Theo Interesting Engineering, công nghệ chế tạo chip nhỏ hơn 1 nanomet của IBM dựa trên kiến trúc bóng bán dẫn ba chiều mới, giúp vượt qua giới hạn hiện nay khi thu nhỏ chip. Chip 0,7 nm chứa gần 100 tỷ bóng bán dẫn trên một khuôn cỡ móng tay, gần gấp đôi mật độ bóng bán dẫn của chip 2 nm được IBM công bố năm 2021.
Đại diện công ty cho biết, công nghệ mới có thể cung cấp hiệu suất cao hơn 50% hoặc tiết kiệm điện đến 70% so với mẫu 2 nm, đem lại lợi ích cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo, cơ sở hạ tầng đám mây và thiết bị điện tử tiêu dùng trong tương lai. Giải pháp của hãng xuất hiện giữa lúc ngành công nghiệp bán dẫn đối mặt với thách thức ngày càng tăng trong việc thu nhỏ kích thước bóng bán dẫn bằng thiết kế thông thường. IBM khẳng định thiết kế của công ty sẽ mở đường để tiếp tục thu nhỏ chip ngay cả khi tiến gần đến kích thước nguyên tử.
Chip 0,7 nm sử dụng thiết kế tiên tiến gọi là “nanostack”. Khác với chip truyền thống bố trí bóng bán dẫn trên một mặt phẳng theo chiều ngang, nanostack áp dụng cấu trúc xếp chồng theo chiều dọc, qua đó tích hợp nhiều thành phần hơn trên cùng một diện tích. Thiết kế này cũng cho phép sử dụng vật liệu khác nhau ở những lớp riêng biệt, giúp kỹ sư tối ưu hóa hiệu suất và tiêu thụ điện.
Jay Gambetta, Giám đốc nghiên cứu của IBM và IBM Fellow, chia sẻ: “Đột phá mới giúp đưa công nghệ vượt qua kỷ nguyên nanomet đến quy mô nguyên tử. Với kiến trúc nanostack, chúng tôi không chỉ tạo ra bóng bán dẫn nhỏ hơn mà còn thay đổi mới phương pháp sản xuất chip theo hướng mạnh mẽ và tiết kiệm năng lượng hơn”.
IBM hợp tác phát triển công nghệ sản xuất chip bán dẫn với Lam Research, Tokyo Electron và SCREEN Semiconductor Solutions. Các chuyên gia IBM đã tiến hành một số thử nghiệm tại cơ sở nghiên cứu bán dẫn của công ty ở Albany, New York và xác nhận kiến trúc nanostack có thể thực hiện chức năng tính toán và đưa vào sản xuất.
Công nghệ này cũng giúp thu nhỏ kích thước bộ nhớ. Với kích thước ô SRAM (bề mặt của một tế bào nhớ cơ bản trên chip bán dẫn dùng để lưu trữ 1 bit dữ liệu) giảm 40%, nhà sản xuất chip có thể chế tạo bộ xử lý dày đặc và hiệu quả hơn trong khi hỗ trợ nhu cầu tăng bộ nhớ từ các tác vụ AI, theo Ars Technica. IBM dự kiến ứng dụng thương mại chip sử dụng cấu trúc nanostack sớm nhất trong vòng 5 năm tới.
Nanomet (nm) về mặt kỹ thuật đề cập chiều rộng của cổng trên bóng bán dẫn (transistor). Cổng càng nhỏ càng cho phép ép càng nhiều bóng bán dẫn hơn vào cùng một khu vực, giúp bộ xử lý mạnh hơn. Chip ban đầu sử dụng bóng bán dẫn có chiều rộng cổng đo bằng centimet, sau đó dần thu nhỏ xuống milimet và micromet. Đến cuối thập niên 1990, những tiến bộ trong kỹ thuật quang khắc và khoa học vật liệu cho phép chuyển đổi sang bóng bán dẫn kích thước nanomet (1 nm bằng 0,000001 mm), tương đương đường kính DNA của con người. Bước tiến này giúp cải thiện rõ rệt mật độ bóng bán dẫn, tốc độ xử lý và giảm tiêu thụ điện năng. Chip tiên tiến nhất đang được sản xuất thương mại đạt 2 nm.
Tin Gốc: Vnexpress

Reid Wiseman (NASA) đang trong chuyến bay ngày thứ hai hướng tới Mặt Trăng cùng với phi công Victor Glover (NASA), chuyên gia nhiệm vụ Christina Koch (NASA) và chuyên gia nhiệm vụ Jeremy Hansen (Cơ quan Vũ trụ Canada CSA). Họ bay trên tàu vũ trụ Orion, rời bệ phóng tại Trung tâm Vũ trụ Kennedy, Florida, hướng tới Mặt Trăng lúc 5h35 sáng 2/4 (giờ Hà Nội).
Trong cuộc trao đổi với trung tâm điều khiển sứ mệnh Artemis II ở Houston đang được livestream trên kênh YouTube của NASA, Wiseman cho biết đã gặp vấn đề liên quan đến một phần mềm có tên Optimus. Tuy nhiên, ông sau đó nêu mối lo ngại đơn giản hơn, là có hai tiến trình Outlook đang chạy trên PCD của ông, cụ thể là trên chiếc Microsoft Surface Pro.
PCD là viết tắt của Personal Computing Device (Thiết bị điện toán cá nhân), là laptop hoặc tablet chuyên dụng được các phi hành gia Artemis II sử dụng để quản lý một số tác vụ nhất định như truy cập email trong suốt sứ mệnh 10 ngày lên Mặt Trăng. Theo Wired, PCD được đánh giá rất quan trọng đối với phi hành đoàn vì đây là thiết bị chính để tương tác với dữ liệu nhiệm vụ và liên lạc trong chuyến bay lịch sử.
"Tôi đang có hai tài khoản Microsoft Outlook, và cả hai đều không hoạt động. Nếu anh/chị nào có thể truy cập từ xa để kiểm tra Optimus cũng như hai tài khoản Outlook, đó là điều tuyệt vời", Wiseman với trung tâm điều khiển.
Ngay sau khi Wiseman báo cáo sự cố, trung tâm đã phản hồi: "Chúng tôi đã hoàn tất việc truy cập từ xa vào PCD của anh. Chúng tôi đã giải quyết được sự cố cho Optimus. Nhưng đối với Outlook, tài khoản đã hiển thị trạng thái ngoại tuyến, điều này là bình thường".
Việc liên lạc sau đó dừng lại. NASA chưa đưa ra bình luận, trong khi Microsoft cho biết "sẽ phản hồi sớm" về vấn đề này.
Theo TechCrunch, sự cố này khá nhỏ nhưng được đánh giá hài hước, bởi không hiếm các trường hợp tương tự xảy ra trên Trái Đất. Trang này đặt nghi vấn liệu Wiseman có cài đặt các tiện ích bổ sung của bên thứ ba gây xung đột với Outlook hay không, thậm chí cho rằng "ai đó đã gửi bản livestream của NASA về vụ phóng tàu dài hàng giờ, khiến dung lượng OneDrive của tài khoản bị vượt quá giới hạn.
Việc Outlook ngoại tuyến không phải là thử thách duy nhất mà các phi hành gia phải đối mặt. Ngay sau khi cất cánh, nhà vệ sinh của họ bị hỏng. Nói với Space, phát ngôn viên NASA Gary Jordan, cho biết quạt thông gió của nhà vệ sinh trên tàu Orion bị kẹt, hiện đội giải quyết sự cố mặt đất đang hướng dẫn cách tiếp cận quạt và làm sạch khu vực này.
Microsoft Outlook ra đời năm 1997, là một trong những ứng dụng quản lý email và công việc phổ biến nhất thế giới. Outlook không chỉ dừng lại ở việc gửi và nhận email, Outlook dần nâng cấp, giúp quản lý thông tin cá nhân như lịch làm việc, danh bạ, quản lý tác vụ hay ghi chú. Ứng dụng cũng hỗ trợ đồng bộ đa nền tảng, khả năng lọc thư rác, tìm kiếm thông minh và tích hợp sâu với các dịch vụ khác trong hệ sinh thái Microsoft như Microsoft Exchange hay Microsoft Teams.
Các sự cố kể trên gợi nhớ đến "dấu gạch ngang đắt nhất lịch sử". Năm 1962, tàu vũ trụ Mariner 1 của NASA đã bị phá hủy có chủ đích sau khi phóng do lỗi hệ thống dẫn đường. Nguyên nhân bắt nguồn từ một ký tự gạch ngang (-) bị thiếu trong mã viết tay khiến tên lửa Atlas Agena chệch hướng và nhận lệnh tự hủy chỉ sau 293 giây bay. Thất bại của nhiệm vụ này gây thiệt hại 18,5 triệu USD, tương đương hơn 200 triệu USD ngày nay.
Bảo Lâm tổng hợp
Chương trình Mặt Trăng mới của Mỹ khác gì 54 năm trước?
Tàu Orion rời quỹ đạo Trái Đất tiến đến Mặt Trăng
Những 'ông lớn' tham gia chế tạo tên lửa và tàu vũ trụ trong Artemis II
Phi hành gia Artemis II mang iPhone vào vũ trụ
Mỹ triển khai 'máy bay 737 bí mật nhất thế giới' cho vụ phóng Artemis II
Nguồn: https://vnexpress.net/phi-hanh-gia-artemis-ii-gap-kho-voi-microsoft-outlook-5058195.html

Alexander Hanff - chuyên gia bảo mật được biết đến với biệt danh "That Privacy Guy", phát hiện trình duyệt web Chrome âm thầm lưu trữ một mô hình AI 4 GB trong một thư mục có tên OptGuideOnDeviceModel. Phần lớn nhất của thư mục là một tệp có tên weights.bin, thực tế là Gemini Nano - một phiên bản AI nhẹ của Gemini.
"Mô hình Nano được cài đặt trên bất kỳ thiết bị nào đáp ứng các yêu cầu phần cứng tối thiểu để chạy nó", Hanff viết trên blog.
Chuyên gia này cho biết, hầu hết người dùng thông thường không tìm thấy hay truy cập vào OptGuideOnDeviceModel. Kể cả truy cập được và xóa nó, trình duyệt lại tự động tải mô hình về. Google Chrome không hiển thị bất kỳ lời nhắc nào để người dùng đồng ý cài đặt mô hình, cũng như không có tùy chọn nào để từ chối hoặc xóa các tệp. Vấn đề xảy ra trên cả thiết bị Windows và MacOS.
Trong khi đó, Google nhanh chóng thừa nhận. Công ty tìm kiếm cho biết đã cung cấp Gemini Nano cho Chrome từ năm 2024 dưới dạng mô hình nhẹ, chạy trực tiếp trên thiết bị.
"Mô hình hỗ trợ các khả năng bảo mật quan trọng như phát hiện gian lận và API dành cho nhà phát triển mà không cần gửi dữ liệu của bạn lên đám mây", đại diện Google nói với Gizmodo. "Dù yêu cầu một ít dung lượng cục bộ trên máy để chạy, mô hình sẽ tự động gỡ cài đặt nếu thiết bị thiếu tài nguyên".
Cũng theo Google, vào tháng 2, công ty đã bắt đầu triển khai tùy chọn tắt hoặc xóa mô hình trực tiếp trong cài đặt Chrome. Sau khi bị vô hiệu hóa, mô hình sẽ không còn tải xuống hoặc cập nhật nữa.
Theo 9to5google, vấn đề thực tế đã được một số người ghi nhận trước đó, khi trên Reddit, X, nhiều người đề cập đến các tập tin dung lượng lớn bất thường trên Chrome. Dù vậy, phát hiện của Hanff thu hút sự chú ý nhiều hơn do khối lượng dữ liệu tới 4 GB.
Một số ý kiến cho rằng việc Google không thông báo cho người dùng về việc tự ý cài mô hình AI lên trình duyệt nằm ở điều khoản dịch vụ Chrome. Trong đó, công ty cho biết đã sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học để cung cấp cho người dùng bản dịch đồng thời, cũng như phát hiện, chặn thư rác, phần mềm độc hại.
"Chúng tôi sẽ tự thêm hoặc xóa các tính năng và chức năng, tăng hoặc giảm giới hạn dịch vụ, bắt đầu cung cấp các dịch vụ mới hoặc ngừng cung cấp các dịch vụ cũ một cách tự động nhằm cải thiện và tăng bảo mật cho trình duyệt", điều khoản có đoạn.
Để kiểm tra Chrome có tự cài Gemini Nano hay không, nhập vào thanh địa chỉ trình duyệt chrome://on-device-internals, lưu ý rằng cần kích hoạt tùy chọn dành cho nhà phát triển. Tại đây, người dùng có thể xem mô hình nào đang được cài đặt trên thiết bị và dung lượng mà nó chiếm dụng. Nếu là một trong những người dùng đã được Google cung cấp tùy chọn từ chối, có thể vào Cài đặt > Hệ thống > chọn Bật hoặc tắt AI trên thiết bị.
Nếu không thấy các tùy chọn kể trên, Hanff cho biết người dùng có thể nhập chrome://flags vào thanh địa chỉ và tắt các tính năng liên quan đến AI để ngăn trình duyệt tự động tải lại mô hình sau khi bị xóa. Số khác đề xuất đổi tệp weights.bin thành chỉ đọc để ngăn Google cài đặt lại. Tuy vậy, trên mạng xã hội, một số người dùng cảnh báo việc xóa mô hình AI khỏi Chrome có thể khiến trình duyệt hoạt động không ổn định, nhất là các chức năng liên quan đến trí tuệ nhân tạo.
Theo StatCounter, Chrome hiện vẫn là trình duyệt thống trị thị trường. Tính đến đầu 2026, sản phẩm của Google chiếm 77% thị phần, bỏ xa vị trí thứ hai của Microsoft Edge với 9%.
Tin Gốc: Vnexpress

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

