Bản tin Khoa học và Công nghệ Số 03/2021

28/01/2021 14:39

 

Tin Trong Tỉnh

Hội đồng tư vấn giao trực tiếp nhiệm vụ KHCN cấp tỉnh: Đảm bảo an ninh, trật tự các khu công nghiệp, khu kinh tế trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh

            Chiều ngày 14/01/2021, Sở KH&CN tổ chức Hội đồng tư vấn giao trực tiếp nhiệm vụ KHCN cấp tỉnh: Đảm bảo an ninh, trật tự các khu công nghiệp, khu kinh tế trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh do Công an tỉnh Quảng Ninh  đăng ký chủ trì thực hiện. Đồng chí Hoàng Bá Nam, Giám đốc Sở KH&CN làm Chủ tịch hội đồng.

           Thời gian thực hiện của nhiệm vụ là 18 tháng, từ tháng 2/2021 đến tháng 8/2022.

Nhiệm vụ được thực hiện với mục tiêu đánh giá thực trạng công tác đảm bảo an ninh, trật tự các khu công nghiệp, khu kinh tế trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh; đề xuất hệ thống các giải pháp, kiến nghị tổng thể, khả thi nhằm nâng cao hiệu quả công tác đảm bảo an ninh, trật tự các khu công nghiệp, khu kinh tế trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh trong thời gian tới.

          Các thành viên Hội đồng tuyển chọn nhiệm vụ đều đánh giá tầm quan trọng và tính mới của nhiệm vụ. Hội đồng đề nghị khi đơn vị chủ trì thực hiện nhiệm vụ phải thực hiện tốt nội dung nghiên cứu. Kết quả nhiệm vụ sẽ là cơ sở tiền đề cho các chiễn sĩ công an trong việc ứng dụng vào thực tiễn tổ chức, triển khai các biện pháp nghiệp vụ, phối hợp lực lượng trong công tác đảm bảo an ninh, trật tự các khu công nghiệp, khu kinh tế trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh.

Trung tâm Ứng dụng và Thống kê KH&CN

Hội thảo Kết quả thực hiện Đề án triển khai áp dụng và quản lý hệ thống truy xuất nguồn gốc trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh.

          Chiều ngày 14/01/2021, Sở KH&CN tổ chức Hội thảo Kết quả thực hiện Đề án triển khai áp dụng và quản lý hệ thống truy xuất nguồn gốc trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh. Dự và chỉ đạo hội thảo có đồng chí Hà Thế Nam, Phó Giám đốc Sở KH&CN cùng trưởng các phòng đơn vị thuộc Sở; đại diện Trung tâm mã số mã vạch quốc gia thuộc Tổng cục Tiêu chuẩn đo lường chất lượng (Bộ Khoa học và Công nghệ).

           Thực hiện Quyết định số 100/QĐ-TTg ngày 19/1/2019 của Thủ tướng Chính phủ về việc phê duyệt Đề án Triển khai áp dụng và quản lý hệ thống truy xuất nguồn gốc; căn cứ văn bản số 1735/BKHCN-TĐC ngày14/6/2019 của Bộ Khoa học và Công nghệ về việc triển khai đề án truy xuất nguồn gốc, UBND tỉnh đã ban hành kế hoạch thực hiện đề án “Triển khai áp dụng và quản lý hệ thống truy xuất nguồn gốc” trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh số 92/KH-UBND ngày 25/5/2020, trong đó các nội dung chính thực hiện đề án là: Xác định mục tiêu, nhiệm vụ cụ thể cho các cấp, các ngành ở địa phương từ nay đến năm 2025 và định hướng đến năn 2030, nhằm kịp thời tháo gỡ những khó khăn, vướng mắc cho người dân và doanh nghiệp. Thông qua việc phát triển hệ thống thông tin quản lý truy xuất nguồn gốc sản phẩm đối với các sản phẩm hàng hóa của địa phương, đảm bảo kết nối đồng bộ với cổng thông tin truy xuất nguồn gốc Quốc gia.

          Tại Hội thảo, Trung tâm mã số, mã vạch quốc gia đã giới thiệu về Đề án 100 của Thủ tướng Chính phủ, Bộ Khoa học và Công nghệ về thúc đẩy phát triển hoạt động truy xuất nguồn gốc, thực trạng áp dụng truy xuất nguồn gốc  ở Việt Nam hiện nay, qua đó đưa ra các giải pháp quản lý trong thời gian tới; giới thiệu chung về mã vạch, truy xuất nguồn gốc  và mô hình cổng thông tin truy xuất nguồn gốc quốc gia.

Các đại biểu đã trao đổi, chia sẻ kiến thức hữu ích về nội dung, yêu cầu, sự cần thiết của việc truy xuất nguồn gốc sản phẩm hàng hóa nội địa và hàng hóa phục vụ xuất khẩu; thực tế việc ứng dụng khoa học công nghệ trong truy xuất nguồn gốc tại các doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh; liên kết hỗ trợ doanh nghiệp đẩy mạnh sản xuất sản phẩm hàng hóa nông, lâm nghiệp xuất khẩu; giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin sử dụng tem truy xuất nguồn gốc sản phẩm hàng hóa QR code.

             Bên cạnh đó, đại diện các các đại biểu trong hội thảo đã nêu rõ một số khó khăn, đề xuất giải pháp ứng dụng hiệu quả hệ thống truy xuất nguồn gốc  đối với sản phẩm nông sản hàng hóa có thế mạnh tại địa phương, nhằm nâng cao giá trị thương hiệu sản phẩm hàng hóa nông, lâm nghiệp trên địa bàn tỉnh Quảng Ninh.

Trung tâm Ứng dụng và Thống kê KH&CN

Đảng uỷ cơ quan Sở KH&CN ban hành Nghị quyết chuyên đề nhằm nâng cao trình độ ngoại ngữ

          Việc nâng cao trình độ ngoại ngữ trong đảng viên, CCVC-NLĐ là đặc biệt cần thiết và cấp bách gắn với công tác xây dựng và chỉnh đốn Đảng trong giai đoạn hiện nay nhằm thực hiện Nghị quyết Đại hội Đảng các cấp và Nghị quyết Đại hội Đảng bộ tỉnh Quảng Ninh lần thứ XV, nhiệm kỳ 2020-2025. Xác định rõ tầm quan trọng và tính cấp bách này, Đảng uỷ cơ quan Sở KH&CN đã ban hành Nghị quyết chuyên đề số 63–NQ/ĐU ngày 30 tháng 12 năm 2020 về lãnh đạo việc học tập nâng cao trình độ ngoại ngữ (Tiếng Anh) trong cơ quan Sở KH&CN.

          Mục tiêu phấn đấu 100% đảng viên, CCVC – NLĐ trong cơ quan sử dụng được ngoại ngữ trong giao tiếp cơ bản hàng ngày với 4 kỹ năng nghe, nói, đọc, viết. Cụ thể là đạt tương đương bậc 3 trở lên trong khung năng lực 6 bậc theo quy định, trong đó phấn đấu có từ 15-20% đảng viên, CCVC-NLĐ sử dụng thành thạo ngoại ngữ trong giao tiếp cơ bản từ bậc 4 đến bậc 5 trong khung năng lực 6 bậc theo quy định tại Thông tư số 01/2014/TT-BGDĐT của Bộ Giáo dục Đào tạo; Hàng năm tổ chức từ 1-2 khoá đào tạo ngoại ngữ tập trung cho đảng vên, CCVC-NLĐ; thành lập tối thiểu 01 câu lạc bộ ngoại ngữ trong cơ quan;…

          Để đạt được mục tiêu trên, Nghị quyết nêu rõ: Trên cơ sở Nghị quyết chuyên đề về học tập nâng cao trình độ ngoại ngữ trong đảng viên, CCVC-NLĐ của Đảng uỷ cơ quan Sở KH&CN, Bí thư các chi bộ, thủ trưởng các phòng, đơn vị có trách nhiệm tổ chức quán triệt Nghị quyết đến các cán bộ, đảng viên, CCVC-NLĐ thuộc phòng, đơn vị. Đồng thời tổ chức triển khai thực hiện Nghị quyết cụ thể, thiết thực và phù hợp với đặc điểm, tình hình của phòng, đơn vị; Giao tổ chức Công đoàn và Đoàn thanh niên tham mưu phát động phong trào thi đua toàn cơ quan. Xây dựng kế hoạch có giải pháp cụ thể triển khai học tập, nâng cao trình độ ngoại ngữ trong đoàn viên, CCVC –NLĐ; Giao Uỷ ban kiểm tra Đảng uỷ thực hiện công tác kiểm tra, giám sát việc thực hiện Nghị quyết tại các chi bộ, toàn bộ đảng viên CCVC-NLĐ trong cơ quan.

          Đây là một Nghị quyết mới tạo khí thế thi đua sôi nổi trong từng phòng, đơn vị và toàn thể cơ quan Sở KH&CN. Với sự quyết tâm, quyết liệt trong chỉ đạo điều hành của Đảng uỷ, tập tập thể lãnh đạo Sở, tin tưởng rằng, việc học ngoại ngữ sẽ góp phần nâng cao chất lượng đội ngũ CCVC-NLĐ Sở KH&CN vừa giỏi về chuyên môn, vừa thạo về ngoại ngữ; tâm huyết, yêu nghề, nhiệt tình và trách nhiệm.

Trung tâm Ứng dụng và Thống kê KH&CN

Tin Trong Nước

Việt Nam bắt đầu xây dựng các mô hình cảnh báo sớm dịch bệnh

          Trường Đại học Y tế Công cộng đang tăng cường hợp tác đa ngành với các đối tác ở Anh và Mỹ để học hỏi, xây dựng các mô hình sử dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong khoa học sức khỏe.

           Tại hội thảo khoa học" Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong khoa học sức khỏe" mới đây, PGS.TS Trần Thị Tuyết Hạnh, Trưởng phòng quản lý khoa học và hợp tác phát triển của Trường Đại học Y tế Công cộng, cho biết Trường đang triển khai một dự án với Đại học Queen’s Belfast để xây dựng những mô hình có thể cảnh báo một số loại bệnh truyền nhiễm - bao gồm sốt xuất huyết, cúm và tiêu chảy - cho Việt Nam.

           Mặc dù ở Việt Nam, các bệnh viện đã bắt đầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong chẩn đoán bệnh tật - chẳng hạn phát hiện các loại ung thư từ ảnh chụp X-quang hoặc ảnh CT - nhưng gần như chưa có nơi nào ứng dụng AI trong y tế công cộng và y tế dự phòng.

           Dựa trên dữ liệu nhiều nhất có thể trong hơn 20 năm qua về các loại bệnh, điều kiện thời tiết, khí hậu và kinh tế xã hội; kết hợp với các mô hình học máy, nhóm nghiên cứu của Trường Đại học Y tế Công cộng kì vọng sẽ tạo ra được các mô hình có khả năng dự báo những đợt bùng phát bệnh dịch, để từ đó chính quyền và người dân chuẩn bị những biện pháp dự phòng hiệu quả, giảm gánh nặng bệnh tật.

         Đó là lý do những nhà nghiên cứu y tế của Trường đang kết hợp với nhiều chuyên gia về khoa học dữ liệu, máy tính, phần mềm và học máy từ nhiều trường đại học trong và ngoài nước, đặc biệt là nhóm nghiên cứu của GS. Dương Quang Trung ở Đại học Queen’s Belfast.

  1. Hạnh cho biết một phần rất quan trọng để xây dựng các mô hình là dữ liệu; tuy nhiên, việc tìm ra nguồn số liệu "đủ dài, đủ lớn và đủ tin cậy" để huấn luyện máy tính không phải việc dễ dàng. Song chị lạc quan cho rằng thời gian tới, thách thức này sẽ được giải quyết phần nào do xu hướng số hóa trong y tế và kết nối dữ liệu.

        Bên cạnh đó, các nhà khoa học đã được tập huấn chuyên sâu về một số mô hình dự báo bệnh nhạy cảm với biến đổi khí hậu như ARIMA, Support Vector Machine (SVM) và Long Short-Term Memory.

Ngô Hà (Báo Khoa học và Phát triển)

Hỗ trợ chuyển đổi số cho 50.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa trong năm 2021

         Bộ TT&TT chủ trì, phối hợp với Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam, Hiệp hội Doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam triển khai sáng kiến hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa chuyển đổi số bằng các nền tảng số xuất sắc Make in Vietnam.

         Công bố về Chương trình Hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa chuyển đổi số trong khuôn khổ hội nghị Tổng kết công tác năm 2020, triển khai nhiệm vụ năm 2021 sáng 12/1, Thứ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông (TT&TT) Nguyễn Huy Dũng, cho biết, Việt Nam hiện có khoảng 800.000 doanh nghiệp với hơn 98% là doanh nghiệp nhỏ và vừa. Trong số này, hơn 90% chịu ảnh hưởng tiêu cực vì Covid-19 dẫn đến doanh thu sụt giảm trên 50%. Bên cạnh đó, khoảng 24% doanh nghiệp nhỏ dừng hoạt động và số doanh nghiệp mới thành lập giảm 15% so với năm 2019. Theo ông Dũng, khoảng 47% số doanh nghiệp nhỏ và vừa được khảo sát đều có nhu cầu chuyển đổi số nhưng lại chưa biết bắt đầu từ đâu.

        Vì vậy, Bộ TT&TT chủ trì, phối hợp với Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam, Hiệp hội Doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam triển khai sáng kiến hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa chuyển đổi số bằng các nền tảng số xuất sắc Make in Vietnam.

          12 nền tảng đầu tiên được Chương trình chọn gồm: Nền tảng kế toán dịch vụ MISA ASP; Nền tảng quảng cáo, tiếp thị trực tuyến Novaon Onfluencer; Nền tảng phân phối hàng hóa Giga1; Nền tảng thanh toán trực tuyến VnPay và Momo; Nền tảng chăm sóc khách hàng StringeeX; Nền tảng quản trị tổng thể doanh nghiệp 1Office; Nền tảng nhà hàng, cửa hàng BizFly; Nền tảng khách sạn, điểm vui chơi EZCloud; Nền tảng an toàn, an ninh mạng CyRadar; Nền tảng tư vấn Consultant Anywhere; Nền tảng tuyển dụng Vietnamworks.

Theo ông Đỗ Công Anh, Phó Cục trưởng Cục Tin học hóa – Bộ TT&TT, những nền tảng số này "đáp ứng toàn bộ nhu cầu chuyển đổi của doanh nghiệp nhỏ và vừa, cho phép doanh nghiệp thay đổi mô hình kinh doanh, cách thức vận hành, để tạo ra những giá trị mới”.

          Tham gia Chương trình, doanh nghiệp được hưởng 3 ưu đãi chính, đó là: Miễn phí trải nghiệm sử dụng nền tảng trong thời gian 3 tháng; Ký hợp đồng sử dụng 1 năm được miễn phí sử dụng 6 tháng (giảm 50%); Miễn phí các khoá đào tạo, tư vấn, chia sẻ kinh nghiệm sử dụng nền tảng. Ngoài ra, các chính sách ưu đãi khác sẽ được bổ sung tùy thuộc vào đặc thù của nền tảng.

            Bộ TT&TT đặt mục tiêu trong năm 2021 sẽ có 50.000 doanh nghiệp nhỏ và vừa tiếp cận với Chương trình, trong đó tối thiểu 30.000 doanh nghiệp được trải nghiệm miễn phí các nền tảng.

Bích Ngọc (Báo Khoa học và Phát triển)

Hướng tới phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo bền vững

           Trả lời phỏng vấn Khoa học và Phát triển, TS. Phạm Hồng Quất – Cục trưởng Cục Phát triển thị trường và Doanh nghiệp KH&CN, Bộ KH&CN đã chia sẻ về những thay đổi trong hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST tại Việt Nam trong bối cảnh đại dịch, cũng như đề xuất một số chính sách để hỗ trợ doanh nghiệp khởi nghiệp trong giai đoạn bình thường mới.

           PV: Thưa ông, ông có thể đánh giá về Hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh năm 2020 với những ảnh hưởng của đại dịch COVID – 19?

  1. Phạm Hồng Quất:Có thể nói đại dịch COVID-19 đã làm thay đổi rất mạnh mẽ và ảnh hưởng lớn đến Hệ sinh thái khởi nghiệp sáng tạo của các quốc gia, trong đó có Việt Nam. Rất nhiều các bạn trẻ có mô hình kinh doanh đang phát triển nhưng sau đó cũng bị đứt gãy và không phát triển được. Tác động, ảnh hưởng bởi môi trường, nhà đầu tư, nguồn cung, các đối tác,… đó là điều rất rõ nét. Vì bối cảnh mới như vậy, các bạn trẻ buộc phải tìm cho mình những giải pháp mới, những mô hình đột phá để duy trì và phát triển.

           Thị trường vốn kém hơn thì buộc phải thay đổi chiến lược đầu tư, tìm giải pháp ngắn hạn để nuôi dài hạn. Các nhà đầu tư cũng nhìn vào những giải pháp nào có thể ứng phó, ứng dụng được ngay khắc phục đại dịch sẽ rất thiết thực. Vì thế, hầu như các dự án năm nay đều xoay quanh vấn đề giải quyết thách thức đặt ra từ đại dịch, từ giáo dục đào tạo, y tế, nông nghiệp, cung ứng, logictic,… đều xoay quanh giải quyết các bài toán đó.

           Thực ra, dịch COVID-19 xét về phương diện nào đó lại là cơ hội tốt để các bạn trẻ cạnh tranh trong phạm vi quốc tế. Nhiều startup Việt Nam vẫn được các nhà đầu tư đánh giá cao. Vì vậy, Techfest năm nay vẫn thu hút được khá nhiều nhà đầu tư quốc tế quan tâm. Rất nhiều đại diện của các quỹ vẫn có mặt tại Việt Nam trong suốt mùa COVID, nên họ rất hiểu các startup của Việt Nam. Nhiều diễn giả quốc tế, chuyên gia đã đánh giá cao tinh thần khởi nghiệp của Việt Nam, vượt qua khó khăn, thách thức của đại dịch và vẫn vươn mình đứng dậy. Rất nhiều bạn thất bại và rất nhiều bạn lại tiếp tục đứng dậy và thành công.

             Có thể nói, trong bối cảnh năm 2020, việc tổ chức Techfest là một nỗ lực, thành công rất lớn của cả Hệ sinh thái. Nhiều quốc gia năm nay không tổ chức được sự kiện như vậy. Vì vậy, đây cũng là điểm khá đặc thù mang dấu ấn rất tốt với hệ sinh thái chung trong khu vực cũng như quốc tế.

             - Vấn đề phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST bền vững đã và đang được triển khai nhiều năm qua. Đến nay, các mục tiêu đã được triển khai thế nào, thưa ông?

            Hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST chúng ta đặt ra là thúc đẩy thật mạnh các mối liên kết giữa các chủ thể. Đồng thời nâng cao năng lực của các chủ thể. Có 3 nhóm chủ thể chính: một là các sáng lập viên, các startup. Hai là những người hỗ trợ, cố vấn, huấn luyện viên. Ba là các nhà đầu tư, nhà đầu tư thiên thần, quỹ đầu tư khởi nghiệp.

            Khi 3 nhóm chủ thể này cùng chung một tầm nhìn, một tâm huyết để xây dựng được những mô hình kinh doanh đột phá, sẽ tạo ra hiệu quả chung của hệ sinh thái. Bên cạnh đó, hệ thống thể chế chính sách cũng rất quan trọng để mở đường cho những mô hình kinh doanh mới. Với cả 3 trụ cột và cả tác động về thể chính sách trong thời gian qua chúng ta đều đạt được những tiến bộ rất đáng ghi nhận, được cộng đồng quốc tế đánh giá cao. Do đó, thứ bậc của Việt Nam cũng tăng nhiều bậc và hi vọng được tiếp tục cải thiện trong thời gian tới.

            - Theo ông, cần có những chính sách gì để hỗ trợ doanh nghiệp khởi nghiệp ĐMST trong thời điểm bình thường mới hoặc giai đoạn mới?

               Là cơ quan được giao tập hợp các phản ánh/phản hồi từ các chủ thể, tham mưu, xây dựng chính sách về vấn đề này, chúng tôi cho rằng, trong giai đoạn tới cần cải thiện một số thể chế liên quan đến những cơ chế đặc thù dành cho ứng dụng những mô hình kinh tế mới, những công nghệ mới trong các lĩnh vực, kể cả những lĩnh vực tiềm năng nhưng đầy thách thức như công nghệ về tài chính, thương mại điện tử, chuyển đổi số trong các lĩnh vực.

               Thứ hai, cần có những chính sách để khuyến khích hơn nữa các nhà đầu tư cá nhân và đầu tư xã hội, đầu tư cộng đồng cho các bạn khởi nghiệp, để các bạn có thêm nguồn lực.

                Thứ ba, rất quan trọng là cần có chính sách để hỗ trợ các cơ sở giáo dục đào tạo, tạo nguồn trí tuệ trẻ, có tư duy mới và có kỹ năng để cung cấp cho hệ sinh thái những nguồn lực có lợi thế của Việt Nam về khởi nghiệp ĐMST trong giai đoạn tới.

                Bên cạnh đó, để có thể phát triển hệ sinh thái này một cách bền vững, chúng tôi vẫn rất mong muốn hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST Việt Nam hội nhập sâu với khu vực và quốc tế hơn nữa. Chúng ta đã có những nỗ lực, có những tiến bộ và đã ghi tên được trên bản đồ hệ sinh thái của quốc tế. Tuy nhiên, năng lực nội tại của các Dự án, các sáng lập viên cần tích cực hơn nữa. Chúng ta cần mạnh dạn bước ra sân chơi toàn cầu nhiều hơn nữa để phát triển thị trường, gọi vốn, kết nối được mạng lưới khởi nghiệp quốc gia, mạng lưới khởi nghiệp toàn cầu, đặc biệt các bạn trẻ Việt Nam đang học tập, làm việc ở nước ngoài sẽ là cầu nối rất quan trọng để chúng ta nâng tầm hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST của Việt Nam.

- Xin trân trọng cảm ơn Ông!

Báo Khoa học và Phát triển

Tin Quốc Tế

Công nghệ vaccine RNA: một cuộc cách mạng trong phòng chống các căn bệnh thế kỷ

         Đại dịch đặt ra yêu cầu thúc đẩy nhanh các thành tựu KH&CN mới nhanh chóng tới không ngờ. Một trong số đó là công nghệ vaccine RNA, đang được sử dụng để tạo ra vaccine Covid-19, có thể tạo ra một cuộc cách mạng trong phòng chống lại từ căn bệnh thế kỷ HIV, cho đến các bệnh thường gặp hơn như sốt rét, cúm... và hơn thế nữa.

         Một năm trước đó, nhóm của Geall tại trung tâm nghiên cứu Novartis ở Cambridge, Massachusetts, đã đóng gói các chuỗi nucleotide RNA bên trong các giọt chất béo nhỏ, được gọi là các hạt nano lipid (LNP) và sử dụng để tiêm phòng cho chuột để chống lại virus đường hô hấp thành công. Bây giờ họ muốn biết có thể làm điều tương tự với chủng cúm mới không? Và họ có thể làm điều đó càng nhanh càng tốt không?

           Geall nhớ lại: “Tôi đã nói, vâng, chắc chắn. Chỉ cần gửi cho chúng tôi giải trình tự gene.” Thứ hai, nhóm đã bắt đầu tổng hợp RNA. Đến thứ tư, họ lắp ráp vaccine. Vào cuối tuần, họ đã thử nghiệm nó trong tế bào – và một tuần sau, trên chuột. Với tốc độ chóng mặt, nhóm Novartis đã đạt được thành tích trong một tháng mà thường quá trình này phải mất một năm hoặc hơn.

           Nhưng vào thời điểm đó, khả năng sản xuất RNA cấp lâm sàng còn hạn chế. Geall và các đồng nghiệp của ông có lẽ sẽ không bao giờ tìm ra liệu loại vaccine này và một số loại khác mà họ đã phát triển có hiệu quả trên người hay không. Năm 2015, Novartis đã bán mảng kinh doanh vaccine của mình.

          Rồi năm năm sau đó, và chứng kiến một đại dịch toàn cầu, vaccine RNA đang chứng tỏ giá trị của mình. Tháng trước, hai ứng cử viên vaccine RNA - một từ của Pfizer (Mỹ) và BioNTech ở Đức; và một từ Moderna ở Cambridge, Massachusetts - đã được các cơ quan quản lý ở một số nước chấp thuận cho sử dụng khẩn cấp để chống Covid-19.

         Kỷ nguyên của vaccine RNA đã đến, hàng chục công ty đang tham gia cuộc chơi. Tất cả các hãng dược phẩm lớn, bằng cách này hay cách khác, đang thử nghiệm công nghệ này. Tinh gọn hơn các phương pháp tiếp cận thông thường, công nghệ di truyền cho phép các nhà nghiên cứu theo dõi nhanh nhiều giai đoạn nghiên cứu và phát triển vaccine, vaccine RNA có thể mang đến các giải pháp cho các bệnh đặc biệt chẳng hạn như bệnh lao, HIV và sốt rét.

         Vaccine dạy cơ thể nhận biết và tiêu diệt các tác nhân gây bệnh. Thông thường, mầm bệnh bị suy yếu; hoặc các mảnh protein; hoặc đường trên bề mặt của chúng, được gọi là kháng nguyên, được tiêm vào để huấn luyện hệ thống miễn dịch nhận ra “kẻ thù” đang xâm nhập vào cơ thể. Nhưng vaccine RNA chỉ mang trình tự sản xuất protein của những kẻ xâm lược này. Mục đích là chúng có thể xâm nhập vào tế bào của một người và khiến chúng sản sinh ra các kháng nguyên.

          Có một thách thức khác: cho đến nay, vaccine RNA thường yêu cầu phải tiêm 2 liều mới có  hiệu quả. Đây là một điểm yếu của RNA so với các loại vaccine khác, khi nhiều người tiêm mũi đầu tiên có thể sẽ không tiêm mũi thứ hai. Gần đây, các nhà nghiên cứu tại Vaxess Technologies ở Cambridge, Massachusetts đã phát triển một miếng dán da có thể đeo được đính những sợi tơ nhỏ, có thể phân giải được để phân bổ vaccine nhỏ giọt vào cơ thể.

           Và sử dụng vaccine nhỏ giọt thay vì tất cả cùng một lúc có thể giúp giải quyết một nhược điểm thứ ba: tác dụng phụ (hơn 80% người được tiêm vaccine Moderna trong các thử nghiệm lâm sàng có một số loại phản ứng toàn thân, với các cơn mệt mỏi, đau cơ, thường cảm thấy suy nhược trong thời gian ngắn, và một số vấn đề khác).

Đức Phát (Theo Nature)

Trí tuệ nhân tạo tự thiết kế “giáo án” huấn luyện

         Khác với con người, máy tính không cảm thấy nhàm chán hoặc thất vọng khi một bài học quá dễ hoặc quá khó. Nhưng máy tính cũng giống con người ở chỗ: nó sẽ học hiệu quả hơn khi có một giáo án huấn luyện “vừa phải” phù hợp với trình độ của mình.

          Việc tìm ra một giáo án phù hợp không hề dễ dàng, vì vậy các nhà khoa học máy tính đã tự hỏi: Điều gì sẽ xảy ra nếu họ có thể khiến trí thông minh nhân tạo (AI) tự thiết kế bài học cho mình?

          Một số nghiên cứu nhằm trả lời câu hỏi đó đã được công bố tại Hội nghị quốc tế hàng năm về hệ thống xử lý thông tin mạng thần kinh nhân tạo (NeurIPS). Bằng việc tạo ra AI có thể tìm ra cách tốt nhất để tự dạy mình, các nghiên cứu mới này giúp tăng tốc độ học tập của các mô hình máy tính ô tô tự lái và robot gia dụng, và giải các bài toán khó trước đây.

           Trong một thử nghiệm, một chương trình AI cố gắng vượt qua mê cung 2D để đến đích bằng phương pháp thử và sai. Để tạo ra các mê cung ngày càng khó và cải thiện dần khả năng của AI, các nhà nghiên cứu - đứng đầu là nghiên cứu sinh Michael Dennis tại Đại học California (UC) và Natasha Jaques, nhà khoa học nghiên cứu tại Google - đã dùng hai phương pháp. Tuy nhiên cả hai đều không hiệu quả. Một phương pháp phân phối ngẫu nhiên các vật cản; với cách này, AI không học được nhiều. Phương pháp kia lưu lại những bản đồ AI đã giải trong quá khứ và tối đa hóa độ khó tương ứng; nhưng cách này khiến mê cung trở nên quá khó - và đôi khi thậm chí không thể giải được.

            Vì vậy, các nhà khoa học đã sáng tạo một cách tiếp cận mới mà họ gọi là PAIRED. Đầu tiên, họ ghép cặp AI của mình với một AI gần như giống hệt, nhưng có một vài điểm khác - họ gọi đó là "AI đối thủ". Sau đó, họ cho một AI thứ ba, gọi là AI thiết kế, thiết kế các mê cung phù hợp với các đặc điểm và dễ hoàn thành hơn cho AI đối thủ - nhưng khó cho AI ban đầu. Cách làm này khiến các bản đồ luôn nằm ở mức chỉ khó hơn một chút so với khả năng giải quyết của AI chính. AI thiết kế bản đồ cũng sử dụng mạng nơ-ron - một chương trình lấy cảm hứng từ kiến ​​trúc của não - để học cách thực hiện nhiệm vụ của nó qua nhiều lần thử nghiệm.

             Sau khi đào tạo theo cách này, các nhà nghiên cứu cho AI chính thử giải một loạt các mê cung mới và khó. Nếu được đào tạo bằng cách sử dụng hai phương pháp cũ, AI không giải được mê cung nào mới. Nhưng sau khi được đào tạo với PAIRED, nó đã giải quyết được 1/5 số mê cung mới. "Chúng tôi rất phấn khích khi PAIRED có hiệu quả ngay từ thử nghiệm đầu tiên," Dennis nói.

 

Trong một nghiên cứu khác, cũng được trình bày tại hội thảo NeurIPS, Jaques và các đồng nghiệp tại Google đã sử dụng PAIRED để dạy một AI điền vào các biểu mẫu web để đặt chuyến bay. Nếu được đào tạo bằng các phương pháp đơn giản hơn, AI sẽ luôn thất bại, nhưng AI được đào tạo với phương pháp PAIRED đã làm thành công khoảng 50% số nhiệm vụ được giao.

            Bart Selman, nhà khoa học máy tính tại Đại học Cornell và là chủ tịch Hiệp hội Vì sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, cho biết, phương pháp PAIRED là một cách thông minh để khiến AI học hỏi.

              Selman và các đồng nghiệp cũng trình bày một cách tiếp cận khác tại Hội nghị. Nhiệm vụ cho AI của họ là trò chơi Sokoban, trong đó AI phải đẩy các khối đến các vị trí mục tiêu. Nhưng các khối có thể đi vào ngõ cụt, vì vậy để hoàn thành nhiệm vụ, phải lên kế hoạch trước hàng trăm bước.

             AI thiết kế của nhóm Selman tạo ra một bộ các nhiệm vụ đơn giản, với ít khối hơn, hơn để AI chính luyện tập. Sau đó, dựa trên hiệu suất của AI chính đối với các nhiệm vụ đơn giản, AI thiết kế sẽ đưa ra các câu đố khó hơn mà AI chính thỉnh thoảng mới giải được, tạo ra một giáo án huấn luyện phù hợp và hiệu quả.

             Các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm AI của họ trên 225 vấn đề mà chưa máy tính nào giải được và nó đã giải được 80% trong số đó.

            Pieter Abbeel, nhà khoa học máy tính tại UC Berkeley, nói rằng các phương pháp mới này thậm chí có thể được sử dụng cho học sinh: AI có thể giúp điều chỉnh các bài tập thành khó hơn hoặc dễ hơn để phù hợp với nhu cầu của từng học sinh.

Hoàng Nam tổng hợp

Robot mới của Samsung nấu ăn và giặt quần áo

             Tại hội nghị CES trực tuyến tuần trước, gã khổng lồ công nghệ Samsung báo cáo rằng họ đang nghiên cứu ba robot trợ lý có khả năng làm việc nhà và chăm sóc chủ nhân.

             Đầu tiên là Bot Handy. Bot Handy có một cánh tay duy nhất và ba điểm xoay cho phép cầm nắm, mang theo và định vị các vật thể dễ vỡ như bát đĩa. Nó có camera AI để nhận ra các đối tượng và đưa ra cách cầm nắm, xử lý phù hợp; phần mềm AI sẽ giúp Bot Handy phát hiện chính xác vật liệu của các vật thể, đưa ra lực cần thiết để giữ được vật thể trong tay và mang đến đích. Bot Handy có khả năng phát hiện, liệt kê và giúp phân loại đồ giặt, sắp xếp đồ đạc trong nhà, thậm chí có thể rót một ly rượu để phục vụ cho chủ nhân. Robot có đế lăn ở dưới cùng để di chuyển và một "khuôn mặt" thon dài có hai mắt nhắm lại hoặc mở rộng để truyền đạt cảm xúc. Nó cũng có thể tự nâng lên để đặt các đồ vật trên các vị trí cao.

           "Bot Handy sử dụng AI để hiểu các vật thể, như cốc thủy tinh hoặc đĩa sứ, nhận diện hình dạng và chất liệu của chúng," Sebastian Seung, chủ tịch kiêm người đứng đầu bộ phận nghiên cứu của Samsung cho biết. "Bot Handy có thể bàn ăn hoặc thu xếp đồ đạc, [nguyên mẫu này] đưa ra một phương án hoàn toàn mới về một robot giúp việc." Bot Handy này là một nỗ lực để điều chỉnh AI cụ thể hơn phục vụ cho nhu cầu của người tiêu dùng, theo Seung.

             Một robot thứ hai đã được công bố tại triển lãm CES là Bot Care. Bot Care được thiết kế để "chăm sóc từng chi tiết nhỏ nhất trong cuộc sống của bạn", theo Seung. Hoạt động như một trợ lý và bạn đồng hành, trong video trình diễn của Samsung, Bot Care nhận ra chủ nhân đã dùng máy tính trong một thời gian dài và đưa ra thông báo rằng họ cần nghỉ ngơi. Nó cũng có thể ghi lại thời gian và thông báo cho chủ nhân về một cuộc họp sắp tới, và tự mở màn hình hiển thị tích hợp để chuẩn bị cho cuộc họp qua video.

               Tuy nhiên Samsung không tiết lộ thông tin chi tiết về thời điểm hoặc liệu hai mẫu robot này có ra mắt công chúng hay không, cũng như không tiết lộ thông tin về giá Một robot thứ ba có vẻ thực tế hơn dự kiến sẽ ra mắt vào nửa đầu năm nay là JetBot 90 AI +, một máy hút bụi thông minh. Robot này được trang bị LiDAR, công nghệ dựa trên tia laser cho phép lập bản đồ 3-D chính xác, Jet Bot 90 AI + có thể phát hiện chính xác các vật thể trên đường đi, tránh các vật dễ vỡ trong khi thực hiện nhiệm vụ hút bụi.

           Những robot mới thân thiện hơn, thiết thực hơn này là phương hướng phát triển của Samsung tập trung vào "đổi mới lấy con người làm trung tâm."

Phạm Nhật theo techxplore


Tìm kiếm theo chuyên mục - nội dung - ngày tháng

Tin Nóng
Tin tiêu điểm

Lịch công tác trống

Website liên kết
Thống kê truy cập
Hôm nay: 520
Đã truy cập: 869460