Ngày 15/6/2026, tại phòng làm việc của Han Jin – Phó Trưởng phòng Kỹ thuật số, Trung tâm Số hóa, Công ty Điện lực Nghi Xương thuộc Tập đoàn Điện lực Nhà nước Trung Quốc (State Grid) – một kịch bản kiểm tra lưới điện hoàn toàn mới đã diễn ra: máy bay không người lái (drone) cất cánh, tự động bay dọc theo đường dây điện, sau hơn 20 phút quay về, hàng trăm bức ảnh và dữ liệu video được truyền về máy tính theo thời gian thực. Trên màn hình, mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích dữ liệu và tự động tạo báo cáo nghiệm thu công trình. Han Jin chính là một 'huấn luyện viên AI' – người dạy cho AI hiểu và phục vụ con người tốt hơn.

Huấn luyện viên AI là ai và họ làm gì?

Huấn luyện viên trí tuệ nhân tạo (AI trainer) là nghề nghiệp mới xuất hiện cùng với sự phổ biến của công nghệ AI. Công việc của họ là giúp các mô hình AI – đặc biệt là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – hiểu được các dữ liệu chuyên ngành mà mô hình tổng quát không thể nhận dạng. Trong trường hợp của Han Jin, ông và đồng nghiệp đóng vai trò 'giáo viên' cho mô hình AI, dạy nó nâng cao độ chính xác khi nhận diện các thiết bị điện và khuyết tật trên lưới điện.

Quy trình huấn luyện AI nhận dạng thiết bị điện

Để dạy AI 'nhìn' và 'phân biệt' các thiết bị điện, Han Jin và nhóm của ông đã thực hiện các bước sau:

Bước 1: Thu thập dữ liệu. Nhóm đã tập hợp hàng nghìn bức ảnh chụp từ drone trong các đợt kiểm tra đường dây điện, bao gồm nhiều loại thiết bị và các dạng khuyết tật khác nhau.

Bước 2: Gán nhãn và phân tích. Từng bức ảnh được gắn nhãn chi tiết: loại thiết bị, vị trí, mức độ hư hỏng… Các kỹ sư phân tích đặc điểm của từng loại khuyết tật để xây dựng 'bài học' cho AI.

Bước 3: Tối ưu quy tắc nhận dạng. Dựa trên dữ liệu đã gán nhãn, nhóm liên tục điều chỉnh các quy tắc và tham số của mô hình AI, giúp nó học cách phân biệt chính xác giữa thiết bị bình thường và thiết bị có lỗi.

Bước 4: Kiểm tra và lặp lại. Mô hình được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mới, kết quả được đánh giá và tiếp tục tinh chỉnh. Quá trình này được lặp đi lặp lại nhiều lần (gọi là 'iterative training') cho đến khi độ chính xác đạt yêu cầu.

Kết quả: Giảm 60% thời gian, tăng độ chính xác trong môi trường khắc nghiệt

Sau nhiều vòng huấn luyện, mô hình AI do Han Jin và nhóm phát triển đã đạt được những kết quả ấn tượng: So với phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống – vốn dùng ống nhòm và phụ thuộc vào mắt người, dễ bỏ sót điểm mù và kém hiệu quả – phương pháp dùng drone kết hợp AI giúp giảm hơn 60% thời gian. Mô hình AI còn có khả năng thích ứng với thời tiết phức tạp và địa hình đồi núi, nâng cao đáng kể tỷ lệ phát hiện chính xác các khuyết tật trên thiết bị điện. Hiện mô hình này đã được ứng dụng rộng rãi trong nghiệm thu công trình lưới điện phân phối và kiểm tra thiết bị định kỳ. Dữ liệu ảnh và video do drone thu thập được AI phân tích tự động, nhanh chóng phát hiện các khiếm khuyết thiết bị và nguy cơ tiềm ẩn trong thi công, hỗ trợ nhân viên đưa ra quyết định nghiệm thu, ngăn chặn thiết bị 'mang bệnh' vận hành trên lưới.

Bối cảnh: State Grid ra mắt mô hình AI chuyên ngành điện

Cuối năm 2024, State Grid đã công bố mô hình ngôn ngữ lớn chuyên ngành điện mang tên 'Quang Minh' (Guangming). Ngay sau đó, Công ty Điện lực Nhà nước tỉnh Hồ Bắc (State Grid Hubei Electric Power) đã thành lập một đội đặc nhiệm AI chuyên trách, tập trung nghiên cứu và ứng dụng AI trong các nghiệp vụ lưới điện. Han Jin là một trong những thành viên nòng cốt, tham gia sâu vào dự án nghiệm thu drone cho lưới điện phân phối và dự án 'Số hóa nhân lực' (Digital Human). Nhờ nỗ lực của đội ngũ huấn luyện viên AI, các mô hình ngày càng thông minh hơn, góp phần hiện đại hóa ngành điện lực Trung Quốc.

Theo 荆楚网

Ảnh: vandesart / Pixabay