Soi kèo góc Barcelona vs Real Sociedad, 23h15 ngày 2/3

Thế chỗ nó để trở thành thứ phụ kiện selfie đình đám nhất hiện nay, chiếm trọn cảm tình (chưa nói đến túi tiền) của những nhân vật nổi tiếng, giàu có chính là LuMee, một case bảo vệ điện thoại nhưng công năng phong phú hơn việc bảo vệ điện thoại rất nhiều.

Điểm khiến LuMee khác biệt so với các case bảo vệ điện thoại thông thường là ánh sáng mà nó phát ra sẽ "tắm" lên người chụp ảnh selfie một quầng sáng ấm áp. Nhờ đó mà bức ảnh tự sướng trông cứ như là do nhiếp ảnh gia chuyên nghiệp chụp vậy. Tất cả là nhờ hai hàng đèn LED dọc hai bên sườn thiết bị, giống như kết cấu đèn trang trí cho những chiếc gương bản lớn đặt tại phòng tắm khách sạn 5 sao vậy. Ánh sáng của đèn LED có thể điều chỉnh được theo ý người dùng.

Cô Kim siêu vòng 3 cũng là 1 tín đồ của LuMee

Như ở trên đã nói, rất nhiều nhân vật có tiếng đã khoe hình chụp với LuMee, như cô Kim siêu vòng ba hay Jackie Miranne, chủ xị của mục Red Carpet Daily của tờ US Weekly.

"Nó hoàn toàn tôn lên khuôn mặt của bạn, khiến bạn bừng sáng. Cứ như thể bạn đang chụp ảnh với dàn đèn hắt sáng chuyên nghiệp vậy, nhưng tất cả những gì bạn cần chỉ là điện thoại của mình", Miranne bình luận.

Giá bán thiết bị lên tới 50-60 USD

Không có gì lạ khi những lời khen nhanh chóng được truyền tai nhau và doanh số tiêu thụ của LuMee tăng đột biến.

Tuy nhiên, nhược điểm của LuMeee không phải là không có. Thứ nhất, bạn sẽ không thể lén chụp ảnh selfie do quầng sáng phát ra rất gây chú ý. Thứ hai, giá bán 50-60 USD của nó cũng khá cao so với túi tiền của nhiều người.

Các nghiên cứu cho thấy Hoa Kỳ và nhiều quốc gia khác đang khai thác AI phục vụ mục đích an ninh mạng, tuy nhiên nếu khai thác không đúng cách, xu hướng này cho thấy sẽ dẫn đến các “cuộc chiến” trong không gian mạng phức tạp giữa máy móc mà con người phải ngồi ngoài.

Fujitsu Laboratories, đơn vị đảm nhiệm việc nghiên cứu tại Fujitsu, đã bắt đầu phát triển một hệ thống AI để bảo vệ hệ thống thông tin doanh nghiệp trước các cuộc tấn công mạng. Hệ thống sẽ nghiên cứu các hoạt động thông thường diễn ra trên mạng, rồi từ đó khoanh vùng những biểu hiện bất thường nó phát hiện ra. Công ty đặt mục tiêu sẽ tung ra một sản phẩm thương mại trong 2 đến 3 năm tới, có thể phát hiện và ứng phó với các cuộc tấn công, thậm chí từ các hacker xóa bỏ các dấu vết tấn công.

Công ty phần mềm bảo mật toàn cầu Trend Micro (Nhật Bản) hiện cũng áp dụng trí thông minh nhân tạo dạng này, để đưa ra thị trường các sản phẩm có thể phát hiện virus máy tính chưa biết dựa trên thông tin về virus hiện có.

Các công ty khác cũng sử dụng AI để bảo vệ chống lại những cuộc tấn công bao gồm các công ty Cybereason của Hoa Kỳ, công ty IT khổng lồ SoftBank của Nhật Bản.

BI VI

Hệ thống có thể ứng dụng để quét các khu vực tập trung đông người để tìm ra người có hành vi đáng nghi hay đơn giản là cần giúp đỡ. Hãng điện tử Nhật Bản cho biết hệ thống tận dụng công nghệ deep learning, trong đó máy tính học được đặc điểm của các chủ thể đặc biệt. Công ty hi vọng có thể tiếp thị sản phẩm trước Olympics 2020 tại Tokyo khi lượng du khách được dự đoán tăng mạnh.

Hệ thống theo dõi nguồn video từ camera an ninh và phát hiện người nào có biểu hiện trùng với cơ sở dữ liệu sẵn có một cách tự động, theo thời gian thực. Chẳng hạn, nó biết ai đang mang theo đồ vật nghi ngờ như can xăng, ai đang đẩy xe đẩy hay người già đang chống gậy. Nó cũng nhận diện được các chuyển động đặc biệt để báo động nhân viên an ninh. Trong video minh họa, hệ thống khoanh vùng người đang xách một can dầu bằng khung trắng trong số nhiều người đi bộ.

Theo Hidenobu Kanda, Giám đốc bộ phận hệ thống an ninh Mitsubishi, việc sử dụng công nghệ deep learning cho phép lập trình để tìm ra người có hành vi khác thường dễ dàng hơn. Để có thể nhận diện được xe đẩy, hệ thống ban đầu phải ghi nhớ hình ảnh chụp vật thể từ nhiều góc độ, từ đó tự động nhận ra khi nó xuất hiện trước camera an ninh. Theo thời gian, phán đoán ngày càng chính xác hơn.

Ngược lại, hệ thống nhận diện hình ảnh thông thường lại phải học nhiều chi tiết hơn về một chủ thể, đòi hỏi lập trình phức tạp hơn. Trong trường hợp một người, nó đầu tiên phải học con người như một đối tượng có tỉ lệ chiều rộng – chiều cao là 2-8, di chuyển ở vận tốc khoảng 20 km/giờ… Tiếp đến, nó phải học chi tiết của xe đẩy trước khi nhận ra một người đang sử dụng.