Sinh viên Nguyễn Diệu Nga trình bày đề án “Mô hình lai phân tích suy giảm hiệu năng trong máy tính lượng tử” tại Triển lãm Tốt nghiệp 2026 của Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ, BUV. Ảnh: BUV.

Tại Triển lãm Tốt nghiệp 2026 của Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ, Trường Đại học Anh Quốc Việt Nam, sinh viên Nguyễn Diệu Nga đứng bên một poster có dòng chữ “Quantum Reliability Engineering”. Đề án tốt nghiệp của cô không tìm cách chế tạo một máy tính lượng tử mới hay xây một thuật toán lượng tử để giải một bài toán cụ thể. Câu hỏi được đặt ở một lớp khác: một hệ thống lượng tử suy giảm hiệu năng ra sao theo thời gian và có thể xây dựng mô hình để dự báo quá trình ấy hay không.

Đề án mang tên A Unified Hybrid Framework for Degradation Modeling in Quantum Computing Systems, được thực hiện dưới sự hướng dẫn của PGS. Ali Al-Dulaimi, Trưởng Khoa Khoa học Máy tính & Công nghệ tại BUV. Nhà trường mô tả hướng tiếp cận của sinh viên Nguyễn Diệu Nga là một mô hình lai, kết hợp những yếu tố vật lý mà các mô hình độ tin cậy thông thường chưa phản ánh đầy đủ, nhằm phân tích và dự báo sự suy giảm của hệ thống. Khi giới thiệu công trình tháng 4/2026, BUV cho biết nghiên cứu đang được hoàn thiện để gửi tới các tạp chí khoa học nhóm Q1.

Chi tiết cuối cùng cần được giữ đúng phạm vi. Đây hiện là đề án tốt nghiệp đã được trình bày, chưa phải một kết quả đã qua phản biện mà từ đó có thể khẳng định một bước đột phá trong máy tính lượng tử. Nguồn của BUV dùng cụm “độ chính xác cao hơn đáng kể”, nhưng thông tin công khai chưa đưa ra bộ dữ liệu đánh giá, giá trị sai số hay kết quả benchmark đầy đủ để có thể độc lập so sánh với những mô hình khác. PGS. Ali Al-Dulaimi cũng đánh giá đây là một nỗ lực có tính tiên phong trong bài toán bảo trì hệ thống lượng tử, song nhận định đó là đánh giá của người hướng dẫn và cần được dẫn đúng như vậy, thay vì biến thành kết luận độc lập của bài báo.

Bài toán độ tin cậy của một hệ thống rất dễ nhiễu

Độ tin cậy là vấn đề thực chất của điện toán lượng tử. NIST giải thích rằng qubit rất dễ bị tác động bởi môi trường; thay đổi nhiệt độ, trường điện, trường từ hay những nguồn nhiễu khác đều có thể làm trạng thái lượng tử mất tính kết hợp. Hệ thống vì vậy phải đối mặt với lỗi ở mức lớn hơn rất nhiều so với máy tính cổ điển, khiến sửa lỗi và duy trì trạng thái ổn định trở thành một trong những điều kiện quan trọng để điện toán lượng tử tiến tới những phép tính dài và phức tạp hơn.

Đề án của sinh viên Nguyễn Diệu Nga đi vào một câu hỏi có liên quan nhưng không đồng nhất với sửa lỗi lượng tử. Thay vì phát hiện một lỗi cụ thể trong mỗi phép tính, công trình đặt vấn đề mô hình hóa quá trình hệ thống xuống cấp để hỗ trợ dự báo độ tin cậy và, xa hơn, nghiên cứu chiến lược bảo trì. Chính BUV gọi đây là một khung lý thuyết; vì vậy chưa có căn cứ để viết rằng mô hình đã được áp dụng vào một máy tính lượng tử thương mại hoặc đang vận hành trên phần cứng lượng tử thực tế.

Sinh viên Nguyễn Diệu Nga trình bày tại DENSO Factory Hacks 2025. Trong đội FSiL, cô phụ trách phần mềm, ứng dụng web, hiển thị dữ liệu và tích hợp AI để cảnh báo bất thường của máy móc. Ảnh: BUV.

Sự thận trọng này càng cần thiết khi lĩnh vực lượng tử đang thay đổi rất nhanh. Chỉ riêng trong năm 2026, IBM tiếp tục công bố các hướng sửa lỗi và giảm lỗi nhằm cải thiện độ tin cậy của những hệ thống hiện tại; NIST cũng xem việc bảo vệ trạng thái lượng tử khỏi nhiễu là một vấn đề nền tảng. Một đề án sinh viên vì thế đáng chú ý ở chỗ dám đặt câu hỏi trong một lĩnh vực khó, nhưng giá trị khoa học cuối cùng vẫn phải đi qua các bước quen thuộc: công bố phương pháp đầy đủ, phản biện, so sánh với mô hình hiện có và kiểm nghiệm bằng dữ liệu thích hợp.

Hướng sang máy tính lượng tử không xuất hiện hoàn toàn tách biệt với mối quan tâm trước đó của sinh viên Nguyễn Diệu Nga. Trong cuộc trao đổi với Dân trí tháng 5/2026, cô cho biết bắt đầu chú ý tới điểm giao giữa trí tuệ nhân tạo và điện toán lượng tử từ khoảng năm thứ hai đại học. Nhưng trước khi đưa một mô hình lượng tử lên poster tốt nghiệp, nữ sinh đã có trải nghiệm với một kiểu bài toán thực dụng hơn nhiều: lấy dữ liệu từ những máy móc cũ trong nhà máy, đưa chúng về một hệ thống tập trung và sử dụng AI để phát hiện dấu hiệu bất thường.

Trước máy tính lượng tử là một bài toán trong nhà máy

Cuối năm 2025, sinh viên Nguyễn Diệu Nga tham gia đội FSiL, nhóm kết hợp sinh viên BUV và Đại học Bách khoa Hà Nội tại DENSO Factory Hacks. Cuộc thi có 128 đội, 545 sinh viên từ 30 trường. FSiL giành giải Á quân với giải pháp hướng tới những máy móc đời cũ còn phụ thuộc nhiều vào việc thu thập dữ liệu thủ công.

Giải pháp của nhóm sử dụng một thiết bị trung gian dạng USB để lấy và truyền dữ liệu từ máy về máy chủ, sau đó dùng ứng dụng web tích hợp AI để giám sát tập trung, phát hiện bất thường và cảnh báo rủi ro. Đây là sản phẩm của cả đội, không phải công trình riêng của sinh viên Nguyễn Diệu Nga. Vai trò cá nhân được nguồn BUV xác định khá rõ: cô phụ trách phần mềm và ứng dụng web, xây dựng phần hiển thị dữ liệu và tích hợp AI để phân tích dữ liệu máy móc, tạo cảnh báo sớm. Các thành viên khác tập trung nhiều hơn vào phần cứng và IoT.

Sinh viên Nguyễn Diệu Nga (thứ ba từ phải sang) cùng đội FSiL nhận giải Á quân DENSO Factory Hacks 2025. Ảnh: BUV.

Sự khác nhau giữa hai công việc khá lớn. Ở DENSO Factory Hacks, yêu cầu là ghép phần cứng, phần mềm, dữ liệu và AI thành một hệ thống có thể trình diễn trước bài toán nhà máy. Với đề án tốt nghiệp năm 2026, nữ sinh lại đi vào một mô hình lý thuyết mà giá trị phải được kiểm tra bằng phương pháp khoa học. Một bên đặt câu hỏi “hệ thống có chạy được không”, bên kia phải trả lời thêm “mô hình có thực sự mô tả và dự báo tốt hơn hay không”.

Trước đó, tại Global Start-up Design Thinking Hackathon Day 2025 ở Hàn Quốc, sinh viên Nguyễn Diệu Nga cùng các thành viên đến từ Indonesia, Hàn Quốc và Hungary phát triển GreenBite, ứng dụng dùng AI nhận diện thực phẩm có sẵn để gợi ý món ăn phù hợp, hướng tới giảm chi phí và lãng phí thực phẩm cho sinh viên quốc tế. Nhóm nhận giải Bạc. Đây vẫn là dự án tập thể và không nên dùng giải thưởng này để suy rộng thành năng lực nghiên cứu lượng tử, nhưng nó cho thấy nữ sinh đã thử sức với nhiều dạng bài toán: từ nguyên mẫu phục vụ người dùng, hệ thống cho nhà máy đến mô hình nghiên cứu.

Sau chương trình cử nhân, sinh viên Nguyễn Diệu Nga từng cho biết dự định tiếp tục học thạc sĩ và đi sâu vào AI, dữ liệu. Chưa có nguồn mới đủ chắc để nói cô đã nhập học chương trình nào hoặc đề án lượng tử đã trở thành công bố khoa học quốc tế. Vì vậy, điểm đáng theo dõi ở thời điểm này không phải một danh xưng “nhà nghiên cứu lượng tử” đã hoàn chỉnh, mà là việc một sinh viên Khoa học Máy tính bắt đầu chuyển từ những bài toán triển khai công nghệ sang một câu hỏi nghiên cứu khó hơn, nơi kết quả phải chịu sức ép của kiểm chứng và phản biện.

Nếu đề án được công bố, phần đáng quan tâm tiếp theo sẽ không chỉ là tên tạp chí. Những thông tin có giá trị hơn là mô hình được đánh giá trên loại dữ liệu nào, so với những phương pháp nào, sai số ra sao và liệu nó có đứng vững khi chuyển từ khung lý thuyết sang dữ liệu của phần cứng lượng tử thực tế hay không. Với một gương mặt trẻ, đó cũng là ranh giới giữa một đề án tốt nghiệp nhiều tham vọng và một kết quả nghiên cứu có thể được cộng đồng khoa học kiểm chứng.