Hai nữ khoa học gia VinFuture được TIME vinh danh trong TIME100 AI 2026

Sự góp mặt của GS. Fei-Fei Li và GS. Daniela Rus trong TIME100 AI 2026 tạo dấu ấn riêng trong danh sách 100 nhân vật có ảnh hưởng nhất thế giới về trí tuệ nhân tạo (AI). Cùng được tạp chí TIME vinh danh năm nay còn có GS. Yann LeCun, một trong những chủ nhân Giải thưởng Chính VinFuture 2024.

Đây là năm thứ tư TIME công bố danh sách thường niên này. Điểm chung đáng chú ý của ba nhà khoa học VinFuture là đều đang theo đuổi những hướng nghiên cứu nhằm đưa AI tiến gần hơn tới khả năng hiểu và tương tác với thế giới vật lý.

GS. Fei-Fei Li và bài toán để AI hiểu thế giới 3D

Nếu AI có thể nhận diện một quả bóng trong bức ảnh, điều đó chưa đồng nghĩa với việc hệ thống hiểu được quả bóng tồn tại ở đâu, chuyển động như thế nào và tương tác ra sao với những vật thể xung quanh. Đây là khoảng trống mà GS. Fei-Fei Li đang tập trung giải quyết thông qua hướng nghiên cứu “trí tuệ không gian” (spatial intelligence).

GS. Fei-Fei Li chia sẻ khi được trao Giải thưởng Chính VinFuture 2024. Ảnh: VFP

Theo TIME, mục tiêu của lĩnh vực này là giúp AI vượt qua khả năng nhận diện hình ảnh để hiểu cấu trúc ba chiều và thế giới vật lý. Việc chỉ học từ văn bản và hình ảnh 2D không đủ để AI thực sự hiểu và tương tác với môi trường xung quanh.

GS. Li ví von, việc đọc mọi cuốn sách về bóng rổ không đồng nghĩa với việc biết ném bóng. AI cũng cần có khả năng hiểu không gian, vật thể và cách chúng vận hành trong thế giới 3D.

Hướng nghiên cứu này được GS. Li và các cộng sự phát triển tại World Labs, công ty bà đồng sáng lập năm 2024. Sản phẩm đầu tiên của công ty là Marble, cho phép người dùng tạo và khám phá các thế giới 3D từ văn bản, hình ảnh hoặc video, đồng thời tái hiện chiều sâu và bố cục không gian.

Công nghệ này còn có thể được sử dụng để tạo môi trường mô phỏng, phục vụ huấn luyện và đánh giá robot trước khi chúng được đưa vào hoạt động trong thế giới thực.

GS. Daniela Rus đưa AI vào robot và thiết bị vật lý

Cùng theo đuổi bài toán kết nối AI với thế giới thực, GS. Daniela Rus tập trung vào “trí tuệ hiện thân” (embodied intelligence). Theo TIME, mục tiêu của hướng nghiên cứu này là đưa AI vào robot và các thiết bị vật lý để chúng có thể cảm nhận môi trường, đưa ra quyết định và thực hiện hành động trong thế giới thực.

Một hướng đáng chú ý trong công trình của GS. Rus là phát triển các kiến trúc AI lấy cảm hứng từ tự nhiên. Những hệ thống này có thể hoạt động hiệu quả với quy mô nhỏ hơn đáng kể so với các mạng nơ-ron thường được huấn luyện cho cùng nhiệm vụ.

GS. Daniela Rus trở thành Thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture kể từ năm 2025. Ảnh: CSAIL.

Năm 2020, GS. Rus cùng các cộng sự tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) phát triển một mạng nơ-ron siêu nhỏ lấy cảm hứng từ hệ thần kinh của loài giun. Dù có quy mô nhỏ, hệ thống vẫn có khả năng điều khiển ô tô đi đúng làn đường.

Hướng nghiên cứu sau đó trở thành một trong những nền tảng cho Liquid AI, công ty được GS. Rus và các cộng sự thành lập 3 năm sau đó. Doanh nghiệp này tập trung phát triển những hệ thống AI có năng lực cao nhưng sử dụng hiệu quả hơn về tính toán và tài nguyên.

Với hơn ba thập kỷ nghiên cứu về robot, GS. Rus tiếp tục theo đuổi mục tiêu phát triển các hệ thống có thể cảm nhận, suy luận và hành động trong môi trường thực. Theo TIME, những nghiên cứu của bà hiện được ứng dụng trong ô tô, logistics và tự động hóa.

Từ nền tảng học sâu đến những hướng đi mới của AI

Trong TIME100 AI 2026, GS. Fei-Fei Li và GS. Daniela Rus xuất hiện cùng GS. Yann LeCun - nhà khoa học đang tìm cách mở rộng giới hạn của các mô hình AI hiện nay.

Trong khi phần lớn ngành công nghệ tiếp tục mở rộng quy mô các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), GS. LeCun cho rằng cách tiếp cận này sẽ không thể đưa AI tới trí tuệ ở cấp độ con người.

Tại AMI Labs, công ty do GS. LeCun đồng thành lập sau khi rời Meta, nhóm nghiên cứu của ông tập trung vào “mô hình thế giới” (world models). Các mô hình này hướng tới việc giúp AI hình thành hiểu biết trực quan về những quy luật cơ bản của thế giới vật lý, xây dựng mô hình nội tại về cách thế giới vận hành và dự đoán hệ quả của những hành động khác nhau. Qua đó, AI có thể lựa chọn cách hành động phù hợp.

Hướng tiếp cận này có tiềm năng ứng dụng trong robot, xe tự hành và y học. Tháng 3/2026, AMI Labs lập kỷ lục khi huy động hơn 1 tỷ USD vốn đầu tư trong vòng gọi vốn hạt giống (seed round).

Những hướng nghiên cứu của ba nhà khoa học cũng tạo nên sự tiếp nối với dấu ấn của Giải thưởng Chính VinFuture 2024. Năm 2024, VinFuture trao giải trị giá 3 triệu USD cho GS. Yann LeCun, GS. Fei-Fei Li, GS. Yoshua Bengio, GS. Geoffrey Hinton và ông Jen-Hsun Huang vì những đóng góp đột phá thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu.

Giải thưởng ghi nhận những đóng góp nền tảng tạo nên cuộc cách mạng AI hiện đại, từ mạng nơ-ron, thuật toán học sâu, dữ liệu quy mô lớn đến nền tảng điện toán tăng tốc.

Hai năm sau, việc GS. Fei-Fei Li và GS. Yann LeCun tiếp tục được TIME100 AI 2026 vinh danh cho thấy sự tiếp nối từ những nền tảng của học sâu tới các hướng phát triển mới của AI. Trong đó, khả năng hiểu không gian, xây dựng mô hình thế giới và đưa trí tuệ vào các hệ thống vật lý đang trở thành những hướng nghiên cứu quan trọng.

Cùng với đó, sự hiện diện của GS. Daniela Rus, Thành viên Hội đồng Giải thưởng VinFuture, bổ sung dấu ấn của lĩnh vực robot học vào bức tranh này. Các nghiên cứu của bà tập trung vào việc phát triển AI có thể hoạt động trong thế giới thực.

Việc cả ba nhà khoa học VinFuture cùng góp mặt trong TIME100 AI 2026 tiếp tục khẳng định tầm vóc quốc tế của mạng lưới khoa học VinFuture, nơi những thành tựu có sức ảnh hưởng được tôn vinh, các ý tưởng tiên phong được chia sẻ và những đột phá có tiềm năng định hình tương lai được nhận diện, thúc đẩy.