Công nghệ kiểm tra đăng ký tự phục vụ “hands-free” (không chạm tay) của Elenium Automation sử dụng công cụ máy học để phát hiện các dấu hiệu bệnh tật. Grab, một công ty gọi xe hoạt động khắp Đông Nam Á, cũng sử dụng công nghệ này để xác định các giao dịch không có thật, thu thập thông tin chi tiết về hành khách và nâng cao bản đồ du lịch trực tuyến. Thêm vào đó là một số công cụ hữu ích khác phục vụ khách du lịch.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp việc đi lại an toàn hơn
Trong khi hầu hết các chuyến du lịch quốc tế đã phải dừng lại trong bối cảnh đại dịch Covid-19 lây lan toàn cầu, một công ty công nghệ Australia giới thiệu sản phẩm kiosk hành khách thông minh có thể cung cấp những yếu tố an toàn cho du lịch hàng không. Kiốt di động dựa trên đám mây được Elenium Automation ra mắt vào tháng 4.2020, vừa là thiết bị kiểm tra sức khỏe vừa là máy đăng ký tự phục vụ.
Công nghệ hands-free (không chạm tay) mới được sử dụng để đánh giá các dấu hiệu quan trọng của hành khách – cũng có thể được trang bị thêm vào bất kỳ kiốt làm thủ tục hiện có nào – khả dụng vào thời điểm các quốc gia đang tìm kiếm giải pháp để cách ly những du khách có các triệu chứng giống cúm và mở cửa trở lại nền kinh tế một cách an toàn.
Trong khi hành khách đứng trước thiết bị để làm thủ tục chuyến bay, thiết bị này sẽ đồng thời phát hiện nhiệt độ, nhịp tim và nhịp hô hấp của người đó để biết các triệu chứng có thể mắc bệnh. Khách du lịch cũng có thể điều khiển màn hình “hands-free” của kiosk bằng giọng nói hoặc cử động đầu – tránh phải tiếp xúc vật lý (không chạm tay). Kiosk sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) – một công nghệ cho phép hệ thống máy tính thực hiện các tác vụ như nhận dạng giọng nói và nhận dạng sinh trắc học, vốn thường yêu cầu trí thông minh của con người.
Giám đốc điều hành Aaron Hornlimann cho biết: “Khi Covid-19 xảy ra, chúng tôi bắt đầu nghĩ mọi người sẽ tương tác như thế nào tại sân bay trong tương lai”. Ông hy vọng thiết bị có thể giúp ngành hàng không xác định và chặn các hành khách có triệu chứng và tiếp tục dịch vụ trong bối cảnh đại dịch. Elenium Automation, được thành lập vào năm 2016, tập trung vào việc thúc đẩy hiệu quả của ngành hàng không, chẳng hạn như phát triển các giải pháp cho phép hành khách di chuyển nhanh hơn qua các nhà ga và lên máy bay.
Hornlimann cho biết họ đưa ra một giải pháp rất cần thiết và tăng cường sự tự tin trong việc di chuyển bằng đường hàng không chỉ trong vài tháng vì nó sử dụng học máy – một ứng dụng AI cho phép máy tính có khả năng tự động học và đưa ra dự đoán chính xác bằng cách tìm kiếm các mẫu trong khi nghiên cứu một lượng lớn dữ liệu. Nhóm của Hornlimann huấn luyện thiết bị để nhận dạng giọng nói, phát hiện chuyển động và dự đoán hành vi người dùng, giúp tương tác với người dùng bằng các công cụ do Amazon Web Services (AWS), một công ty con của Amazon, cung cấp dịch vụ điện toán đám mây. Hornlimann nói: “AI và máy học rất hiệu quả trong việc chọn ra các mẫu. Chúng tôi sử dụng tính năng nhận dạng giọng nói và điều khiển bằng cử chỉ [trong các thiết bị của chúng tôi] và cả hai đều được hỗ trợ nhiều bởi máy học”.
Máy học cũng cho phép nhóm của Hornlimann phát triển thiết bị dò nhiệt có độ chính xác cao để sử dụng trong các kiosk. Các thiết bị này được huấn luyện để tự động tạm dừng quá trình làm thủ tục của hành khách nếu phát hiện ra các triệu chứng có thể mắc bệnh. Công nghệ hiện đã được Etihad Airways và sân bay Avalon của Australia áp dụng để sàng lọc hành khách, phục vụ các thành phố Geelong và Melbourne. Hornlimann cho biết công ty cũng được các trung tâm chăm sóc người già, chính phủ và văn phòng tiếp cận và ông lạc quan về việc sử dụng công nghệ này trong tương lai. Ông nói: “Trong tương lai, có thể có một biến thể của Covid-19 hoặc một mùa cúm tồi tệ; vì vậy, công nghệ này có thể có các ứng dụng vượt ra khỏi đại dịch”.
Nathaniel Slater, trưởng nhóm Phòng thí nghiệm Giải pháp Máy học Amazon tại AWS – nơi Elenium xây dựng các giải pháp máy học của mình – cho biết các thiết bị kiểm tra sức khỏe cho thấy cách máy học có thể được áp dụng để giải quyết các vấn đề cấp bách trong xã hội. “Chắc chắn có một tiềm năng đáng kinh ngạc với học máy,” Slater nói, đồng thời cho biết thêm rằng học máy đã được áp dụng trên nhiều ngành công nghiệp để cải thiện hiệu quả và trải nghiệm người dùng trước đại dịch Covid-19.
Grab, một công ty đặt xe hàng đầu có trụ sở tại Singapore, đã sử dụng công nghệ này để tối ưu hóa ứng dụng vận tải, giao đồ ăn và thanh toán của mình. Foo Wui Ngiap, người đứng đầu bộ phận công nghệ của công ty, cho biết học máy đã cho phép công ty cắt giảm thời gian chờ đợi và các giao dịch gian lận. Grab – hoạt động tại các quốc gia Đông Nam Á như Singapore, Indonesia, Malaysia, Philippines và Thái Lan – đã bắt đầu sử dụng máy học cách đây 5 năm, khi muốn có được thông tin chi tiết về hàng tỷ giao dịch mà họ đã xử lý để tối ưu hóa dịch vụ của mình.
“Độ rộng của dữ liệu là vô cùng phong phú và chúng tôi muốn làm cho dữ liệu đó trở nên hữu ích và phong phú cho mọi người”, Foo nói. Foo đặc biệt muốn giải quyết vấn đề giao dịch gian lận, điều này làm suy yếu sự an toàn của nền tảng. “Khi chúng tôi mới bắt đầu kinh doanh, điểm chuẩn của ngành về gian lận đối với bất kỳ ngành công nghiệp trực tuyến nào [ở Đông Nam Á] là gần 20%,” Foo cho biết. Với công nghệ máy học, nhóm của Foo có thể đào tạo hệ thống để phát hiện những điểm bất thường trong các giao dịch bị nghi ngờ, cho phép hệ thống này giảm số lượng giao dịch gian lận xuống dưới 1% hiện nay.
Bên cạnh việc tăng cường các tính năng bảo mật, Foo cho biết học máy cũng cho phép công ty đóng góp vào sự phát triển của các thành phố thông minh ở Đông Nam Á. Một dự án mà nhóm của Foo đang thực hiện là hình dung những con hẻm “ẩn” ở Indonesia không xuất hiện trên bản đồ, nhưng được các tài xế địa phương sử dụng rộng rãi như những con đường tắt. Foo giải thích: “Chúng tôi nhận ra rằng các tài xế của chúng tôi thường đi đường tắt và sẽ biến mất khỏi bản đồ.
Bởi vì các máy chủ của Grab nhận vị trí thời gian thực của tài xế, các công cụ máy học đã giúp nó xác định các tuyến đường không có trên bản đồ – chẳng hạn như các con hẻm, thường được các tài xế địa phương sử dụng. Nhờ những thông tin chi tiết này, công ty đã thêm những con hẻm này vào các bản đồ trực tuyến mở, chẳng hạn như Open Street Maps (Bản đồ Phố Mở), mang lại lợi ích cho xã hội nói chung. Năm 2019, công ty đã công bố kế hoạch đầu tư thêm 150 triệu USD vào máy học, sẽ được sử dụng để bảo vệ hơn nữa sự an toàn của khách du lịch và giải quyết tắc nghẽn giao thông.
Slater, người có hơn 2 thập kỷ kinh nghiệm với tư cách là kỹ sư phần mềm, cho biết các ví dụ về Elenium và Grab cho thấy phạm vi sử dụng rộng rãi của học máy trong các ngành khác nhau: “Có rất nhiều công ty mới thành lập đang phát triển các sản phẩm thực sự không thể tồn tại nếu không có máy học”. Slater nhận định các công ty đang cố gắng tái tạo thành công của họ nên luôn hiểu loại dữ liệu mà họ có và đảm bảo sự hợp tác chặt chẽ giữa các chuyên gia kinh doanh và kỹ thuật.
Trong trường hợp của Grab, công ty xác định rõ ràng các tệp dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo máy tính – chẳng hạn như các tuyến đường mà tài xế thường xuyên đi và những tuyến đường thường xuyên bị tắc nghẽn giao thông. Slater cho biết máy học “rất đói dữ liệu” vì các hệ thống máy tính cần nghiên cứu một lượng lớn dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác: “Thách thức lớn nhất đối với hầu hết các công ty khi mới thành lập là nếu bạn không có loại dữ liệu phù hợp, bạn không thể đào tạo hiệu quả một mô hình học máy”.
Slater cho rằng các công ty nên đảm bảo các chuyên gia kinh doanh của họ hợp tác chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu trong việc phân tích các mẫu dữ liệu và giải quyết các vấn đề. Foo cho biết một trong những thách thức lớn nhất đối với Grab trong việc triển khai học máy là thuyết phục các bộ phận khác nhau của mình về nhu cầu sử dụng các thuật toán trong hoạt động hàng ngày của họ.
Nhóm của Foo nhận được sự ủng hộ bằng cách nêu bật nhu cầu sử dụng công nghệ để phát hiện các hoạt động gian lận và ngăn ngừa tổn thất. Điều này đã giúp ông thuyết phục công ty rằng những hiểu biết sâu sắc có được từ học máy có thể giúp đưa ra quyết định tốt hơn. Slater nói rằng đầu vào là cần thiết để các kỹ sư dữ liệu có thể khám phá ra loại thuật toán phù hợp nhất để giải quyết các vấn đề cấp bách nhất của doanh nghiệp.
Những công cụ công nghệ cao thiết kế cho khách du lịch
Một loạt công cụ du lịch công nghệ cao bao gồm Thẻ sức khỏe “thông minh”, Kính đọc nhiệt độ và hơn thế nữa. Các sản phẩm dựa trên AI nhằm mục đích giúp việc đi lại an toàn hơn trong thời kỳ đại dịch. Nhưng giá quá đắt và những lo ngại về quyền riêng tư là những vấn đề. Ba tuần sau khi Israel đóng cửa để ngăn chặn sự lây lan của coronavirus, Rafi Kaminer quyết định sáng tạo cabin của mình. Là giám đốc điều hành Pangea Group, một công ty Israel chuyên xây dựng cơ sở hạ tầng cho nhận dạng sinh trắc học và phân tích kỹ thuật số, Kaminer đã quen với việc bay ra nước ngoài nhiều lần trong tháng.
Nhưng với lưu lượng hàng không toàn cầu giảm xuống mức nhỏ giọt và biên giới bị phong tỏa khắp các lục địa, Kaminer nhận thấy mình đang ở trong nhà – và tìm kiếm một giải pháp. Ông bắt đầu bàn bạc với anh trai mình là Assaf Kaminer, phó chủ tịch điều hành tại Pangea, và cả hai nảy ra ý tưởng: Để mọi người bay trở lại, hãy phát minh ra một phương pháp hợp lý để xác định rằng một khách du lịch không nhiễm virus Covid-19, dẫn đến một tài liệu có thể được xuất trình tại bất kỳ sân bay nào trên thế giới, được mã hóa để bảo mật và tùy chỉnh cho các quy định thử nghiệm duy nhất của mỗi cảng nhập cảnh. Vì vậy, với đại dịch Covid-19 hiện đang tàn phá ngành công nghiệp du lịch, các lập trình viên và nhà thiết kế kỹ thuật số đang nhìn thấy cơ hội để đổi mới.
Covid-19 Pass Card
Tháng 6-2020, Pangea công bố Covid-19 Pass Card (Thẻ thông hành Covid-19) của mình. Không giống như các tài liệu đang được xem xét ở các quốc gia như Chile và Đức, nơi thông báo rằng chủ sở hữu đã chữa khỏi bệnh Covid-19, Thẻ thông hành giống như một hộ chiếu kỹ thuật số với hai phần: thẻ thông minh sinh trắc học và công cụ dự đoán bao gồm cổng web, có thể truy cập bằng máy tính hoặc điện thoại thông minh.
Thẻ không đo lường các kháng thể hoặc cung cấp bằng chứng về tình trạng miễn dịch. Thay vào đó, cổng thông tin cung cấp các yêu cầu kiểm tra tùy chỉnh dựa trên thành phố khởi hành và đến, vì vậy chủ thẻ biết liệu họ có cần phải kiểm tra virus trước chuyến bay hoặc sau khi hạ cánh và xét nghiệm vẫn còn hiệu lực trong bao nhiêu ngày.
Thẻ thông minh, được mã hóa và dựa trên nhận dạng khuôn mặt và dấu vân tay, mang dữ liệu xét nghiệm Covid-19 của chủ thẻ, cũng như hồ sơ y tế của khách du lịch và hồ sơ tiêm chủng đối với các bệnh khác như sốt vàng da, sởi và viêm gan. Kaminer hy vọng hành khách hàng không sẽ mang hộ chiếu của Pangea trong vòng vài tháng tới. Công ty đang chờ Bộ Y tế Israel phê duyệt để cấp thẻ cho công dân Israel và tiếp theo họ sẽ xúc tiến các cuộc thảo luận với đại diện chính quyền cảng hàng không tại một số thành phố của Mỹ, cũng như ở Johannesburg (Nam Phi) và Addis Ababa (Ethiopia). “Covid-19 sẽ không rời xa chúng ta trong ít nhất 12 đến 18 tháng tới. Vì vậy, chúng ta cần một giải pháp”, Kaminer nói.
Ngoài ra còn có các ứng dụng khác: Thẻ chăm sóc sức khỏe được mã hóa toàn cầu có nghĩa là các kỹ thuật viên y tế khẩn cấp có thể biết ngay nạn nhân đau tim bất tỉnh có đang dùng thuốc huyết áp hay không. Nó cũng có thể có nghĩa là một bệnh nhân nhập viện không liên kết với nhóm y tế của họ vẫn có thể cho phép các bác sĩ truy cập ngay vào hồ sơ bệnh án của họ.
Kính đọc nhiệt độ
Cuộc khủng hoảng SARS trong những năm 2002-2004, giúp thúc đẩy sự mở rộng của hai gã khổng lồ mua sắm trực tuyến Alibaba và JD.com ở Trung Quốc, góp phần vào sự trỗi dậy toàn cầu của thương mại điện tử. Covid-19 cũng có thể làm điều tương tự đối với các đổi mới du lịch, mở đường cho sự phổ biến mới của AI rất lâu sau khi đại dịch được dập tắt. Trong khi các nhà khoa học dữ liệu của Pangea đang phát triển nền tảng sinh trắc học của họ, các nhà nghiên cứu tại văn phòng Bắc Kinh và San Francisco của Rokid, một công ty công nghệ chuyên về robot và phát triển AI, bắt đầu làm việc trên một nguyên mẫu cho kính đọc nhiệt độ.
Họ đã có sẵn phần cứng: công ty đã sản xuất Rokid Glass, kính mắt thực tế tăng cường, kể từ tháng 5-2019. Nhưng vào tháng 3-2020, Rokid bắt đầu khám phá các cách cho phép người đeo biết liệu họ có đang ở gần bất kỳ ai đang bị sốt hay không. Kính Rokid mới của họ nhằm 2 mục đích đồng thời – phát hiện nhiệt độ và giãn cách xã hội – bằng một cặp kính hỗ trợ AI. Kính sử dụng cảm biến hồng ngoại và camera, cho phép người đeo về cơ bản “nhìn thấy” nhiệt độ của những người xung quanh.
Liang Guan, giám đốc Rokid US, cho biết chiếc kính này hiện có thể đo nhiệt độ của 10 người cùng một lúc. Kính đã được bán trên thị trường vào mùa xuân 2020. Sở An ninh Giao thông Dubai là một khách hàng – họ đã sử dụng kính này từ tháng 4-2020 để phát hiện thân nhiệt ở sân bay, tàu điện ngầm và trong trạm cứu hỏa. Singapore Mass Rapid Transit cũng đã mua chúng với mục đích sử dụng tương tự, cũng như Aeropuertos Argentina, một trong những nhà khai thác sân bay khu vực tư nhân lớn nhất thế giới, với 35 sân bay thuộc quyền quản lý của hãng ở Nam Mỹ.
Chiếc kính này cũng có sẵn trên Amazon với mức giá đắt đỏ là 6.999 USD. Ở sân bay, trên tàu điện ngầm và những nơi công cộng đông đúc, Rokid tin rằng chiếc kính này sẽ trang bị cho các nhân viên an ninh một công cụ quan trọng để xác định vị trí những người có thể phát tán Covid-19. Nhưng có một vấn đề riêng tư đang diễn ra: Nhiệt độ cơ thể cá nhân là dữ liệu y tế cá nhân và kính cho phép người đeo truy cập dữ liệu đó từ bất kỳ ai vượt qua tầm nhìn của họ mà không có cơ hội được đồng ý. Tuy nhiên, Guan nói: “Chúng ta sẽ sống với Covid-19 có lẽ lâu hơn bất cứ ai nghĩ”. Và theo ông, điều đó sẽ ảnh hưởng đến nhận thức về quyền riêng tư. “Trong tương lai, cán cân có thể được chuyển nhiều hơn sang an toàn công cộng. Và tôi nghĩ đến lúc đó, những người bình thường có thể sử dụng những thứ này trên đường phố”.
Hướng dẫn viên nói 17 ngôn ngữ
Kính phát hiện nhiệt của Rokid và hộ chiếu sức khỏe của Pangea tham gia vào một lĩnh vực đông đúc gồm các công cụ công nghệ cao mới được phát triển để đi lại an toàn trong đại dịch. Bespoke. Inc., một nhà phát triển chatbot AI có trụ sở tại Tokyo, vào tháng 2-2020 đã phát hành Bebot, một chatbot đa ngôn ngữ cung cấp cho khách du lịch thông tin cập nhật về sự bùng phát, số liệu thống kê và triệu chứng của virus. Tháng 1-2020, Sitata, một ứng dụng du lịch theo dõi những gián đoạn du lịch tiềm ẩn, đã giới thiệu một nền tảng tập trung vào đại dịch mới, Covid Checker, để giúp khách du lịch theo dõi các hạn chế và đề phòng rủi ro.
Và ở Miami, các nhà phát triển tại Legacy Hotel & Residences, một khu phức hợp nghỉ dưỡng và chung cư có một trung tâm y tế tại chỗ, đang sử dụng cả hệ thống lọc không khí do AI điều khiển và trung tâm chẩn đoán y tế hỗ trợ bởi AI để thu hút cư dân và khách hàng với sự bảo đảm về sức khoẻ và an toàn. Hướng dẫn viên du lịch robot cũng đang thay thế người thật. Alex Bainbridge ngiên cứu tạo ra thiết bị hướng dẫn du lịch tương tác để nhúng vào một chiếc ô tô không người lái khi đại dịch ập đến. Giám đốc điều hành Autoura, công ty tạo ra và cung cấp trải nghiệm tham quan dựa trên phương tiện, biết rằng mặc dù robot và xe tự hành đang trong quá trình hoạt động, nhưng chúng vẫn chưa sẵn sàng để đưa ra thị trường.
Nhưng hướng dẫn viên SAHRA (Robot Hướng dẫn Tham quan Tự động của Autoura), có thể thay thế con người trong thời đại dịch Covid-19. Được hỗ trợ bởi một ứng dụng, SAHRA nói được 17 ngôn ngữ và hỏi khách hàng một số câu hỏi trước khi tạo một hành trình tham quan có hướng dẫn địa điểm. Mặc dù SAHRA hiện chỉ cung cấp các tour du lịch ẩm thực, tại một số thành phố, bao gồm New York, London và Seville; Bainbridge nói rằng một loạt các kinh nghiệm và lựa chọn cho 25 thành phố đang được phát triển.
Trong khi các chuyến tham quan thành phố truyền thống liên quan đến các chuyến xe buýt hoặc một hướng dẫn viên duy nhất dẫn dắt một nhóm lớn khách du lịch di chuyển từ vị trí này đến vị trí khác, các chuyến tham quan của SAHRA có sự khác biệt về thể chất và phù hợp với cá nhân hoặc gia đình. Chúng được thiết kế để hoạt động trên xe đạp, xe máy điện hoặc trên ô tô cá nhân. SAHRA là một phần chatbot, một phần bản đồ tương tác và kế hoạch cuối cùng là thực hiện các chuyến tham quan trên các phương tiện tự hành, điều mà Bainbridge dự đoán sẽ phổ biến trên thị trường du lịch vào năm 2025.
Bainbridge cho biết động thái hướng tới trải nghiệm du lịch được nâng cao bởi AI là một hành động theo chủ nghĩa quân bình: “Trong tương lai, định nghĩa của sự sang trọng sẽ có một hướng dẫn viên du lịch là con người. Chúng tôi không cố gắng tái tạo con người, chúng tôi thậm chí không cung cấp cùng một sản phẩm mà con người cung cấp. Đó là một trải nghiệm khác, ở một mức giá hoàn toàn khác và chúng tôi không làm gián đoạn ngành nhiều như việc chuyển đổi ngành bằng cách sử dụng công nghệ đã tồn tại”.
