Giải pháp giúp AI “học không quên” mang lại bước tiến mới trong công nghệ

Từng đạt thành tích xuất sắc trong học tập, Ngọc lựa chọn ngành khoa học máy tính để ứng dụng toán học vào thực tiễn. Chính sự liên kết giữa toán học và công nghệ đã khiến lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trở nên hấp dẫn, thu hút nhiều trí tuệ trẻ đam mê nghiên cứu lâu dài.

Ngoài việc học tập, Ngọc đã sớm tham gia các nhóm nghiên cứu và trở thành đồng tác giả trong hai công trình quốc tế đăng trên tạp chí Neurocomputing và hội nghị ICLR. Việc có bài báo được chấp nhận khi còn là sinh viên không chỉ là thành tích đáng tự hào mà còn tiếp thêm động lực cho cô tiếp tục con đường nghiên cứu khoa học.

Ngọc tập trung nghiên cứu các mô hình giúp AI học liên tục mà không quên kiến thức cũ

Trong đó, công trình đăng tại ICLR mang tên “Mô hình kết hợp các chuyên gia dạng thưa cho bài toán học liên tục” là dự án Ngọc tâm đắc nhất. Công trình này giải quyết bài toán AI khả năng học liên tục—mô hình có thể tiếp thu nhiệm vụ mới mà không bị quên những gì đã học, một hạn chế phổ biến của các hệ thống hiện nay.

“AI hiện nay vẫn gặp vấn đề học trước quên sau, nên việc cải thiện khả năng học liên tục sẽ giúp các hệ thống như trợ lý ảo hay robot hoạt động hiệu quả, ổn định hơn trong môi trường thực tế,” Ngọc chia sẻ.

Để khắc phục vấn đề này, nhóm nghiên cứu đã kết hợp phân tích toán học của mô hình hỗn hợp các chuyên gia trong mạng nơ-ron với các phương pháp tinh chỉnh hiện đại. Cách tiếp cận này không chỉ nâng cao hiệu năng mà còn mở ra hướng phát triển mới cho các hệ thống AI thích nghi lâu dài.

Ngọc kể lại hành trình gian nan của mình: “Có những thời điểm nhóm phải thực hiện các thử nghiệm trong lĩnh vực hoàn toàn mới chỉ trong vòng một tuần. Việc nhanh chóng tiếp cận lý thuyết, thiết kế thí nghiệm hợp lý và hoàn thiện bài báo trong thời gian ngắn là thử thách lớn, nhưng cũng giúp tôi rèn luyện tư duy nghiên cứu.”

Song song với việc học tại trường, Ngọc là trợ lý nghiên cứu tại Trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của ĐH VinUni. Công việc thường ngày của cô gồm đọc tài liệu, trao đổi với giảng viên hướng dẫn và triển khai các thí nghiệm để kiểm chứng ý tưởng.

“Vi môi trường nghiên cứu chuyên nghiệp với các nhà khoa học giàu kinh nghiệm đã giúp tôi học hỏi nhanh chóng. Tham gia thảo luận và lắng nghe các hướng nghiên cứu khác nhau giúp mở rộng góc nhìn và nảy sinh ý tưởng mới,” Ngọc chia sẻ.

Trước đó, khi tham gia nhóm Khoa học dữ liệu của trung tâm trí tuệ nhân tạo BKAI thuộc ĐH Bách khoa Hà Nội, Ngọc đã tích lũy kinh nghiệm ban đầu trong nghiên cứu. Cô cho biết, môi trường này giúp hình thành kỹ năng đọc hiểu tài liệu, phản biện và trình bày vấn đề rõ ràng, logic.

“Để cân bằng giữa việc học và nghiên cứu, mình tập trung học chắc kiến thức nền tảng trên lớp. Hiểu bài ngay từ đầu giúp tiết kiệm thời gian và dành nhiều công sức cho các dự án sâu hơn,” Ngọc nói.

Nền tảng toán học vững chắc tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong quá trình nghiên cứu của cô, giúp phân tích lý thuyết và đề xuất các cải tiến phù hợp cho từng bài toán cụ thể.

Nguồn cảm hứng theo đuổi nghiên cứu của Ngọc đến từ đam mê khám phá và sự tò mò về những vấn đề phức tạp. Sự hỗ trợ của gia đình cùng thầy cô, bạn bè, đồng nghiệp là động lực giúp cô vượt qua những khó khăn trong hành trình này.

“Dù còn nhiều thử thách phía trước, tôi tin rằng mỗi dự án nghiên cứu đều mang lại giá trị nhất định. Niềm vui lớn nhất là khi ý tưởng của mình góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo,” Ngọc chia sẻ.