Camera kỹ thuật số lớn nhất thế giới bắt đầu quan sát vũ trụ

Nhìn vào thị trường smartphone hiện nay, người dùng gần như chỉ có hai lựa chọn là mua iPhone hoặc chọn một chiếc máy Android. Dù các hãng Android có cố gắng tùy biến giao diện đến đâu, cốt lõi của chúng vẫn chịu sự chi phối từ các quyết định phần mềm của Google. Thế nhưng, lật lại lịch sử của hơn 10 năm trước, người tiêu dùng từng có một 'bữa tiệc' công nghệ thực sự với sự góp mặt của Windows Phone, BlackBerry OS hay thậm chí là hệ điều hành Bada của Samsung.

Nhắc đến chụp ảnh độ phân giải siêu cao, nhiều người sẽ nghĩ ngay đến các flagship đời mới hiện nay. Thế nhưng, ngay từ năm 2012, Nokia 808 PureView đã khiến cả thế giới chấn động khi trang bị cảm biến lên tới 41 MP, thổi bay mức 8 MP của iPhone 4S và Galaxy S II lúc bấy giờ. Dù hệ điều hành Symbian khi đó đã ở sườn dốc bên kia sự nghiệp, chiếc điện thoại này vẫn ghi dấu ấn sâu đậm như một kẻ tiên phong thu hẹp khoảng cách giữa điện thoại và máy ảnh chuyên nghiệp đến mức không tưởng.

Công nghệ màn hình Super AMOLED hiện là tiêu chuẩn xa xỉ, không thể thiếu trên các dòng máy cao cấp hiện tại. Ít ai biết rằng, thiết bị đầu tiên sở hữu công nghệ màn hình đỉnh cao này không phải dòng Galaxy S danh tiếng của Samsung, mà lại là chiếc Wave S8500 chạy hệ điều hành Bada sơ khai. Ra mắt trước cả mẫu Galaxy S đời đầu, Wave S8500 chính là 'sân khấu' đầu tiên chứng minh sức mạnh hiển thị vượt trội của Super AMOLED so với các đối thủ cùng thời.

Những năm đầu 2010 cũng là thời điểm chứng kiến sự trỗi dậy của những chiếc điện thoại bình dân mang tính biểu tượng, mở đường cho phân khúc giá rẻ bùng nổ. Nokia Lumia 520 chạy Windows Phone 8 với mức giá chỉ 180 USD đã trở thành một hiện tượng toàn cầu khi bán được hơn 12 triệu máy. Chiếc điện thoại sặc sỡ này đã chứng minh cho toàn ngành công nghiệp thấy rằng điện thoại giá rẻ vẫn có thể đem lại một trải nghiệm vô cùng mượt mà, ổn định nhờ hệ điều hành được tối ưu.

Ở một cực đối lập với các dòng máy nhỏ gọn, Lumia 1520 với màn hình 6 inch khổng lồ (vào thời điểm đó) đã định hình nên khái niệm 'phablet' (điện thoại lai máy tính bảng) hoài niệm. Sở hữu kích thước vượt mặt cả Galaxy Note và iPhone Plus, Lumia 1520 trực tiếp tuyên chiến trong cuộc đua không gian hiển thị. Dù phần mềm Windows Phone chưa tận dụng tốt màn hình lớn, thiết kế công nghiệp cứng cáp và camera đỉnh cao của máy đã thúc đẩy mạnh mẽ xu hướng màn hình lớn mà chúng ta đang sử dụng ngày nay.

Cuộc chiến màn hình cảm ứng khốc liệt thời kỳ đó cũng buộc các tượng đài bảo thủ nhất phải thay đổi để sinh tồn. BlackBerry Torch 9850 ra đời đánh dấu khoảnh khắc mang tính lịch sử khi 'dâu đen' chính thức từ bỏ bàn phím vật lý QWERTY huyền thoại để chuyển sang thiết kế thuần cảm ứng hiện đại. Bước chuyển mình này là lời thừa nhận đắt giá của BlackBerry rằng màn hình cảm ứng điện dung chính là tương lai không thể đảo ngược của thế giới di động.

Giữa một rừng smartphone chạy Android và iOS, HTC đã tạo nên một biến thể đặc biệt khi đem hệ điều hành Windows Phone 8.1 lên bộ khung phần cứng siêu cấp của mình. HTC One M8 for Windows sở hữu thiết kế nhôm nguyên khối bóng bẩy và sang trọng, mang đến làn gió mới và khiến các dòng máy đối thủ - vốn vẫn đang loay hoay với lớp vỏ nhựa thời bấy giờ - phải thèm muốn.

Được xem là sự kế thừa hoàn hảo cho di sản nhiếp ảnh của dòng PureView, Lumia 1020 đã mang cảm biến 41 MP kết hợp cùng hệ điều hành Windows Phone 8 hiện đại hơn. Trang bị công nghệ chiếu sáng mặt sau (BSI) và tính năng ổn định hình ảnh quang học (OIS) tiên tiến, Lumia 1020 tạo nên một tượng đài nhiếp ảnh di động thực thụ. Camera của máy xuất sắc đến mức phải mất đến tận đầu những năm 2020, camera trên các dòng smartphone hiện đại mới có thể hoàn toàn vượt qua được.

Dù các hệ điều hành độc lạ này giờ đây đã lùi sâu vào dĩ vãng, nhưng những di sản về phần cứng, thiết kế và tư duy đột phá của chúng vẫn là nền móng vững chắc cho thế giới smartphone ngày nay.

Tin Gốc: Thanh Niên

Ai cũng từng có lúc đi quanh nhà để tìm chìa khóa, ví tiền hoặc điện thoại. Việc nhớ một món đồ từng nằm ở đâu là điều rất tự nhiên, dù đôi khi trí nhớ cũng "phản chủ". Nhưng với robot, khả năng ghi nhớ đồ vật theo không gian và thời gian vẫn là một bài toán khó.

Các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) vừa giới thiệu một hệ thống trí nhớ dài hạn mới dành cho robot. Hệ thống này có tên DAAAM, viết tắt của "Describe Anything, Anywhere, Anytime, at Any Moment", có thể hiểu đơn giản là mô tả mọi thứ, ở mọi nơi, vào mọi thời điểm.

Theo tìm hiểu của Báo điện tử Tuổi Trẻ, điểm đáng chú ý là robot không chỉ nhìn thấy đồ vật rồi bỏ qua. Khi di chuyển trong một không gian như nhà ở, nhà máy hoặc khuôn viên rộng, robot có thể ghi lại đồ vật đã thấy, vị trí của chúng và cả mô tả bằng ngôn ngữ.

Ví dụ, robot không chỉ biết có một chiếc xe đạp ở giá để xe. Nó có thể ghi nhớ đó là chiếc xe đạp màu đỏ, có lốp bị xẹp, nằm bên ngoài một tòa nhà. Khi người dùng hỏi lại, robot có thể tìm trong "ký ức" của mình để trả lời bằng ngôn ngữ thông thường.

Video minh họa hệ thống DAAAM do MIT phát triển, cho phép robot ghi nhớ đồ vật, vị trí và thời điểm quan sát trong môi trường thực để trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên - Nguồn: MIT SPARK La

Đây là điểm khác biệt so với nhiều hệ thống robot trước đây. Robot truyền thống thường giỏi tạo bản đồ, né vật cản hoặc tìm đường đi. Tuy nhiên bản đồ đó chủ yếu là dữ liệu không gian, không phải kiểu ký ức mà con người có thể dễ dàng hỏi và hiểu.

Trong khi đó các mô hình AI hiện nay có thể mô tả hình ảnh khá tốt, nhưng thường chỉ xử lý từng bức ảnh hoặc từng cảnh riêng lẻ. DAAAM kết hợp hai hướng này lại với nhau như vừa tạo bản đồ 3D, vừa gắn mô tả dễ hiểu vào các đồ vật trong bản đồ.

Nói cách khác, MIT đang giúp robot có một dạng "bản đồ biết nói". Trên bản đồ đó, mỗi khu vực không chỉ là tọa độ khô khan, mà còn có thông tin như ở đó có gì, vật nào từng xuất hiện và robot đã nhìn thấy chúng trong hoàn cảnh nào.

Để hệ thống hoạt động đủ nhanh, nhóm nghiên cứu không để robot mô tả đi mô tả lại từng món đồ. Thay vào đó, robot chọn những hình ảnh có góc nhìn tốt, gom các đồ vật gần nhau và xử lý nhiều đối tượng cùng lúc. Cách làm này giúp robot ghi nhớ môi trường nhanh hơn, phù hợp hơn với tình huống di chuyển trong đời thực.

Khi người dùng đặt câu hỏi, hệ thống có thể dùng mô hình ngôn ngữ lớn để tìm thông tin liên quan trong bộ nhớ của robot. Câu hỏi có thể rất tự nhiên, chẳng hạn như "Tôi để ví ở đâu?", "Lần cuối anh thấy chìa khóa là khi nào?" hoặc "Món đồ đó nằm gần khu vực nào?".

Ứng dụng dễ hình dung nhất của công nghệ này là giúp con người tìm đồ thất lạc. Trong tương lai, một robot trong nhà có thể nhớ lần cuối nó nhìn thấy chìa khóa trên bàn ăn, ví tiền cạnh ghế sofa hoặc điện thoại ở phòng khách. Khi được hỏi, robot có thể trả lời dựa trên những gì nó từng quan sát, thay vì chỉ đoán mò.

Tuy nhiên MIT không chỉ hướng công nghệ này tới robot gia đình. Trong nhà máy, một công nhân có thể để một linh kiện đang lắp dở trong một thùng chứa vào cuối ngày. Hôm sau, thay vì mất thời gian đi tìm, người này có thể yêu cầu robot lấy lại món đồ từng được đặt ở đó.

Khả năng ghi nhớ theo không gian và thời gian cũng có thể hữu ích trong kho hàng, bảo trì công nghiệp hoặc các hệ thống thực tế tăng cường. Một robot hoặc thiết bị hỗ trợ có thể giúp con người tìm lại dụng cụ, phát hiện vật lạ xuất hiện trong môi trường hoặc hướng dẫn di chuyển trong những khu vực phức tạp.

Dù vậy, công nghệ này cũng kéo theo câu hỏi về quyền riêng tư. Một robot có khả năng nhớ đồ vật trong nhà tất nhiên rất tiện. Nhưng nếu nó nhớ chìa khóa nằm ở đâu, nó cũng có thể ghi nhận ai đã xuất hiện trong phòng, đồ vật nào bị di chuyển và thói quen sinh hoạt của chủ nhà diễn ra như thế nào.

Vì vậy nếu các hệ thống như DAAAM được đưa vào robot thương mại, nhà phát triển sẽ cần làm rõ robot được phép ghi nhớ những gì. Dữ liệu đó được lưu trong thiết bị hay đưa lên máy chủ? Ai có quyền xem lại ký ức của robot? Người dùng có thể xóa những dữ liệu này hay không?

Những câu hỏi này cho thấy trí nhớ của robot không chỉ là chuyện kỹ thuật. Khi robot càng hiểu môi trường sống của con người, vấn đề kiểm soát dữ liệu càng trở nên quan trọng.

Nghiên cứu của MIT cho thấy robot trong tương lai có thể không chỉ là cỗ máy biết làm theo lệnh. Chúng có thể trở thành những trợ lý biết quan sát, ghi nhớ và trò chuyện với con người theo cách tự nhiên hơn.

Và trong những ứng dụng đầu tiên, công nghệ đó có thể bắt đầu từ một việc rất đời thường: giúp con người tìm lại món đồ mình vừa để quên.

Tin Gốc: Tuổi Trẻ

Giải vô địch bóng đá thế giới FIFA World Cup 2026 khởi tranh 11/6-19/7 với 48 đội tranh tài, tăng từ 32 đội so với các kỳ gần nhất. Nhưng trước đó, nhiều siêu máy tính và AI cũng đã "trổ tài" dự đoán với những kết quả khác nhau.

Năm nay, các mô hình đều đưa ra tỷ lệ đội vô địch không vượt quá 20%, cho thấy World Cup 2026 được xem là một trong những kỳ World Cup cân bằng nhất trong nhiều thập niên. Tuy nhiên, các mô hình cũng có sự chênh lệch nhất định, phản ánh đặc điểm chung của AI dự báo thể thao: kết quả phụ thuộc lớn vào dữ liệu đầu vào, trọng số thuật toán và giả định về phong độ của từng đội tuyển, qua đó kết quả những ứng viên hàng đầu có thể thay đổi đáng kể giữa hệ thống mô phỏng khác nhau.

Opta: Tây Ban Nha

Được xem là siêu máy tính nổi tiếng nhất trong giới thể thao, Opta đầu tháng này đã dự đoán Tây Ban Nha là ứng viên nặng ký nhất, với 16,1% cơ hội vô địch. Xếp sau là Pháp (13%), Anh (11,2%), Argentina (10,4%), Bồ Đào Nha (7%). Opta từng nổi tiếng trước đây, khi có khả năng dự đoán trận đấu với tỷ lệ chính xác cao nhất so với các siêu máy tính khác.

Để thực hiện việc dự đoán, trước tiên, hệ thống của Opta sẽ tính toán xác suất của từng kết quả trận đấu - thắng, hòa hoặc thua - dựa trên dữ liệu từ thị trường cá cược và bảng xếp hạng sức mạnh Opta Power Rankings. Các chỉ số này được hình thành từ thành tích lịch sử cũng như phong độ gần đây của từng đội tuyển. Sau đó, mô hình đánh giá tương quan sức mạnh giữa từng đối thủ và tiến hành mô phỏng toàn bộ giải đấu hàng nghìn lần.

Trong trường hợp World Cup 2026, Opta đã thực hiện tới 10.000 lần mô phỏng. Thông qua việc phân tích kết quả của từng kịch bản, siêu máy tính xác định tần suất mỗi đội tiến tới các vòng đấu khác nhau hoặc giành chức vô địch. Những tỷ lệ xuất hiện này được chuyển đổi thành xác suất và trở thành cơ sở cho dự báo trước giải đấu.

ULMS: Tây Ban Nha

Siêu máy tính của trường kinh doanh University of Liverpool Management School (ULMS) thuộc Đại học Liverpool (Anh) dự đoán trận chung kết FIFA World Cup 2026 sẽ là cuộc đối đầu giữa Anh và Tây Ban Nha, trong đó Tây Ban Nha được đánh giá là ứng cử viên sáng giá hơn cho chức vô địch. Siêu máy tính này từng dự đoán chính xác vị trí thứ hai của Anh tại Euro 2024.

Theo kết quả đăng trên trang tổng hợp tin tức khoa học, nghiên cứu và công nghệ trực tuyến Phys.org, ULMS cho biết siêu máy tính đã sử dụng các công nghệ máy học mới nhất để dự đoán kết quả trận đấu. Các yếu tố được tính đến gồm chất lượng đội hình, phong độ của từng cầu thủ và cách họ tương tác với nhau trên sân.

Sau khi thực hiện 1.000 mô phỏng, siêu máy tính dự đoán xác suất giành chiến thắng của Anh tại trận chung kết là 17%, thấp hơn so với 26,1% của Tây Ban Nha. Các đối thủ cạnh tranh sát nút khác là Pháp (13,5%), đương kim vô địch Argentina (12,4%) và Bồ Đào Nha ở mức 10,6%.

"So với năm 2024, chúng tôi đã bổ sung mô phỏng về chấn thương, án treo giò và ai ghi bàn, thậm chí cả điều kiện thi đấu, thời tiết và độ cao. Đây là những yếu tố rất quan trọng trong giải đấu quy mô lớn năm nay diễn ra trên ba quốc gia chủ nhà", TS Benjamin Holmes của ULMS cho biết.

JeffBet: Anh

Siêu máy tính JeffBet (Anh) dự đoán sớm kết quả từ cuối năm ngoái, khi cho rằng Anh sẽ đối đầu với Bồ Đào Nha. Tại đây, Harry Kane và các đồng đội sẽ lần đầu nâng cúp kể từ năm 1966. Trước đó, Anh sẽ vượt qua đối thủ gồm Pháp ở tứ kết, đương kim vô địch Argentina ở bán kết.

Mô hình của JeffBet sử dụng dữ liệu về phong độ, thứ hạng, kết quả đối đầu và sức mạnh đội hình để mô phỏng toàn bộ giải đấu hàng nghìn lần nhằm xác định các kịch bản có khả năng xảy ra cao nhất. Tuy nhiên, việc thông số chi tiết và phương pháp luận của dự đoán không được công bố đầy đủ, do đó kết quả chủ yếu mang tính tham khảo

PELE: Tây Ban Nha

PELE, mô hình bóng đá mới của blog phân tích dữ liệu nổi tiếng FiveThirtyEight (Mỹ), đã thực hiện tới 100.000 mô phỏng, tính đến độ khó của mỗi nhánh đấu, các tiêu chí phân định thắng thua khi hòa điểm, thậm chí cả khả năng một ứng cử viên tiềm năng bất ngờ đạt phong độ cao. Mô hình cũng chạy liên tục kết quả sau khi có kết quả của các trận mở màn.

Dữ liệu cập nhật mới nhất của PELE ngày 13/6 cho thấy, Tây Ban Nha và Pháp là hai cái tên có cơ hội vô địch lớn nhất với mỗi đội là 16%. Các đội tiếp theo là Argentina và Anh. Tuy nhiên, siêu máy tính cũng nhấn mạnh khoảng cách giữa nhóm 6 ứng viên hàng đầu là tương đối nhỏ, đồng nghĩa một đội như Argentina, Brazil hay Anh hoàn toàn có thể đăng quang nếu đạt phong độ cao trong giai đoạn knock-out.

Giải pháp của The Sun chọn Argentina

The Sun (Anh) cuối năm ngoái cũng đã sử dụng AI Consensus Model chạy hơn 100 mô phỏng trên 10 mô hình dữ liệu khác nhau gồm Le Chat của Mistral AI, Nova của Amazon, Claude của Anthropic, ChatGPT của OpenAI, Grok của xAI... sử dụng các yếu tố như giá trị đội hình, thành tích lịch sử và thống kê thi đấu để đưa ra dự đoán.

Sau khi chạy qua tất cả mô phỏng và kịch bản loại trực tiếp, AI cuối cùng đã tái tạo lại chính xác trận chung kết giống năm 2022: Pháp đấu với Argentina. Trong trận này, đội tuyển của Lionel Messi sẽ bảo vệ thành công ngôi vô địch.

SMH: Tây Ban Nha

Trang Sydney Morning Herald (SMH - Australia) đã chạy AI riêng gọi là "mô phỏng Monte Carlo" nhằm xác định đội có khả năng vô địch giải đấu nhất. Trong đó, nhóm đã yêu cầu hệ thống mô phỏng chơi 100.000 trận khác nhau của 48 đội với 104 trận đấu World Cup 2026. Các chỉ số được xét đến gồm phong độ cầu thủ, phân loại nhóm những đội mạnh và yếu, các tình huống bất ngờ có thể xảy ra.

Kết quả, Tây Ban Nha dẫn đầu các mô phỏng với tỷ lệ thắng cơ bản là 16,1%, trong khi đội tuyển Austria chỉ đạt tỷ lệ thắng 0,10%, xếp thứ 33 trên 48 đội.

Các mô hình AI phổ biến

Mistral AI: "Tây Ban Nha có nhiều cơ sở để vô địch World Cup 2026 nhờ sở hữu đội hình trẻ, tài năng, đang ở đỉnh cao phong độ sau chức vô địch Euro 2024".

Anthropic Claude: "Brazil, vì đội hình trẻ, năng lượng tấn công lớn, đang rất khát khao sau hơn 20 năm chưa vô địch. Sân chơi ở châu Mỹ cũng mang lại lợi ích về múi giờ và sự hỗ trợ của cổ động viên".

OpenAI ChatGPT: "Pháp, vì đây là đội có chiều sâu đội hình tốt nhất giải, nhiều ngôi sao đang ở độ chín sự nghiệp, kinh nghiệm dày dặn do đã dự nhiều trận chung kết".

xAI Grok: "Tây Ban Nha, họ sẽ gặp Pháp hoặc Anh trong trận chung kết và lên ngôi vô địch. Đây là đội đang có phong độ và sự cân bằng tốt nhất lúc này".

Google Gemini: "Tây Ban Nha, họ sẽ lên ngôi nhờ chuỗi phong độ ấn tượng đến sự đồng đều của đội hình và tính kế thừa".

Tin Gốc: Vnexpress