Sự kiện có sự dẫn dắt của PGS. TS. Nguyễn Quang Anh - Đại học Liverpool, Vương quốc Anh. Bằng góc nhìn chuyên sâu nhưng đầy thực tiễn, diễn giả đã vẽ nên bức tranh toàn cảnh về sự dịch chuyển của AI, đồng thời gợi mở những không gian phát triển đầy hứa hẹn cho các kỹ sư công nghệ nhà F.
 |
| Leader Talk với chủ đề Generative Models for Physical Intelligence đã thu hút đông đảo kỹ sư công nghệ nhà F tham dự. |
Dấu ấn của người FPT trong bức tranh Physical AI toàn cầu
Theo chia sẻ mở đầu của diễn giả, ngành AI đang chuyển từ các bài toán "chiều xuôi" như nhận diện, phân loại dữ liệu số, sang bài toán "chiều ngược", sử dụng AI tạo sinh để tạo ra dữ liệu mới. PGS. TS. Nguyễn Quang Anh nhận định, sự bùng nổ này chính là tiền đề cho Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) hay Trí tuệ nhân tạo hiện thân (Embodied Intelligence). Tại đây, máy móc không chỉ "hiểu" mà còn trực tiếp "hành động" và tương tác vật lý thông qua việc di chuyển (Locomotion) và thao tác cầm nắm (Manipulation).
Đáng tự hào hơn, vị chuyên gia tiết lộ rằng trong bức tranh nghiên cứu tuyến đầu ấy đã có dấu ấn đậm nét của người FPT. TS. Nguyễn Quang Anh cho biết, đội ngũ học giả thuộc chương trình AI Residency của FPT đã có thời gian dài cộng tác cùng Lab nghiên cứu của anh tại Liverpool. Anh cho rằng, đội ngũ đã cùng nhau tạo ra những "công trình ấn tượng", đặc biệt là trong việc ứng dụng hệ thống Đa tác tử (Multi-agent System) mang lại hiệu quả vượt trội hơn hẳn các mô hình lý thuyết truyền thống trong điều khiển robot.
"Chúng ta đang ở trong một thời điểm lịch sử, khi ngành công nghệ chuyển dịch từ việc dự đoán các điểm ảnh Pixel hay Token sang việc dự đoán các hành động thực tế. Quá trình này sẽ phát triển cực kỳ nhanh và mang đến những không gian vô tận để chúng ta làm nghiên cứu lẫn phát triển sản phẩm”, TS. Nguyễn Quang Anh nhấn mạnh.
 |
| PGS.TS. Nguyễn Quang Anh chia sẻ những nghiên cứu quan trọng về Physical AI. |
Lợi thế từ FPT AI Factory
Chỉ ra những giới hạn của công nghệ chế tạo robot hiện tại, PGS. Nguyễn Quang Anh nhận định một trong những "nút thắt" lớn nhất chính là sự khan hiếm dữ liệu. Theo diễn giả, nếu văn bản hay hình ảnh có sẵn hàng tỷ mẫu trên Internet, thì dữ liệu vật lý cho robot lại cực kỳ đắt đỏ và mất thời gian để thu thập trong đời thực.
Tiết lộ về cách vượt qua rào cản này, chuyên gia cho biết nhóm nghiên cứu tại Đại học Liverpool và các học giả trong chương trình FPT AI Residency, đã thực hiện một bước đi đột phá: Ứng dụng chính AI tạo sinh để tạo ra dữ liệu giả lập. Điển hình, nhóm đã xây dựng một tập dữ liệu gồm 1 triệu bức ảnh giả lập hoàn toàn bằng AI để huấn luyện khả năng cầm nắm cho robot. Điều này đem đến kết quả đầy bất ngờ, khi mô hình được huấn luyện bằng tập dữ liệu "ảo" lại có khả năng tổng quát hóa (Generalization) và hoạt động tốt hơn trên môi trường thực tế.
Từ câu chuyện này, diễn giả đồng tình rằng việc huấn luyện và tinh chỉnh (Fine-tuning) những mô hình vật lý khổng lồ đang chạm đúng vào chiến lược công nghệ của Tập đoàn. Bằng việc FPT đang đầu tư mạnh mẽ vào Nhà máy AI cùng hạ tầng xử lý đồ họa (GPU) quy mô lớn, người F hoàn toàn nắm trong tay "vũ khí" cốt lõi để giải quyết bài toán dữ liệu, từ đó làm chủ và thương mại hóa các thiết bị tự hành trong tương lai gần.
Đưa công nghệ lõi vào đời thực
PGS. TS. Nguyễn Quang Anh cũng lưu ý rằng việc đưa Trí tuệ nhân tạo vật lý (Physical AI) từ phòng thí nghiệm tới thị trường đòi hỏi phải vượt qua những tiêu chuẩn vô cùng khắt khe.
Theo diễn giả, khó khăn đầu tiên nằm ở Tính nhất quán vật lý (Physics Consistency). Anh giải thích, AI tạo sinh có thể vẽ ra một bức ảnh rất đẹp mắt, nhưng thường dễ dàng vi phạm các định luật vật lý cơ bản như trọng lực hay lực ma sát. Việc nhúng các tri thức vật lý vào lõi của mô hình Học sâu (Deep Learning) vẫn đang là một bài toán hóc búa của toàn ngành.
"Vượt xa hơn thị giác chính là rào cản Vật lý. Để các mô hình tạo ra những kết quả vừa đẹp về phần nhìn, vừa hoạt động chính xác về mặt vật lý trong đời thực là một thách thức cực kỳ lớn", diễn giả chia sẻ.
Bên cạnh đó, vị chuyên gia cũng đặc biệt nhấn mạnh đến yếu tố an toàn (Safety) như một điều kiện tiên quyết. Theo anh, một con robot đưa quả táo cho người dùng rất đơn giản, nhưng nếu đưa một con dao, nó bắt buộc phải hiểu được việc cầm đằng lưỡi để đảm bảo an toàn cho người nhận. Vị Phó giáo sư khẳng định, đây chính là không gian mở để các kỹ sư nhà F tìm tòi, sáng tạo ra các cơ chế kiểm thử khắt khe nhằm đáp ứng tiêu chuẩn công nghiệp cao nhất.
 |
| Phần hỏi đáp cùng PGS.TS Nguyễn Quang Anh. |
Liên hệ những thách thức này với các sản phẩm chiến lược của Tập đoàn, điển hình như máy bay không người lái (UAV), PGS. TS. Nguyễn Quang Anh nhận định đây chính là một trong những hướng đi và hiện thân sinh động nhất của Physical AI. Khi đưa AI lên bầu trời để trực tiếp hành động, thiết bị này đòi hỏi sự hoàn thiện khắt khe ở cả phần cứng lẫn phần mềm. Vị chuyên gia đặc biệt nhấn mạnh, thế mạnh lớn nhất của người FPT chính là năng lực phần mềm. Theo anh, dù phần cứng có tối tân đến đâu, "linh hồn" quyết định sự thông minh của một chiếc UAV tự hành vẫn nằm ở thuật toán.
Qua thời gian làm việc cùng đội ngũ chuyên gia nhà F, anh cho rằng FPT hoàn toàn đủ khả năng làm chủ các "bộ não" phức tạp này như: công nghệ Xử lý ảnh (Vision), thuật toán dẫn đường, và đặc biệt là khả năng phối hợp nhiều thiết bị thành một hệ thống Đa tác tử (Multi-agent). Bằng việc phát huy tối đa thế mạnh thuật toán kết hợp cùng hạ tầng AI Factory, diễn giả tin tưởng Tập đoàn sẽ làm chủ mảng công nghệ chiến lược Physical AI, một mũi nhọn công nghệ mang lại giá trị vượt trội trong tương lai.
Sơn Tra
Ý kiến
()