0903 789 968
482
Sự phát triển như vũ bão của công nghệ là động lực hình thành nên các xu hướng được khai thác một cách chuyên sâu hơn, có thể kể đến 3 xu hướng “So Deep":
- Xu hướng công nghệ Deep Learning;
- Xu hướng khởi nghiệp về công nghệ Deep Tech;
- Xu hướng Deep Science, xu hướng nền tảng giúp phát triển 2 xu hướng trên.
Deep Learning - Xu hướng công nghệ “học Sâu” trong thời đại số
Từ sự phát triển của công nghệ số, AI, Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning, xu hướng công nghệ Deep Learning đã ra đời và ứng dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực.
1. Lý do ra đời Deep Learning - Liên quan mật thiết đến Machine Learning
Do sự phát triển của khoa học công nghệ và Internet, nhu cầu khai phá trí thức từ các nguồn dữ liệu khổng lồ được lưu trữ ngày càng tăng.
Hiện nay, trí thông minh nhân tạo (AI) là xu thế phát triển của thế giới, và Machine learning (học máy) là một trong những lĩnh vực quan trọng của AI được sinh ra nhằm khai thác thông tin khổng lồ này.
Về Machine learning, hay còn gọi là học máy, đây là chương trình chạy trên một mạng thần kinh nhân tạo, có khả năng huấn luyện máy tính "học" từ một lượng lớn dữ liệu được cung cấp để giải quyết những vấn đề cụ thể.
Chẳng hạn, nếu muốn dạy Robot cách đi từ nơi này đến nơi kia để nó chỉ đường cho người khác, Machine learning sẽ cho robot xem hàng chục nghìn video quay cảnh người đi lại và hàng chục nghìn video quay cảnh ai đó va chạm để nó tự học theo.
Để học máy hiệu quả và chính xác hơn, Deep Learning (Học sâu) đã ra đời.
Deep Learning sẽ giúp robot học nhanh, kỹ lưỡng và áp dụng chính xác hơn.
2. Deep Learning - Định nghĩa và cách hoạt động
Lấy ý tưởng từ bộ não sinh học, các mô hình học sâu xây dựng các thuật toán giúp máy suy nghĩ và xử lý thông tin giống như bộ não con người.
Nhờ có nhiều lớp thần kinh nhân tạo hơn Machine Learning, Deep Learning sẽ có khả năng tự học và nhận diện nhiều vấn đề có cấp độ phức tạp hơn nhiều.
Deep Learning cho phép máy tính tự động hiểu, xử lý và học từ dữ liệu để thực thi nhiệm vụ được giao, cũng như cách đánh giá giúp tăng tính hiệu quả.
Ví dụ: Robot dẫn đường ở sân bay Incheon (Hàn Quốc) có thể thay đổi tốc độ trên đường đi, biết dừng lại tránh người đi tới, biết chọn phần đường ít người đi qua và biết thay mặt cười khi người đi cùng muốn chụp ảnh Selfie.
3. Ứng dụng Deep Learning - Phổ biến ở nhiều lĩnh vực
Các mô hình, thuật toán Deep Learning phát triển ngày càng rộng rãi và được ứng dụng nhiều vào thực tiễn nhằm giảm thiểu tối đa sức lao động của con người.
Có thể dễ dàng bắt gặp các ứng dụng sử dụng Deep Learning phổ biến nhất là:
- Những gợi ý thêm những sản phẩm khách hàng sẽ quan tâm, thích (trên các nền tảng mua sắm);
- Gợi ý các bài quảng cáo/được tài trợ (trên Google, Facebook, Naver...) hay các khóa học người học quan tâm (trên các nền tảng học online như Funix, Coursera..).
Một ứng dụng lớn khác của Deep Learning là công nghệ xử lý ảnh, đang rất phát triển và hứa hẹn nhiều tiềm năng.
Công nghệ nhận diện hình ảnh của Facebook là một ví dụ.
Dù các bức ảnh chụp ở nhiều góc khác nhau, Facebook nhận diện hình ảnh và đưa ra những gợi ý chính xác để người dùng gắn thẻ (tag) bạn bè vào ảnh.
Công nghệ này cũng được ứng dụng vào khoa học tội phạm và điều tra, hay đưa vào ứng dụng camera công cộng tại nhiều quốc gia để quản lý an ninh công cộng.
Chẳng hạn, ở Hàn Quốc hay Trung Quốc, hệ thống camera an ninh tại đây sẽ nhận diện chính xác khuôn mặt của tất cả mọi người dù ở góc độ nào.
Deep Learning cũng được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực y tế, đặc biệt là lĩnh vực y sinh.
Trí tuệ nhân tạo Watson của IBM có thể xác định chứng leukemia hiếm gặp ở loài người trong khoảng mười phút trong khi các bác sĩ không thể tìm ra.
Để làm được điều này, Watson đã so sánh bộ gene của bệnh nhân với hơn 20 triệu kết quả nghiên cứu bệnh khác.
Hiện nay, trước tiềm năng của công nghệ này, các tập đoàn công nghệ lớn trên thế giới như Google, Apple, Tencent, Hanwa... luôn ưu tiên các Startup về Robot và Deep Learning.
Deep Learning đang ngày càng cho thấy một tương lai đầy hứa hẹn, mở đường cho nhiều đột phá trong tương lai về trí tuệ nhân tạo.
Deep Tech - Xu hướng khởi nghiệp về công nghệ
Không phải là một xu hướng công nghệ như Deep Learning, Deep Tech (Công nghệ nền tảng hay công nghệ chuyên sâu) là một xu hướng khởi nghiệp về công nghệ.
Đồng thời, xu hướng này đang được phát triển trên toàn cầu và nhận được nhiều sự quan tâm.
1. Định nghĩa Deep Tech - Xu hướng khởi nghiệp trên toàn cầu và Việt Nam
Deep Tech là thuật ngữ dùng để chỉ công nghệ kỹ thuật cơ bản, sử dụng các lý thuyết khoa học được khám phá trước đó cho các ứng dụng thực tế.
Nói cách khác, Deep Tech đề cập đến công nghệ phát triển dựa trên những tiến bộ và khám phá khoa học hữu hình hoặc những đổi mới kỹ thuật.
Deep Tech có thể được coi là “chiếc ô” của tất cả các xu hướng công nghệ, nhằm giải quyết các vấn đề quan trọng như:
Biến đổi khí hậu, thiếu lương thực, năng lượng sạch và các bệnh mãn tính, hướng đến mục tiêu phát triển bền vững.
Hiện nay, Deep Tech đang là một xu hướng khởi nghiệp mạnh mẽ.
Các công ty Deep Tech của Châu Âu đã được định giá trên 740 tỷ USD và đang có tốc độ tăng trưởng nhanh chóng.
Tại Việt Nam, Founder YellowBlocks Đoàn Kiều My cho biết:
Làn sóng Deep Tech đã bắt đầu nổi lên từ cách đây nhiều năm, tại ngày giới thiệu thử nghiệm Demo Day của vườn ươm YCombinator mùa đông 2016.
Sự kiện đó có sự xuất hiện của hơn 20% Startups ra mắt các sản phẩm thuộc nhóm công nghệ Deep Tech:
Từ robot nông nghiệp, chẩn đoán siêu âm, tới thông tin liên lạc không gian, phương tiện phóng lên quỹ đạo, máy bay siêu âm.
Đọc thêm:
- 3 làn sóng khởi nghiệp công nghệ trên thế giới.
- Nữ tướng công nghệ tiên phong và quan điểm “Thành công đòi hỏi đủ cần cù, đủ thông minh”.
2. Xu hướng khởi nghiệp Deep Tech - Nhận được nhiều sự quan tâm
Nói về khởi nghiệp Deep Tech, Diễn đàn kinh tế thế giới cũng đã đưa ra bốn điểm quan trọng đối với các công ty khởi nghiệp trong ngành DeepTech:
- Đánh giá công nghệ không thiên vị là rất quan trọng;
- Thiết kế kiến trúc đổi mới cần cân nhắc những rủi ro cụ thể;
- Cần chú trọng nỗ lực khắc phục những thiếu sót của phương pháp tiếp cận mạo hiểm từ trên xuống của công ty;
- Tập trung vào việc sử dụng các trường hợp hơn là công nghệ.
Có thể thấy, đây là một xu hướng toàn cầu đang được phổ biến và quan tâm đúng mức.
Deep Science - Xu hướng mang tính chất nền tảng và dài hạn
Phổ quát hơn, Deep Science là những chiến lược mang tính dài hạn và cũng là nền tảng phát triển nên 2 xu hướng bên trên và nhiều công nghệ hữu ích khác.
1. Deep Science là gì?
Thiên về khám phá và khoa học, Deep Science (Khoa học chuyên sâu) có thể trả lời những câu hỏi cơ bản như:
- Vũ trụ được tạo thành từ gì và sự sống là gì?
- Mang tính định hướng sứ mệnh, giải đáp và đưa ra hướng giải quyết cho các vấn đề hiện hữu mà thế giới phải đối mặt.
Ví dụ:
Sản xuất năng lượng để cải thiện sức khỏe và đối phó với các vấn đề môi trường, biến đổi khí hậu.
2. Deep Science - Những ứng dụng hữu ích
Nhiều công nghệ hữu ích đã xuất hiện từ các thí nghiệm khoa học Deep Science:
Máy tính, Laser, máy học, trí tuệ nhân tạo và công cụ chỉnh sửa gen CRISPR/Cas9 có thể được thêm vào World Wide Web như những công cụ được phát triển trong quá trình giúp các nhà khoa học thực hiện nghiên cứu.
Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Vương quốc Anh (UKAEA), với sứ mệnh phát triển một cỗ máy năng lượng nhiệt hạch, đã phát triển những tính năng mới từ Robot và vật liệu mới.
Reaction Engines, công ty hàng đầu thế giới về sản xuất động cơ cho chuyến bay chở khách siêu thanh, được hưởng lợi rất nhiều từ nghiên cứu phát triển hệ thống xả nhiệt cho năng lượng nhiệt hạch, và có trụ sở tại Cơ sở Culham của UKAEA.
3. Xu hướng Deep Science - Những tiềm năng và thách thức
Có thể thấy, Deep Science có tiềm năng mang lại những lợi ích kinh tế và xã hội to lớn.
Đây là lý do tại sao những nỗ lực rất tốn kém và rất lâu dài này là rất quan trọng và không thể thay thế.
Tuy nhiên, Deep Science liên quan đến các khoản đầu tư tài chính lớn cho các cơ sở hạ tầng vật chất và công nghệ, và đòi hỏi sự hợp tác của các tổ chức lớn, thậm chí là hợp tác quốc tế.
Vì vậy, Deep Science thường là các kế hoạch vĩ mô và mang tính chất dài hạn, cần sự hỗ trợ của nhiều cá nhân, tổ chức có thẩm quyền.
Lời kết
Có thể thấy, các xu hướng “So Deep” đang được chú trọng:
- Deep Learning đã và đang là một xu hướng phổ biến;
- Deep Tech đang được đầu tư và có nhiều tiềm năng phát triển;
- Deep Science luôn là một mục tiêu dài hạn, được quan tâm và phát triển.
Những khai thác, tìm hiểu chuyên sâu luôn mang lại những giá trị đích thực và là những xu hướng mà các doanh nghiệp cần học hỏi và hướng đến.
