Chuỗi hội thảo EAI 2024 được đồng chủ trì bởi Viện Nghiên cứu quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu Đại học Đông Á (IAD) phối hợp cùng Liên minh châu Âu vì Sự đổi mới (EAI).

Trong đó, hội thảo quốc tế lần thứ nhất về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu có trách nhiệm (RAIDS) nằm trong khuôn khổ khoa học của sáng kiến hợp tác giữa Viện IAD Đại học Đông Á và Gemtex-Ensait, Đại học Lille, Pháp thông qua việc thành lập International Chair in DS&XAI – “Chủ toạ hợp tác quốc tế về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được” đặt tại Đại học Đông Á. Đây cũng là hội thảo quốc tế lần thứ 10 về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu được Đại học Đông Á phối hợp tổ chức cùng các viện nghiên cứu, các trường đại học, các tổ chức, nhà khoa học và chuyên gia trong nước và quốc tế.

Phát biểu khai mạc hội thảo, PGS.TS Đinh Thành Việt – Phó Hiệu trưởng Đại học Đông Á nhận định: “Hội thảo là một phần trong nỗ lực không ngừng để kết nối cộng đồng học thuật với doanh nghiệp và xã hội, đảm bảo rằng AI được ứng dụng một cách có trách nhiệm và hiệu quả. Các thảo luận được tập trung vào những ứng dụng của AI trong việc giải quyết các thách thức toàn cầu và cải thiện chất lượng cuộc sống trên khắp thế giới.”

Hội thảo RAIDS diễn ra theo hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến ở các điểm cầu Việt Nam và quốc tế. Trong đó, 29 báo cáo chuyên đề được trình bày bởi các chuyên gia đến từ 7 quốc gia trên thế giới: Pháp, Anh, Đức, Hoa Kỳ, Canada, Trung Quốc và Việt Nam. Đồng thời, hội thảo cũng thu hút sự quan tâm của đông đảo học giả từ các viện nghiên cứu, giảng viên các trường đại học, sinh viên các khoa chuyên ngành về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu (AI&DS).

Diễn ra trong 2 ngày 22 và 23/10, hội thảo được chia thành 5 phiên làm việc liên tục và một diễn đàn trao đổi. Dưới sự chủ trì của các chuyên gia quốc tế đầu ngành, xuyên suốt hội thảo là những phân tích, khám phá các xu hướng, nghiên cứu và ứng dụng mới nhất về Trí tuệ nhân tạo và IoT trong các lĩnh vực, từ đó thảo luận và đưa ra các khuyến nghị, đề xuất chính sách nhằm định hướng cho sự phát triển bền vững của AI. Trong đó bao gồm các chủ đề: Những thách thức và cơ hội của Trí tuệ nhân tạo (AI) lấy con người làm trung tâm đối với các robot và hệ thống tự hành đáng tin cậy; AIoT: Tích hợp AI và IoT; Phát triển trang phục thông minh để theo dõi sức khỏe con người trực tuyến; Chuyển đổi số trong quản lý chuỗi cung ứng y tế đa kênh: Vai trò của thiết bị đeo thông minh;…

Nghiên cứu “Những thách thức và cơ hội của Trí tuệ nhân tạo (AI) lấy con người làm trung tâm đối với các robot và hệ thống tự hành đáng tin cậy” của GS. Hongmei (Mary) He - Nhà nghiên cứu tại trường Đại học Salford, Anh là lần đầu tiên khám phá một cách có hệ thống các khía cạnh quan trọng của AI hướng tới con người trong việc xây dựng các hệ thống tự động (RAS) đáng tin cậy, tập trung vào các yếu tố như an toàn, bảo mật, tương tác người-máy, sức khỏe hệ thống và đạo đức. Bằng cách xác định những thách thức trong quá trình triển khai các hệ thống tự động đáng tin cậy với năm yếu tố cốt lõi này, nghiên cứu cũng làm sáng tỏ vai trò của AI trong việc đảm bảo độ tin cậy của RAS. Hơn nữa, nghiên cứu cũng đưa ra một mô hình chấp nhận mới cho RAS, cung cấp một khung yêu cầu cho AI hướng đến con người, nhằm phát triển trí tuệ máy móc có khả năng hỗ trợ và tăng cường năng lực của con người, đồng thời đặt con người làm trung tâm trong việc thiết kế các hệ thống tự động đáng tin cậy.

GS. Xianyi Zeng - nhà nghiên cứu tại ENSAIT & GEMTEX, Đại học Lille, Pháp mang đến hội thảo báo cáo về “Phát triển trang phục thông minh để theo dõi sức khỏe con người trực tuyến”, trong đó đề xuất một loạt nguyên tắc bao gồm thiết kế vải/dệt may, tích hợp thiết bị điện tử và phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định cục bộ để thiết kế trang phục thông minh và kết nối, nhằm theo dõi sức khỏe con người trực tuyến. Quy trình thiết kế trang phục mà đề tài đưa ra có thể điều chỉnh phù hợp hơn với các dáng cơ thể khác nhau của nhóm đối tượng mục tiêu, đồng thời có khả năng lựa chọn loại vải và mẫu thiết kế tối ưu nhất để giảm thiểu suy giảm tín hiệu và tăng cường sự thoải mái cho người mặc. Bên cạnh đó, các cảm biến sinh lý tích hợp sẽ được kết nối với bộ điều khiển trung tâm, nơi một thuật toán thông minh được triển khai để lọc nhiễu, trích xuất các đặc trưng quan trọng từ các tín hiệu thu được và tương tác linh hoạt với nền tảng đám mây.

Một số hình ảnh được ghi lại tại buổi Hội thảo:

Với báo cáo “Cải thiện dự báo nhu cầu cho khách hàng bị thiếu dữ liệu hạ nguồn trong chuỗi cung ứng nhu cầu gián đoạn bằng phương pháp phân cụm đa biến có giám sát”, GS. Bruno Agard - nhà nghiên cứu tại trường ĐH Công nghệ Montreal, Canada giới thiệu một số chiến lược đã được triển khai cùng các đối tác công nghiệp thực tế nhằm giải quyết các vấn đề về bản thân dữ liệu - được cho là chứa đựng tri thức cần thiết - lại chứa đựng một số lượng thông tin nhiễu nhất định (như dữ liệu thiếu, lỗi, …) mà trong bối cảnh công nghiệp 4.0, hầu hết các công ty đều dự định sử dụng AI để tối ưu hoá các quy trình nội bộ. Sau khi dữ liệu được chuẩn bị đến một mức độ phù hợp, nó sẽ được phân cụm thành các nhóm có đặc điểm tương đồng. Sau đó, một mô hình sẽ được xây dựng cho mỗi nhóm, và dự đoán của nhóm sẽ được điều chỉnh cho từng phần tử cụ thể trong nhóm đó.

Cũng trong khuôn khổ chuỗi hội thảo quốc tế “Cuộc sống thông minh EAI 2024: Kỷ nguyên Trí tuệ nhân tạo”, hội thảo quốc tế lần thứ 11 về Di động, Internet vạn vật và Thành phố thông minh (MobilityIoT) với 7 phiên báo cáo của các chuyên gia quốc tế cũng được diễn ra song song trong 2 ngày 22 và 23/10 tại Đại học Đông Á.

Trong khuôn khổ chương trình, đoàn chuyên gia quốc tế cũng có chuyến tham quan hệ thống mô hình trí tuệ nhân tạo, các phòng thực hành phục hồi chức năng, phòng nghiên cứu y tế thông minh, phòng thí nghiệm tự động hoá,… đang được đầu tư và vận hành tại Đại học Đông Á.

Hội thảo khoa học quốc tế về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu là diễn đàn thường niên được tổ chức tại Đại học Đông Á, được kỳ vọng trở thành không gian kết nối, trao đổi kiến thức khoa học liên ngành, đa ngành, chia sẻ những khía cạnh đa dạng định hình những hướng đi mới và thúc đẩy phát triển bền vững của các giải pháp AI và IoT cũng như hình thành và thúc đẩy các dự án hợp tác nghiên cứu và phát triển công nghệ giữa các trường đại học, viện nghiên cứu ở các quốc gia trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu.