Trí tuệ ngữ nghĩa là gì, cơ hội ứng dụng trong lĩnh vực nào thời AI?

Ngày 11.11, Trường ĐH Ngân hàng TP.HCM (HUB) tổ chức Hội nghị quốc tế về trí tuệ ngữ nghĩa trong điện toán quy mô lớn (SIMC 2026), với sự tham dự của các nhà khoa học, chuyên gia và nhà nghiên cứu đến từ nhiều quốc gia.

 Trí tuệ ngữ nghĩa giúp AI thông minh hơn 

GS-TS Nguyễn Đức Trung, Hiệu trưởng Trường ĐH Ngân hàng TP.HCM, nhận định trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán quy mô lớn đang làm thay đổi cách chúng ta sống, làm việc và đưa ra quyết định.

Trong xu hướng đó, trí tuệ ngữ nghĩa (semantic intelligence - hướng công nghệ kết hợp giữa mô hình hóa ngữ nghĩa, biểu diễn tri thức, cơ chế suy luận và AI, giúp hệ thống máy tính không chỉ xử lý dữ liệu thuần túy mà còn hiểu được ý nghĩa, ngữ cảnh và kết nối tri thức) đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các hệ thống máy tính hiểu dữ liệu tốt hơn, kết nối các nguồn tri thức và hỗ trợ quá trình ra quyết định thông minh. Những công nghệ này cũng mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục và đô thị thông minh.

Theo GS-TS Nguyễn Đức Trung, SIMC 2026 là diễn đàn để các nhà nghiên cứu, chuyên gia và học giả trong nước, quốc tế chia sẻ ý tưởng mới, trình bày kết quả nghiên cứu và tìm kiếm cơ hội hợp tác.

ẢNH: HUB

Thực tế, trong bối cảnh công nghệ điện toán đám mây, điện toán biên – sương mù, internet vạn vật (IoT) và các nền tảng dữ liệu quy mô lớn phát triển mạnh mẽ, nhu cầu xây dựng các hệ thống thông minh có khả năng hiểu, suy luận và xử lý dữ liệu ngày càng trở nên cấp thiết.

Trí tuệ ngữ nghĩa với sự kết hợp giữa mô hình hóa ngữ nghĩa, biểu diễn tri thức, cơ chế suy luận và trí tuệ nhân tạo, đang đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng diễn giải dữ liệu, tăng cường tính liên thông và hỗ trợ ra quyết định thông minh trong các hệ sinh thái điện toán phức tạp.

AI trong khám phá dược phẩm

Một trong những điểm nhấn của SIMC 2026 là 3 báo cáo đến từ các học giả quốc tế có chuyên môn sâu trong khoa học dữ liệu, AI, robot và kiến trúc điện toán AI. Các báo cáo mang đến những góc nhìn liên ngành, kết nối nghiên cứu nền tảng với các ứng dụng thực tiễn.

Ở lĩnh vực y dược, PGS-TS Nguyễn Phú Bình, ĐH Victoria Wellington (New Zealand), trình bày báo cáo "Beyond the Molecular Graph: Structure, Scale, and Adaptation in AI for Drug Discovery". Nghiên cứu tập trung vào việc khai thác AI trong khám phá dược phẩm, vượt ra ngoài cách biểu diễn phân tử dưới dạng đồ thị truyền thống để hướng đến việc xem xét cấu trúc, quy mô dữ liệu và khả năng thích ứng của các mô hình AI. Chủ đề mang ý nghĩa quan trọng trong việc kết nối trí tuệ nhân tạo với khoa học sự sống, góp phần mở rộng tiềm năng ứng dụng AI trong nghiên cứu và phát triển dược phẩm.

ẢNH: YẾN THI

Trong khi đó, PGS-TS U-Xuan Tan, ĐH Công nghệ và Thiết kế Singapore (Singapore), giới thiệu báo cáo "Semantic Intelligence for Robots to Collaborate and Easier Deployment", tập trung vào việc ứng dụng các công nghệ robot và hệ thống thông minh trong môi trường thực tiễn, đặc biệt là chăm sóc sức khỏe và các ứng dụng liên ngành. Báo cáo đề cập đến vai trò của trí tuệ ngữ nghĩa trong việc nâng cao khả năng phối hợp giữa các robot, đồng thời hỗ trợ triển khai hệ thống robot thuận tiện và hiệu quả hơn. Đây là hướng nghiên cứu có ý nghĩa đối với sự phát triển của robot cộng tác, hệ thống tự động hóa thông minh và các môi trường tương tác phức tạp giữa con người và máy móc.

Ở góc độ hạ tầng công nghệ, PGS-TS Jaehyun Park, ĐH Ulsan (Hàn Quốc), trình bày báo cáo "Heterogeneous Computing for Efficient AI at Scale", tập trung vào điện toán không đồng nhất nhằm nâng cao hiệu quả xử lý AI ở quy mô lớn. Nội dung đề cập đến vai trò của việc kết hợp các kiến trúc phần cứng và tài nguyên tính toán khác nhau để tối ưu hiệu năng, năng lượng và khả năng mở rộng của các hệ thống AI hiện đại. Đây là chủ đề có ý nghĩa thiết thực trong bối cảnh nhu cầu triển khai các mô hình AI ngày càng lớn trên các nền tảng điện toán đa dạng.