FPT giúp người trẻ nghiên cứu kiểm soát AI, chế tạo robot tự xoay xở

AI thông minh nhưng phải an toàn

“Trong quá trình nghiên cứu, một trong những khó khăn em từng gặp phải là sự hạn chế về tài nguyên dữ liệu và khả năng tiếp cận môi trường thử nghiệm”, Hà Phương Linh chia sẻ.

Với Linh, những giới hạn ấy ảnh hưởng trực tiếp đến việc theo đuổi một câu hỏi khoa học. Đó là một trong những điều khiến nữ sinh theo học ngành An toàn không gian số - Đại học Bách khoa Hà Nội quyết định thử sức với FPT Frontier Innovators 2026.

Từng làm trợ lý nghiên cứu tại Trung tâm An toàn, An ninh mạng Bách khoa, Linh đã có thời gian tìm hiểu việc ứng dụng Machine Learning và Deep Learning trong an ninh mạng. Một hướng cô theo đuổi là Network Traffic Fingerprinting, nghiên cứu khả năng nhận diện lưu lượng mạng được bảo vệ bởi những giao thức tăng cường quyền riêng tư.

Công việc này giúp Linh trải nghiệm thực tế trong việc xây dựng phương pháp, thiết kế thực nghiệm và đánh giá kết quả nghiên cứu. Gần đây, cô bắt đầu dành nhiều sự quan tâm hơn cho AI Security, đặc biệt là các cuộc tấn công Prompt Injection và bảo mật hệ thống AI Agent.

Theo Linh, AI đang chuyển từ những công cụ trả lời câu hỏi sang các hệ thống có khả năng chủ động thực hiện nhiệm vụ như truy cập dữ liệu, gửi email hay thực thi mã nguồn. Khi được trao nhiều quyền hơn, AI cũng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng nếu bị thao túng, chẳng hạn tiết lộ thông tin nhạy cảm hoặc thực hiện hành động ngoài mong muốn của người dùng.

“Em mong muốn góp phần phát triển những phương pháp giúp con người hiểu, giám sát và kiểm soát hành vi của AI”, Linh nói về hướng nghiên cứu mình muốn đào sâu.

Tham gia FPT Frontier Innovators, Linh kỳ vọng được tiếp cận hạ tầng tính toán, dữ liệu, môi trường thử nghiệm và các chuyên gia giàu kinh nghiệm để mở rộng quy mô nghiên cứu. Trong 6-12 tháng đầu, mục tiêu của cô là xác định một bài toán có giá trị, xây dựng phương pháp và đạt những kết quả thực nghiệm ban đầu, hướng tới công bố khoa học nếu đủ điều kiện.

Nhìn xa hơn, nữ sinh dự định tiếp tục con đường học thuật, theo đuổi chương trình nghiên cứu sinh Tiến sĩ. Cô mong muốn trở thành nhà nghiên cứu độc lập, có khả năng tạo ra đóng góp khoa học và đưa kết quả nghiên cứu vào giải quyết những vấn đề bảo mật thực tế.

Robot biết tự học từ thế giới thực

Một robot được huấn luyện để nhặt đồ vật có thể thực hiện rất tốt nhiệm vụ trong môi trường quen thuộc. Nhưng chỉ cần thay đổi vị trí đồ vật hoặc xuất hiện một vật thể mới, robot có thể lúng túng. Trong khi đó, con người thường chỉ cần thử vài lần để thích nghi. Tình huống tưởng chừng đơn giản ấy lại là bài toán nghiên cứu khiến Nguyễn Đức Anh đặc biệt hứng thú.

Tốt nghiệp ngành Trí tuệ nhân tạo tại Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội, với GPA 3,7/4,0, Đức Anh bắt đầu tìm hiểu AI đúng giai đoạn các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT phát triển mạnh mẽ.

Ban đầu, Đức Anh quan tâm đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên và có một bài báo tại hội nghị KSE 2024 về khả năng đọc hiểu tiếng Việt của hai mô hình mã nguồn mở LLaMA và Gemma. Sau đó, sự tò mò về cách AI học hỏi và đưa ra quyết định đã dẫn anh đến Reinforcement Learning (học tăng cường).

Khác với Linh, Đức Anh đã có thời gian làm việc tại Viện Quantum AI & Cyber Security (QACI), qua đó được tiếp cận nhiều công nghệ mới và hiểu hơn cách đưa AI vào ứng dụng. Tuy nhiên, càng tìm hiểu, anh càng nhận ra bản thân muốn dành nhiều thời gian cho những vấn đề khoa học chưa có lời giải rõ ràng. “Mình muốn được tự đặt câu hỏi, thử nghiệm và tìm ra hướng giải quyết”, Đức Anh chia sẻ về lý do lựa chọn FPT Frontier Innovators để tiếp tục hành trình nghiên cứu chuyên sâu.

Với lĩnh vực Physical AI - Robotics đang theo đuổi, theo Đức Anh, AI đã thể hiện năng lực đáng kể trong thế giới số, từ xử lý ngôn ngữ, hình ảnh đến lập trình. Nhưng khi bước ra môi trường vật lý, khả năng tương tác và thích nghi của công nghệ này vẫn còn nhiều hạn chế. Điều Đức Anh muốn giải quyết là giúp robot tự rút kinh nghiệm từ những lần tương tác, điều chỉnh hành vi khi gặp tình huống mới mà không cần lượng lớn dữ liệu để huấn luyện lại từ đầu.

Để tiếp cận bài toán, anh dự định bắt đầu bằng việc tìm hiểu, tái hiện các mô hình Vision-Language-Action (VLA) mã nguồn mở, sau đó đánh giá trong môi trường mô phỏng. Trên cơ sở đó, anh sẽ thử nghiệm những phương pháp học tăng cường để cải thiện khả năng thích nghi của robot. Trong 6-12 tháng tới, Đức Anh đặt mục tiêu xác định được một hướng nghiên cứu rõ ràng, kiểm chứng phương pháp mới có kết quả tốt hơn mô hình đối chứng và hướng tới công bố khoa học nếu kết quả đủ sức thuyết phục.

Từng gặp giới hạn về tài nguyên tính toán khi tự nghiên cứu, Đức Anh kỳ vọng hạ tầng và hệ sinh thái FPT sẽ giúp mình thực hiện các thử nghiệm bài bản hơn, đặc biệt là cơ hội kiểm chứng ý tưởng từ môi trường mô phỏng đến robot thực tế. Bên cạnh đó, điều đáng giá không kém còn là cơ hội học hỏi tư duy khoa học từ những người đi trước để nhận diện một vấn đề đáng nghiên cứu, thiết kế thực nghiệm chặt chẽ và kiên trì phát triển một hướng đi dài hạn.

Trong 3-5 năm tới, Đức Anh muốn trở thành nhà nghiên cứu có chuyên môn sâu về Robotics, đủ năng lực độc lập xác định vấn đề và tìm lời giải. Anh cũng mong có cơ hội tiếp tục con đường học thuật chuyên sâu ở nước ngoài nếu tìm được hướng nghiên cứu phù hợp.

“Với mình, bằng cấp hay số lượng bài báo không phải mục tiêu cuối cùng. Điều mình hướng tới là tạo ra những đóng góp nghiên cứu có giá trị, được cộng đồng công nhận và có thể ứng dụng trong thực tế”, Đức Anh bày tỏ.

Trí Đức

• 200 ứng viên thi triển năng lực ngày FPT tìm kiếm nhân tài làm chủ công nghệ lõi
• FPT mở cơ hội cho tài năng trẻ theo đuổi nghiên cứu công nghệ chiến lược
• Giám đốc QACI: ‘FPT muốn là doanh nghiệp tiên phong phát triển công nghệ lượng tử tại Việt Nam’