DeepRacer là giải đua xe tự hành toàn cầu, trong đó các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng có thể bắt tay vào học máy thông qua trình mô phỏng đua xe 3D dựa trên đám mây, xe đua tỷ lệ 1/18 hoàn toàn tự động được điều khiển bằng phương pháp học tăng cường. Mục tiêu cuối cùng của Giải đua xe tự hành BUILD-IT AWS DeepRacer là mang đến cho sinh viên cơ hội có một không hai để làm quen với phương pháp học tăng cường (RL) - một kỹ thuật máy học (ML) nâng cao có cách tiếp cận mô hình huấn luyện khác so với các phương pháp máy học còn lại, để gặp gỡ những người đam mê học máy, trực tuyến và trực tiếp cũng như kết nối với các kiến ​​trúc sư giải pháp đẳng cấp thế giới từ AWS. Sinh viên không bắt buộc phải có nền tảng kỹ thuật để tham gia giải đấu, máy học Machine Learning của AWS Educate mang đến trải nghiệm học tập thú vị và dễ dàng nhưng toàn diện cho tất cả những ai quan tâm đến máy học.