Bản in
Giải pháp đẩy mạnh nghiên cứu phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam
Khi phát triển công nghệ ứng dụng dữ liệu AI đóng vai trò đặc biệt quan trọng, ngoài những nguồn chung, có bộ dữ liệu có thể thương mại hóa.

Chiều 5/7, Bộ Khoa học và Công nghệ (KH&CN) phối hợp với Chương trình Aus4Innovation, Câu lạc bộ Khoa-Trường-Viện Công nghệ Thông tin - Truyền thông Việt Nam FISU và báo Vnexpress tổ chức tọa đàm trực tuyến, bàn giải pháp để Việt Nam đẩy mạnh nghiên cứu phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) tại Việt Nam.

Phát triển công nghệ ứng dụng AI đóng vai trò đặc biệt quan trọng
 
Tọa đàm được tổ chức trong bối cảnh AI có sự phát triển vượt bậc, và trở thành một trong những công nghệ then chốt thúc đẩy quá trình chuyển đổi số quốc gia, từ khâu số hóa dữ liệu, quy trình nghiệp vụ đến chuyển đổi mô hình hoạt động tại Việt Nam. 
 
Đầu năm 2021, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030. Chiến lược đặt mục tiêu đẩy mạnh nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, đưa AI trở thành lĩnh vực công nghệ quan trọng của Việt Nam trong cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Đến năm 2030, Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo, phát triển các giải pháp và ứng dụng AI trong khu vực ASEAN và trên thế giới.
 
Trong khuôn khổ các hoạt động cho Chiến lược này, Bộ KH&CN là đơn vị chủ trì triển khai chuỗi tọa đàm về AI gồm 5 chuyên đề: mở đầu là “Hạ tầng dữ liệu và tính toán”, các tọa đàm tiếp theo là: “Đào tạo nhân lực AI”; “Nghiên cứu phát triển”; “Ứng dụng AI”; và “Xây dựng cộng đồng AI”.
 
Tọa đàm đầu tiên được tổ chức có sự tham gia của các diễn giả là chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực dữ liệu AI, đến từ viện nghiên cứu, trường đại học, doanh nghiệp và đại diện lãnh đạo Bộ KH&CN, chuyên gia Australia. 
 
Phát biểu tại tọa đàm, Thứ trưởng Bộ KH&CN Bùi Thế Duy cho biết, AI đang được quan tâm trên toàn thế giới, là một vấn đề có thể thay đổi sự phát triển kinh tế xã hội của tất cả quốc gia, trong đó có Việt Nam. Năm 2021, Chính phủ đã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030, để ứng dụng và phát triển công nghệ này tại Việt Nam.
 
Theo Thứ trưởng Bùi Thế Duy, để thực hiện Chiến lược này, những vấn đề liên quan đến đào tạo nguồn nhân lực, nghiên cứu, cơ sở dữ liệu cần xây dựng đồng bộ với hạ tầng tính toán, các máy tính có khả năng tính toán lớn cũng như đào tạo các kỹ thuật viên, để có thể xử lý các bài toán dữ liệu lớn. Đồng thời, triển khai từng bước cụ thể, từ làm rõ các khái niệm đến cách thức tính toán lớn của Việt Nam, cũng như chia sẻ những hạ tầng tính toán một cách hợp lý, hiệu quả nhất.
 
Thách thức với hạ tầng dữ liệu và hệ thống tính toán của Việt Nam 
 
Một trong số các diễn giả có bài trình bày tại tọa đàm là PGS.TS Thoại Nam, Trưởng phòng thí nghiệm Tính toán Hiệu năng cao, Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP.HCM. Ông báo cáo về những hướng đi quan trọng, vấn đề cần giải quyết, từ đó để xuất giải pháp về hạ tầng và cơ sở tính toán cho Việt Nam.
 
 
Thứ trưởng Bộ KH&CN Bùi Thế Duy phát biểu tại buổi tọa đàm
 
PGS.TS Thoại Nam hoạt động trong lĩnh vực nghiên cứu tính toán hiệu năng cao, phân tích dữ liệu hiệu năng cao và AI, điện toán đám mây và giao thức mạng. Ông đang thực hiện các dự án nghiên cứu về Đánh giá hiệu năng hệ thống HPC sử dụng máy ảo/Docker trên Xeon Phi/GPUs và Infiniband, hạ tầng HPDA-AI và Làng thông minh.
 
Ở góc độ doanh nghiệp nghiên cứu TS. Võ Sỹ Nam, Trưởng phòng Tin Y sinh Ứng dụng, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigData nêu về vai trò của hạ tầng đối với Việt Nam hiện tại và tương lai. Từ kinh nghiệm của quá trình xây dựng phát triển và các bài học quan trọng khi xây dựng hệ thống quản lý và chia sẻ dữ liệu gene và y sinh học VinGen Data Portal, TS. Nam đưa ra một đề xuất về tầm nhìn cho các hệ thống quản lý và chia sẻ dữ liệu quy mô quốc gia.
 
TS. Võ Sỹ Nam đang cùng cộng sự nghiên cứu và phát triển các hệ thống phân tích và chú giải dữ liệu y sinh học quy mô lớn cũng như các mô hình dự đoán nguy cơ bệnh và tác dụng phụ của thuốc nhằm hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh. Một trong số các dự án anh cùng đội ngũ đang thực hiện có hệ thống quản lý, phân tích và chia sẻ dữ liệu y sinh học VinGen Data Portal đã được công bố từ tháng 12/2020. Hệ thống hiện đang lưu trữ hơn 1200 terabyte dữ liệu của gần 5000 mẫu sinh học từ dự án giải mã 1000 hệ gene người Việt và các dự án giải mã gene khác tại VinBigdata.
 
Đến từ doanh nghiệp ứng dụng, TS. Nguyễn Việt Cường, Tổng Giám đốc Công ty TNHH Tích hợp thông minh trình bày về thực trạng, nhu cầu về tính toán hiệu năng cao cho công nghiệp nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng. TS.  Cường cũng nêu đề xuất về chiến lược tăng cường năng lực quốc gia về tính toán hiệu năng cao.
 
TS. Cường nhận bằng tiến sĩ khoa học máy tính từ Viện KH&CN Tiên tiến Nhật Bản (JAIST) năm 2011. Ông gia nhập Công ty HPC SYSTEMS (Nhật Bản) hoạt động trong lĩnh vực siêu máy tính (Supercomputing) từ năm 2012 và phụ trách mảng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (High-Performance Data Analytics - HPDA) tại đây. Ông trở về Việt Nam từ năm 2019 và là Tổng giám đốc Công ty TNHH Tích hợp thông minh, thành viên của Công ty HPC SYSTEMS tại Việt Nam. Ông đã và đang tích hợp và vận hành một số hệ thống tính toán lớn tại Việt Nam cho các nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo, tin sinh học, phân tích dữ liệu và phát triển vật liệu mới. Ngoài ra, ông cũng vận hành chương trình hỗ trợ hạ tầng tính toán các nhóm nghiên cứu mạnh về AI đến từ các trường đại học và viện nghiên cứu của Việt Nam. Từ đầu năm 2020 đến nay, ông tham gia hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu tại Tổ thông tin đáp ứng nhanh thuộc Ban chỉ đạo quốc gia phòng, chống dịch Covid-19.
 
Ngoài phần báo cáo của diễn giả, các nhà quản lý, chuyên gia trong phiên thảo luận bàn tròn sẽ cùng trả lời những vấn đề đang đặt ra đối với Việt Nam khi đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI.
 
Theo GS. TS. Nguyễn Thanh Thủy, Trưởng phòng Thí nghiệm Mục tiêu AI, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Phó chủ nhiệm Chương trình KH&CN quốc gia KC 4.0, hạ tầng dữ liệu và tính toán được xem như 2 trong 3 trụ cột quan trọng để Việt Nam có thể nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ AI. Theo đó, việc hiểu rõ về tầm quan trọng của việc thu thập, làm sạch dữ liệu cũng như cơ chế chia sẻ dữ liệu, hạ tầng tính toán sẽ giúp các đơn vị nghiên cứu, phát triển công nghệ tận dụng, phát huy được năng lực của mỗi bên.
 
Bài, ảnh: PV