Nghiên cứu ứng dụng mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM) trong quản lý đất đai thông minh

Quản lý đất đai tại Việt Nam, đặc biệt là xử lý hồ sơ sổ đỏ, đối mặt với thách thức về độ chính xác và hiệu quả. Công nghệ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế như chi phí gán nhãn thủ công cao và khả năng thích ứng kém với các biến thể tài liệu. Mô hình Ngôn ngữ-Thị giác (VLM) nổi lên như một giải pháp tiềm năng, hứa hẹn giảm công sức gán nhãn và tăng khả năng hiểu ngữ cảnh, mở ra hướng tiếp cận mới để tự động hóa quy trình này.

Nghiên cứu này hướng tới các nhà nghiên cứu, chuyên gia công nghệ thông tin, và các cơ quan quản lý đất đai tại Việt Nam, đặc biệt là những người quan tâm đến ứng dụng trí tuệ nhân tạo và chuyển đổi số trong lĩnh vực quản lý hồ sơ đất đai và sổ đỏ.

Nghiên cứu này khám phá tiềm năng của Mô hình Ngôn ngữ-Thị giác (VLM) trong việc nhận diện thông tin từ sổ đỏ tại Việt Nam, một tài liệu pháp lý phức tạp và quan trọng. Quản lý đất đai ở Việt Nam đang trong quá trình chuyển đổi số, với hàng triệu sổ đỏ cần được số hóa. Công nghệ OCR truyền thống đã được áp dụng nhưng gặp phải nhiều hạn chế đáng kể, bao gồm chi phí gán nhãn thủ công cao (chiếm 70% tổng chi phí triển khai), khó xử lý chữ viết tay và độ chính xác thấp trên các biến thể sổ đỏ. VLM, được huấn luyện trên dữ liệu đa phương thức, có khả năng hiểu ngữ cảnh và trích xuất thông tin thông minh dựa trên câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên, giúp giảm đáng kể công sức gán nhãn thủ công thông qua việc sử dụng template định nghĩa trường thông tin. Kết quả thực nghiệm ban đầu trên bộ dữ liệu 50 sổ đỏ cho thấy VLM có trả phí đạt độ chính xác trên 88% và giảm 70% thời gian gán nhãn so với OCR (từ 500 giờ xuống 150 giờ cho 1.000 sổ đỏ). VLM cũng linh hoạt hơn trong việc xử lý các biến thể sổ đỏ từ nhiều thời kỳ và có khả năng hiểu ngữ cảnh để phân biệt các trường tương tự. Tuy nhiên, VLM vẫn còn nhược điểm như độ chính xác thấp hơn OCR trên văn bản in rõ (88% so với 95%), chi phí vận hành cao hơn 30% và rủi ro ảo giác (5% trường hợp trả về thông tin sai). Bài báo đề xuất các hướng phát triển để tối ưu hóa ứng dụng VLM trong quản lý đất đai thông minh. Các kiến nghị bao gồm nghiên cứu chuyên sâu để tinh chỉnh VLM với bộ dữ liệu lớn tiếng Việt nhằm đạt độ chính xác cao hơn 95%, phát triển các kiến trúc VLM nhẹ để giảm chi phí vận hành, và đặc biệt là áp dụng giải pháp lai kết hợp VLM để phân vùng và OCR để nhận dạng ký tự chi tiết. Điều này sẽ tận dụng ưu điểm của cả hai công nghệ, giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong quá trình số hóa và quản lý dữ liệu đất đai tại Việt Nam.