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. Trong bối cảnh phát triển và hội nhập quốc tế có nhiều thay đổi, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4, Việt Nam xác định phát triển AI, đưa AI trở thành ngành công nghệ mũi nhọn, mang tính đột phá. 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. 

Phóng viên Thông tấn xã Việt Nam thực hiện chùm 3 bài viết liên quan đến phát triển Chiến lược quốc gia A đăng phát 28/7. 

Đề tài nghiên cứu "Chế tạo robot vận chuyển trong các khu vực cách ly có nguy cơ lây nhiễm cao (Vibot)" được Bộ Khoa học và Công nghệ giao cho Học viện Kỹ thuật Quân sự (Bộ Quốc phòng) thực hiện đã hoàn thành giai đoạn 1, được lắp đặt và hướng dẫn sử dụng cho các y, bác sỹ tại Bệnh viện Bắc Thăng Long, Hà Nội (nơi được quy hoạch để cách ly, điều trị các bệnh nhân mắc COVID-19 khi dịch bùng phát). Trong ảnh: Đại diện Học viện kỹ thuật quân sự giới thiệu robot Vibot-1a với các bác sỹ bệnh viện Bắc Thăng Long. Ảnh: TTXVN phát

Dữ liệu lớn - Trụ cột phát triển AI

Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ 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. Vì vậy, 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 AI tại Việt Nam. Phát triển công nghệ dữ liệu AI đóng vai trò đặc biệt quan trọng, ngoài những nguồn chung, có bộ dữ liệu có thể thương mại hóa.

Giáo sư, Tiến sĩ 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 Khoa học và công nghệ quốc gia KC 4.0 nhấn mạnh: Hạ tầng và dữ liệu tính toán được xem như 2 trong 3 trụ cột quan trọng để Việt Nam 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.

Đánh giá được tầm quan trọng trong phát triển và ứng dụng AI, Đại học Bách khoa 

HN lần đầu tiên mở ra ngành trí tuệ nhân tạo với số điểm trên 27 vào năm 2019 nhằm xây dựng đội ngũ nhân lực có trình chuyên môn cao, đào tạo bài bản và dẫn đầu cho nền trí tuệ nhân tạo Việt Nam, ngoài ra, các chuyên gia Đại học Bách Khoa Hà Nội cũng tập hợp và mở các nguồn dữ liệu lớn như: Nền tảng tổng hợp tiếng nói với khoảng 15.000 người sử dụng; Bản đồ nhiệt về giá bất động sản...

Trí tuệ nhân tạo không còn là câu chuyện khoa học mà là vấn đề kinh tế - xã hội để đưa Việt Nam phát triển. Thế giới đã thay đổi, minh bạch hơn, khoa học công nghệ nói chung đã phát triển vượt bậc, kết nối hơn với mối liên kết giữa con người, máy móc, chính phủ, doanh nghiệp, trường học... cùng nguồn lực dữ liệu lớn sẽ thúc đẩy AI phát triển. 

Thách thức dữ liệu lớn

Tại buổi hội thảo "Hạ tầng dữ liệu và tính toán" mới diễn ra, ông Nguyễn Việt Cường, Tổng Giám đốc Công ty Trách nhiệm hữu hạn Tích hợp thông minh, thành viên của Công ty HPC Systems tại Việt Nam cho biết: Công ty đã và đang triển khai việc 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... 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, qua đó, đề xuất chiến lược tăng cường năng lực quốc gia về tính toán hiệu năng cao. Bên cạnh đó, từ đầu năm 2020 đến nay, công ty đã 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.

Ông Võ Sỹ Nam, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigData 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 các dự án thực hiện có hệ thống quản lý, phân tích và chia sẻ dữ liệu y sinh học VinGen Data Portal được công bố tháng 12/2020 đã thực hiện lưu trữ hơn 1200 terabyte dữ liệu của gần 5.000 mẫu sinh học từ dự án giải mã 1.000 hệ gene người Việt và các dự án giải mã gene khác tại VinBigdata. Đặc biệt, từ kinh nghiệm của quá trình xây dựng phát triển khi xây dựng hệ thống quản lý và chia sẻ dữ liệu gene và y sinh học VinGen Data Portal, Võ Sỹ Nam đã đưa ra đề xuất về tầm nhìn cho các hệ thống quản lý và chia sẻ dữ liệu quy mô quốc gia.

Ngoài ra, Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh cũng đang đẩy mạnh 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; các dự án nghiên cứu về đánh giá hiệu năng hệ thống HPC (Giải pháp điện toán hiệu năng cao) sử dụng máy ảo/Docker trên Xeon Phi/GPUs và Infiniband, hạ tầng HPDA-AI và Làng thông minh.

Chiến lược quốc gia AI: Bài 2 - AI - Công nghệ then chốt chuyển đổi số quốc gia