Phát biểu tại sự kiện, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Nguyễn Hồng Quang - Phó Chủ tịch Hội Vật lý Việt Nam cho rằng, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một giai đoạn công nghệ mới, đặt ra yêu cầu đối với cộng đồng khoa học không chỉ là hiểu về AI mà còn phải tìm ra cách ứng dụng AI hiệu quả trong từng lĩnh vực chuyên môn.

Các đại biểu thảo luận tại chương trình. Ảnh: Diệu Thúy - TTXVN

Từ thực tế đó, Chương trình bài giảng đại chúng "AI với Vật lý" được tổ chức với sự tham gia của hai diễn giả là những nhà khoa học trẻ đang trực tiếp ứng dụng AI trong các hướng nghiên cứu của mình; tập trung vào hai vấn đề có tính bổ trợ: AI trong khám phá vật liệu và AI trong vật lý nano, hướng tới công nghệ chẩn đoán thông minh.

 Trình bày bài giảng "Kỷ nguyên mới trong khám phá vật liệu: AI, Vật lý và Mô phỏng", Tiến sĩ Phan Đức Anh, Trung tâm Đổi mới sáng tạo và Công nghệ Vật liệu (Trường Đại học VinUni) đã giới thiệu những ứng dụng AI trong nghiên cứu vật liệu của nhóm nghiên cứu do ông dẫn dắt. Theo Tiến sĩ Phan Đức Anh, cùng với sự phát triển của năng lực tính toán và siêu máy tính, mô phỏng ngày càng trở thành một công cụ quan trọng trong nghiên cứu vật liệu, cho phép dự đoán nhiều đặc tính trước khi tiến hành thực nghiệm. Hiện nay, với năng lực xử lý lượng dữ liệu lớn, AI có thể hỗ trợ nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu, dự đoán tính chất vật liệu và tìm kiếm những cấu trúc vật liệu mới và mối quan hệ giữa các biến số.

TS. Phan Đức Anh, Trung tâm Đổi mới sáng tạo và Công nghệ Vật liệu, Trường Đại học VinUni, trình bày bài giảng “Kỷ nguyên mới trong khám phá vật liệu: AI, Vật lý và Mô phỏng. Ảnh: Diệu Thúy - TTXVN

Theo Tiến sĩ Phan Đức Anh, AI có thể được sử dụng để tìm kiếm, tổng hợp và phân tích các công bố khoa học, nhận diện xu hướng nghiên cứu hoặc gợi ý những vấn đề còn bỏ ngỏ. Các mô hình AI chuyên biệt cũng có thể được sử dụng để dự đoán tính chất của polymer, thuốc, kim loại, hợp kim và nhiều loại vật liệu khác. Tuy nhiên, hiệu quả của các mô hình phụ thuộc rất lớn vào chất lượng, quy mô và tính phù hợp của dữ liệu. Vì vậy, AI không loại bỏ vai trò của nhà khoa học mà ngược lại, đòi hỏi nhà nghiên cứu phải có khả năng xác định bài toán, lựa chọn dữ liệu, đánh giá mô hình và kiểm chứng kết quả. Bài giảng của Tiến sĩ Phan Đức Anh cho thấy tiềm năng của AI trong thay đổi phương thức khám phá và thiết kế vật liệu.                                                                       

Ở góc nhìn khác, Phó Giáo sư, Tiến sĩ Lê Văn Lịch, Trung tâm Đổi mới sáng tạo và Công nghệ Vật liệu (Trường Đại học VinUni) trình bày bài giảng "Vật lý nano và trí tuệ nhân tạo: Từ hiện tượng vật lý đến công nghệ chẩn đoán thông minh". Cụ thể, nhóm nghiên cứu của Phó Giáo sư, Tiến sĩ Lê Văn Lịch tập trung vào ứng dụng AI trong phát hiện và định lượng virus viêm gan B (HBV), dựa trên sự kết hợp giữa hạt nano vàng, hiện tượng quang học nano và các mô hình học máy.

Hạt nano vàng có những đặc tính quang học đặc biệt, trong đó sự thay đổi màu sắc của dung dịch có thể cung cấp tín hiệu liên quan đến phản ứng xảy ra trong hệ thống. Nhóm nghiên cứu khai thác đặc điểm này để phát triển một phương pháp cảm biến sinh học có khả năng phân biệt mẫu dương tính và âm tính với HBV. Thay vì chỉ quan sát màu sắc bằng mắt thường, nhóm sử dụng AI để phân tích hình ảnh và chuyển thông tin màu sắc thành dữ liệu định lượng về tải lượng virus.

Một trong những mục tiêu dài hạn của nghiên cứu là phát triển hệ thống có thể tích hợp thuật toán xử lý ảnh và mô hình AI vào ứng dụng điện thoại thông minh. Trên cơ sở đó, người sử dụng có thể thực hiện xét nghiệm nhanh, chụp ảnh mẫu bằng điện thoại và hệ thống sẽ tự động phân tích hình ảnh để đưa ra kết quả định lượng.

Trao đổi về hai bài giảng, các nhà khoa học đã đặt câu hỏi về chất lượng và độ nhiễu của dữ liệu, số lượng biến đầu vào, việc lựa chọn vật liệu nano, ảnh hưởng của pH cũng như sự khác biệt giữa các thiết bị camera khi thu thập dữ liệu. Những trao đổi này cho thấy việc ứng dụng AI trong khoa học không chỉ là lựa chọn một mô hình và đưa dữ liệu vào huấn luyện, mà là một quy trình nghiên cứu liên ngành, đòi hỏi sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn, dữ liệu, thuật toán, mô phỏng và thực nghiệm./.

https://vietnam.vnanet.vn/vietnamese/tin-van/tiem-nang-ung-dung-ai-trong-khoa-hoc-vat-lieu-467264.html