Nhiều kết quả nghiên cứu, sáng chế và công nghệ tuy sở hữu tiềm năng rất lớn, nhưng lại gặp rào cản khi bước ra thị trường. Trong lĩnh vực khởi nghiệp, khoảng cách giữa hoạt động nghiên cứu (R&D), thử nghiệm công nghệ và thương mại hóa thực tế thường được gọi là “Thung lũng chết” (Valley of Death). Đây là giai đoạn khốc liệt nhất, nơi đa số các dự án tiềm năng bị gãy đổ. Theo các báo cáo thống kê về tỷ lệ thất bại của Startup:

• 42% thất bại vì xây dựng sản phẩm mà thị trường không có nhu cầu hoặc khách hàng không sẵn sàng chi trả.
• 38% doanh nghiệp cạn kiệt nguồn vốn và không thể gọi thêm các vòng vốn tiếp theo kịp thời. 

Trong bối cảnh đó, mô hình Venture Studio (hay còn được biết đến là venture builder, startup studio) đang trở thành một hướng tiếp cận đột phá. Vậy, Venture Studio là gì?

Mô hình Venture Studio: Giải pháp đột phá cho tương lai

Venture Studio chính là bệ đỡ vững chắc giúp các công nghệ và tài sản trí tuệ (IP) tiềm năng được hiện thực hóa. 

Venture Studio giúp Startup giải quyết các bài toán khó:

– Hoàn thiện công nghệ: Tối ưu hóa các tài sản trí tuệ sẵn có.

– Thử nghiệm thị trường: Đưa sản phẩm vào thực tế để đo lường nhu cầu người dùng.

– Kết nối đầu tư: Tạo mạng lưới liên kết với các quỹ đầu tư lớn.

– Xây dựng doanh nghiệp: Biến công nghệ thuần túy thành một thực thể kinh doanh chuyên nghiệp. 

Venture Studio áp dụng quy trình hệ thống và đội ngũ chuyên gia nhằm phát hiện, kiến tạo và triển khai các dự án khởi nghiệp đột phá 

Venture Studio khác gì so với các mô hình truyền thống?

Khác với các vườn ươm hay quỹ đầu tư mạo hiểm thông thường, Venture Studio tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành từ giai đoạn sơ khai nhất (giai đoạn “thai nghén” ý tưởng).

Các mô hình Venture Studio thành công trên thế giới

Trên thế giới, mô hình Venture Studio đã chứng minh được hiệu quả vượt trội, trở thành cầu nối quan trọng giữa viện nghiên cứu, startup và thị trường. 

Rocket Internet (Đức) 

Là một trong những mô hình venture builder nổi tiếng nhất tại Châu Âu, Rocket Internet tập trung xây dựng và mở rộng các doanh nghiệp công nghệ từ giai đoạn rất sớm. Tổ chức này đứng sau hàng loạt “kỳ lân” trong lĩnh vực thương mại điện tử, logistics và nền tảng số, khẳng định năng lực xây dựng startup ở quy mô toàn cầu với tốc độ thần tốc.

Idealab (Hoa Kỳ)

Thành lập từ năm 1996, Idealab được coi là người tiên phong khai sinh ra mô hình Venture Studio. Hoạt động theo mô hình thử nghiệm song song nhiều ý tưởng công nghệ, Idealab sàng lọc và lựa chọn các dự án xuất sắc nhất để phát triển thành doanh nghiệp độc lập. Tập trung vào các lĩnh vực mũi nhọn như AI, năng lượng sạch và công nghệ đổi mới sáng tạo, Idealab đã kiến tạo hơn 150 công ty công nghệ với nhiều thương vụ IPO và M&A thành công.

Beanstalk (Úc) 

Beanstalk AgTech là tổ chức đổi mới sáng tạo uy tín tại Úc, đi đầu trong việc áp dụng mô hình Venture Studio vào lĩnh vực nông nghiệp công nghệ cao (AgTech). Thông qua chương trình tiêu biểu “Drought Venture Studio”, Beanstalk hỗ trợ các nhà nghiên cứu và startup chuyển hóa các công nghệ chống chịu hạn hán, biến đổi khí hậu từ phòng thí nghiệm thành các giải pháp thương mại hóa thực tế cho ngành nông nghiệp.

Tóm lại, các mô hình này cung cấp cho Viện một “kiến trúc vận hành” thực chiến, dịch chuyển vai trò của Viện từ một đơn vị quản lý nghiên cứu truyền thống sang một tổ chức kiến tạo và ươm tạo doanh nghiệp công nghệ chủ động, hiệu quả và có tốc độ bứt phá cao. 

NACENTECH Venture Studio

Kế thừa và phát huy tinh hoa từ các mô hình thành công trên thế giới, NACENTECH đang xây dựng và phát triển mô hình NACENTECH Venture Studio tại cơ sở 25 Lê Thánh Tông (Hoàn Kiếm, Hà Nội) và 366A Trường Chinh (Tân Bình, TP HCM). Đây là bước đi chiến lược nhằm thúc đẩy thương mại hóa sáng chế và hình thành các startup mang tính ứng dụng thực tiễn cao tại Việt Nam. 

NACENTECH Venture Studio được xây dựng như một hệ sinh thái hỗ trợ toàn diện, đóng vai trò là cầu nối vững chắc đưa các công nghệ, IP và dự án đổi mới sáng tạo từ các viện nghiên cứu, trường đại học, startup và doanh nghiệp bước ra thị trường. Mô hình hoạt động của NACENTECH Venture Studio tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: Giúp các công nghệ tiềm năng vượt qua khoảng cách từ R&D đến thương mại hóa.

Chuỗi quy trình đồng hành toàn diện của NACENTECH Venture Studio:

– Scouting & Selection (Tiếp nhận & Sàng lọc): Tiếp nhận các công nghệ, IP, ý tưởng đột phá từ viện, trường, startup, doanh nghiệp; tiến hành đánh giá sơ bộ năng lực đội ngũ và lựa chọn các dự án tiềm năng.

– Validation & Venture Design (Thẩm định & Thiết kế): Phân tích sâu sắc nhu cầu thị trường, đánh giá chuyên sâu về công nghệ và sở hữu trí tuệ để thiết kế mô hình kinh doanh cùng lộ trình phát triển tối ưu.

– PoC & Product Development (Thử nghiệm & Phát triển): Tập trung phát triển PoC/Prototype, tiến hành kiểm nghiệm thực tế tại hệ thống Tech Lab/Tech Testing và trực tiếp kiểm chứng cùng các khách hàng, đối tác chiến lược.

– Venture Building & Go-To-Market (Xây dựng doanh nghiệp & Tiếp cận thị trường): Tiến hành thành lập startup/spin-off, trực tiếp tham gia xây dựng bộ máy nhân sự, nâng cao năng lực vận hành và triển khai chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường.

– Scaling & Investment (Mở rộng quy mô & Đầu tư): Kết nối mạng lưới nhà đầu tư uy tín để hỗ trợ gọi vốn, thúc đẩy tăng trưởng vững chắc, hướng đến mở rộng quy mô quốc tế và thực hiện thoái vốn/M&A khi đạt thời điểm phù hợp

NACENTECH Venture Studio đồng hành toàn diện cùng startup 

Với vai trò là tổ chức khoa học và công nghệ dẫn dắt, Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia định vị là đối tác chiến lược đồng hành dài hạn cùng các nhà khoa học, viện nghiên cứu, trường đại học và doanh nghiệp. Chúng tôi tập trung tối ưu hóa các nguồn lực quốc gia và quốc tế, nhằm giảm thiểu rủi ro, đẩy nhanh quá trình thương mại hóa và ứng dụng các kết quả nghiên cứu (R&D) vào thực tiễn sản xuất, kinh doanh.

Viện trân trọng kính mời các cơ quan, đơn vị, nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp có nhu cầu đánh giá tiềm năng thương mại, hoặc tìm kiếm giải pháp phát triển thị trường cho các công nghệ cốt lõi, liên hệ trực tiếp để cùng xây dựng phương án phối hợp và triển khai tối ưu.

The post Venture Studio: Đưa Sáng Chế Tiềm Năng Vượt Qua “Thung lũng Chết” appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

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.

ISO/IEC 17025:2017 là tiêu chuẩn quốc tế quy định các yêu cầu về năng lực của các phòng thí nghiệm thử nghiệm và hiệu chuẩn. Việc tuân thủ tiêu chuẩn này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác của kết quả thí nghiệm mà còn tăng cường sự tin cậy và công nhận của PTN trên trường quốc tế.

Hàng năm, Trung tâm đã chủ động cử các cán bộ kỹ thuật và cán bộ quản lý tham gia các khóa đào tạo do Văn phòng Công nhận Chất lượng (BoA) tổ chức. Trong đó, hai khóa đào tạo gần đây được Trung tâm quan tâm và cử cán bộ tham gia bao gồm “Quản lý phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2017” và khóa đào tạo “Chuyên gia đánh giá trưởng phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2017”.

Khóa học “Quản lý phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2017” cung cấp cho các cán bộ kiến thức sâu rộng về việc quản lý và vận hành PTN theo đúng chuẩn mực quốc tế. Đây là cơ hội để các cán bộ cập nhật những thay đổi, bổ sung mới nhất trong phiên bản 2017 của tiêu chuẩn ISO/IEC 17025, từ đó áp dụng hiệu quả trong công việc hàng ngày.

Khóa đào tạo “Chuyên gia đánh giá trưởng phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2017” giúp các cán bộ hiểu rõ hơn về quy trình đánh giá, giám sát và đảm bảo chất lượng PTN theo tiêu chuẩn ISO/IEC 17025. Sau khi hoàn thành khóa học, các cán bộ có thể tham gia với vai trò chuyên gia, trưởng đoàn đánh giá trong các cuộc kiểm tra nội bộ hoặc hỗ trợ các đơn vị khác trong quá trình đạt chuẩn ISO/IEC 17025.

Cán bộ Trung tâm tham gia khóa đào tạo chuyên gia đánh giá trưởng phòng thí nghiệm theo tiêu chuẩn TCVN ISO/IEC 17025:2017 tại Hà Nội, từ ngày 05-09/8/2024

Sau các khóa đào tạo, các cán bộ của Trung tâm không chỉ nâng cao được kiến thức và kỹ năng trong việc quản lý và vận hành PTN mà còn đóng góp tích cực vào việc cải thiện và duy trì hệ thống quản lý chất lượng tại Trung tâm. Điều này đảm bảo rằng tất cả các hoạt động thử nghiệm, hiệu chuẩn tại PTN của Trung tâm đều đạt chuẩn, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của khách hàng.

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

The post Trung tâm Công nghệ Vi điện tử và Tin học cử cán bộ tham gia các khóa nâng cao kiến thức về tiêu chuẩn ISO/IEC 17025:2017 appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Saponin là một nhóm hợp chất đa dạng được đặc trưng bởi cấu trúc của chúng có chứa aglycone steroid hoặc triterpenoid và được gắn với một hoặc nhiều chuỗi đường [12], đặc trưng bởi tính chất hoạt động bề mặt vì có thể hòa tan trong nước tạo thành dung dịch tạo bọt. Saponin thường được nhóm thành hai loại chính: saponin steroid tồn tại chủ yếu trong cây một lá mầm và saponin triterpenoid có trong cây hai lá mầm [13]. Theo một số nghiên cứu cho thấy, chi Costus sp. được coi là một nguồn nguyên liệu mới có tiềm năng khai thác saponin, đặc biệt là saponin steroid [4, 10].

Trong quá trình tách chiết hàm lượng saponin steroid bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau như nồng độ dung môi, tỷ lệ nguyên liệu/dung môi, thời gian chiết cũng như sự tương tác giữa các yếu tố với nhau. Kết quả nghiên cứu do Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM thực hiện cho thấy, điều kiện tối ưu cho quá trình tách chiết saponin steroid từ lá cây C. pictus với nồng độ ethanol 79%, tỷ lệ nguyên liệu/dung môi 1/31 g/mL và thời gian tách chiết là 60 giờ với hàm lượng saponin steroid đạt cao nhất là 7,62%.

Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM sẵn sàng chuyển giao quy trình công nghệ tách chiết saponin steroid từ lá cây Costus pictus cho mục đích làm nguyên liệu sản xuất thuốc điều trị bệnh tiểu đường trên người. Thông tin vui lòng liên hệ 366A Trường Chinh, Phường 13, Quận Tân Bình, TP. HCM.

 Nguồn: Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

TÀI LIỆU THAM KHẢO

• Selvakumarasamy, B. Rengaraju, S.A. Arumugam, et al. (2021), “Costus pictus-transition from a medicinal plant to functional food: A review”, Futur. Foods, 4(7), DOI: 10.1016/j.fufo.2021.100068.
• Aruna, R. Nandhini, V. Karthikeyan, et al. (2014), “Insulin plant (Costus pictus) leaves: Pharmacognostical standardization and phytochemical evaluation”, Am. J. Pharm Heal. Res., 2(8), pp.106-119.
• M.R. Devi (2019), “A comprehensive review on Costus pictus D. Don”, International Journal of Pharmaceutical Sciences and Research, 10(7), pp.3187- 3195, DOI: 10.13040/IJPSR.0975-8232.10(7).3187-95.
• Manimozhi (2019), “Phytochemical investigation of the medicinal plant Costus pictus D. Don”, J. Emerg. Technol. Innov. Res., 6(6), pp.49-59.
• Guclu-Ustundag, G. Mazza (2007), “Saponins: Properties, applications and processing”, Crit. Rev. Food Sci. Nutr., 47(30), pp.231-258, DOI: 10.1080/10408390600698197.
• Raj, R. Kalaivani (2016), “Comparative invitro evaluation of anthelmintic property of leaves and rhizome of Costus pictus D. Don against albendazole”, Natl. J. Physiol. Pharm. Pharmacol., 6(5), pp.438-441, DOI: 10.5455/njppp.2016.6.0205423032016.
• Majumdar, P. Parihar (2012), “Antibacterial, anti-oxidant and antiglycation potential of Costus pictus from southern region, India”, Asian J. Plant Sci. Res., 2(2), pp.95-101.
• Ashwini, Z. Bobby, M. Joseph, et al. (2015), “Insulin plant (Costus pictus) extract improves insulin sensitivity and ameliorates atherogenic dyslipidaemia in fructose induced insulin resistant rats: Molecular mechanism”, J. Funct. Foods, 17, pp.749-760, DOI: 10.1016/j.jff.2015.06.024.
• Prejeena, S.N. Suresh, V. Varsha (2017), “Phytochemical screening, antioxidant analysis and antiproliferative effect of Costus pictus D. Don leaf extracts”, International Journal of Recent Advances in Multidisciplinary Research, 4(3), pp.2373-2378.
• V. Srinivasan, K.K. Vijayan, P. Sharanappa, et al. (2016), “Identification of chemical compounds in the essential oil from Costus pictus D. Don plant parts antimicrobial studies isolation and quantification of diosgenin from its root”, J. Chem. Pharm. Res., 8(7), pp.594-604.
• A. Jayasri, S. Gunasekaran, A. Radha, et al. (2008), “Anti-diabetic effect of Costus pictus leaves in normal and streptozotocin-induced diabetic rats”, International Journal of Diabetes and Metabolism, 16(3), pp.117-122.
• Navarro del Hierro, G. Reglero, D. Martin (2020), “Chemical characterization and bioaccessibility of bioactive compounds from saponin-rich extracts and their acid-hydrolysates obtained from fenugreek and quinoa”, Foods, 9(9), DOI: 10.3390/foods9091159.
• Abdelrahman, S. Jogaiah (2020), Bioactive Molecules in Plant Defense, Springer International Publishing, DOI: 10.1007/978-3-030-61149-1.

The post Tối ưu hóa điều kiện tách chiết saponin steroid từ lá cây Costus pictus bằng phương pháp đáp ứng bề mặt appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Tình trạng độc sắt trong đất phèn luôn luôn gắn với quá trình khử sắt và nồng độ Fe²⁺ hòa tan. Các dạng sắt chủ yếu trong đất ngập nước gồm goethite (α- FeOOH), ferrihydrite (Fe2O3.nH2O), lepido-crocite (α-FeOOH), maghemite (β-Fe2O3). Quá trình khử sắt trong đất ngập nước phụ thuộc rất nhiều vào tính chất đất như điều kiện oxy hóa khử, nhiệt độ môi trường, pH, hàm lượng hữu cơ.

Độ nhạy cảm của cây lúa đối với độc sắt rất khác nhau tùy theo mức độ và thời điểm xuất hiện nồng độ Fe²⁺ cao trong dung dịch đất. Nồng độ sắt cao ở thời kỳ cây con có thể gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất đến mức khó hồi phục. Nồng độ Fe²⁺ cao tại thời kỳ đẻ nhánh làm đòng có thể làm giảm tỷ lệ số bông hữu hiệu và tăng tỷ lệ lép. Việc nghiên cứu hiểu rõ động thái khử sắt và xác định thời điểm bùng nổ khử sắt trong đất sẽ cho phép đánh giá được tình trạng độc sắt, lựa chọn các giải pháp và thời điểm áp dụng giải pháp canh tác, bố trí thời vụ để tránh tác hại của độc sắt một cách hiệu quả.

Kết quả nghiên cứu của Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM thực hiện cho thấy tốc độ tăng nồng độ Fe²⁺ mạnh nhất ở trong giai đoạn 1 đến 7 ngày ngập nước và sau đó nồng độ Fe²⁺ tuy vẫn tăng nhưng có tốc độ tăng giảm dần do xuất hiện quá trình tái kết tủa ferrosoferic hydroxite. Thời điểm đạt nồng độ Fe²⁺ cực đại chủ yếu giao động trong giai đoạn 14- 42 ngày sau ngập nước. Đây được xem là luận chứng quan trọng trong việc xây dựng kỹ thuật ngập khô xen kẽ trong canh tác lúa để giảm tình trạng ngộ độc sắt trên cây lúa.

Nguồn: Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

The post Động thái khử sắt trên đất phèn trồng lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Nấm săn tuyến trùng (Nematophagous fungi) có trên 200 loài, là chủng nấm có khả năng bắt hoặc kí sinh trên tuyến trùng và sử dụng tuyến trùng làm nguồn dinh dưỡng (Hsueha et al., 2013; Nordbring-Hertz, 2006). Chúng được phân thành 4 nhóm theo phương thức tấn công tuyến trùng: nấm bẫy tuyến trùng sử dụng keo dính hoặc bẫy cơ học, nấm nội kí sinh sử dụng bào tử, nấm kí sinh trứng hoặc con cái bằng đầu sợi nấm và sinh độc tố nấm cố định tuyến trùng trước khi xâm nhập (Liu et al, 2009). Nấm bẫy tuyến trùng có 3 chi chính là Arthrobotrys, Dactylellina và Drechslerella (Nguyen et al., 2019). Trong đó, chi Arthrobotrys đặc biệt là A. oligospora được báo cáo là chi nấm phân bố rộng rãi có thể được tìm thấy ở châu Âu, châu Á, châu Mĩ và có khả năng phát triển trong nhiều môi trường bao gồm các loại đất tự nhiên, phân động vật và trong môi trường nước (Niu & Zhang, 2011).

Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM đã phân lập được một chủng Arthrobotrys sp., hai chủng Paecilomyces sp., và mười bốn chủng Trichoderma sp. Kết quả nghiên cứu cho thấy các chủng nấm săn tuyến trùng có khả năng kiểm soát tuyến trùng T. semipenetrans trên cây có múi đạt hiệu quả cao. Arthrobotrys sp., có khả năng tạo bẫy mạng bắt tuyến trùng đạt 72,82% sau 15 ngày thử nghiệm, Paecilomyces sp., có khả năng kí sinh và phá vỡ trứng từ bên trong, đạt hiệu quả cao nhất là 90,87%. Các chủng Trichoderma sp., có khả  năng ức chế và làm mất cấu trúc vỏ trứng T. semipenetrans đạt hiệu quả là 80,33%.

Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM đã sản xuất và phân phối sản phẩm sinh học chứa các chủng nấm săn tuyến trùng để phục vụ sản xuất nông nghiệp ở các tỉnh Đồng bằng Sông Cửu Long. Thông tin hợp tác nghiên cứu, sản xuất, chuyển giao công nghệ vui lòng liên hệ tại địa chỉ: 366A Trường Chinh, Phường 13, Quận Tân Bình, TP. HCM.

Nguồn: Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Nguyen, V. H, Nguyen, T. H, Tran, T. T. T, & Pham, V. T. (2019). Isolation and selection of Arthrobotrys nematophagous fungi to control the nematodes on coffee and black pepper plants in Vietnam. Archives of Phytopathology and Plant Protection, 52(7-8), 825-843.

Hsueha, Y.-P., Mahantib, P., Schroederb, F. C., & Sternberg, P. W. (2013). Nematode-trapping fungi eavesdrop on nematode pheromones. Curr Biol, 23(1), 83-86.

Liu, X., Xiang, M., & Che, Y. (2009). The living strategy of nematophagous fungi. Mycoscience, 50, 20-25.

Niu, X.-M., & Zhang, K.-Q. (2011). Arthrobotrys oligospora a model organism for understanding the interaction between fungi and nematodes.pdf. Mycology, 2(2), 59-78.

Nordbring-Hertz, B., Jansson, H. B., & Tunlid, A. (2006). Nematophagous Fungi. In Encyclopedia of life sciences (pp. 1-11). John Wiley & Sons.

Trinh, Q. P, Nguyen, T. T., Tran, T. T. T., Nguyen, H. T, & Tran, T. H. A. (2016). Đặc điểm phân bố của tuyến trùng ký sinh thực vật trong đất trồng cam Cao  Phong, Hòa Bình. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, 32, 301-308.

Suganthi, K., Vetrivelkalai, P., Poornima, K., & Vijayakumar, R. M. (2019). In vitro Bioefficacy of Endophytic Isolates against Citrus Nematode. Tylenchulus semipenetrans. Int.J.Curr.Microbiol.App.Sci, 8(5), 1050-1055.

The post Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM phân lập chủng nấm săn tuyến trùng hại cây có múi appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Bệnh đốm trắng hay còn được gọi dưới các tên “đốm nâu”, “đốm tắc kè”, “bệnh ma”, “bệnh loét” hay “thối mục”, là một trong những bệnh gây thiệt hại lớn về năng suất và chất lượng thanh long. Nguyên nhân của bệnh được xác định là do vi nấm Neoscytalydium dimidiatum. Cho đến nay, vẫn chưa có thuốc đặc trị bệnh này, việc sử dụng các hóa chất để hạn chế bệnh hiện nay chỉ là giải pháp tình thế và  là  một trong những nguồn  góp phần gây ô nhiễm, giảm chất lượng thanh long, hạn chế khả năng xuất khẩu thanh long  ra các thị trường khó tính.

Nhiều   nghiên  cứu   trong  và   ngoài  nước  cho   thấy,  việc  sử   dụng  vi  khuẩn  như Bacillus sp. để ức chế một số loài nấm bệnh trên cây trồng đã cho thấy tính hiệu quả của nó, điều này cũng cho thấy dòng Bacillus sp. có tiềm năng trong việc ức chế nấm bệnh N. dimidiatum trên thanh long.

Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP. HCM đã phân lập và sàng lọc được 136 chủng vi khuẩn Bacillus từ  các  mẫu đất lấy tại Bình Thuận. Trong đó 104 chủng có khả năng đối kháng với N. dimidiatum trên 2 phương pháp thử nghiệm. Chủng ĐV5B6 cho kết quả đối kháng tốt nhất với hiệu suất đối kháng là 36,67% và đường kính vòng vô khuẩn là 21,33 mm. Kết quả định danh bằng phương pháp MALDI – TOF cho thấy cho thấy chủng ĐV5B6 là Bacillus atrophaeus, điều này mở ra cơ hội lớn trong việc sản xuất chế phẩm sinh học từ Bacillus để phòng trừ bệnh đốm trắng do nấm Neoscytalydium dimidiatum gây ra trên cây thanh long.

Nguồn:  Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

The post Khả năng đối kháng của vi khuẩn Bacillus sp với vi nấm Neoscytalidium dimidiatum gây bệnh đốm trắng trên cây thanh long appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Công nghệ chiết xuất chú trọng đến các yếu tố như hiệu suất chiết, điều kiện chiết hay quy trình (an toàn và kinh tế), khả năng triển khai ở quy mô sản xuất. Để nâng cao hiệu quả của dịch chiết, các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình chiết xuất thường được tối ưu hóa. Thông thường, các nghiên cứu dùng phương pháp cổ điển là luân phiên từng biến để thay đổi các thông số khảo sát trong quá trình tối ưu hóa. Tuy nhiên, phương pháp này không thể hiện rõ ràng sự tương tác hay ảnh hưởng giữa các biến với nhau và tổng số thí nghiệm thực hiện tăng lên nhiều khi số lượng biến khảo sát tăng. Do đó, hiện nay trong nghiên cứu, thường sử dụng phương pháp đáp ứng bề mặt (Response Surface Methodology – RSM) để tối ưu hóa các thông số trong quá trình chiết. Phương pháp này được phát triển dựa trên các kỹ thuật toán học và thống kê, dựa trên sự phù hợp và liên quan giữa kết quả thu được từ mô hình thực nghiệm và thiết kế thí nghiệm. Phương pháp RSM đã được ứng dụng trong tối ưu hóa điều kiện chiết xuất hoạt chất tự nhiên, tổng hợp hóa học hay tối ưu hóa các quá trình hóa học khác.

Kết quả nghiên cứu của Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM chỉ ra rằng các điều kiện của quá trình trích ly saponin triterpenoid từ bột bã hạt Sở với tỷ lệ dung môi: nguyên liệu, nồng độ ethanol và thời gian có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả chiết xuất. Hàm lượng saponin triterpenoid thu được cao nhất đạt 5,451% khi tỷ lệ dung môi: nguyên liệu là 19:1 (v/w); nồng độ ethanol 80% và thời gian trích ly 77 giờ. Công cụ thiết kế thí nghiệm tối ưu đa yếu tố của Plackett-Burman và phương pháp đáp ứng bề mặt – phương án cấu trúc có tâm (RSM-CCD) theo đánh giá là những công cụ mạnh trong việc sàng lọc và tối ưu hóa giá trị các yếu tố làm cho hàm đáp ứng cực đại.

Nguồn: Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

The post Tối ưu hoá điều kiện tách chiết Saponin Triterpenoid từ bả hạt cây sở (Camellia oleifera) bằng phương pháp đáp ứng bề mặt RSM appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.

Nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước đã chứng minh được một số loài vi nấm như Metarhizium anisopliae, Beauveria bassiana, Trichoderma, Paecilomyces có khả năng kí sinh gây chết côn trùng gây hại. Theo Zimmermann và cộng sự (2007), vi nấm Metarhizium anisopliae còn có khả năng kiểm soát hơn 200 loài côn cùng gây hại như sâu xanh, bọ cánh cứng, dế, muỗi, mối… Theo Mwamburi (2020), vi nấm Beauveria bassiana có phạm vi kí chủ rộng, có khả năng kí sinh trên 700 loại côn trùng khác nhau như sâu tơ, bọ ngũ cốc, châu chấu, muỗi… Vi nấm kí sinh là nhóm sinh vật kiểm soát sinh học tự nhiên, đóng một vai trò    quan trọng trong trong việc kiểm soát nhiều loài côn trùng gây hại (Dinu et al., 2022). Nghiên cứu của Mondal và cộng sự cho thấy các chủng vi nấm kí sinh gây chết côn trùng như Metarhizium anisopliae, Beauveria bassiana và Verticillium lecanii đều có khả năng tiết đồng thời các enzyme protease và chitinase, các enzyme này có chức năng phân hủy lớp biểu bì của côn trùng (Mondal et al., 2016). Theo Schrank và cộng sự, enzyme protease, lipase là các enzyme quan trọng trong cơ chế kí sinh của nấm gây chết côn trùng (Schrank et al., 2010).

Từ 40 mẫu sâu, 25 mẫu đất và 25 mẫu lá Chi nhánh Viện Ứng dụng Công nghệ tại TP HCM đã phân lập được 147 chủng vi nấm và sàng lọc  được 25 chủng vi nấm có khả năng tiết đồng thời hai enzyme chitinase và protease. Trong đó, chủng vi nấm S39.6 là chủng vi nấm có hiệu lực gây chết sâu đầu đen cao nhất và kế đến là chủng vi nấm Đ6.6 (hiệu lực gây chết sâu đầu đen lần lượt là 100% và 85,77% sau 7 ngày). Kết quả định danh cho thấy chủng vi nấm S39.6 là chủng Metarhizium anisopliae với độ tương đồng 99,77 %; chủng vi nấm Đ6.6 là chủng Talaromyces pinophilus với độ tương đồng 99,66%.

Nguồn: Chi nhánh Viện Ứng dụng công nghệ tại TP. HCM

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Dinu, M. M., Fătu, A. C., & Băbeanu, N. (2022). The great potential of Entomophthoralean Fungi for biological control: A review. Scientific Bulletin Series F. Biotechnologies, 26(1), 24-32.

Mondal, S., Baksi, S., Koris, A., & Vatai, G. (2016). Journey of enzymes in entomopathogenic fungi. Pacific Science Review A: Natural Science and Engineering, 18(2), 85-99.

Mwamburi, L. A. (2020). Beauveria. In N. Amaresan, M. Senthil Kumar, K. Annapurna, Krishna Kumar, A. Sankaranarayanan (Eds.), Beneficial Microbes in Agro-Ecology (pp. 727-748). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823414-3.00037-X

Schrank, A., & Vainstein, M. H. (2010). Metarhizium anisopliae enzymes and toxins. Toxicon, 56(7), 1267-1274.

Zimmermann, G. (2007). Review on safety of the entomopathogenic fungus Metarhizium anisopliae. Biocontrol Science and technology, 17(9), 879-920

The post Vi nấm kí sinh sâu đầu đen (Opisina arenosella Walker) gây hại cây dừa appeared first on Viện Đổi mới sáng tạo Quốc gia.