Phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam

Làn sóng công nghệ trí tuệ nhân tạo dù mới nổi lên trong vài năm gần đây nhưng đã ngày càng lớn mạnh, tràn quét từ những lĩnh vực đại công nghiệp đến những ngóc ngách đời sống thường nhật. Giới trẻ Việt Nam đã chuẩn bị đón sóng như thế nào?

Từ học đến hành

Không khó để nhận thấy sự quan tâm rất lớn của giới công nghệ Việt Nam dành cho xu hướng công nghệ tân tiến này.

Điều đó thể hiện rất rõ qua kết quả tìm kiếm không ngừng tăng lên trên website Google với những từ khóa công nghệ 4.0 liên quan đến “trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence), “học máy” (Machine Learning), “dữ liệu lớn” (Big data) hay “vạn vật kết nối” (Internet of Things). Cụ thể, cụm từ "bắt đầu học machine learning như thế nào" trả về hàng trăm ngàn kết quả, nhiều trong số đó là từ những trang web, blog đầy tâm huyết của các bạn trẻ Việt. Nhiều người có chuyên môn tốt còn viết bài hướng dẫn rất hay trên các diễn đàn tiếng Anh, được cộng đồng quốc tế nhiệt liệt tán dương.

Sự nắm bắt công nghệ mới nhanh nhạy của trí tuệ Việt Nam còn được quan sát thấy ở khả năng không chỉ sử dụng thành thục những thiết bị công nghệ thông minh, tự cài đặt phần mềm, mà còn năng động tham gia các cộng đồng trao đổi học thuật, cập nhật thông tin nhanh chóng, thậm chí có thể tự sáng tạo các thiết bị như cánh tay robot thông minh điều khiển bằng sóng não của các em ở lứa tuổi học sinh.

Mới đây, trong cuộc thi Kaggle năm 2018 quy tụ những chuyên gia hàng đầu về học máy của thế giới, với đề bài là việc tìm ra giải thuật để xác định chính xác nhân tế bào trong những hình ảnh sinh học, trong top 50 thế giới có ít nhất 6 đội có thành viên là người Việt Nam.

Trí tuệ nhân tạo (TTNT) dựa trên nền tảng thống kê và đại số. Đối với nhiều nước, các mảng toán học đó thường chỉ được tiếp cận trong các chương trình chuyên sâu. Trong khi đó, chương trình học các cấp tại nước ta vốn dĩ luôn chú trọng môn Toán. Tạm gác qua các tranh cãi về cải cách giáo dục, công bằng mà nói chính nhờ nền tảng Toán này đã tạo điều kiện rất tốt để các bạn trẻ nước nhà bắt nhịp, thậm chí nổi trội hơn so với đồng lứa quốc tế trong việc tiếp cận kỹ thuật học máy.

Có 3 xu hướng chính trong việc học và thực hành TTNT hiện đang phổ biến ngày một rộng rãi tại Việt Nam. Một là những đơn vị giáo dục và đào tạo, như các viện nghiên cứu, trường đại học đã từng bước mở ra nhiều lớp đào tạo và phổ biến kiến thức về TTNT cho học sinh - sinh viên. Hai là mô hình dịch vụ, trong đó các lập trình viên vốn đã có kỹ năng về lập trình được đào tạo bổ sung thêm kiến thức của học máy và khoa học dữ liệu để có thể ứng dụng ngay vào những bài toán cụ thể của đối tác. Xu hướng thứ 3 là học tập, trao đổi kinh nghiệm trực tiếp trên những diễn đàn của giới chuyên gia. Chính mô hình thứ 3 này lại thường được các bạn trẻ ưu chuộng nhất vì tính chất “thế giới phẳng”. Hay nói cách khác, đây chính là các “võ đường” mà các bạn trẻ có cơ hội cọ xát với các “cao thủ” để nâng cao trình độ.

Một trong những cây đại thụ của làng học máy, Yann Lecun, đã từng phát biểu: “Cũng như việc con người tìm ra nguyên lý khí động học của máy bay qua việc thực hiện việc bay thử dù liên tục thất bại, sự bùng nổ của ngành học máy bắt đầu khi người ta bớt phụ thuộc vào tính dẫn dắt tuyệt đối của lý thuyết mà dấn thân trực diện vào thực hành giải quyết bài toán”. Đây cũng là lời khuyên thường thấy tại các diễn đàn trao đổi về học máy: hãy học qua việc thực hành.

Nghiên cứu ứng dụng TTNT cho một bài toán thiết thực của TP.HCM

Một trong đặc trưng của công nghệ 4.0 nói chung và của TTNT nói riêng, là sự đóng góp để cùng phát triển, hưởng lợi ích chung, có ý nghĩa lớn hơn nhiều lần so với sự cạnh tranh. Việc phát triển những dự án ứng dụng tiên phong không nhất thiết phải gặt hái những thành công tức thời, mà trên hết nó mang tính chất khơi nguồn và gợi mở, thu hút sự chú ý, để tạo một động lực trên toàn xã hội, đầu tư và phát huy mạnh mẽ hơn nữa các xu hướng công nghệ mới hấp dẫn này.

Với tinh thần đó, lãnh đạo Viện Khoa học và Công nghệ tính toán (Sở KHCN TP.HCM) đã hoan nghênh và tạo điều kiện một nhóm nghiên cứu trẻ thực hiện một dự án đầy tham vọng là thiết lập một hệ thống theo dõi và dự đoán sức khỏe thông minh bằng ứng dụng học máy. Dự án nhận được sự ủng hộ và tham gia với tinh thần đóng góp của nhiều thành viên đến từ nhiều đơn vị trong và ngoài nước và thuộc các chuyên ngành khác nhau như bác sĩ y khoa, y tế cộng đồng, khoa học môi trường, và khoa học dữ liệu.

Dự án này là một nghiên cứu đa ngành, nắm bắt một cách có hệ thống các tác động của ô nhiễm đối với sức khỏe của từng cá nhân nói riêng và cả cộng đồng nói chung. Kết quả mong đợi của dự án là một hệ trí tuệ nhân tạo có khả năng mô hình hóa ô nhiễm trên diện rộng, với một bản đồ số thống kê và thể hiện mối tương quan thời gian thực giữa mức độ ô nhiễm và sức khỏe của người dân địa phương, dự đoán các bệnh lý nguy hiểm trong khu vực ngay cả trước khi bệnh xuất hiện, từ đó đưa ra cảnh báo và đề xuất cho những cá nhân sống trong môi trường ô nhiễm có ý thức bảo vệ sức khỏe của bản thân.

Những dữ kiện, phân tích và kết luận của dự án nghiên cứu hướng ứng dụng này kỳ vọng sẽ mang lại mối liên hệ đáng tin cậy về dữ liệu môi trường – bệnh lý cho người dân thành phố, các dịch vụ chăm sóc sức khỏe và sức khỏe cộng đồng, những ngành công nghiệp dễ gây tác động đến môi trường, các cơ quan, ban - ngành quản lý, an ninh quốc phòng. Những phát hiện từ nghiên cứu này nhiều khả năng sẽ làm sáng tỏ những khu vực dễ bị tổn thương bởi tác động môi trường, từ đó mở ra phương hướng tối ưu cho những giải pháp chống ô nhiễm và phòng bệnh trên diện rộng.

Dự án “Ứng dụng kỹ thuật học máy (machine learning) để mô hình hóa tác động của ô nhiễm môi trường đến sức khỏe con người trên quy mô lớn” được dẫn dắt bởi TS.BS. Đoàn Xuân Quang Minh, một gương mặt Khoa học và Công nghệ trẻ trong danh sách 30 Under 30 Việt Nam do tạp chí Forbes tổ chức bình chọn năm 2016. 

TS.BS. Đoàn Xuân Quang Minh hiện đang công tác tại Phòng phát triển kỹ thuật phân tích hình ảnh của Viện Broad Institute of MIT & Harvard, Hoa Kỳ. Anh và các đồng sự sử dụng trí tuệ nhân tạo và các thuật toán học máy, đặc biệt là deep learning, trong việc phân tích tự động hình ảnh y - sinh học. Trước đó, TS. Minh tham gia nghiên cứu tại Viện Pasteur Paris trong lĩnh vực vi sinh vật học và di truyền học. Anh tốt nghiệp ngành Bác sĩ Đa khoa tại trường ĐH Y – Nha – Dược Debrecen, Hungary và bảo vệ luận án tiến sĩ ngành Y - Sinh cũng tại trường này với số điểm tuyệt đối 5/5.

Vào ngày 25/7/2018, tại Trung tâm Hội nghị White Palace, TS. Đoàn Xuân Quang Minh sẽ có bài giới thiệu về một số nghiên cứu của anh tại Hội thảo “Giải pháp tương tác thời gian thực cho đô thị thông minh” do Viện Khoa học và Công nghệ tính toán tổ chức.