Lý do MacBook Air vẫn ‘im lặng’ dù xử lý hàng loạt tác vụ

TS Thiên Minh, sinh năm 1991, là một trong những giảng viên được chọn tham gia xây dựng chuyên ngành Robotics tại Đại học Queensland (Australia). Trước đó, anh nghiên cứu robot tại Đại học Công nghệ Nanyang (Singapore) và Học viện Công nghệ hoàng gia Thụy Điển, với 26 bài báo khoa học đã công bố trên tạp chí khoa học quốc tế thuộc danh mục Q1 của SCImago trong lĩnh vực khoa học robot, hệ thống tự hành. Anh là một trong 10 nhà khoa học trẻ nhận Giải thưởng Quả Cầu Vàng 2025, đồng thời có tên trong danh sách 9 gương mặt trẻ Việt Nam triển vọng năm 2025.

Trong bối cảnh Việt Nam đưa robot và tự động hóa vào danh mục 11 nhóm công nghệ chiến lược, anh chia sẻ về hành trình đến với robotics và những đề xuất để lĩnh vực phát triển tương xứng với tiềm năng trong nước.

- Từ một sinh viên tốt nghiệp tại Việt Nam, cơ duyên nào đưa anh trở thành nhà nghiên cứu trẻ "năng suất" và tham gia thiết kế chương trình đào tạo kỹ thuật robot tại nước ngoài?

- Niềm đam mê của tôi với robot bắt đầu khi làm luận văn tốt nghiệp ở Đại học Bách khoa TP.HCM cách đây hơn 10 năm. Tôi chọn đề tài thiết kế robot tự hành, dùng cảm biến 3D, kết hợp các module định vị, lập bản đồ và hoạch định chuyển động trên hệ điều hành robot. Đề tài tưởng chừng đơn giản nhưng thực tế phải xây dựng hệ thống "từ A đến Z", từ thiết kế khung robot, chọn động cơ, đến chế tạo mạch điện công suất, bộ vi điều khiển, lập trình giao tiếp, lập trình giải thuật định vị và hoạch định chuyển động trên hệ điều hành.

Lúc đó tôi còn thiếu kinh nghiệm, chọn đề tài hơi tham vọng với một sinh viên đại học. Về sau khi làm hướng dẫn đề tài cho sinh viên, tôi rút kinh nghiệm chỉ gợi ý các bạn tập trung vào một module của hệ thống cho phù hợp với học tải sư phạm.

Thế nhưng, chính từ việc "lỡ dại" đó đã cho tôi trải nghiệm khó quên và hứng thú lâu dài với robotics. Sau nhiều tháng, robot cũng thành hình và có khả năng di chuyển chính xác tới vị trí trên bản đồ. Tôi vẫn nhớ cảm giác khi "em" robot tự thiết kế mấy tháng trời có thể tự động quẹo cua tránh chiếc ghế không có sẵn trong bản đồ.

Trong buổi bảo vệ luận văn tốt nghiệp, tôi cũng thấy các dự án khác làm về quét 3D với độ chính xác milimét, hệ thống điều khiển bằng giọng nói, hệ thống định vị và lập bản đồ đồng thời (SLAM) dùng camera... Tất cả với tôi đều rất thu hút và từ đó nung nấu ý định nghiên cứu sâu hơn, tìm hiểu những kỹ thuật tiên tiến trên thế giới.

- Mục tiêu là như vậy, nhưng thực tế ra sao, anh có vấp phải rào cản lớn nào khi bắt đầu hành trình?

- Năm đầu sau khi tốt nghiệp đại học có lẽ là giai đoạn tôi gặp trắc trở nhất. Là sinh viên mới ra trường, làm sao để mình có cơ hội được tham gia vào các nhóm nghiên cứu hàng đầu trong ngành? Tôi còn nhớ trong một buổi phỏng vấn, một nhà quản lý dự án thẳng thừng nói họ nghi ngờ năng lực của sinh viên Việt Nam, do các trường đại học trong nước được xếp hạng khiêm tốn, chưa có thương hiệu mạnh. Đây có lẽ cũng là khó khăn chung của nhiều sinh viên cho đến bây giờ.

Việc nâng cao thương hiệu của các đại học Việt Nam sẽ phải mất nhiều năm, tuy nhiên việc tăng hợp tác và liên kết quốc tế, đặc biệt là hỗ trợ sinh viên, học viên đi trao đổi ngắn hạn trong lĩnh vực robotics có thể làm ngay và sẽ rất có ích cho việc "tiếp thị" sinh viên Việt Nam đến các nhóm nghiên cứu quốc tế. Sinh viên, nghiên cứu sinh tại Việt Nam có thể mạnh dạn liên hệ với các nhà khoa học Việt Nam và quốc tế để tìm cơ hội hợp tác. Nếu thể hiện được sự nghiêm túc, đam mê và mục tiêu rõ ràng, tôi tin sẽ luôn có những người đi trước sẵn sàng hỗ trợ.

May mắn lớn trong hành trình của tôi là được GS Xie Lihua tại Đại học Công nghệ Nanyang (NTU) tại Singapore tuyển vào nhóm làm nghiên cứu sinh về UAV. Có thể nói cơ hội đó là một đòn bẩy của sự nghiệp, là sự kết hợp của nhiều sự lựa chọn lớn: vào NTU, học lên PhD, nghiên cứu thiết bị bay không người lái. Đặc biệt, tôi có cơ hội học rất nhiều vì UAV là hệ thống rất khó nhằn so với các dạng robot khác, do giới hạn về kích thước, khối lượng và biên độ sai sót cho phép rất nhỏ.

Tuy nhiên khi nhìn lại, may mắn chỉ là một nửa, việc sẵn sàng theo đuổi hướng đi thử thách và ham muốn nâng cao năng lực bản thân có vai trò quyết định quan trọng không kém.

Một câu chuyện vui là trong chính buổi phỏng vấn trên, tôi trượt câu hỏi về điều kiện chéo hóa ma trận - kỹ thuật cơ bản để phân tích tính ổn định của hệ thống tuyến tính trong các bài toán điều khiển và thầy Xie là chuyên gia hàng đầu thế giới về lĩnh vực này. Lúc đó tôi nghĩ đã mất cơ hội, nhưng thầy chỉ hỏi câu ngoài lề, vì đề tài nghiên cứu cần nhiều kỹ thuật thực hành hơn. Sau này khi học lại bài bản, tôi đạt điểm tối đa trong môn này do chính thầy giảng dạy.

Một cơ duyên nữa là đến đâu tôi cũng gặp được những đồng nghiệp tốt và chia sẻ đam mê. Khi bắt đầu, kiến thức về UAV của tôi gần như bằng không, nhưng nhờ đồng nghiệp hỗ trợ và tập trung học hỏi, tôi nhanh chóng nắm bắt kỹ thuật cơ bản. Tôi vẫn gắn bó với nhóm nghiên cứu của GS Xie và coi đó như ngôi nhà thứ hai. Từ bệ phóng này, tôi có thể tự tin gia nhập cộng đồng nghiên cứu robot của thế giới.

Đây cũng là điều tôi muốn chia sẻ cho các sinh viên, nghiên cứu sinh Việt Nam thông qua công tác giảng dạy và phát triển chương trình giảng dạy tại Việt Nam, hoặc thúc đẩy chương trình hợp tác giữa cơ sở giáo dục Việt Nam và các phòng lab quốc tế nếu có cơ hội.

- Anh đánh giá thế nào về năng lực của ngành kỹ thuật robot Việt Nam, từ đào tạo, nghiên cứu đến ứng dụng?

- Về phương diện nghiên cứu và đào tạo, chuyên ngành robotics hay kỹ thuật robot còn tương đối mới tại các cơ sở giáo dục đại học trong nước. Thực tế, đây là sự giao thoa của nhiều ngành khoa học - kỹ thuật, đòi hỏi chuyên môn trải rộng về cơ khí, điện - điện tử và khoa học máy tính. Do đó trên thế giới, chẳng hạn tại NTU hay Đại học Queensland nơi tôi có cơ hội làm việc, robotics bậc đại học cũng là chuyên ngành mới.

Về ứng dụng, ở Việt Nam, xe tự hành (AGV) và robot dịch vụ đã được triển khai tại nhiều doanh nghiệp và cơ quan hành chính, tạo ra giá trị thực tiễn trong việc tiết kiệm nhân lực, tăng hiệu quả dịch vụ. Doanh nghiệp Việt cũng đã đầu tư vào robot hình người, công nghệ thách thức nhất trong ngành robotics.

Tuy nhiên, những bước phát triển này, trong cả môi trường đào tạo và triển khai thực tế, chủ yếu tập trung vào khâu thi công và sử dụng. Khi trực tiếp tham gia nghiên cứu và thiết kế chương trình đào tạo robotics, điều tôi trăn trở là các dự án "tạo ra năng lực mới" chưa có sự hiện diện rõ ràng.

Chẳng hạn, một số hướng nghiên cứu robotics trên thế giới hiện phát triển các hệ thống robot bay để xây dựng bản đồ với độ trung thực cao của các môi trường tự nhiên và nhân tạo, phục vụ nông nghiệp, lâm nghiệp và kiểm tra hạ tầng. Một số hệ thống có thể tự động khảo sát trang trại điện mặt trời và tạo báo cáo đánh giá. Cũng có những nghiên cứu và phát triển về hệ thống đa robot cho tìm kiếm cứu nạn và ứng phó khẩn cấp, có thể thấy trong các cuộc thi quốc tế như DARPA SubT, DARPA Triage, Outback Challenge, MBZIRC. Những người làm các dự án này chủ yếu là nhà nghiên cứu và sinh viên tại các cơ sở giáo dục đại học.

Để robotics phát triển dài hạn, việc tạo ra năng lực mới phải là trọng tâm. Đó là việc xây dựng hệ thống robot làm được những công việc vượt ra ngoài năng lực con người, xét về quy mô, hiệu suất, tính an toàn, từ đó hình thành các hệ thống có thể trở thành "cộng tác viên" của con người, làm chung với con người, thay vì thay thế hoàn toàn. Đây là quan điểm cốt lõi của tôi khi theo đuổi các hệ thống robot.

- Đâu là cơ hội để Việt Nam hình thành những "năng lực mới" và bứt phá trong lĩnh vực?

- Cơ hội của Việt Nam nằm ở lĩnh vực thực địa - những robot vận hành tự chủ trong môi trường phức tạp và quy mô lớn, như trong lĩnh vực năng lượng, nông nghiệp và phần mềm robotics. Bối cảnh chính sách và sự sẵn sàng đầu tư cho nghiên cứu ở Việt Nam cũng đang trở nên thuận lợi hơn.

Hiện công tác bảo trì hạ tầng năng lượng vẫn chủ yếu dựa vào con người, khiến người lao động đối mặt với rủi ro. Với việc Việt Nam đẩy mạnh phát triển nhiều dạng năng lượng khác nhau phục vụ nhu cầu ngày càng tăng cũng như các ngành công nghiệp mới, các dự án robot khảo sát đập thủy điện, đường ống, đường dây truyền tải, tuabin gió hay trang trại điện mặt trời sẽ có tiềm năng rất lớn.

Nông nghiệp cũng là lĩnh vực lớn mà robot có thể tham gia cải tiến. Một phần lớn dân số Việt Nam làm trong nông nghiệp, vẫn còn phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm và lao động thủ công. Các nhà sản xuất có thể "robot hóa", biến máy móc nông nghiệp thành robot tự hành hoặc bán tự hành, với năng lực cảm biến, điều khiển và trí thông minh tiên tiến để kiểm tra, giám sát điều kiện đất đai, gợi ý thực hành canh tác. Các công nghệ nền tảng đều nằm trong tầm tay, điều cần là tham vọng để kết nối chúng với nhau.

Lĩnh vực thứ ba Việt Nam có thể tham gia là phần mềm robotics. Chúng ta có thể phát triển những mô hình bản sao số, tích hợp dữ liệu giao thông và đô thị địa phương, từ đó xây dựng những bộ dữ liệu cho nghiên cứu robotics. Đây là lĩnh vực mà thế mạnh của Việt Nam về phần mềm và toán học có thể chuyển hóa trực tiếp thành những đóng góp mang tính tiên phong trong ngành.

Dù vậy, không nên kỳ vọng mọi dự án nghiên cứu đều lập tức tạo ra công nghệ mới, có thể sử dụng hay thương mại hóa ngay. Còn có những chiều giá trị khác: kiến thức thu được, con người được đào tạo qua dự án, và nguồn cảm hứng được truyền lại cho thế hệ tương lai.

Về bối cảnh chung, cách hiểu rộng hơn về giá trị của nghiên cứu khoa học đang được các nhà hoạch định chính sách tiếp nhận. Nghị quyết 57 đặt mục tiêu chi 2% GDP cho nghiên cứu và phát triển là bước đột phá lớn. Khi thấy con số 2% đó, tôi thật sự phấn khởi, hiểu rằng Việt Nam đã công nhận nghiên cứu như một lĩnh vực trọng điểm đúng nghĩa. Tôi tin đây là cơ hội lớn cho hoạt động nghiên cứu tại các trường đại học Việt Nam.

- Từ kinh nghiệm của các quốc gia có hệ sinh thái robotics mạnh, Việt Nam có thể áp dụng hiệu quả những bài học nào cả trong nghiên cứu và triển khai thực tế?

- Với Singapore, nơi có mật độ robot trong công nghiệp thuộc nhóm cao nhất thế giới, yếu tố quan trọng tạo nên sức mạnh của quốc gia này trong ngành robotics là sự hỗ trợ R&D bằng nguồn vốn nhà nước. Họ cũng thúc đẩy rất mạnh cho quá trình chuyển giao nghiên cứu, chính phủ có thể đồng tài trợ cho những hợp tác nghiên cứu giữa doanh nghiệp và đại học.

Với Trung Quốc, họ đã khá thành công trong việc bắt kịp phương Tây bằng cách sản xuất phần cứng với chi phí thấp hơn và hiệu quả về thời gian. Ngành sản xuất phát triển cũng giúp giảm chi phí nghiên cứu robotics và thu hút đông đảo doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu tham gia vào hệ sinh thái.

Từ trải nghiệm với hai hệ sinh thái này, tôi cho rằng có hai bài học Việt Nam có thể tham khảo. Thứ nhất, Chính phủ nên đóng vai trò chủ động trong kết nối các nhà nghiên cứu và đối tác công nghiệp. Thứ hai, nên mở rộng hợp tác nghiên cứu robotics nhiều nhất có thể.

Chính phủ có thể thành lập cơ quan tài trợ để thẩm định và hỗ trợ các đề xuất nghiên cứu hợp tác giữa doanh nghiệp và cơ sở nghiên cứu. Chẳng hạn, một số nhóm nghiên cứu liên kết giữa doanh nghiệp - trường đại học có thể được Nhà nước tài trợ ở vòng đầu, sau đó hiệu quả thực hiện được đánh giá trước khi quyết định tài trợ có được tiếp tục ở vòng sau. Tôi tin những doanh nghiệp năng lượng lớn hay doanh nghiệp sản xuất, nông nghiệp tại Việt Nam đều đang có bài toán quan trọng liên quan đến robot và tự động hóa để kết hợp với viện trường nghiên cứu giải pháp.

Về điều kiện thứ hai, do tính liên ngành của lĩnh vực robotics, Việt Nam có thể chủ động hơn trong xây dựng chương trình hợp tác để biến những công nghệ đã có thành các hệ thống có thể triển khai thực tế. Tương tự với việc hợp tác quốc tế, cần tạo dựng sự hiện diện mạnh mẽ hơn của người Việt và đồng bộ hóa sự phát triển robotics ở Việt Nam với cộng đồng quốc tế.

Tôi tin các bài toán robotics của Việt Nam cũng rất giá trị với các nước khác, điểm then chốt là cần tham gia vào cộng đồng nghiên cứu quốc tế và tạo dấu ấn của riêng trong một hệ sinh thái robotics phát triển.

- Việt Nam có thể làm gì để thúc đẩy những người trẻ quan tâm hơn đến lĩnh vực robotics?

- Sự hỗ trợ quan trọng nhất theo tôi là phát triển và cập nhật chương trình đào tạo chuyên ngành về robotics tại Việt Nam. Các chuyên môn cần thiết như hệ điều hành robot, định vị và lập bản đồ, hoạch định chuyển động và ra quyết định đều có thể được đưa vào ngay ở bậc cử nhân, tương tự các chương trình đào tạo robotics trên thế giới.

Tôi cũng như nhiều nhà nghiên cứu robotics rất quan tâm đến việc đóng góp cho giảng dạy và phát triển chương trình đào tạo tại Việt Nam, hoặc thúc đẩy chương trình liên kết giữa đại học quốc tế và Việt Nam, để xây dựng các nhóm nghiên cứu tập trung vào những bài toán đặc thù của quốc gia.

Ngoài giáo dục đại học, một dạng đầu tư đem lại giá trị dài hạn nhưng chưa phổ biến ở Việt Nam là chương trình trao đổi sinh viên và nhà nghiên cứu robotics do nhà nước tài trợ. Khi nhà nghiên cứu trẻ được tham gia vào một nhóm nghiên cứu quốc tế, họ xây dựng được kết nối dài hạn và mở rộng mạng lưới hợp tác. Theo thời gian, điều này giúp củng cố từng nhà nghiên cứu lẫn toàn bộ hệ sinh thái robotics.

- Theo anh những người trẻ đang cân nhắc theo ngành robotics nên bắt đầu từ đâu để không phải đi đường vòng, vừa học đúng, vừa đi nhanh?

- Hãy luôn cởi mở với sự thay đổi, đừng nghĩ về robotics như một chuyên ngành đơn lẻ. Đây là lĩnh vực mà bạn luôn phải học những điều mới, sẵn sàng tiếp thu kỹ năng mới và tìm kiếm những đối tác có thể bổ sung cho thế mạnh của mình.

Một lời khuyên thực tế cho các nhà nghiên cứu trẻ muốn bước vào lĩnh vực này là hãy tìm một dự án đã hoàn thiện và tìm cách xây dựng lại nó theo hướng tốt hơn, thay vì chỉ "dùng" nó. Đây là cách làm tôi thực hiện mỗi khi bước vào một phân ngành mới của robotics như điều khiển, cảm nhận, hay robot học (robot learning).

Ví dụ trong một nghiên cứu gần đây, tôi thử nghiệm một chương trình robot learning tổng quát do Nvidia phát triển. Tôi nhận thấy hệ thống đó phức tạp hơn mức cần thiết, nên đã thiết kế lại một chương trình tinh gọn hơn cho nghiên cứu của riêng mình. Quy trình này giúp nhà nghiên cứu lĩnh hội được cả các kỹ thuật lẫn tư duy đằng sau một dự án, từ đó phát kiến ra những hướng phát triển mới để đóng góp.

Nam Nguyễn

Nguồn: https://vnexpress.net/robotics-viet-nam-co-hoi-nam-o-bai-toan-thuc-dia-5057137.html

Dữ liệu từ CoinMarketCap và TradingView cho thấy, giá Bitcoin hôm nay giảm 0,5% so với hôm qua. Tính đến 16 giờ 30 ngày 29.6, mỗi Bitcoin (BTC) được giao dịch quanh mốc 59.946 USD. Như vậy, từ đầu tháng đến nay, tiền mã hóa giá trị nhất thế giới đã giảm 19%. Thị trường còn một ngày để ghi nhận hiệu suất hằng tháng tồi tệ nhất, kể từ tháng 6.2022 khi Bitcoin giảm 37% trong một tháng.

Bitcoin cũng dự kiến sẽ kết thúc quý thứ hai trong sắc đỏ, giảm 12%, đánh dấu quý giảm thứ ba liên tiếp, điều chưa từng thấy kể từ năm 2022.

Tuy nhiên, tốc độ giảm giá đang chậm lại. BTC đã giảm 23% trong quý 4/2025, tiếp theo là giảm 22,2% trong quý 1/2026. Đến quý 2/2026, Bitcoin đã giảm khoảng 12%, cho thấy dù đà giảm vẫn còn nhưng cường độ của đợt bán tháo đang dịu bớt.

Theo CoinDesk, Bitcoin gần như đã chạm ngưỡng kháng cự kỹ thuật quan trọng vào cuối tuần qua. Ngưỡng này chính là mức thoái lui Fibonacci 61,8% của toàn bộ chu kỳ tăng giá từ năm 2023 đến năm 2025.

Mức 61,8% đại diện cho tỷ lệ vàng, được suy ra từ dãy số Fibonacci (xấp xỉ 0,618) xuất hiện trên khắp các thị trường. Đây là một trong những mức quan trọng nhất trong phân tích kỹ thuật, thường là vùng thu hút sự quan tâm của nhà đầu tư. Tuy nhiên, nếu giá giảm mạnh xuống dưới mức này, tình trạng bán khống có thể xảy ra, người chơi đồng loạt rời bỏ thị trường.

Bitcoin đã tăng vọt sau khi thỏa thuận hòa bình được ký kết vào ngày 19.6 giữa Mỹ và Iran. Sau đó giảm trở lại khi chính sách tiền tệ của Cục Dự trữ liên bang Mỹ (Fed) và dòng vốn chảy ra khỏi các quỹ ETF Bitcoin. Các nhà giao dịch đang bị thua lỗ quá nhiều bởi các đợt biến động giá do yếu tố địa chính trị.

Bài kiểm tra của thị trường tiền mã hóa tuần này là các cuộc đàm phán với Iran tại Qatar có mang lại kết quả bền vững nào không. Ngoài ra, chỉ số PCE (chi tiêu tiêu dùng cá nhân) liệu có đủ sức để thay đổi quan điểm của Fed hay không. Cả hai đều là yếu tố cần để tạo động lực cho Bitcoin tăng giá.

Tin Gốc: Thanh Niên

Một trong những vấn đề phổ biến là hội chứng thị giác do máy tính (CVS), dẫn đến các triệu chứng như nhìn mờ, đau đầu, mắt kích ứng và mệt mỏi. Nguyên nhân chính của tình trạng này là do giảm chớp mắt và việc thường xuyên điều chỉnh tiêu cự khi mắt quét nội dung trên màn hình, đặc biệt là sử dụng điện thoại.

Ngoài ra, tư thế ngồi không đúng cũng là một yếu tố quan trọng. Nhiều người có thói quen căng cổ để nhìn vào màn hình đặt không đúng vị trí, hoặc nhìn xuống điện thoại, dẫn đến các vấn đề về tư thế.

Để giảm thiểu hội chứng mỏi mắt, việc duy trì khoảng cách an toàn giữa mắt và màn hình là rất cần thiết. Hiệp hội Nhãn khoa Mỹ khuyến cáo người dùng nên giữ các thiết bị kỹ thuật số cách mặt từ 33 đến 51 cm, tương đương khoảng cách một cánh tay. Tuy nhiên, nhiều người thường cầm điện thoại cách mặt chỉ khoảng 30 cm.

Chính vì vậy, người dùng nên tăng khoảng cách này lên nhiều hơn để bảo vệ mắt. Đây có thể là lý do Apple đã giới thiệu tính năng Khoảng cách màn hình (Screen Distance) từ iOS 17 và iPadOS 17 nhằm cảnh báo người dùng khi màn hình quá gần mặt.

Tư thế ngồi cũng không kém phần quan trọng. Việc ngồi thẳng lưng và giữ đầu, hông, cột sống thẳng hàng sẽ giúp giảm áp lực lên cổ và cột sống. Nếu thường xuyên sử dụng điện thoại, hãy giữ nó ở phía trước, cách xa tầm tay, thay vì để dưới mắt. Sử dụng giá đỡ điện thoại hoặc máy tính xách tay cũng là một giải pháp hiệu quả để duy trì tư thế đúng và giảm mỏi mắt.

Tin Gốc: Thanh Niên