AI có thể đem lại giá trị lớn cho ngành vật lý trong việc thiết kế vật liệu mới. Ngược lại, vật lý cũng có thể giúp AI trở nên hiệu quả và gần gũi hơn với não bộ con người. Do đó, việc tích hợp AI vào giảng dạy vật lý là cần thiết để tạo ra một thế hệ nhà khoa học liên ngành, sẵn sàng đối mặt với những thách thức của tương lai.
Đó là thông tin được PGS. TS. Nguyễn Ái Việt - nguyên Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội - chia sẻ tại Hội thảo phổ biến kiến thức bài giảng đại chúng "Trí tuệ nhân tạo, Vật lý - Ứng dụng".
Sự kiện do Hội Vật lý Việt Nam, Viện Vật lý và Trung tâm Thông tin - Tư liệu (Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam) phối hợp tổ chức vào ngày 20/9 vừa qua.
Cho đến nay, AI (bao gồm AI tạo sinh, học máy, mạng thần kinh nhân tạo, học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn) đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như chẩn đoán y tế, phân tích tài chính, tư vấn luật, điều khiển giao thông, và trợ lý ảo.
Trong những lĩnh vực này, với khả năng tư duy, AI có vai trò rất đa dạng, từ giải quyết vấn đề (tối ưu, nhận dạng mẫu, dự báo, quyết định, xử lý ngôn ngữ); tư duy phê phán (phân tích, so sánh các góc nhìn, dự đoán kết quả, thẩm vấn, kiểm tra bằng chứng, tối ưu hóa quyết định); cho đến giải toán (chứng minh tự động, kiểm tra chứng minh, mô hình hóa, giải các bài toán Olympic quốc tế, tính toán ký hiệu, môi trường hợp tác AI); nghiên cứu khoa học (mô hình hóa, phân tích dữ liệu lớn, phát hiện quy luật, mô phỏng thực nghiệm).
Theo PGS. TS. Nguyễn Ái Việt, AI có thể đem lại giá trị lớn cho ngành vật lý trong việc thiết kế vật liệu mới, chẳng hạn như vật liệu cho pin và vật liệu nano. Ngoài ra, trong lĩnh vực thiên văn và vũ trụ học, AI có thể giúp xử lý hình ảnh từ kính viễn vọng không gian, phát hiện hành tinh mới, vật chất tối, lỗ đen, sóng hấp dẫn. AI và vật lý lượng tử cũng có thể phối hợp để tăng cường khả năng xử lý các bài toán phức tạp mà các hệ thống cổ điển không giải quyết được.
Ngược lại, vật lý cũng đóng góp vào sự phát triển của AI. Các công nghệ vật lý như thủy tinh spin đã được áp dụng trong các mạng thần kinh nhân tạo sẽ tối ưu hóa việc xử lý thông tin và lưu trữ trí nhớ. Một ví dụ khác, thông qua Memristor (vi điện trở nhớ), có thể tạo ra các mạng nơ-ron nhân tạo phần cứng, giúp AI trở nên hiệu quả và gần gũi hơn với não bộ con người.
Do đó, "việc tích hợp AI vào giảng dạy vật lý là cần thiết để tạo ra một thế hệ nhà khoa học liên ngành, sẵn sàng đối mặt với những thách thức của tương lai", PGS.TS Nguyễn Ái Việt nhận định.
PGS.TS Phạm Hồng Dương chia sẻ về việc ứng dụng AI trong nghiên cứu. Ảnh:Minh Đức - Nam Phương
Là một trong những người tiên phong kết hợp AI như ChatGPT, MidJourney, và Gemini, từ các phiên bản đầu tiên cho đến hiện tại, vào thực tiễn nghiên cứu vật lý, đặc biệt là trong thiết kế hệ thống chiếu sáng và đo lường thị lực, PGS.TS Phạm Hồng Dương - chuyên gia về Vật lý bán dẫn và Công nghệ Nano chia sẻ, một trong những thách thức chính khi ứng dụng AI là phải làm quen với các ngôn ngữ đa dạng của AI, bao gồm việc nhập liệu bằng lời nói, hình ảnh, hay dữ liệu.
Mặc dù ban đầu gặp phải những khó khăn liên quan đến việc làm quen với các ngôn ngữ đa dạng của AI, việc ứng dụng AI đã giúp ích cho nhà nghiên cứu này trong việc thiết kế đèn LED, chiếu sáng tập trung vào con người (HCL), chiếu sáng để đo lường thị lực (VA), và nghệ thuật thiết kế tranh quảng cáo.
Việc kết hợp AI vào trong nghiên cứu cũng giúp PGS.TS Phạm Hồng Dương có sáu bản thảo chỉ trong vòng một năm rưỡi, trong đó có ba bài báo đã xuất bản; và hai đơn đăng ký sáng chế đã được chấp nhận đơn. "Trước đây, mỗi năm cố lắm cũng chỉ được một bài," PGS.TS Phạm Hồng Dương cho biết.