Sinh viên FPT Edu dùng AI phát triển mô hình nhận diện cảm xúc

Nhóm sinh viên: Bùi Sơn Anh, Tạ Hữu Anh Dương và Nguyễn Thanh Hùng (Greenwich Việt Nam, cơ sở Hà Nội thuộc FPT Edu) đã triển khai nghiên cứu sản phẩm mô hình học sâu (Deep Learning) - một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng nhận diện cảm xúc con người.

Điểm đặc biệt của sản phẩm này là kích thước nhỏ gọn, tối ưu để cài đặt trên các thiết bị có tài nguyên bộ nhớ hạn chế như điện thoại thông minh, camera giám sát và có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Sản phẩm mang tên ResNet18-Lite.

Để xây dựng mô hình học sâu nhỏ gọn, nhóm đã chọn hướng tiếp cận tự chắt lọc tri thức. Cụ thể, mô hình ResNet18-Lite được xây dựng dựa trên kiến trúc đa nhánh với các khối tự chắt lọc được thiết kế riêng, sử dụng cơ chế chú ý theo kênh và không gian.

Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu chuẩn cho thấy ResNet18-Lite đã cải thiện đáng kể hiệu suất nhận dạng hình ảnh và phân loại trạng thái biểu cảm khuôn mặt.

"Phiên bản nhỏ gọn nhất của mô hình có thể đạt được hiệu suất tương đương với nhiều mô hình phức tạp, cho thấy ResNet18-Lite đạt được sự cân bằng tốt giữa độ chính xác và tài nguyên sử dụng", đại diện nhóm sinh viên chia sẻ.

Nhóm cho rằng ResNet18-Lite có thể được triển khai trong nhiều lĩnh vực, như tương tác người - máy, giải trí, y tế và giáo dục. Cụ thể, mô hình có thể được tích hợp vào camera của người máy thông minh, nhằm xác định cảm xúc của người đối diện trong thời gian thực, từ đó đưa ra các hành động phù hợp.

Bên cạnh đó, mô hình nhận diện cảm xúc ResNet18-Lite cũng có thể được đưa vào lĩnh vực y tế, giúp chẩn đoán bệnh tự kỷ hoặc chứng rối loạn cảm xúc. Ở lĩnh vực giáo dục, vận hành doanh nghiệp, mô hình cũng có thể được tích hợp vào camera giám sát lớp học, văn phòng, đưa ra những kết quả liên quan tới mức độ tập trung dựa trên biểu cảm của học sinh, nhân viên. Đây cũng là lĩnh vực mà nhóm cho rằng sản phẩm sẽ được áp dụng rộng rãi và có thể triển khai thương mại.

Vừa qua, nhóm đã đem đề tài nghiên cứu này dự thi tại cuộc thi nghiên cứu khoa học FPT Edu Reasearch Festival 2024 và giành giải Quán quân của Tiểu ban Công nghệ thông tin.

Đồng hành cùng nhóm trong quá trình nghiên cứu, ThS. Đỗ Hồng Quân (giảng viên Công nghệ thông tin, Greenwich Việt Nam cơ sở Hà Nội) cho biết: "Kết quả nghiên cứu cho thấy nhóm có khả năng nghiên cứu khoa học tốt, nắm vững lý thuyết, có phương pháp phát triển và chứng minh hiệu quả của mô hình mới".

Để nâng cao chất lượng nghiên cứu hiện thời, nhóm sinh viên FPT Edu sẽ tiếp tục nghiên cứu mở rộng phạm vi ứng dụng bằng cách thử nghiệm trên nhiều bộ dữ liệu và tác vụ đa dạng hơn, nhằm chứng minh tính tổng quát và độ tin cậy của mô hình trong các điều kiện khác nhau.

Các thành viên trong nhóm từng dự thi các cuộc thi về công nghệ thông tin, tham gia nghiên cứu khoa học và là đồng tác giả của một số bài báo được đăng trên các tạp chí và hội thảo uy tín như tạp chí IEEE Access - tạp chí Q1 thuộc danh mục ISI, hay hội thảo FAIR - Hội nghị khoa học quốc gia nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin.

FPT Edu Research Festival là cuộc thi nghiên cứu khoa học thường niên do Tổ chức Giáo dục FPT thực hiện nhằm giúp học sinh sinh viên Tổ chức Giáo dục FPT được rèn luyện, học hỏi và cọ xát để nâng cao năng lực nghiên cứu trong lĩnh vực chuyên môn. Đặc biệt, cuộc thi còn mở ra cơ hội học hỏi và kết nối dành cho học sinh, sinh viên trong và ngoài FPT Edu với các chuyên gia trong nước, quốc tế.

Năm nay, cuộc thi có chủ đề "Experience: Dare to succeed - Trải nghiệm để thành công" với 52 đội thi gồm hơn 150 thí sinh thi tài ở vòng chung kết theo 5 tiểu ban: công nghệ thông tin, kinh tế - quản trị kinh doanh, truyền thông đa phương tiện, thiết kế mỹ thuật số, ngôn ngữ.