TS Nguyễn Phi Lê và khát vọng dùng trí tuệ nhân tạo giải quyết những vấn đề xã hội

DIỆU HƯƠNG (T/H)

Năm 2019, Phi Lê được Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản giới thiệu cơ hội trở thành giảng viên tại trường đại học nhưng cô đã từ chối để về nước

Những dự án AI do TS Phi Lê cùng nhóm nghiên cứu phát triển đều được ứng dụng hiệu quả trong đời sống thường ngày.

Nguyễn Phi Lê vốn là một sinh viên tài năng, sở hữu nhiều thành tích khủng ngay từ lúc còn ngồi trên ghế nhà trường. Khi đang theo học tại Đại học Bách Khoa Hà Nội năm 2000, Phi Lê đoạt huy chương bạc Olympic Toán học quốc tế (IMO) lần thứ 41 tổ chức tại Hàn Quốc và trở thành nữ sinh thứ 11 của Việt Nam đoạt huy chương trong lịch sử IMO. Sau đó, cô là một trong số ít sinh viên Việt giành được học bổng của chính phủ Nhật Bản. Phi Lê theo học Khoa Điện - Điện tử và Công nghệ thông tin tại Đại học Tokyo. Nhờ lọt top 5/200 sinh viên có thành tích học tập tốt, cô được tuyển thẳng và nhận học bổng vào hệ thạc sĩ. 

Chân dung TS Nguyễn Phi Lê. Ảnh NVCC
Chân dung TS Nguyễn Phi Lê. Ảnh NVCC

Khi học tiến sĩ, Phi Lê liên tiếp đạt nhiều danh hiệu như sinh viên xuất sắc nhất viện Tin học Nhật Bản năm 2018 và sau đó giành được nhiều giải thưởng. Năm 2019, Phi Lê được giáo sư tại Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản giới thiệu cơ hội trở thành giảng viên tại trường đại học nhưng cô đã từ chối để về nước. TS Nguyễn Phi Lê tập trung nghiên cứu các vấn đề trong mạng internet vạn vật, mạng cảm biến, mạng MEC. Cụ thể như: việc phát triển các giao thức mạng thông minh, ứng dụng các kỹ thuật học máy (reinforcement learning, deep learning) nhằm tối ưu hoá thời gian sống của mạng, tối ưu hoá việc triển khai mạng…

Hiện nay, TS Nguyễn Phi Lê là Giám đốc điều hành trung tâm nghiên cứu quốc tế về trí tuệ nhân tạo (BK.AI). Trung tâm BK.AI có 8 nhóm nghiên cứu, tập trung vào tám lĩnh vực trọng điểm của trí tuệ nhân tạo gồm: học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, tin y sinh, công nghệ mạng thông minh, tối ưu hóa, công nghệ phần mềm thông minh, và hệ phân tán. 

Trung tâm có đội ngũ hơn 40 nghiên cứu viên trải hầu hết các lĩnh vực và khoảng 150 sinh viên ưu tú, tham gia nghiên cứu. Bên cạnh các nghiên cứu cơ bản, TS Phi Lê cùng các cộng sự tập trung vào việc chuyển giao công nghệ, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết những vấn đề ảnh hưởng lớn tới cộng đồng, xã hội.

TS Nguyễn Phi Lê cùng các sinh viên thảo luận nghiên cứu. Ảnh: NVCC.
TS Nguyễn Phi Lê cùng các sinh viên thảo luận nghiên cứu. Ảnh: NVCC.

Tháng 10/2020, TS Phi Lê cùng các cộng sự bắt đầu triển khai lần lượt 2 đề tài nghiên cứu ứng dụng AI do quỹ VinIF của tập đoàn VinGroup tài trợ. Trong dự án thứ nhất, cô cùng các cộng sự chế tạo hệ thống quan trắc không khí di động. Nhóm đưa ra giải pháp sử dụng các thiết bị quan trắc nhỏ gọn đặt trên các phương tiện giao thông để thu thập thông tin về chất lượng không khí, sau đó sử dụng AI phân tích dữ liệu giúp dự đoán chất lượng không khí theo không gian và thời gian. Tức là sử dụng dữ liệu tại những nơi có thiết bị quan trắc không khí đi qua để dự đoán chất lượng không khí ở những vùng không có thiết bị quan trắc. Điều này giúp theo dõi được một vùng rộng lớn với một số lượng ít các thiết bị quan trắc chi phí thấp. Hiện nay, nhóm nghiên cứu đã chế tạo thành công 30 thiết bị quan trắc di động và lắp đặt tại các điểm đo, chạy trong 3 tháng vừa qua. Sắp tới, nhóm triển khai các thiết bị này lên hệ thống xe bus của Hà Nội cũng như phát triển trang web theo dõi chất lượng không khí thời gian thực, cung cấp thư viện API phân tích và dự báo chất lượng không khí.

Trong dự án VAIPE thực hiện từ cuối năm 2021, TS Phi Lê cùng nhóm nghiên cứu phát triển hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh cho người Việt ứng dụng trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật. Dự án triển khai thử nghiệm hệ thống thông minh giúp người dùng thu thập, quản lý các dữ liệu liên quan tới sức khoẻ và hỗ trợ người dùng trong việc chăm sóc sức khỏe cá nhân. Bằng việc xây dựng ứng dụng VAIPE trên điện thoại, người dùng có thể thu thập các thông tin liên quan tới sức khoẻ từ nhiều nguồn khác nhau như đơn thuốc, sổ y bạ; ảnh chụp các vật thể như viên/lọ thuốc, biểu đồ nhịp tim; các tín hiệu số thu được từ các thiết bị IoT, đồng thời đưa ra các dự đoán về tình trạng sức khoẻ của người dùng. Ứng dụng cũng được trang bị nhiều chức năng thông minh như tự động nhắc lịch uống thuốc; nhận diện thuốc và nhắc nhở việc uống thuốc sai đơn, cảnh báo nguy cơ bệnh tật ở giai đoạn sớm...

Mong rằng, trong thời gian tới, TS Phi Lê cùng nhóm cộng sự sẽ tiếp tục triển khai những dự án hữu ích cho cuộc sống của con người.