Nhằm bắt kịp sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (Học Máy) như những hướng nghiên cứu trọng tâm trong khoa học hiện đại, hội thảo với chủ đề “Ứng dụng Machine Learning và AI trong Nghiên cứu và Phát triển Hiện nay” đã được tổ chức thành công vào chiều ngày 07 tháng 03 năm 2025 dưới sự chủ trì của PGS. Chi Phan, mang lại nhiều giá trị học thuật và cơ hội kết nối ý nghĩa.
Mở đầu chương trình, PGS. Chi Phan đã giới thiệu mục tiêu của hội thảo và trình bày tổng quan về VinUniversity như một trường đại học trẻ với khát vọng mạnh mẽ trong việc đạt được xuất sắc trong nghiên cứu, hợp tác quốc tế và giáo dục định hướng đổi mới sáng tạo.
Tiếp đó, hội thảo diễn ra với các bài trình bày từ nhiều diễn giả đến từ các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau, mỗi bài đều làm nổi bật cách AI và các phương pháp học máy đang được tích hợp vào thực tiễn nghiên cứu khoa học hiện đại.
Diễn giả chính đầu tiên là Giáo sư Christian Soize, Giáo sư Emeritus tại Université Gustave Eiffel và là một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực định lượng bất định (uncertainty quantification) cho các hệ thống vật lý phức tạp. Trong bài trình bày của mình, Giáo sư Soize đã thảo luận về những thách thức cốt lõi liên quan đến bất định của tham số (parameter uncertainty) và bất định của mô hình (model uncertainty) trong các mô hình tính toán. Ông giới thiệu các phương pháp xác suất tiên tiến để biểu diễn những bất định này thông qua trường ngẫu nhiên dạng tensor, toán tử ngẫu nhiên và các khuôn khổ xác suất phi tham số. Những khái niệm này đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống AI hiện đại, nơi dữ liệu huấn luyện có thể bị hạn chế và các mô hình cần duy trì tính vững chắc ngay cả khi kiến thức về các quá trình vật lý chưa đầy đủ. Giáo sư Soize cũng đề cập đến các kỹ thuật tiên tiến cho phép huấn luyện mô hình đáng tin cậy với bộ dữ liệu nhỏ, một thách thức phổ biến trong các ứng dụng AI trong khoa học và kỹ thuật.
Tiếp nối chương trình, TS. Tuan Nguyen-Sy, Trưởng phòng thí nghiệm Computational Mechanics tại Đại học Văn Lang, đã trình bày nghiên cứu mới về AI tạo sinh trong thiết kế kỹ thuật. Bài nói tập trung vào việc sử dụng Conditional Variational Autoencoders (CVAE) để hỗ trợ thiết kế tự động hệ thống HVAC trong lĩnh vực Kiến trúc – Kỹ thuật – Xây dựng. Bằng cách huấn luyện các mô hình tạo sinh trên hàng triệu hình ảnh tổng hợp, phương pháp này cho phép tạo ra hàng nghìn cấu hình thiết kế khả thi chỉ trong vài phút. Điều này giúp tăng tốc đáng kể giai đoạn khám phá ý tưởng thiết kế ban đầu, đồng thời vẫn cho phép các kỹ sư đánh giá và tinh chỉnh các giải pháp do AI đề xuất. Bài trình bày nhấn mạnh rằng Generative AI có thể đóng vai trò như một công cụ thiết kế cộng tác, hỗ trợ và tăng cường năng lực ra quyết định của chuyên gia thay vì thay thế họ.
Một chủ đề quan trọng khác của hội thảo là bất định của chính các mô hình machine learning, một lĩnh vực nghiên cứu đang phát triển nhanh chóng. Các nghiên cứu gần đây về định lượng bất định trong machine learning cho thấy những khuôn khổ lý thuyết ban đầu được phát triển bởi Giáo sư Soize cho các hệ cơ học ngẫu nhiên có thể cung cấp nền tảng quan trọng cho các mô hình AI hiện đại. Những phát triển này cho thấy lý thuyết xác suất chặt chẽ có thể giúp nâng cao độ tin cậy và khả năng diễn giải của các hệ thống machine learning trong các ứng dụng khoa học.
Trong lĩnh vực dược phẩm, TS. Mai Dung Do, Trưởng đơn vị Ứng dụng Tính toán và Trí tuệ Nhân tạo tại Đại học Dược Hà Nội, đã trình bày về vai trò mang tính chuyển đổi của AI trong khám phá và phát triển thuốc. Bà nhấn mạnh rằng các kỹ thuật AI có thể tăng tốc đáng kể quá trình xác định các ứng viên thuốc tiềm năng và giảm nhu cầu thử nghiệm sàng lọc quy mô lớn, từ đó giảm chi phí và thời gian cho đổi mới dược phẩm. Trả lời câu hỏi “AI có thể thay thế bác sĩ hay không?”, TS. Mai Dung Do khẳng định vai trò hợp tác của AI, trong đó AI hỗ trợ bác sĩ và chuyên gia y tế trong chẩn đoán, khám bệnh và ra quyết định lâm sàng, thay vì thay thế chuyên môn của con người. Bà cũng cho biết các hệ thống hỗ trợ bằng AI đang ngày càng được ứng dụng trong bệnh viện và mang lại nhiều lợi ích cho hệ thống y tế.
Hội thảo kết thúc với bài trình bày của PGS. Quy Dong To từ Université Gustave Eiffel, giới thiệu về cấu trúc các chương trình đào tạo tại Pháp cũng như các cơ hội học bổng sau đại học dành cho sinh viên mong muốn tiếp tục học tập tại đây.
Bên cạnh các bài trình bày chính thức, sinh viên còn có cơ hội trao đổi trực tiếp với các diễn giả thông qua các phiên thảo luận và giao lưu không chính thức. Các học giả khách mời cũng tham gia tham quan khuôn viên và chụp ảnh tại VinUniversity, góp phần tạo nên bầu không khí học thuật năng động và gắn kết.
