“Nếu mất Internet và cúp điện, AI chạy bằng gì?”

Đây là bài toán đặt ra cho sinh viên tại Vòng Bán kết Cuộc thi công nghệ toàn quốc “AIoT Developer InnoWorks 2026” vừa diễn ra ngày 26/9. Tại vòng bán kết, 18 đội thi đến từ các trường đại học trên cả nước bước vào vòng tranh tài trực tiếp. Sau phần thuyết trình và phản biện trước hội đồng chuyên gia đến từ các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ, 10 đội được lựa chọn vào vòng chung kết.

Điểm đáng chú ý của cuộc thi năm nay không chỉ nằm ở việc các đội sử dụng AI đến đâu, mà cần giải quyết câu hỏi khó hơn: AI sẽ hoạt động thế nào khi những điều kiện thuận lợi nhất không còn?

Với chủ đề Điện toán biên (Edge AI), cuộc thi không chỉ yêu cầu xây dựng một mô hình AI có khả năng xử lý dữ liệu. Mô hình còn phải được tối ưu để chạy trực tiếp trên thiết bị, ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào máy chủ đám mây. Sự khác biệt này chỉ thực sự rõ khi công nghệ rời khỏi phòng lab.

Một camera trong nhà máy có thể phải nhận diện nguy cơ ngay tại chỗ. Một thiết bị cứu hộ trong rừng không thể mặc định lúc nào cũng có 4G hoặc 5G. Một hệ thống cảnh báo trong vùng thiên tai cũng không thể chờ dữ liệu truyền về máy chủ rồi mới đưa ra quyết định.

Lúc này, bài toán của kỹ sư không còn đơn giản là làm cho thuật toán chính xác. Họ phải tính đến năng lượng, bộ nhớ, tốc độ xử lý, khả năng kết nối và cả những điều kiện khắc nghiệt mà thiết bị có thể gặp phải.

Một mô hình AI tốt trong phòng thí nghiệm chưa chắc đã là một sản phẩm tốt ngoài thực tế. Đó cũng là lý do phần phản biện tại InnoWorks 2026 tập trung nhiều vào khả năng vận hành của sản phẩm, thay vì chỉ nhìn vào thuật toán. Các đội thi phải trả lời về độ ổn định, khả năng triển khai, chi phí thiết bị và cách hệ thống xử lý khi gặp sự cố.

Đội thi NewWave, đến từ Học viện Kỹ thuật Mật mã xây dựng giải pháp cứu hộ ngoại tuyến sử dụng mạng LoRa kết hợp AI tại biên, cho phép các thiết bị truyền nhận tín hiệu giữa các trạm mà không phụ thuộc Internet. Trong tình huống tìm kiếm người gặp nạn ở khu vực rừng sâu, khả năng duy trì liên lạc có thể quyết định hiệu quả của cả quá trình cứu hộ.

Đội S-AegisFortis đến từ Đại học Phenikaa lại tập trung vào lực lượng cứu hỏa. Nhóm phát triển thiết bị theo dõi các chỉ số sinh tồn và phát hiện độc chất trong môi trường theo thời gian thực. Dữ liệu được xử lý ngay tại thiết bị, nhằm cung cấp thông tin kịp thời cho lực lượng chỉ huy, nhất là trong những tình huống người làm nhiệm vụ bên trong khu vực nguy hiểm không thể duy trì liên lạc thường xuyên.

Trong lĩnh vực sản xuất, NiceRobot của Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, phát triển xe tự hành AGV có khả năng học quy trình thao tác thông qua quan sát. Bài toán nhóm đặt ra là làm thế nào để robot có thể thích nghi với hoạt động thực tế trong kho vận, thay vì chỉ thực hiện một chuỗi lệnh cố định.

RiskHunters của Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội tiếp cận từ hướng Digital Twin, xây dựng bản sao số của nhà xưởng để kiểm soát các nguy cơ liên quan đến cháy nổ.

Trong khi đó, RobotAgri4 của Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng, đưa AI vào một bài toán rất khác, nhận diện sâu bệnh trên cây trồng và hỗ trợ phun thuốc theo điểm. Nếu xác định được chính xác khu vực cần xử lý thay vì phun trên toàn bộ diện tích, công nghệ có thể giúp giảm lượng thuốc sử dụng, đồng thời hạn chế những tác động không cần thiết đến môi trường.

Các đề tài đi theo những hướng ứng dụng khác nhau, nhưng cuối cùng đều gặp nhau ở một yêu cầu: công nghệ phải giải được một vấn đề cụ thể và chịu được điều kiện vận hành thực tế.

PGS.TS Nguyễn Phú Khánh, Phó Giám đốc Đại học Phenikaa cho rằng, tiêu chí quan trọng không chỉ nằm ở việc một đề tài có giành giải hay không, mà ở khả năng tạo ra giá trị và được đưa vào sử dụng.

“Chúng tôi không tìm kiếm những bài thi để trao giải rồi đóng lại hồ sơ mà hướng tới: Giải pháp này tạo ra giá trị gì cho xã hội, giá thành có rẻ hơn nhập ngoại không và có thể đưa vào vận hành ngay không”, PGS.TS Nguyễn Phú Khánh nhấn mạnh.

Cũng theo PGS.TS Nguyễn Phú Khánh, ở góc độ đào tạo, cách tổ chức này đặt sinh viên trước một yêu cầu khác với một bài thi học thuật thông thường. Khi doanh nghiệp ngồi ở phía bên kia bàn phản biện, những câu hỏi về chi phí, độ ổn định, khả năng mở rộng hay điều kiện triển khai không còn là phần việc có thể để sau mà là một phần của chính bài toán kỹ thuật.

Đó là khoảng giao giữa làm được một công nghệ và làm ra một sản phẩm có thể sử dụng.

10 đội vào Chung kết sẽ tiếp tục có thời gian hoàn thiện sản phẩm, với hỗ trợ tài chính và cố vấn kỹ thuật. Mục tiêu là đưa các mô hình thử nghiệm tiến gần hơn tới sản phẩm tiền thương mại.

Vòng Chung kết toàn quốc dự kiến diễn ra ngày 27/11/2026.

OpenAI: Trí tuệ nhân tạo có nguy hiểm nhưng thế giới nên tin các hãng AI

VOV.VN - Sam Altman - Tổng giám đốc điều hành hãng trí tuệ nhân tạo OpenAI, cho rằng mọi người nên đặt niềm tin nhiều hơn vào công ty của ông cũng như các doanh nghiệp tương tự. Theo ông, họ đã hành động đúng đắn khi phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), dù công chúng ngày càng lo lắng về các rủi ro tiềm ẩn.