Hàn Quốc ban hành bộ hướng dẫn đầu tiên về dữ liệu AI cho xe tự lái, thúc đẩy chia sẻ dữ liệu giữa doanh nghiệp và viện nghiên cứu

 
Bộ Khoa học và Công nghệ Thông tin - Truyền thông Hàn Quốc (MSIT) vừa công bố bộ hướng dẫn và tiêu chuẩn đầu tiên về xây dựng dữ liệu phục vụ phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) cho xe tự lái theo mô hình End-to-End (E2E). Đây được xem là bước đi quan trọng nhằm tháo gỡ rào cản trong việc thu thập, chuẩn hóa và chia sẻ dữ liệu giữa các doanh nghiệp, trường đại học và viện nghiên cứu, qua đó thúc đẩy ngành công nghiệp xe tự hành của Hàn Quốc.

Theo Bộ Khoa học và Công nghệ Thông tin - Truyền thông, tài liệu mang tên "Hướng dẫn xây dựng dữ liệu và bộ tiêu chuẩn cho AI xe tự lái End-to-End (E2E)" được xây dựng nhằm tạo ra một bộ dữ liệu tham chiếu thống nhất, giúp các đơn vị có thể cùng xây dựng và sử dụng chung dữ liệu phục vụ đào tạo AI.

Hiện nay, ngành công nghiệp xe tự lái trên thế giới đang chuyển mạnh sang mô hình End-to-End (E2E), trong đó một hệ thống AI duy nhất đảm nhiệm toàn bộ quá trình từ nhận diện môi trường, đưa ra quyết định cho đến điều khiển phương tiện. Cách tiếp cận này đòi hỏi lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn và có chất lượng cao.

Các doanh nghiệp hàng đầu thế giới như Waymo (Mỹ) và Baidu (Trung Quốc) đang liên tục mở rộng phạm vi thử nghiệm xe tự lái, đồng thời tăng tốc xây dựng kho dữ liệu để nâng cao năng lực của các mô hình AI.

Trong khi đó, tại Hàn Quốc, dữ liệu đào tạo AI vẫn được các doanh nghiệp và tổ chức xây dựng riêng lẻ. Sự khác biệt về vị trí lắp đặt cảm biến, cấu hình thiết bị và phương thức lưu trữ giữa các loại xe khiến việc chia sẻ và tái sử dụng dữ liệu gặp nhiều khó khăn.

Để giải quyết vấn đề này, bộ hướng dẫn mới đưa ra quy trình chuẩn cho toàn bộ vòng đời của dữ liệu phục vụ AI xe tự lái, từ khâu thu thập, xử lý, hiệu chỉnh, đồng bộ hóa cho đến gắn nhãn dữ liệu.

Cụ thể, tài liệu quy định các tiêu chuẩn về quy trình xây dựng dữ liệu, yêu cầu đối với hệ thống thu thập như cấu hình cảm biến và định dạng lưu trữ dữ liệu, đồng thời hướng dẫn phương pháp kiểm chứng dữ liệu gốc nhằm bảo đảm tính chính xác và độ tin cậy.

Ngoài ra, bộ hướng dẫn còn đề cập đến các phương pháp xử lý dữ liệu như lựa chọn các kịch bản giao thông tiêu biểu, hiệu chỉnh vị trí, đồng bộ hóa dữ liệu không gian, quy chuẩn gắn nhãn và tiêu chuẩn xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện. Tài liệu cũng giới thiệu một số bộ dữ liệu mẫu đã được xây dựng theo các tiêu chuẩn mới để các đơn vị tham khảo.

Bộ hướng dẫn được phát triển trong khuôn khổ Chương trình đổi mới phát triển công nghệ xe tự lái do nhiều bộ, ngành của Hàn Quốc phối hợp triển khai. Dự án có sự tham gia của Viện Hoạch định và Đánh giá Công nghệ Thông tin - Truyền thông (IITP), Ban Quản lý Chương trình Đổi mới Phát triển Công nghệ Xe tự lái (KADIF) và Viện Nghiên cứu Điện tử và Viễn thông Hàn Quốc (ETRI).

Trong thời gian tới, Bộ Khoa học và Công nghệ Thông tin - Truyền thông sẽ phối hợp với Bộ Đất đai, Hạ tầng và Giao thông Hàn Quốc đưa bộ hướng dẫn vào áp dụng tại các đô thị thí điểm xe tự lái, nơi đang triển khai xây dựng quy mô lớn các bộ dữ liệu huấn luyện AI theo mô hình End-to-End. Trên cơ sở kết quả thực tế, bộ hướng dẫn sẽ tiếp tục được hoàn thiện để đáp ứng tốt hơn nhu cầu phát triển công nghệ xe tự lái trong tương lai.