AI mở rộng khả năng khám phá vật liệu, chẩn đoán thông minh

Phát biểu tại chương trình, PGS. TS Nguyễn Hồng Quang, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hội Vật lý Việt Nam cho rằng, sự phát triển mạnh mẽ của AI đang tạo ra một giai đoạn công nghệ mới, đặt ra yêu cầu đối với cộng đồng khoa học không chỉ hiểu về AI mà còn phải tìm ra cách ứng dụng công nghệ này hiệu quả trong từng lĩnh vực chuyên môn.

Tại chương trình, TS. Phan Đức Anh, Trung tâm Đổi mới sáng tạo và Công nghệ Vật liệu, Trường Đại học VinUni, trình bày bài giảng "Kỷ nguyên mới trong khám phá vật liệu: AI, Vật lý và Mô phỏng".

Theo TS. Phan Đức Anh, nghiên cứu vật liệu đã trải qua nhiều bước phát triển, từ phương pháp thực nghiệm truyền thống đến sử dụng mô phỏng trên máy tính để nghiên cứu các hệ vật lý phức tạp. Với sự phát triển của năng lực tính toán và AI, các nhà khoa học hiện có thêm công cụ để xử lý lượng dữ liệu lớn, dự đoán tính chất và tìm kiếm những cấu trúc vật liệu mới.

Một hướng tiếp cận đáng chú ý là thiết kế ngược. Thay vì bắt đầu từ một cấu trúc vật liệu rồi dự đoán tính chất, nhà nghiên cứu có thể xác định trước tính chất mong muốn và sử dụng AI để tìm kiếm cấu trúc phù hợp.

Cách làm này mở ra một hướng mới trong khám phá vật liệu: Con người xác định câu hỏi và mục tiêu khoa học, còn AI hỗ trợ tìm kiếm, phân tích hàng loạt phương án trong không gian dữ liệu rất lớn.

AI cũng có thể hỗ trợ các nhà khoa học tìm kiếm, tổng hợp và phân tích các công bố, nhận diện xu hướng nghiên cứu, gợi ý những vấn đề còn bỏ ngỏ và dự đoán tính chất của nhiều loại vật liệu như polymer, thuốc, kim loại, hợp kim...

Tuy nhiên, TS. Phan Đức Anh lưu ý AI không thay thế vai trò của nhà khoa học. Hiệu quả của mô hình phụ thuộc lớn vào chất lượng, quy mô và tính phù hợp của dữ liệu. Do đó, nhà nghiên cứu vẫn phải xác định đúng bài toán, lựa chọn dữ liệu, đánh giá mô hình và kiểm chứng kết quả.

AI từ phòng thí nghiệm đến bài toán chẩn đoán

Nếu AI đang giúp mở rộng khả năng khám phá vật liệu, thì trong lĩnh vực vật lý nano, công nghệ này đang được đưa vào những bài toán có tính ứng dụng trực tiếp hơn.

PGS.TS. Lê Văn Lịch, Trung tâm Đổi mới sáng tạo và Công nghệ Vật liệu, Trường Đại học VinUni trình bày bài giảng "Vật lý nano và trí tuệ nhân tạo: Từ hiện tượng vật lý đến công nghệ chẩn đoán thông minh".

Nhóm nghiên cứu của ông đang ứng dụng AI trong phát hiện và định lượng virus viêm gan B (HBV), dựa trên sự kết hợp giữa hạt nano vàng, hiện tượng quang học nano và các mô hình học máy.

Hạt nano vàng có những đặc tính quang học đặc biệt, trong đó sự thay đổi màu sắc của dung dịch có thể cung cấp tín hiệu liên quan đến phản ứng xảy ra trong hệ thống. Nhóm nghiên cứu khai thác đặc tính này để phát triển cảm biến sinh học, sau đó sử dụng AI phân tích hình ảnh và chuyển thông tin màu sắc thành dữ liệu định lượng về tải lượng virus.

Bộ dữ liệu nghiên cứu gồm 990 ảnh, tương ứng với các mẫu có nồng độ virus từ 0 đến 10⁸ copies/reaction. Trong đó, 810 dữ liệu được sử dụng để huấn luyện, 162 dữ liệu để kiểm chứng và 18 dữ liệu để kiểm tra. Nhóm nghiên cứu đã lựa chọn, so sánh 3 mô hình học máy và 3 mô hình học sâu để đánh giá khả năng phù hợp với bài toán.

Một mục tiêu dài hạn là tích hợp thuật toán xử lý ảnh và mô hình AI vào điện thoại thông minh. Khi đó, người sử dụng có thể chụp ảnh mẫu bằng điện thoại và hệ thống tự động phân tích hình ảnh để đưa ra kết quả định lượng.

Để tiến tới ứng dụng thực tế, nhóm nghiên cứu tập trung vào tính chọn lọc, độ đặc hiệu, khả năng mở rộng sang các tác nhân gây bệnh khác và khả năng tích hợp thành giải pháp chẩn đoán tại chỗ.

Những hướng nghiên cứu này cho thấy tiềm năng của AI khi được kết hợp với kiến thức chuyên ngành để giải quyết các bài toán thực tiễn. Đây cũng là tinh thần xuyên suốt của chuỗi bài giảng, trong đó “AI với Vật lý” tiếp nối chuỗi “AI và Toán học”, góp phần thúc đẩy trao đổi học thuật, kết nối các lĩnh vực khoa học và đưa những ứng dụng mới của AI đến gần hơn với công chúng.

Thu Giang