Công trình đoạt giải 3 triệu USD VinFuture 2024: Đỉnh cao Trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron

Công trình đoạt giải 3 triệu USD VinFuture 2024: Đỉnh cao Trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron
Giải thưởng Chính VinFuture 2024 đã được trao cho 5 nhà khoa học: Giáo sư Yoshua Bengio và Giáo sư Geoffrey E. Hinton (Canada), Ông Jen-Hsun Huang, Giáo sư Yann LeCun và Giáo sư Fei-Fei Li (Mỹ) vì những đóng góp đột phá để thúc đẩy sự tiến bộ của học sâu.

Những tiến bộ trong học sâu đã mở ra một kỷ nguyên đột phá cho những đổi mới sáng tạo về công nghệ, nhờ đó máy móc có thể “học” từ lượng dữ liệu khổng lồ và đạt được độ chính xác đáng kinh ngạc trong các tác vụ như nhận diện hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra quyết định.

Thành tựu này có được là nhờ những đóng góp mang tính cách mạng cho mạng nơ-ron và các thuật toán học sâu của Giáo sư Geoff E. Hinton, Giáo sư Yann LeCun và Giáo sư Yoshua Bengio. Bên cạnh đó, ông Jen-Hsun Huang đã tiên phong trong việc phát triển các nền tảng điện toán tăng tốc, thúc đẩy sự bùng nổ của kỷ nguyên AI (Trí tuệ nhân tạo) hiện đại. Việc Giáo sư Fei-Fei Li tạo ra tập dữ liệu ImageNet cũng đã thúc đẩy sự tiến bộ trong hệ thống nhận diện hình ảnh, giúp huấn luyện các mô hình học sâu ở quy mô lớn.

Công trình đoạt giải 3 triệu USD VinFuture 2024: Đỉnh cao Trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron

Giải thưởng Chính VinFuture 2024 đã được trao cho 5 nhà khoa học: Giáo sư Yoshua Bengio và Giáo sư Geoffrey E. Hinton (Canada), Ông Jen-Hsun Huang, Giáo sư Yann LeCun và Giáo sư Fei-Fei Li (Mỹ).

Từ năm 2012, học sâu đã trở thành công cụ chủ đạo thúc đẩy các bước tiến lớn trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tự động hóa, dịch vụ tài chính, từ đó định đổi mới, phát triển trong tương lai.

Công trình tiên phong của Giáo sư Yoshua Bengio

Công trình tiên phong của Giáo sư Yoshua Bengio về mạng nơ-ron bao gồm những tiến bộ quan trọng trong học biểu diễn (representation learning) và các mô hình tạo sinh (generative models). Việc mô hình hóa từ ngữ trong không gian đa chiều được ông đề cập trong bài báo nghiên cứu công bố vào năm 2000 với tiêu đề "A Neural Probabilistic Language Model” đóng vai then chốt trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) ví dụ như dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi. 

Ông cũng có đóng góp nền tảng đối với việc phát triển Mạng đối nghịch tạo sinh (GANs) dẫn tới sự cách mạng hóa trong lĩnh vực thị giác và học sâu. Nghiên cứu của ông tiếp tục thúc đẩy những tiến bộ cả về lý thuyết và ứng dụng thực tiễn trong nhiều ngành công nghiệp.

Những đóng góp của Giáo sư Bengio đã trở thành một phần thiết yếu trong các hệ thống học sâu hiện đại, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Công trình của ông đã tạo điều kiện để phát triển các công cụ như trợ lý ảo và công cụ dịch ngôn ngữ, cho phép hàng triệu người trên thế giới được tiếp cận với các công nghệ này. Các nghiên cứu của ông tiếp tục định hình các lĩnh vực liên quan đến học sâu từ việc chế tạo robot đến phát triển y học cá nhân hóa.

Những đổi mới của Bengio đã cho phép các hệ thống “học” và tạo dữ liệu với độ chính xác đáng kinh ngạc. Những đổi mới này đặc biệt quan trọng trong việc tạo ra các giải pháp dựa trên trí tuệ nhân tạo để giải quyết các thách thức toàn cầu, chẳng hạn như cải thiện dịch vụ chăm sóc sức khỏe và thúc đẩy phát triển môi trường bền vững.

Công trình kiến trúc mạng nơ-ron của Giáo sư Geoffrey Hinton

Giáo sư Geoffrey Hinton được ghi nhận bởi vai trò lãnh đạo và công trình nghiên cứu nền tảng của ông về kiến trúc mạng nơ-ron. Bài báo xuất bản năm 1986 của ông cùng với David Rumelhart và Ronald Williams đã cho thấy các biểu diễn phân tán trong mạng nơ-ron được huấn luyện bởi thuật toán lan truyền ngược. 

Phương pháp này đã trở thành công cụ tiêu chuẩn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tạo ra các tiến bộ trong nhận diện hình ảnh và giọng nói. Lĩnh vực thị giác máy tính và nhận diện giọng nói đã có những bước tiến dài nhờ các nghiên cứu của ông về Máy Boltzmann, các cải tiến trong mạng nơ-ron tích chập (CNNs) và đặc biệt là với thành công của ông cùng cộng sự tại cuộc thi ImageNet.

Những đổi mới của Giáo sư Hinton đã cách mạng hóa lĩnh vực học sâu và phát triển các mạng nơ-ron điều khiển các công nghệ như nhận diện giọng nói và thị giác máy tính. Những hệ thống này đã được áp dụng rộng rãi và đem lại lợi ích cho hàng tỷ người trên toàn thế giới.

Bằng cách tinh chỉnh kiến trúc của các mạng nơ-ron sâu và sử dụng các tập dữ liệu lớn để huấn luyện chúng, Giáo sư Hinton đã mở ra những hướng đi mới cho nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, từ đó tạo tiền đề cho những tiến bộ trong phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo và các hệ thống tự động.

Công trình của Chủ tịch NVIDIA Jensen Huang

Ông Jensen Huang được ghi nhận vì vai trò lãnh đạo mang tầm nhìn chiến lược trong việc chuyển đổi các bộ xử lý đồ họa (GPUs) thành công cụ mạnh mẽ phục vụ cho học sâu và điện toán tăng tốc. Với vai trò đồng sáng lập NVIDIA, ông Huang đã lãnh đạo việc phát triển nền tảng CUDA (Compute Unified Device Architecture - Kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất) giúp lập trình GPU để xử lý hiệu quả các yêu cầu tính toán khổng lồ của học sâu. 

Công trình đoạt giải 3 triệu USD VinFuture 2024: Đỉnh cao Trí tuệ nhân tạo và mạng nơ-ron- Ảnh 2.
Chủ tịch NVIDIA Jensen Huang.

Đột phá này đã cho phép huấn luyện nhanh chóng các mạng nơ-ron và khiến GPU trở thành công cụ thiết yếu trong việc nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới. Sự lãnh đạo của ông đã thúc đẩy hàng loạt đột phá trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, robot, và phát triển hệ thống tự động.

Những đóng góp của ông Huang đã thúc đẩy GPU trở thành yếu tố thiết yếu trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện đại, đẩy nhanh sự đổi mới trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói, xe tự lái, xử lý hình ảnh y tế và xử lý ngôn ngữ. Ngày nay, học sâu tăng tốc bằng GPU đang thúc đẩy nhiều tiến bộ như các mô hình trí tuệ nhân tạo phổ biến hiện nay hay các công cụ chẩn đoán và chăm sóc sức khỏe, mang lại lợi ích cho hàng triệu người trên thế giới.

Bằng cách dân chủ hóa khả năng tiếp cận với điện toán tăng tốc, ông Huang đã định hình lại bối cảnh nghiên cứu học sâu và các ứng dụng của nó trong nhiều ngành công nghiệp. Những đổi mới của ông cho phép các nhà nghiên cứu xử lý dữ liệu lớn với hiệu suất chưa từng có và mở rộng giới hạn của trí tuệ nhân tạo, thúc đẩy các giải pháp để đối phó với các thách thức toàn cầu.

Mạng nơ-ron tích chập cho thị giác máy tính của Giáo sư Yann LeCun

Giáo sư Yann LeCun được ghi nhận bởi công trình tiên phong của ông trong việc phát triển các mạng nơ-ron tích chập (CNNs), một mô hình quan trọng trong việc phát triển công nghệ nhận diện hình ảnh và học sâu. Công trình của ông về CNNs vào cuối những năm 1980 đã đặt nền móng cho quá trình học tự động các đặc trưng hình ảnh phân cấp, điều này rất quan trọng trong các tác vụ như phát hiện đối tượng và nhận diện khuôn mặt. Ông còn có nhưng đóng góp quan trọng trong phương pháp học không giám sát, các mô hình năng lượng và các kỹ thuật lan truyền ngược hiệu quả.

Những đổi mới của Giáo sư LeCun đã thúc đẩy sự đột phá trong các ngành công nghiệp sử dụng công nghệ xử lý hình ảnh, từ chẩn đoán y tế đến lái xe tự động. CNNs hiện đã trở thành tiêu chuẩn trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà hàng tỷ người sử dụng mỗi ngày, đóng vai trò trung tâm trong sự phát triển của các công nghệ như nhận diện khuôn mặt và xử lý hình ảnh y tế.

Công trình của Giáo sư LeCun đã thay đổi căn bản cách mà máy móc diễn giải dữ liệu hình ảnh, cho phép các hệ thống trở nên thông minh và đáp ứng tốt hơn. Những đóng góp của ông đã giúp các hệ thống trí tuệ nhân tạo làm việc hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ như chăm sóc y tế cá nhân hóa, cải thiện an toàn bảo mật, nâng cao hiệu quả tự động hóa, từ đó mang lại lợi ích cho trên phạm vi toàn cầu.

Công trình thị giác máy tính

Giáo sư Fei-Fei Li được ghi nhận vì những đóng góp tiên phong của bà trong lĩnh vực thị giác máy tính và phát triển bộ dữ liệu ImageNet. Sự lãnh đạo của bà trong dự án ImageNet đã cách mạng hóa việc nhận diện hình ảnh bằng cách tạo ra một bộ dữ liệu lớn, có nhãn, cho phép máy móc nhận diện và phân loại đối tượng một cách chính xác hơn. ImageNet đã đặt nền tảng cho việc huấn luyện các mô hình học sâu và thúc đẩy phát triển các tác vụ như phát hiện đối tượng, nhận diện khuôn mặt, và phân loại hình ảnh. Công trình của Giáo sư Li là một ví dụ điển hình về tầm quan trọng của dữ liệu trong việc huấn luyện các hệ thống trí tuệ nhân tạo, ảnh hưởng đến cách tiếp cận thông qua dữ liệu được sử dụng trong nhiều lĩnh vực.

ImageNet là động lực thúc đẩy sự tiến bộ của thị giác máy tính và học sâu. Việc các nhà nghiên cứu áp dụng nó đã kích thích sự đổi mới trong các ngành công nghiệp phụ thuộc vào dữ liệu hình ảnh. Bộ dữ liệu này đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển lĩnh vực thị giác máy tính, giúp lĩnh vực này tiếp cận và ứng dụng học sâu.

Những đóng góp của Giáo sư Li đã thay đổi cách các hệ thống học sâu xử lý và hiểu thông tin hình ảnh, tạo điều kiện cho những tiến bộ trong các lĩnh vực như lái xe tự động, chẩn đoán y tế và hệ thống thông minh. Bằng cách mở rộng giới hạn mà máy móc có thể quan sát và diễn giải, công trình của bà đã thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực thị giác máy tính và mang lại lợi ích cho toàn xã hội.

Bình luận

0 bình luận, đánh giá

TVQuản trị viênQuản trị viên

Xin chào quý khách. Quý khách hãy để lại bình luận, chúng tôi sẽ phản hồi sớm

Trả lời.
Thông tin người gửi
Nhấn vào đây để đánh giá
Thông tin người gửi
Cùng chuyên mục
Thiếu niên ngộ độc do dùng thuốc lá điện tử

Thiếu niên ngộ độc do dùng thuốc lá điện tử

08-06-2025 06:13

Bệnh viện Nhi Trung ương tiếp nhận một trường hợp bệnh nhi nam, nhập viện trong tình trạng chóng mặt, buồn nôn, loạng choạng, bủn rủn tay chân…

Bài xem nhiều

Đáng chú ý

Nổi bật trang chủ
Du học Mỹ bị thắt chặt: Không nên quá lo lắng
08 Tháng 06, 2025

Thông tin Chính phủ Hoa Kỳ yêu cầu tạm dừng phỏng vấn cấp visa du học khiến nhiều học sinh, phụ huynh lo lắng, thấp thỏm.

Đọc thêm
Số phận các ca khúc đình đám của Jack, K-ICM - Giải trí

Số phận các ca khúc đình đám của Jack, K-ICM - Giải trí

07 Tháng 06, 2025

"Sóng gió", "Bạc phận" là loạt hit của Jack, K-ICM. Những năm qua, các bài hát này được một số nghệ sĩ của công ty...

Công an Thanh Hóa phá đường dây sản xuất 12 loại thực phẩm chức năng giả

Công an Thanh Hóa phá đường dây sản xuất 12 loại thực phẩm chức năng giả

07 Tháng 06, 2025

Một đường dây sản xuất thực phẩm chức năng giả lên tới 12 loại, tổng giá trị lô hàng bị thu giữ gần 1 tỷ...

Duy Mạnh quyết thắng Malaysia

Duy Mạnh quyết thắng Malaysia

07 Tháng 06, 2025

Chia sẻ về mục tiêu ở trận gặp Malaysia, đội trưởng Đỗ Duy Mạnh tỏ ra hết sức quyết tâm.

Loạt các trường đại học bỏ tổ hợp C00: Bộ GDĐT chỉ đạo

Loạt các trường đại học bỏ tổ hợp C00: Bộ GDĐT chỉ đạo "khẩn"

07 Tháng 06, 2025

Bộ GDĐT đã có những chỉ đạo đến các trường đại học sau khi một số nơi bỏ tổ hợp C00 ra khỏi phương án...

Dừng cấp visa cho du học sinh Harvard

Dừng cấp visa cho du học sinh Harvard

07 Tháng 06, 2025

Đại học Harvard chưa đưa ra bình luận về quyết định của Tổng thống Donald Trump.

Kế hoạch phục thù 6 năm của Taylor Swift

Kế hoạch phục thù 6 năm của Taylor Swift

07 Tháng 06, 2025

Cuộc chiến giành lại quyền sở hữu các bản ghi âm gốc của Taylor Swift được cho là diễn ra trong âm thầm suốt 6...

Tỷ phú Musk bất ngờ ủng hộ ý tưởng luận tội ông Trump

Tỷ phú Musk bất ngờ ủng hộ ý tưởng luận tội ông Trump

07 Tháng 06, 2025

Tỷ phú Mỹ Elon Musk sau một cuộc xung đột công khai với Tổng thống Mỹ Donald Trump đã ủng hộ ý tưởng luận tội...

Bộ GD&ĐT yêu cầu các cơ sở đào tạo rà soát và công bố thông tin tuyển sinh

Bộ GD&ĐT yêu cầu các cơ sở đào tạo rà soát và công bố thông tin tuyển sinh

06 Tháng 06, 2025

Bộ GD&ĐT yêu cầu các cơ sở đào tạo rà soát và công bố thông tin tuyển sinh trình độ đại học, trình độ cao...

Truyền thông Trung Quốc chỉ rõ yếu kém của đội nhà sau trận thua Indonesia

Truyền thông Trung Quốc chỉ rõ yếu kém của đội nhà sau trận thua Indonesia

06 Tháng 06, 2025

Truyền thông Trung Quốc nhắm mũi dùi vào thầy trò Branko Ivankovic sau trận thua Indonesia 0-1 ở bảng C vòng loại ba World Cup...

Hơn 111,8 nghìn doanh nghiệp gia nhập và tái gia nhập thị trường

Hơn 111,8 nghìn doanh nghiệp gia nhập và tái gia nhập thị trường

06 Tháng 06, 2025

Trong 5 tháng đầu năm 2025, hơn 111,8 nghìn doanh nghiệp gia nhập và tái gia nhập thị trường; ngược lại, có khoảng 111,6 nghìn...

Việt Nam lọt top 5 điểm đến của du khách châu Âu trong mùa hè 2025

Việt Nam lọt top 5 điểm đến của du khách châu Âu trong mùa hè 2025

06 Tháng 06, 2025

Việt Nam chính thức lọt vào danh sách top 5 điểm đến châu Á được du khách châu Âu tìm kiếm nhiều nhất mùa hè...

Hoa hậu Thùy Tiên có thể bị cấm biểu diễn

Hoa hậu Thùy Tiên có thể bị cấm biểu diễn

06 Tháng 06, 2025

Hiện mọi động thái liên quan tới Hoa hậu Thùy Tiên vẫn đang thu hút sự chú ý và quan tâm từ phía dư luận....

Khi Mỹ chuyển hướng sang Trung Đông

Khi Mỹ chuyển hướng sang Trung Đông

06 Tháng 06, 2025

Theo Wall Street Journal (WSJ), Mỹ đang chuyển hướng các ngòi nổ tên lửa chống UAV rất cần thiết dành cho Kiev sang một chiến...

Trung Quốc vượt Mỹ về số lượng đại học tốp đầu

Trung Quốc vượt Mỹ về số lượng đại học tốp đầu

06 Tháng 06, 2025

Trung Quốc đã vượt qua Mỹ về số lượng trường đại học có mặt trong bảng xếp hạng toàn cầu của Trung tâm Xếp hạng...

0.70301 sec| 2321.883 kb