Xây dựng lộ trình an toàn cho AI công nghiệp tự hành

AI công nghiệp đang bước vào một giai đoạn phát triển mới. Sau nhiều thập kỷ ứng dụng phân tích dự báo và các giải pháp chuyên biệt, những tiến bộ trong mô hình nền tảng, AI vật lý và AI tác tử đang mở ra khả năng tự động hóa các tác vụ phức tạp hơn trong môi trường công nghiệp. Nhưng khác với AI chỉ hoạt động trong thế giới số, AI công nghiệp có thể tương tác trực tiếp với các hệ thống vật lý — nơi một quyết định bất ngờ có thể gây hậu quả nghiêm trọng về an toàn, độ tin cậy và hạ tầng trọng yếu.

Khi AI bước ra khỏi màn hình

Theo bà Arti Garg, giám đốc công nghệ của AVEVA, câu hỏi trọng tâm hiện nay là làm sao tận dụng được sức mạnh của công nghệ mới mà vẫn duy trì an toàn và vận hành ổn định. Thách thức càng lớn khi các hệ thống AI thế hệ mới ngày càng mạnh nhưng cũng khó dự đoán và khó giải thích hơn.

Nền tảng cho quá trình chuyển đổi này chính là dữ liệu. Các hệ thống công nghiệp thường chứa thông tin phân tán khắp nơi: dữ liệu viễn trắc, nhật ký bảo trì, tài liệu kỹ thuật và nhiều nguồn khác. Công nghệ mới giúp kết nối và tương quan những dữ liệu này nhanh hơn, hỗ trợ người vận hành theo thời gian thực khi chẩn đoán sự cố.

Robot được trang bị AI có thể tiến xa hơn bằng cách thu thập dữ liệu trong môi trường nguy hiểm mà không cần đưa con người vào đó.

Tại Việt Nam, nơi nhiều nhà máy, khu công nghiệp và cơ sở năng lượng vẫn đang trong quá trình chuyển đổi số, xu hướng này đặc biệt đáng chú ý. Việc áp dụng AI vào vận hành có thể giúp giảm chi phí bảo trì đột xuất và nâng cao độ an toàn cho lực lượng lao động trực tiếp.

Quản trị AI có trách nhiệm

Mức độ tự chủ cao hơn đi kèm yêu cầu mới về quản trị. Khung AI có trách nhiệm của AVEVA nhấn mạnh ba trụ cột: bảo mật, hiệu quả (bao gồm hiệu quả môi trường) và an toàn, giám sát của con người. Bà Garg lập luận rằng AI nên hỗ trợ thay vì thay thế con người trong các vòng ra quyết định trọng yếu, với những rào chắn quy định rõ nơi nào hệ thống tự động được phép hành động và nơi nào vẫn cần người giám sát chịu trách nhiệm.

• Rào chắn vận hành: giới hạn điểm đặt (set point) trong một dải an toàn nhất định
• Phân vùng tự động hóa: chỉ cho phép AI tự chủ trong một số khu vực được kiểm soát
• Vai trò giám sát: con người hiểu rõ rủi ro để can thiệp kịp thời

Bài toán bền vững hai chiều

AI có thể giúp quản lý hệ thống điện phức tạp khi nguồn năng lượng tái tạo phân tán ngày càng tăng. Với lưới điện có nhiều nguồn phát nhỏ như điện mặt trời áp mái, việc duy trì chất lượng điện năng trở nên khó khăn hơn — và AI đóng vai trò then chốt trong việc phát hiện bất thường sớm để xử lý kịp thời.

Ở chiều ngược lại, chính AI cũng tiêu tốn năng lượng, nước và tài nguyên. Bà Garg đang chủ trì nhóm tiêu chuẩn P7100 của IEEE nhằm xây dựng phương pháp đo lường tác động môi trường của AI, bao gồm tiêu thụ điện, năng lượng, tài nguyên, nước và khí thải carbon. Đây là bước đi quan trọng để có cái nhìn nhất quán, thay vì những con số ước lượng thiếu chuẩn mực đang lan truyền.

Bài học từ thực tế

Một ví dụ điển hình là SCG Chemicals, công ty hóa dầu tại Thái Lan, đã xây dựng nền tảng độ tin cậy vận hành dựa trên AI. Điểm cốt lõi nằm ở việc chuẩn hóa dữ liệu vận hành và dữ liệu kỹ thuật, sau đó áp dụng các mô hình phân tích dự báo để phát hiện bất thường sớm. Kết quả là chuyển từ thời gian dừng máy ngoài kế hoạch sang dừng có kế hoạch, hướng tới mục tiêu 99% độ tin cậy nhà máy và tỷ suất hoàn vốn gần 9 lần trong giai đoạn thí điểm đầu.

Những điều sắp tới

Trong vòng 18 tháng tới, bà Garg dự đoán sẽ chứng kiến sự gia tăng của những chuyên gia lĩnh vực không xuất thân từ lập trình nhưng có thể dùng lập trình hỗ trợ bởi AI để tự xây dựng ứng dụng mới. Điều này được kỳ vọng sẽ mở ra nhiều ý tưởng mà giới phần mềm công nghiệp chưa từng nghĩ tới.

"Hệ thống tự hành, dù là robot hay drone, sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc trong nhà máy, hệ thống điện và mỏ khai khoáng. Điều đó sẽ giúp các hoạt động này hiệu quả hơn, an toàn hơn cho con người và năng suất hơn."

Một điểm đáng lưu ý: rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng AI không nằm ở công nghệ, mà ở việc liệu tổ chức có sẵn sàng thay đổi quy trình nghiệp vụ để thích ứng hay không. Với AI công nghiệp tự hành, thành công sẽ đến từ sự kết hợp giữa công nghệ phù hợp, rào chắn bảo vệ đúng mức và vai trò chủ động của người lao động có chuyên môn.