1. Đầu tư vào R&D và Cơ sở hạ tầng AI

Việt Nam có thể hỗ trợ khả năng cạnh tranh về khoa học và công nghệ bằng cách đầu tư vào nghiên cứu phát triển (R&D) dài hạn và xây dựng các phương pháp tiếp cận công-tư mới để xây dựng cơ sở hạ tầng AI. Các nhà hoạch định chính sách điều chỉnh những nỗ lực này để làm cho các công cụ AI có thể tiếp cận được với càng nhiều doanh nhân và nhà khoa học càng tốt, cho phép nhiều nhà phát triển hơn thúc đẩy công nghệ AI và tận dụng AI để đẩy nhanh các khám phá trong các lĩnh vực khác. Chúng ta cũng sẽ cần các chiến lược mới để tiếp cận dân số còn lại của Việt Nam vẫn chưa có khả năng truy cập vào các dịch vụ internet, mà AI có thể tiếp cận được.

Không có một chiến lược đầu tư AI nào có thể áp dụng cho tất cả các chính phủ, nhưng một công thức cơ bản để thành công là đầu tư vào nghiên cứu và công nghệ cơ bản; xây dựng cơ sở hạ tầng thông minh, siêu máy tính, cơ sở hạ tầng đám mây và tập dữ liệu chính phủ mở – và sau đó đưa ra các chính sách khuyến khích đổi mới và phát triển sản phẩm của khu vực tư nhân được xây dựng dựa trên các sáng kiến ​​nền tảng này. Một mô hình như vậy có thể thúc đẩy đổi mới bằng cách tạo ra ý thức trách nhiệm chung giữa khu vực công và tư nhân trong việc phát triển AI và các công nghệ mới nổi khác.

Tại AMS, Singapore đã nêu bật trong Chiến lược AI quốc gia 2.0 của mình về ý định đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện toán và cho phép tiếp cận điện toán để hỗ trợ các trường hợp sử dụng có giá trị cho việc xây dựng năng lực, đổi mới và Lợi ích công cộng. Lộ trình AI quốc gia của Philippines khuyến nghị thành lập Trung tâm nghiên cứu AI quốc gia như một trung tâm nghiên cứu chung sẽ hỗ trợ các doanh nghiệp Philippines bao gồm doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa (MSME), trong việc áp dụng công nghệ AI. Chiến lược quốc gia về AI 2020-2045 của Indonesia khuyến nghị thành lập Trung tâm siêu máy tính AI quốc gia (INAISCC), đóng vai trò là trung tâm cho các trung tâm nghiên cứu, ngành công nghiệp và các cơ quan chính phủ cần các dịch vụ điện toán lớn.

Ngoài những nỗ lực quốc gia này, AMS có thể xem xét việc tạo ra cơ sở hạ tầng AI trên toàn ASEAN để các cơ hội nghiên cứu và phát triển AI có thể phát triển mạnh mẽ trên khắp khu vực. Điều này có thể bao gồm việc tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận các bộ dữ liệu mở và điện toán được chia sẻ, bao gồm cả ngôn ngữ ASEAN và kiến ​​thức văn hóa. Điều này sẽ giúp các nhà nghiên cứu và công ty ASEAN phát triển các sản phẩm và dịch vụ AI sáng tạo đáp ứng nhu cầu của địa phương và khu vực. Các học bổng trao đổi AI trên toàn ASEAN cũng có thể được thành lập để thúc đẩy việc trao đổi và phát triển chuyên môn AI của ASEAN. AMS cũng có thể hỗ trợ việc thành lập Nguồn lực toàn cầu cho nghiên cứu AI (GRAIR) để cho phép nghiên cứu AI trên toàn cầu. GRAIR sẽ giúp tạo ra một “mục đích chung toàn cầu” về dữ liệu, tài nguyên và cơ sở hạ tầng để hỗ trợ phát triển AI trên toàn cầu. Ví dụ, nó có thể thúc đẩy việc tạo ra các bộ dữ liệu mở liên quan đến ngôn ngữ có ít tài nguyên và kiến ​​thức văn hóa, để đảm bảo tính đa dạng và chính xác hơn cho các ngôn ngữ và văn hóa không phải phương Tây. Ngoài việc cung cấp các nguồn lực kỹ thuật, GRAIR cũng nên hỗ trợ các quốc gia ở các cấp độ phát triển khác nhau để xây dựng năng lực của lực lượng lao động AI trong nước, bao gồm các nhà phát triển ứng dụng và nhà nghiên cứu.

Quan hệ đối tác công tư có thể có hiệu quả trong việc thúc đẩy nghiên cứu và tạo ra nguồn lực chung trên toàn bộ hệ sinh thái AI. Cả chính phủ và ngành công nghiệp đều có thể hỗ trợ các nhà nghiên cứu học thuật và xã hội dân sự thông qua các chương trình như khuôn khổ chuyển giao công nghệ, học bổng và hỗ trợ trực tiếp cho nghiên cứu. Các sáng kiến ​​công tư nhằm hỗ trợ việc tạo ra các trường hợp sử dụng AI có tác động cho doanh nghiệp cũng nên được khuyến khích, với sáng kiến ​​AI Trailblazers giữa Google Cloud và Chính phủ Singapore là một mô hình tích cực. Những nỗ lực này cũng phải mở rộng phạm vi người tham gia vượt ra ngoài những người thường tham gia trong học viện và ngành công nghiệp, để phản ánh sự đa dạng về địa lý, ngôn ngữ và văn hóa của các cộng đồng quốc gia và toàn cầu.

+ AI Trailblazers là sáng kiến ​​chung giữa Google Cloud, Bộ Truyền thông và Thông tin (MCI) của Singapore, Ngành công nghiệp kỹ thuật số Singapore (DISG) và Văn phòng Chính phủ kỹ thuật số và Quốc gia thông minh (SNDGO) để đẩy nhanh quá trình phát triển các giải pháp AI tạo ra có tác động tại Singapore.

+ Theo sáng kiến ​​AI Trailblazers, hai Innovation Sandbox đã được thành lập để cung cấp cho tối đa 100 tổ chức tại Singapore quyền truy cập liền mạch vào các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hiệu suất cao của Google Cloud, nền tảng Vertex AI, các mô hình AI tạo sinh được đào tạo trước và các công cụ dành cho nhà phát triển chi phí thấp, miễn phí trong tối đa ba tháng. Với quyền truy cập vào các bộ công cụ AI tạo sinh toàn diện, được xây dựng tùy chỉnh và dễ sử dụng này, các tổ chức có thể xây dựng và thử nghiệm các giải pháp AI tạo sinh của riêng mình trong một môi trường dựa trên đám mây được kiểm soát và chuyên dụng.

2. Khung chính sách và pháp lý ủng hộ đổi mới

AI quá quan trọng để không quản lý – và quá quan trọng để không quản lý tốt. Hiện tại,

thách thức mà tất cả các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt là làm thế nào để quản lý AI theo cách giảm thiểu rủi ro và tác hại tiềm ẩn mà không cản trở sự đổi mới có lợi. Có nguy cơ là các cách tiếp cận theo quy định xung đột và phân mảnh sẽ ngăn cản những người đổi mới và chính phủ trên toàn thế giới khai thác các ứng dụng AI đáng tin cậy và có lợi để đạt được nền kinh tế mạnh hơn, tìm ra phương pháp chữa trị ung thư và đảm bảo cuộc sống lâu dài và tốt đẹp hơn cho hàng tỷ người.

Một số nước trong AMS đã đưa ra các khuôn khổ chính sách về quản trị AI, bao gồm Thư thông tư của Indonesia về Nguyên tắc đạo đức khi sử dụng AI và Khung quản trị AI mẫu của Singapore. Ở cấp độ ASEAN, Hướng dẫn của ASEAN về Quản trị và Đạo đức AI có thể giúp thiết lập sự thống nhất và nhất quán trong khu vực khi AMS phát triển các khuôn khổ quản trị AI quốc gia.

Nhưng khi chúng ta cải thiện năng lực chung của mình trong toàn ngành và chính phủ để giải quyết các rủi ro AI, chúng ta cũng phải chuyển sang thách thức quan trọng tương đương là xây dựng và tối ưu hóa các khuôn khổ chính sách mở ra những cơ hội mới từ AI

Chúng ta tin rằng có bốn chính sách chung lớn mà các nhà hoạch định chính sách ở ASEAN nên xem xét để đảm bảo các nhà nghiên cứu và nhà đổi mới AI có thể chuyển đổi ý tưởng và dữ liệu thành những khám phá, sản phẩm và dịch vụ mới.

+ Đầu tiên, AMS nên xây dựng một bộ máy liên ngành để tránh các cách tiếp cận cục bộ

đối với quy định AI quốc gia. Mặc dù chúng ta cần các câu trả lời cụ thể cho từng trường hợp đối với các vấn đề riêng biệt của từng lĩnh vực, nhưng thường đúng là một cuộc tranh luận về quy định về một vấn đề như dữ liệu sẽ liên quan đến nhiều quyền lợi và lợi ích trong một chính phủ – các cơ quan chịu trách nhiệm về quyền riêng tư, an ninh mạng, tăng trưởng kinh tế, thương mại, thực thi pháp luật, y tế và tài chính đều có thể có lý do để cân nhắc vấn đề này. AMS cần xây dựng một bộ máy liên ngành có thể đại diện và cân bằng hiệu quả các quyền lợi cạnh tranh này – giao một yếu tố quan trọng của chính sách AI cho một cơ quan, mà không cân nhắc đến sự đánh đổi, có nguy cơ khiến chiến lược AI tổng thể không phù hợp với lợi ích rộng lớn hơn của công chúng.

Ở cấp độ khu vực, ASEAN cần đảm bảo rằng AI đóng vai trò trung tâm trong Tầm nhìn sau năm 2025 của Cộng đồng ASEAN, bao gồm việc thiết lập “AI cho ASEAN” như một trụ cột/sáng kiến ​​liên ngành mới của ASEAN. AI là một vấn đề xuyên suốt có những hàm ý, ứng dụng và sự phụ thuộc trong nhiều lĩnh vực, bao gồm an ninh quốc gia, thương mại, quyền riêng tư, bản quyền, y tế, lao động và môi trường. Điều này cũng có nghĩa là nó không nằm gọn trong bất kỳ một trong ba Cộng đồng ASEAN hiện có. Một trụ cột/sáng kiến ​​liên ngành mới tập trung vào AI — AI cho ASEAN — cần được thiết lập để đảm bảo rằng các cuộc thảo luận và sáng kiến ​​về AI trong khu vực không được thực hiện theo cách biệt lập và nỗ lực mạnh mẽ được thực hiện để khám phá và mở rộng các giải pháp AI trên tất cả các lĩnh vực.

+ Thứ hai, thiết lập các khuôn khổ bản quyền hỗ trợ đổi mới và sáng tạo – bao gồm các hạn chế và ngoại lệ cho phép các nhà phát triển đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu có sẵn công khai. Một khuôn khổ bản quyền thân thiện với sáng tạo AI là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về việc liệu một quốc gia có trở thành quốc gia dẫn đầu về AI hay không. Để các hệ thống AI có thể học hỏi và tương tác với nhiều nguồn thông tin và bộ dữ liệu khác nhau, các khuôn khổ bản quyền phải cho phép sử dụng rộng rãi các dữ liệu đầu vào. Và để các khuôn khổ bản quyền đạt được những mục tiêu này, chính phủ phải đảm bảo rằng người dùng, nhà khoa học, nhà đổi mới, nhà nghiên cứu và người sáng tạo sử dụng các công cụ này được đại diện đầy đủ trong quá trình hoạch định chính sách. Trong ASEAN, Singapore đã cập nhật Đạo luật Bản quyền của mình vào năm 2021 để bao gồm một ngoại lệ về phân tích dữ liệu tính toán, hỗ trợ các nguyện vọng AI quốc gia của Singapore bằng cách cung cấp sự chắc chắn về mặt pháp lý cho các nhà nghiên cứu, nhà đổi mới và công ty AI.

+ Thứ ba, áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro đối với quy định về AI. Điều này rất quan trọng để cung cấp sự rõ ràng cho các nhà phát triển, đơn vị triển khai và các cơ quan quản lý về việc sử dụng nào bị cấm và khuyến khích sự thống nhất xung quanh việc giải quyết những mối quan ngại nghiêm trọng nhất liên quan đến AI. Phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro cũng cho phép các cơ quan quản lý xác định bên nào (nhà phát triển, đơn vị triển khai hoặc người dùng) có nhiều khả năng kiểm soát việc phòng ngừa và giảm thiểu tác hại nhất và do đó phải chịu trách nhiệm.

+ Thứ tư, các nhà hoạch định chính sách nên khuyến khích các nguyên tắc về quyền riêng tư và bảo mật theo thiết kế để dữ liệu cá nhân của cá nhân được bảo vệ, họ được thông báo và kiểm soát phù hợp liên quan đến dữ liệu cá nhân của họ và kết quả của các hệ thống AI bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân. Đồng thời, các khuôn khổ về quyền riêng tư nên tiếp tục duy trì khả năng xử lý dữ liệu công khai, đồng thời hỗ trợ các công nghệ bảo vệ quyền riêng tư trên toàn bộ các hệ thống AI.

Ngoài các lĩnh vực quan trọng này, AMS cũng nên tìm cách có được cái nhìn rõ ràng về

bối cảnh quản lý hiện có trong phạm vi quyền hạn của mình bằng cách thực hiện các cuộc kiểm toán toàn diện các quy định liên quan đến AI trên toàn bộ hệ sinh thái. Một cuộc khảo sát như vậy sẽ ​​hữu ích để xác định cả những lỗ hổng về quy định và các lĩnh vực chồng chéo hoặc không nhất quán có thể cản trở sự đổi mới.

3. Chính sách thương mại và đầu tư mạnh mẽ

Do bản chất xuyên biên giới của AI, việc cho phép các khuôn khổ thương mại và đầu tư sẽ rất cần thiết cho việc phát triển, triển khai và quản lý AI.

Một trong những bước có ý nghĩa nhất mà AMS có thể thực hiện để hỗ trợ AI có trách nhiệm là cam kết hỗ trợ luồng dữ liệu xuyên biên giới đáng tin cậy. Luồng dữ liệu nâng cao khả năng của các đối tác để làm việc cùng nhau nhằm đảm bảo các hệ thống AI được đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng về mặt nhân khẩu học và địa lý, giúp giảm thiểu sự thiên vị tiềm ẩn trong các hệ thống này và khiến chúng hữu ích hơn và phù hợp hơn với người dùng trên toàn thế giới

+ Các cam kết thương mại kỹ thuật số phản ánh sự ủng hộ của các quốc gia đối với dữ liệu xuyên biên giới đáng tin cậy  mang lại sự chắc chắn rất cần thiết và cho phép phát triển AI có trách nhiệm. Bốn nước trong AMS — Brunei, Malaysia, Singapore và Việt Nam đã cam kết cho phép luồng dữ liệu xuyên biên giới thông qua Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến bộ xuyên Thái Bình Dương (CPTPP). Singapore cũng đã ký các thỏa thuận kinh tế kỹ thuật số với Úc, Vương quốc Anh và Hàn Quốc, cũng như Thỏa thuận Đối tác Kinh tế Kỹ thuật số (DEPA) với Chile và New Zealand, trong đó có các cam kết mạnh mẽ tương tự về luồng dữ liệu xuyên biên giới.

Thông qua Thỏa thuận Khung Kinh tế Kỹ thuật số ASEAN (DEFA), ASEAN có cơ hội đưa ra các quy tắc và cơ chế thương mại cho phép để hỗ trợ đổi mới và áp dụng AI và tăng cường khả năng tương tác trong khu vực. Những điều này bao gồm các quy tắc chặt chẽ về luồng dữ liệu tự do và đáng tin cậy, thúc đẩy khả năng tương tác theo quy định và quy định hạn chế thương mại ít nhất, và không phân biệt đối xử. DEFA cũng nên thúc đẩy các nguyên tắc thương mại mới như các tiêu chuẩn có trách nhiệm và đạo đức quản lý việc sử dụng AI và các công nghệ mới nổi.

Tầm quan trọng chiến lược của AI cũng nên thúc đẩy sự chú ý mới vào các chiến lược đầu tư, đặc biệt là khi nói đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI xuyên lục địa và cáp ngầm thông qua các sáng kiến ​​như Quan hệ đối tác vì cơ sở hạ tầng và đầu tư toàn cầu. Các sáng kiến ​​như vậy có thể khuyến khích đầu tư công và tư nhân nhiều hơn vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật bằng cách đặt điều kiện đầu tư vào việc tạo ra một môi trường chính sách ổn định và có thể dự đoán được.

Khuyến nghị

Đầu tư vào cơ sở hạ tầng R&D và AI, bao gồm cơ sở hạ tầng đám mây và các tập dữ liệu mở của chính phủ có thể được sử dụng để tạo điều kiện cho sự đổi mới giải quyết các nhu cầu của địa phương.

– Với bản chất xuyên suốt của AI, hãy xây dựng một bộ máy liên ngành để xây dựng chiến lược và khuôn khổ AI quốc gia. Điều đặc biệt quan trọng là tránh các cách tiếp cận riêng lẻ để các quyền lợi và lợi ích đa dạng trong chính phủ như quyền riêng tư, an ninh mạng, tăng trưởng kinh tế, thương mại, thực thi pháp luật, y tế và tài chính được đại diện và cân bằng hiệu quả, nhằm thúc đẩy mục tiêu cuối cùng là khai thác AI đáng tin cậy vì lợi ích của mọi người.

– Thiết lập các khuôn khổ, nguyên tắc pháp lý và chính sách quốc gia cho phép đổi mới có trách nhiệm, bao gồm các khuôn khổ bản quyền hỗ trợ đổi mới và sáng tạo, quyền riêng tư và bảo mật theo nguyên tắc thiết kế và các cách tiếp cận dựa trên rủi ro đối với quy định về AI.

4. Xây dựng lực lượng lao động sẵn sàng ứng dụng AI

AI mang đến những cơ hội to lớn để thúc đẩy ASEAN tiến lên thông qua việc tăng năng suất và hoạt động kinh tế có thể mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. Các nghiên cứu gần đây đã dự đoán rằng ít nhất 2.612 nghìn tỷ IDR (167 tỷ đô la Mỹ) lợi ích kinh tế có thể được các doanh nghiệp Indonesia hưởng vào năm 2030 nếu các công cụ AI được sử dụng, tương đương với gần 13% GDP của Indonesia vào năm 2022. Tại Thái Lan, lợi ích kinh tế dự kiến ​​là 2,6 nghìn tỷ THB (73 tỷ đô la Mỹ) vào năm 2030, hoặc 15% GDP của Thái Lan vào năm 2022.

Nhưng AI cũng có thể là một lực lượng phá vỡ và nó sẽ đặt ra những thách thức độc đáo so với các làn sóng công nghệ trước đây, đòi hỏi các giải pháp mới. Với những khả năng kép này, câu hỏi đặt ra là: làm thế nào AMS có thể trang bị cho lực lượng lao động để khai thác AI – để trao quyền cho người lao động, giúp họ trở nên năng suất hơn, nâng cao trình độ chuyên môn của họ và làm cho các kỹ năng của họ có giá trị hơn? Và làm thế nào chúng ta có thể giảm thiểu mọi rủi ro tiềm ẩn đối với lực lượng lao động thông qua quan hệ đối tác giữa chính phủ, ngành công nghiệp và xã hội.

Xây dựng lực lượng lao động được hỗ trợ bởi AI sẽ đòi hỏi một tầm nhìn chung – và một trách nhiệm chung – giữa ba nhóm bên liên quan:

– Ngành công nghiệp có vai trò quan trọng trong việc phát triển các chương trình đào tạo kỹ năng mới tập trung vào sự chuẩn bị cho AI. Google Cloud đã giới thiệu các khóa học miễn phí về AI tạo sinh có sẵn tại tất cả các AMS và chúng tôi đang tiếp tục cập nhật các chương trình chứng chỉ nghề nghiệp của mình để tập trung vào sự chuẩn bị cho AI. Nhưng xét đến tác động chuyển đổi của AI trên tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế, các nỗ lực của từng công ty sẽ không đủ – các công ty sẽ cần phải thiết lập các quan hệ đối tác đào tạo AI liên ngành mới để đảm bảo người lao động trong mọi ngành sẵn sàng khai thác AI.

– Xã hội dân sự, các tổ chức từ thiện và học viện nên thúc đẩy nghiên cứu mới để hiểu những gì đã và chưa hiệu quả trong quá khứ về mặt sự chuẩn bị của người lao động đối với các công nghệ mới, sau đó áp dụng những hiểu biết đó để đảm bảo người lao động có mức lương thấp và các cộng đồng nông thôn hoặc không được phục vụ đầy đủ là trung tâm của các chương trình lực lượng lao động AI. Google.org cam kết hỗ trợ nghiên cứu này trên toàn cầu thông qua Dự án Tương lai Kỹ thuật số và áp dụng những hiểu biết này để chuẩn bị lực lượng lao động cho các công việc hỗ trợ AI trong tương lai. Với nguồn tài trợ từ Dự án Tương lai Kỹ thuật số, AI Singapore đang bắt tay vào nghiên cứu chính sách tập trung vào AI tại ASEAN.

– Và quan trọng nhất, các nhà hoạch định chính sách phải giúp mở rộng quy mô các chương trình đào tạo AI để chúng tiếp cận được tất cả các cộng đồng, đồng thời xây dựng các “bệ nhảy” hiệu quả hơn – để thu hút những người lao động bị ảnh hưởng bởi AI và đào tạo lại kỹ năng cho họ để họ có thể nhanh chóng quay trở lại với những công việc mới và tốt hơn. Quan hệ đối tác của Google với chính phủ Malaysia, Singapore và Thái Lan là những ví dụ điển hình về những nỗ lực công-tư nhằm thúc đẩy các kỹ năng kỹ thuật số và AI ở quy mô lớn.

Mục tiêu của tất cả những nỗ lực này là đảm bảo rằng AI dân chủ hóa quyền tiếp cận các kỹ năng và chuyên môn và tạo ra một nấc thang cơ hội cho những người lao động từ mọi thành phần.

Hiện đại hóa các chương trình đào tạo kỹ năng cho kỷ nguyên AI Để điều chỉnh các biện pháp can thiệp chính sách, điều quan trọng là phải hiểu AI vừa giống vừa khác với các làn sóng công nghệ trước đây. Nghiên cứu ban đầu chỉ ra rằng AI tạo ra có thể giúp nâng cao một số kỹ năng nhất định, tăng năng suất lao động, tạo ra các nghề nghiệp mới và dân chủ hóa việc tiếp cận các nghề nghiệp được trả lương cao hơn. Nhưng vì AI tạo ra có thể tự động hóa các nhiệm vụ nhận thức không theo thói quen nên nó có thể tác động đến nhiều nhiệm vụ và nghề nghiệp hơn so với các công nghệ trước đây.

Chúng ta vẫn đang trong quá trình tìm hiểu những loại kỹ năng mới mà công việc hỗ trợ AI sẽ yêu cầu. Có một số điều chúng ta đã biết – chẳng hạn như tầm quan trọng của việc người lao động có trình độ hiểu biết cơ bản về AI và những tài năng đặc biệt của con người như tư duy phản biện, giải quyết vấn đề liên ngành, hợp tác hiệu quả và sự đồng cảm có khả năng tăng giá trị. Ngành công nghiệp và chính phủ phải điều chỉnh các chương trình đào tạo kỹ năng hiện có để giải quyết những cân nhắc đó. Nhưng vẫn còn những câu hỏi mở khác về tác động của AI đối với công việc cần được nghiên cứu thêm, chẳng hạn như cách AI có thể được sử dụng tốt nhất để hỗ trợ đào tạo lại kỹ năng và cách giảm thiểu rủi ro “teo kỹ năng” vì các nhiệm vụ thường xuyên trước đây cung cấp cơ hội đào tạo cho nhân viên mới ngày càng được tự động hóa. AMS, các công ty và xã hội dân sự sẽ cần liên tục phát triển các chương trình đào tạo kỹ năng để giải quyết những câu hỏi này và quản lý những quá trình chuyển đổi này.

Các chương trình giáo dục và đào tạo lực lượng lao động sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để giúp người lao động và người học áp dụng AI để đạt được mục tiêu của riêng họ. Chúng ta cần một hệ thống giáo dục và đào tạo chuẩn bị cho người lao động phát triển trong một môi trường năng động và tăng cường các kỹ năng và tài năng hiện có của họ bằng AI. Điều này phải vượt ra ngoài hệ thống giáo dục trung học – chúng ta cần một phương pháp học tập suốt đời, trang bị cho tất cả học sinh và người lao động các kỹ năng AI cơ bản trong suốt sự nghiệp của họ.

Điều này cũng có nghĩa là coi AI là một thành phần cốt lõi của hệ thống giáo dục và phát triển chuyên môn của chúng ta. Chúng ta phải hỗ trợ các nhà giáo dục cập nhật khuôn khổ chương trình giảng dạy, tăng cường giáo dục STEM với trọng tâm là kiến ​​thức về AI (đồng thời tránh các khuyến nghị hạn hẹp như ‘học cách lập trình’ có thể ít liên quan hơn nếu AI tạo ra có thể bao gồm các kỹ năng lập trình cơ bản) và tập trung vào các mô hình học tập dựa trên kỹ năng, bao gồm các chương trình học nghề.

Bản thân các nhà giáo dục trước tiên cần được trang bị kiến ​​thức về AI, bao gồm cách sử dụng AI một cách an toàn và có trách nhiệm. Điều này có thể được thực hiện thông qua quan hệ đối tác với ngành. Trang bị cho các nhà giáo dục các kỹ năng về AI sẽ cho phép họ tận dụng AI trong lớp học để chuyển đổi cách học của học sinh, cung cấp các biện pháp can thiệp có mục tiêu dựa trên nhu cầu và khả năng của từng học viên khác nhau.

Các chương trình đào tạo kỹ năng sẽ trở nên thiết yếu hơn nữa, nhưng chúng ta cần nhận ra rằng cách chúng ta làm việc đang thay đổi. Trong nhiều ngành nghề khác nhau, khoảng một phần ba nhiệm vụ sẽ được tăng cường bằng AI – nghĩa là mọi người sẽ cần tìm ra những cách mới để thực hiện công việc của mình khi hợp tác với AI.

Để phát triển trong kỷ nguyên AI, điều quan trọng là người lao động phải xây dựng một bộ kỹ năng bền vững hơn với các năng lực rộng hơn và cơ bản hơn. Điều đó đòi hỏi phải cập nhật và điều chỉnh các chương trình đào tạo kỹ năng trên các lĩnh vực và xây dựng các quan hệ đối tác công tư mới để mở rộng quy mô các chương trình này nhằm tiếp cận tất cả người lao động.

AMS nên khuyến khích các công ty đã phát triển các chương trình cấp chứng chỉ nghề nghiệp và học nghề làm việc trên nhiều lĩnh vực để phát triển các chương trình cấp chứng chỉ và kỹ năng liên ngành toàn diện hơn, phản ánh toàn bộ các kỹ năng cần thiết cho một tương lai do AI thúc đẩy.

5. Hỗ trợ Người lao động trong quá trình chuyển đổi

AI hiện đang giúp dân chủ hóa việc tiếp cận các kỹ năng và chuyên môn như kỹ năng lập trình, ngôn ngữ và viết, đồng thời hứa hẹn sẽ cho phép nhiều cá nhân hơn sử dụng các chiến lược năng suất vốn trước đây chỉ dành riêng cho những người lao động ở đỉnh cao của thang thu nhập. Bằng cách tạo ra nhiều cơ hội hơn cho nhiều người hơn, AI có thể giúp y tá, nhà thầu, giáo viên và những người trong ngành nâng cao năng lực, tăng cường năng suất và có thêm một mũi tên trong ống tên để được trả lương cao hơn và có điều kiện làm việc tốt hơn.

Nhưng như chúng ta đã biết từ lịch sử, không phải tất cả người lao động đều sẽ nhận ra những lợi ích kinh tế từ các công nghệ mới. Chúng ta cần các chiến lược giúp đỡ những người lao động bị ảnh hưởng bởi công nghệ, và chúng ta cần hiện đại hóa các chương trình trước đây như hỗ trợ điều chỉnh thương mại, vốn không đủ để chuẩn bị cho những người lao động bị mất việc làm cho các ngành nghề trong tương lai. Điều quan trọng nữa là phải nhận ra rằng các chương trình AI phải được điều chỉnh không chỉ cho những người tìm việc mà còn cho tất cả những người lao động sẽ cần các kỹ năng năng suất AI thiết yếu.

AMS nên cân nhắc phát triển các chương trình hỗ trợ điều chỉnh AI quốc gia để hỗ trợ cho những người lao động bị ảnh hưởng bởi AI, với một bộ các tùy chọn kỹ năng được điều chỉnh có thể thích ứng với các nhu cầu khác nhau của người lao động ở các vùng địa lý khác nhau và tập trung vào những người lao động có mức lương thấp và các cộng đồng nông thôn hoặc không được phục vụ đầy đủ.

– khuyến nghị: Hiện đại hóa các chương trình đào tạo kỹ năng cho kỷ nguyên AI bằng cách coi AI là một thành phần cốt lõi của hệ thống giáo dục và phát triển chuyên môn.

– Khuyến nghị: Phát triển các chương trình đào tạo và hỗ trợ AI quốc gia để cung cấp cho người lao động kinh nghiệm thực tế trong việc áp dụng AI.

6. Thúc đẩy việc áp dụng toàn diện và Khả năng tiếp cận

Ngoài việc xây dựng AI và chuẩn bị cho sinh viên và người lao động, cuối cùng chúng ta cần đảm bảo rằng AI được áp dụng và triển khai theo cách hữu ích và có thể tiếp cận được trên toàn thế giới. Chúng ta phải khai thác AI để giúp giải quyết các vấn đề trong thế giới thực – trong các tòa nhà chính phủ, trong bệnh viện và tại bàn bếp. Để làm được điều này, chúng tôi đã xác định ba mục tiêu chính: (1) áp dụng AI để giúp cuộc sống của mọi người dễ dàng và tốt đẹp hơn và giải quyết các ưu tiên công cộng lớn; (2) đảm bảo rằng các doanh nghiệp nhỏ và các ngành công nghiệp truyền thống có thể áp dụng các ứng dụng AI; và (3) quản lý các ứng dụng AI theo cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng chúng trong các ngành công nghiệp khác nhau.

Khi ASEAN tìm cách nắm bắt cơ hội AI, các thành viên của khối có vai trò quan trọng trong việc phát triển các khuôn khổ chính sách AI ở cả cấp quốc gia và ASEAN, cho thấy rằng sự an toàn, an ninh, sự đổi mới và cơ hội có thể song hành cùng nhau. Chúng tôi mong muốn hợp tác với ASEAN để xây dựng một tương lai do AI thúc đẩy, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.

Tài liệu tham khảo:

1. Chesbrough, H., & Bogers, M. (2014). Explicating Open Innovation: Clarifying an Emerging Paradigm for Understanding Innovation. In New Frontiers in Open Innovation (pp. 3-28). Oxford University Press;

2. Hà Nội Business Incubator, 2023. Ứng dụng đổi mới sáng tạo mở trong các dự án khởi nghiệp tại Hà Nội. https://www.dnes.vn/research/ [Accessed 11 August 2024];

3. Dân chủ và pháp luật, Kỳ 2 (415) – tháng 10/2024 “ Hoàn thiện pháp luật trong bối cảnh chuyển đổi số”;

4. Global AI Govermance Law and Policy – Joe Jones and Darren Grayson;

5. KfW Research  , 21 Juni 2024 Author: Dr Volker Zimmermann Focus on Economics No. 463;

6. www.publicpolicy.googl

Nguồn: Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học

The post BÀI 2 – AI – Đầu tư vào cơ sở hạ tầng, chính sách cho phát triển AI cho đổi mới sáng tạo appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Chúng ta đang ở thời điểm then chốt trong quá trình phát triển AI. Những lựa chọn do chính phủ, ngành công nghiệp và xã hội dân sự đưa ra ở giai đoạn đầu của quá trình phát triển công nghệ sẽ quyết định liệu AI có được áp dụng rộng rãi và mở ra cơ hội cho tất cả mọi người.

AI có tiềm năng thay đổi cơ bản cách chúng ta sống, làm việc và học tập, thông qua khả năng hỗ trợ, bổ sung, trao quyền và truyền cảm hứng cho mọi người trong hầu hết mọi lĩnh vực nỗ lực của con người. AI đã mở ra những khả năng mới bằng cách cho phép mọi người giao tiếp qua ngôn ngữ và khả năng, giúp mọi người an toàn khi dự báo hỏa hoạn và lũ lụt, giảm khí thải năng lượng và cải thiện khả năng phát hiện và điều trị ung thư cũng như các bệnh khác.

Hãy lấy AlphaFold làm ví dụ, hệ thống AI của Google DeepMind đã khám phá ra cấu trúc 3D của 200 triệu protein – những sinh khối xây dựng nên sự sống. Sáng kiến ​​đơn lẻ đó đang thúc đẩy nghiên cứu trong hầu hết mọi lĩnh vực sinh học, đẩy nhanh tiến độ giải quyết các vấn đề quan trọng trong thế giới thực bao gồm tìm ra loại thuốc mới để điều trị ung thư gan, phát triển vắc-xin sốt rét có hiệu quả hoàn toàn và phân hủy nhựa dùng một lần. Việc phát triển tài liệu tham khảo về bộ gen người đầu tiên trên thế giới – một nguồn tài nguyên đại diện tốt hơn cho sự đa dạng di truyền của con người – sẽ mở ra cánh cửa cho việc xét nghiệm và điều trị di truyền toàn diện và công bằng hơn trên toàn cầu, cho phép chẩn đoán chính xác hơn và phát triển các liệu pháp mới.

Chúng ta tin rằng AI có thể làm được nhiều hơn nữa để giúp giải quyết một số thách thức mang tính quyết định của thời đại chúng ta. Các khả năng là vô cùng lớn: từ việc giải quyết các thách thức lớn về sức khỏe cộng đồng đến việc nâng cao mức sống và phục hồi nền kinh tế đang phải vật lộn vì thiếu tăng trưởng năng suất.

Chúng ta phải cùng nhau đảm bảo rằng AI giúp cuộc sống dễ dàng hơn, giúp giải quyết các thách thức phức tạp và cho phép chúng ta đạt được các mục tiêu lớn. Cho đến nay, đã có một trọng tâm mạnh mẽ và phù hợp vào việc giải quyết các rủi ro tiềm ẩn trong tương lai từ AI.

Chúng ta đã thấy các chính phủ thực hiện các bước quan trọng cùng với các công ty và các bên liên quan khác của xã hội dân sự để giải quyết và giảm thiểu những rủi ro này.

Nhưng để khai thác hoàn toàn tiềm năng chuyển đổi của AI đối với nền kinh tế, sức khỏe, khí hậu và sự phát triển của con người, chúng ta cần thảo luận rộng rãi hơn về các bước mà chính phủ, công ty và xã hội dân sự có thể thực hiện để hiện thực hóa lời hứa của AI. Chúng ta phải tập trung không chỉ vào những tác hại mà chúng ta muốn tránh và những rủi ro mà chúng ta muốn giảm thiểu, mà còn vào tiềm năng mà chúng ta muốn đạt được.

Dựa trên chương trình nghị sự ba trụ cột của Google để tiến bộ AI có trách nhiệm – mở ra cơ hội, thúc đẩy trách nhiệm và tăng cường an ninh.

Với dân số trẻ, tích cực về công nghệ, bối cảnh kỹ thuật số năng động và hệ sinh thái công nghệ đang phát triển mạnh mẽ, Việt Nam đang ở vị thế thuận lợi để khai thác cơ hội AI. Nếu thực hiện đúng, AI có tiềm năng cách mạng hóa mọi lĩnh vực, thúc đẩy tăng trưởng và chuyển đổi kinh tế, nâng cao mức sống và giải quyết các thách thức lớn của xã hội như sức khỏe và khí hậu.

Từ khí hậu và nông nghiệp đến chăm sóc sức khỏe và bán lẻ, AI đã và sẽ hỗ trợ chúng ta theo những cách hữu hình và ngay lập tức:

2. Dự báo lũ lụt

Thiên tai, như lũ lụt, đang gia tăng về tần suất và cường độ do biến đổi khí hậu, đe dọa đến sự an toàn và sinh kế của người dân.

Google Research đã phát triển các mô hình AI để dự báo lũ lụt ở 80 quốc gia, bao gồm các nước ASEAN dễ bị ảnh hưởng bởi rủi ro lũ lụt nhất như Campuchia, Lào, Myanmar, Thái Lan và Việt Nam. Các nước ASEAN có thể sử dụng nền tảng Flood Hub của Google để hành động kịp thời và chuẩn bị cho lũ lụt ven sông, xem dữ liệu lũ lụt có liên quan tại địa phương và dự báo trước tới 7 ngày. Dự báo được cập nhật hàng ngày và tất cả thông tin đều miễn phí, được công khai và có thể chia sẻ trên mạng xã hội. Các công cụ AI như vậy cũng bổ sung cho hành động dự đoán trong Quản lý thảm họa.

3. Tăng cường năng suất lao động và bán lẻ

Tăng năng suất lao động là chìa khóa để tăng GDP và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. AI có thể giúp thúc đẩy điều này theo cấp số nhân, nếu được áp dụng rộng. AI đã giúp chuyển đổi các phương thức kinh doanh và sản xuất, và làm cho các hoạt động thâm dụng lao động truyền thống trở nên hiệu quả và hiệu suất hơn trong một số doanh nghiệp.

Một ví dụ là việc SM Supermalls sử dụng AI để cải thiện hiệu quả hoạt động của mình tại Philippines. Cổng thông tin nội bộ của SM Supermalls để người thuê nộp biểu mẫu thuế tốn nhiều thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người. Với Document AI và Google Cloud, một cổng thông tin hỗ trợ AI đã được tạo ra để cho phép nộp biểu mẫu thuế kỹ thuật số và tự động hóa quy trình người thuê nộp biểu mẫu thuế chính cho các cơ quan chức năng, với độ chính xác tăng lên từ AI trong việc diễn giải thông tin đầu vào. Điều này giảm 67% thời gian nộp hồ sơ và giảm chi phí và khối lượng công việc cho những người thuê SM Supermalls và nhóm kế toán nội bộ của công ty.

FairPrice – chuỗi siêu thị hàng đầu của Singapore – đang sử dụng AI để hỗ trợ sứ mệnh mang lại tác động xã hội và hoàn thành vai trò là đại lý dự trữ quốc gia quan trọng. AI được sử dụng để cải thiện hoạt động kinh doanh bằng cách dự báo khối lượng công việc và nhu cầu nhân lực để đảm bảo nhân sự tối ưu tại mỗi cửa hàng, cũng như ngăn chặn trước các gián đoạn chuỗi cung ứng, chẳng hạn như sự cố tắc nghẽn kênh đào Suez năm 2021. Hợp tác với các chuyên gia tư vấn của Google Cloud và BCG, FairPrice đang có kế hoạch sử dụng AI tạo sinh để dự đoán và xác định các sản phẩm thực phẩm sắp hết hạn, sau đó có thể giảm giá cho người tiêu dùng hoặc những người bán thực phẩm đã nấu chín thuộc các chi nhánh của công ty, nhằm giảm lãng phí thực phẩm.

4. An toàn giao thông đường bộ

Tai nạn giao thông đường bộ là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở trẻ em và thanh thiếu niên trên toàn thế giới. Sự kết hợp giữa thiết kế đường kém và tốc độ phương tiện khiến trẻ em gặp nguy hiểm trên hành trình hàng ngày đến trường. Theo Tổ chức Y tế Thế giới (WHO), thách thức này đặc biệt nghiêm trọng ở Đông Nam Á, với khu vực ghi nhận số ca tử vong cao nhất vào năm 2021, chiếm 28% gánh nặng toàn cầu.

Với sự hỗ trợ tài chính từ tổ chức từ thiện của Google, Google.org, Chương trình Đánh giá Đường bộ Quốc tế đang sử dụng AI và hình ảnh vệ tinh cùng hình ảnh chế độ xem phố để phát hiện rủi ro an toàn đường bộ nhằm cung cấp đánh giá xếp hạng sao trên toàn quốc về cơ sở hạ tầng đường bộ xung quanh trường học tại Việt Nam, với tiềm năng mở rộng sang các quốc gia khác. Bằng cách làm cho dữ liệu này dễ tiếp cận hơn, họ hướng đến mục tiêu cung cấp thông tin cho các chính sách mới và đầu tư vào các tuyến đường thân thiện với người đi bộ nhằm giảm thiểu tác hại có thể phòng ngừa được.

5. Thúc đẩy ngành nông nghiệp

Nông nghiệp là ngành kinh tế chủ chốt của nhiều cộng đồng Asian (AMS – Asian Member State), là người đóng góp vào GDP, việc làm cũng như thu nhập xuất khẩu. Tại Campuchia và Myanmar, nông nghiệp đóng góp hơn 22%GDP. Hơn một trong bốn việc làm ở Indonesia, Philippines, Thái Lan và Việt Nam đến từ ngành nông nghiệp. Nông nghiệp cũng là động lực chính thúc đẩy tăng trưởng xuất khẩu của Indonesia, Lào, malaysia, Myanmar, Philippines, Thái Lan và Việt Nam.

Do đó, cải thiện năng suất trong ngành nông nghiệp là rất quan trọng để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở ASEAN. Nhưng tăng trưởng năng suất đã là một thách thức lâu dài trong ngành nông nghiệp. Đặc biệt, sản xuất lúa gạo ở ASEAN đang có nguy cơ trì trệ năng suất, điều này rất đáng lo ngại vì gạo là mặt hàng chủ lực được tiêu thụ trên khắp ASEAN. Điều này đã trở nên trầm trọng hơn do biến đổi khí hậu và các mô hình thời tiết thay đổi, với những tác động rộng hơn đến an ninh lương thực của ASEAN.

AI  có thể đóng vai trò hữu ích. Có trụ sở chính tại Philippines, Viện nghiên cứu lúa gạo quốc tế (IRRI) – một trong những đơn vị được tài trợ AI for the Global Goals của Google.org, đang sử dụng AI để xác định các cách tận dụng tốt hơn bộ sưu tập hạt giống lúa lớn nhất và đa dạng nhất thế giới. Với những hiểu biết được hỗ trợ bởi dữ liệu, họ đang phát triển các giống lúa có khả năng chống chịu với khí hậu, giúp trang bị tốt hơn cho nông dân, bao gồm cả nông dân ở ASEAN, để thích ứng với biến đổi khí hậu. Các nhà kinh tế từ IRRI dự đoán rằng lợi ích của việc nông dân ở Châu Á và Châu Phi áp dụng các giống mới là rất lớn: ước tính 30 tỷ đô la sau 5 năm.

6. Mang lại kết quả sức khỏe tốt hơn

Một trong những bệnh mãn tính phổ biến nhất ở ASEAN là bệnh tiểu đường. Theo WHO, ước tính có hơn 96 triệu người trong khu vực mắc bệnh tiểu đường và 96 triệu người khác bị tiền tiểu đường. Điều này cũng có nghĩa là một vấn đề ngày càng gia tăng với bệnh võng mạc tiểu đường, một tình trạng mà bệnh tiểu đường tạo ra tổn thương ở phía sau võng mạc có thể dẫn đến mù hoàn toàn. Tin tốt là mất thị lực vĩnh viễn không phải là không thể tránh khỏi. Với việc phát hiện và điều trị sớm, tình trạng mù có thể được ngăn ngừa. Nhưng việc tiến hành sàng lọc ở quy mô lớn là một thách thức, vì nó bị hạn chế nghiêm trọng bởi số lượng các chuyên gia mắt được đào tạo để tiến hành các chương trình sàng lọc.

Đánh giá bệnh võng mạc tự động (ARDA) của Google sử dụng AI để giúp nhân viên y tế phát hiện bệnh võng mạc tiểu đường ở quy mô lớn. Google đã làm việc với một nhóm lớn các bác sĩ nhãn khoa những người đã giúp chúng tôi đào tạo mô hình AI bằng cách xem xét thủ công hơn 100.000 lần quét võng mạc đã ẩn danh. Điều này dẫn đến sự phát triển của ARDA, giúp các bác sĩ mở rộng các chương trình sàng lọc bệnh võng mạc tiểu đường chất lượng cao ở các quốc gia không có đủ chuyên gia mắt, chẳng hạn như Ấn Độ và Thái Lan. Google hiện đang hợp tác với Bệnh viện Rajavithi và Sở Dịch vụ Y tế, trực thuộc Bộ Y tế Công cộng Thái Lan, để thí điểm ARDA.

7. Giảm thiểu tắc nghẽn giao thông và khí thải

Tình trạng tắc nghẽn giao thông là một thách thức chung ở hầu hết các AMS, ảnh hưởng đến năng suất, chất lượng không khí và chất lượng cuộc sống. Khí thải nhà kính đô thị đặc biệt gây ra vấn đề tại các ngã tư thành phố, nơi ô nhiễm có thể cao hơn 29 lần so với trên đường lộ. Khoảng một nửa lượng khí thải tại các ngã tư xuất phát từ việc dừng và khởi động xe, một thách thức có thể được giảm thiểu bằng cách tận dụng AI để tối ưu hóa đèn giao thông.

Green Light, một sáng kiến ​​của Google Research, sử dụng AI và xu hướng lái xe của Google Maps để lập mô hình các mẫu giao thông và đưa ra các khuyến nghị để tối ưu hóa các kế hoạch đèn giao thông hiện có.Các kỹ sư thành phố có thể triển khai những điều này chỉ trong vòng 5 phút, bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng hiện có. Bằng cách tối ưu hóa không chỉ một giao lộ, mà còn phối hợp trên nhiều giao lộ liền kề để tạo ra các làn sóng đèn xanh, các thành phố có thể cải thiện lưu lượng giao thông và giảm thêm lượng khí thải khi dừng và đi. Các con số ban đầu cho thấy tiềm năng giảm tới 30% lượng khí thải khi dừng và đi và giảm tới 10% lượng khí thải tại giao lộ. Trong ASEAN, Green Light đang hoạt động tại Jakarta và Bali, Indonesia

Bài viết thống kê một số vấn đề điều mà AI mang lại; để phát triển chúng sẽ đòi hỏi sự hợp tác và tham gia đầu sâu sắc ngành công nghiệp và xã hội dân sự.

Tài liệu tham khảo

1. World Health Organization (WHO), 2021, https://iris.who.int › handle › 9789240027053-en;

2. Chesbrough, H., & Bogers, M. (2014). Explicating Open Innovation: Clarifying an Emerging Paradigm for Understanding Innovation. In New Frontiers in Open Innovation (pp. 3-28). Oxford University Press;

3. Hà Nội Business Incubator, 2023. Ứng dụng đổi mới sáng tạo mở trong các dự án khởi nghiệp tại Hà Nội. https://www.dnes.vn/research/ [Accessed 11 August 2024];

4. Dân chủ và pháp luật, Kỳ 2 (415) – tháng 10/2024 “ Hoàn thiện pháp luật trong bối cảnh chuyển đổi số”;

5. Global AI Govermance Law and Policy – Joe Jones and Darren Grayson;

6. KfW Research  , 21 Juni 2024 Author: Dr Volker Zimmermann Focus on Economics No. 463;

7. www.publicpolicy.googl

Nguồn: Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học

The post BÀI 1 – AI – AI trong đời sống xã hội appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Trên thế giới, việc tối ưu các thuật toán khử sương mù đã được phát triển từ năm 2008 cho đến nay, He 2011[1] phát triển một thuật toán hiệu quả dựa trên dự đoán về kênh tối của hình ảnh sương mù. Bùi và Kim 2018[2] đã xây dựng các mô hình elip cho các cụm điểm ảnh sương mù trong không gian để loại bỏ chúng. Trong thời gian gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của phương pháp học sâu (Deep learning), các thuật toán khử sương mù sử dụng phương pháp này đã mang lại kết quả rất tốt. Li 2017[3] sử dụng học sâu để trực tiếp thu lại hình ảnh rõ ràng từ hình ảnh sương mù mà không cần sử dụng bất kì mô hình toán học nào. Mặc dù các thuật toán nói trên có thể tạo ra kết quả ấn tượng, nhưng khó áp dụng trong thực tế vì độ phức tạp tính toán quá cao để đáp ứng yêu cầu ứng dụng trong thời gian thực, ví dụ như các hệ thống giám sát.

Tại Việt nam, số lượng các nghiên cứu về nâng cao chất lượng hình ảnh chụp trong điều kiện thời tiết xấu còn hạn chế. Hong và Thanh 2019[4] đề xuất thuật toán khử sương mù dựa trên điều chỉnh Gamma tương ứng nhằm tăng độ tương phản của hình ảnh trên 1 kênh màu cố định. Tương tự, Thanh 2019[5] sử dụng thuật toán cân bằng histogram kết hợp với cân bằng Gamma trên kênh màu HSV để nâng cao độ tương phản của hình ảnh. Nhìn chung, các thuật toán này cố gắng sử dụng các kỹ thuật khác nhau để cải thiện độ tương phản chi tiết và hiệu ứng hình ảnh. Việc không đánh giá và phân tích mô hình quang học của sương mù trong bài toán khiến chất lượng kết quả của các thuật toán trên không đạt chất lượng cao, và không thể đáp ứng được trong mọi điều kiện sương mù.

Để giải quyết các vấn đề trên, một thuật toán khử sương mù đáp ứng điều kiện thời gian thực dựa trên mô hình lọc dẫn hướng đa tầng được đề xuất. Trước tiên, hình ảnh sương mù đầu vào sẽ được giảm tỉ lệ để tạo nên một kim tự tháp hình ảnh. Dựa trên quan sát rằng bước tốn nhiều thời gian nhất cho việc khử sương mù đó là ước tính bản đồ truyền ánh sáng của hình ảnh, nó sẽ được tính toán ở cấp độ thô nhất của kim tự tháp hình ảnh. Sau đó, bản đồ truyền ánh sáng tương ứng với hình ảnh đầu vào sẽ được ước tính dựa trên bản đồ truyền thô này, bằng cách sử dụng bộ lọc dẫn hướng ở mỗi tầng của kim tự tháp để giữ chi tiết hình ảnh. Cuối cùng, hình ảnh đầu ra không có sương mù sẽ được tạo ra sử dụng bản đồ truyền ánh sáng thu được và mô hình quang học. Với thuật toán khử sương mù dựa trên mô hình lọc dẫn hướng đa tầng được đề xuất, độ phức tạp tính toán đã được tối ưu, do đó có thể áp dụng cho các ứng dụng thời gian thực mà vẫn giữ được chất lượng đầu ra. Hình 1 mô tả sơ đồ tổng quan của thuật toán.

Hình 1. Mô hình tổng quan của hệ thống

Hình. 2. Thể hiện một số kết quả ban đầu của thuật toán do tác giả đã phát triển tại đại học Dongguk, Hàn Quốc, dưới sự hướng dẫn của giáo sư Chul Lee, và đã được công bố tại hội nghị quốc tế về xử lý ảnh IWAIT, tổ chức tại Singapore năm 2019 [6]. Thuật toán có thể đạt tốc độ xử lý 30fs đối với ảnh có độ phân giải HD.

Hình 2. (a) Ảnh sương mù, (b) Ảnh đã khử sương mù sử dụng thuật toán đề xuất

Trong tương thời gian tới tại Việt Nam, chúng tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu nhằm xây dựng một hệ thống giám sát tầm xa sử dụng công nghệ xử lý ảnh nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh và video, tăng khả năng quan sát trong điều kiện thời tiết xấu như sương mù, khói bụi. Thiết bị có khả năng được ứng dụng trong các công việc giám sát tầm xa trên đất liền hoặc trên biển, mang lại hiệu quả cho lĩnh vực dân sinh, an ninh, bảo đảm an toàn xã hội.

Hình 3. Hệ thống phần cứng

Tài liệu tham khảo

[1] He, K., Sun J., and Tang, X.: Single image haze removal using dark channel prior. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 33, no. 12, pp. 2341–2353, (2011).

[2] Bui, T., M., and Kim, W.: Single image dehazing using color ellipsoid prior. IEEE Trans. Image Process., vol. 27, no. 2, pp. 999–1009, (2018).

[3] Li, B., Peng, X., Wang, Z., Xu, J., and Feng, D.: AOD-Net: All-in-one dehazing network. in Proc. IEEE Int’l Conf. Comput. Vis., pp. 4780–4788 (2017).

[4] Hong, N., Thanh, N.: A Single Image Dehazing Method Based on Adaptive Gamma Correction. in Proc. NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS) (2019).

[5] Thanh, L., Thanh, D., Hue, D., Prasath, V.: Single Image Dehazing Based on Adaptive Histogram Equalization and Linearization of Gamma Correction. in Proc. Asia-Pacific Conference on Communications (APCC), (2019).

[6] Nguyen, T.V., Vien, A.G., Lee, C.: Fast image dehazing based on multi-scale guided filtering. in Proc. Int. Workshop on Advanced Image Technology, pp. 182 – 186 (2019).

Nguồn: Nguyễn Văn Thưởng – TT Quang Điện Tử

The post Ứng dụng thuật toán khử sương mù trong giải pháp giám sát tình trạng giao thông, an ninh appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Màng cứng có ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sau:

– Chế tạo dụng cụ cắt gọt trong gia công cơ. Nhờ có lớp màng cứng, dụng cụ cắt gọt có tuổi thọ tăng lên 2-10 lần, có thể gia công ở tốc độ cắt cao, nhiệt độ cắt lớn, có thể gia công những vật liệu khó gia công. Trên các thiết bị gia công cơ khí CNC độ chính xác cao, sử dụng dụng cụ cắt có phủ lớp màng cứng là yêu cầu ưu tiên.

– Chế tạo các chi tiết cơ khí chuyển động có yêu cầu ma sát thấp, độ bền mòn cao, độ bền hóa cao. Ví dụ: trục chuyển động, piston-xéc măng, van của động cơ oto, xe máy. Mạ cứng trên các chi tiết của vũ khí.

– Lớp mạ trên các loại khuôn tạo hình kim loại: khuôn đột dập, khuôn chuốt, khuôn cắt, khuôn đúc hợp kim nhôm, khuôn đùn nhôm…

– Chế tạo các lớp mạ chức năng như: lớp mạ tăng khả năng tương đồng sinh học cho các chi tiết cấy ghép trong cơ thể; Lớp mạ cách nhiệt cho cánh tua bin động cơ phản lực hoặc động cơ tên lửa…

Các lớp mạ cứng thường được sử dụng có cấu tạo từ vật liệu: TiN, TiCN, TiAlN, AlTiN, ZrN, CrN, DLC…. hoặc hệ tổ hợp nhiều lớp các màng nêu trên.

Các lớp màng cứng được chế tạo bằng phương pháp lắng đọng PVD (Physical Vapor Deposition) hoặc CVD (Chemical Vapor Deposition) trong môi trường chân không. Công nghệ chế tạo màng cứng thuộc nhóm ngành công nghệ cao, đem lại giá trị gia tăng cao. Vì vậy công nghệ này đã và đang được phát triển mạnh ở tất cả các nước công nghiệp phát triển.

Có 4 nhóm phương pháp PVD tạo lớp màng cứng như sau:

– Bốc bay chân không (Vacuum evaporation): Vật liệu từ nguồn được đốt nóng bằng nhiệt, bay hơi, di chuyển quakhoảng không gian giữa nguồn và đế, lắng đọng trên đế tạo thành màng.

– Phún xạ (Sputter deposition): vật liệu nguồn có dạng tấm phẳng ( còn gọi là bia) được bắn phá bởi chùm hạt năng lượng (ion hoặc nguyên tử năng lượng), mô men năng lượng này được truyền cho các nguyên tử của bia, nếu năng lượng của các nguyên tử bia đủ lớn hơn công thoát (giá trị khác nhau theo từng loại vật liệu) thì chúng sẽ bị bật ra khỏi bề mặt bia tạo thành đám hơi vật liệu bia, di chuyển qua khoảng không gian giữa bia và đế, lắng đọng trên đế tạo thành màng.

– Mạ ion (Ion plating): Là phương pháp kết hợp đồng thời bốc bay chân không/ hoặc phún xạ, với việc bắn phá đồng thời hoặc có tính chu kỳ các màng lắng đọng bằng các hạt mang điện để định dạng và điều khiển thành phần và các đặc tính của màng lắng đọng. Phương pháp mạ ion sử dụng phún xạ hoặc bốc bay chân không làm nguồn của quá trình lắng đọng vật liệu.

– Hồ quang chân không (Vacuum Arc deposition): là phương pháp lắng đọng màng dựa vào sự phóng điện với dòng điện có cường độ lớn trong môi trường chân không giữa hai điện cực có hiệu điện thế thấp đặt vào. Trên bề mặt điện cực catốt (còn gọi là bia) có các điểm hồ quang chuyển động làm bay hơi vật liệu điện cực. Các nguyên tử và ion của vật liệu tạo màng được tách ra khỏi bia ( thể rắn) nhờ năng lượng của dòng hồ quang rồi đến lắng đọng trên đế tạo thành lớp màng mỏng. Trong hồ quang chân không, môi trường dẫn điện là plasma của vật liệu điện cực được bốc hơi và ion hóa cao do quá trình hồ quang tạo ra.

Công nghệ PVD lắng đọng hồ quang là phương pháp cơ bản, được ứng dụng phổ biến và nhiều nhất hiện nay. Màng cứng chế tạo bằng phương pháp này có những đặc điểm nổi bật so với các phương pháp khác như sau:

– Tạo màng có độ bám dính cao với đế, mật độ xếp chặt của màng lớn, có thể dễ dàng điều chỉnh các tính chất bằng cách thay đổi các thông số thực nghiệm như áp suất khí Nitơ, thiên áp, độ lớn dòng

– Tốc độ tạo màng lớn đối với kim loại.

– Nhiệt độ phủ thấp, ít làm thay đổi tính chất (cơ tính) của nền.

– Có thể tạo màng compozit, đa lớp.

– Hiệu quả hóa hơi cao.

– Thân thiện với môi trường (không sử dụng hóa chất độc hại).

Trung tâm Quang điện tử đã có quá trình lâu dài trên 15 năm nghiên cứu Công nghệ PVD hồ quang chân không. Hiện nay Trung tâm đủ khả năng thiết kế chế tạo thiết bị mạ hồ quang và nghiên cứu phát triển ứng dụng các lớp màng cứng. Được sự quan tâm đầu tư của Bộ Khoa học và Công nghệ, Thiết bị hồ quang chân không DREVA ARC 400 của CHLB Đức, thiết bị mạ màng cứng bằng hồ quang tân tiến nhất hiện nay tại Việt nam, đã được lắp đặt tại Trung tâm.

Sơ đồ thiết bị bốc bay hồ quang chân không

Thiết bị hồ quang chân không DREVA ARC 400 tại Trung tâm quang điện tử

Trung tâm Quang điện tử đã và đang triển khai thương mại hoá một số sản phẩm màng cứng bằng công nghệ hồ quang:

Màng cứng CrN: Màng CrN nổi bật ở khả năng chống ăn mòn, đặc biệt đối với môi trường axit Cl, F và độ bền nhiệt trên 600^oC. Ngoài ra, loại màng này còn được dùng làm lớp phủ bề mặt các vật liệu mềm như hợp kim Al, thép không gỉ.

Tính chất chất của màng CrN:

– Có màu xám bạc;

– Có thể được phủ dày từ 2 đến 6 μm;

– Độ cứng khoảng 2000 HV;

– Độ bền nhiệt 704^oC;

– Hệ số ma sát 0,5.

Khuôn dập phủ màng CrN

Màng TiN: Màng cứng TiN đã và đang được ứng dụng rộng rãi do sở hữu những tính chất độc đáo: độ cứng cao, tính chống mài mòn và ăn mòn tốt nên được dùng làm lớp phủ bảo vệ bề mặt cho các dụng cụ cắt gọt, mũi khoan, khuôn đúc kim loại. Ngoài ra, màng TiN tương đối trơ về mặt hóa học, nhiệt bay hơi cao, có tính chất điện và tính chất quang tốt nên được dùng làm hàng rào khuếch tán trong thiết bị vi điện tử.

Tính chất chất của màng TiN:

– Có thể phủ dày lên đến 2-5 μm;

– Có độ cứng lên đến 2300 HV;

– Độ bền nhiệt 560^oC;

– Hệ số ma sát khoảng 0,5.

Khuôn trấn phủ màng TiN

Màng ZrN: Màng cứng ZrN được dùng để phủ lên dụng cụ cắt gọt, mũi khoan, dụng cụ y khoa, đồ trang trí bằng kim loại hay những thiết bị chỉnh răng.

Tính chất chất của màng ZrN:

– Có thể phủ dày lên đến 2-5 μm;

– Có độ cứng lên đến 2800 HV;

– Độ bền nhiệt 565 ^oC;

– Hệ số ma sát khoảng 0,5;

– Có màu vàng của kim loại.

Mạ mũi khoan bằng ZrN

Trung tâm Quang điện tử sẵn sàng phối hợp với các tổ chức và cá nhân ở Việt nam để triển khai ứng dụng các lớp phủ cứng vào các sản phẩm khác nhau trong công nghiệp và hàng kim khí dân dụng.

Nguồn: Trung tâm Quang điện tử

The post Phương pháp hồ quang chân không và ứng dụng trong chế tạo màng cứng appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.