Trang chủ Các hoạt động Tọa đàm "Thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng và hướng tới thương...

Tọa đàm “Thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng và hướng tới thương mại hóa các sản phẩm KHCN”

Ngày 26/07/2023, VINIF đã tổ chức tọa đàm với sự tham gia của đại diện các trường đại học, học viện hàng đầu tại Việt Nam; đại diện một số doanh nghiệp, Quỹ khoa học công nghệ; các nhà khoa học, các nhà nghiên cứu văn hóa – lịch sử; các chuyên gia hoạch định chính sách, tài chính cùng đông đảo các bạn đã và đang nhận học bổng của VINIF.

Tọa đàm diễn ra với sự tham gia của các khách mời:

• PGS. Vũ Hải Quân, Ủy viên TW Đảng, Chủ tịch Hội đồng đại học, Giám đốc Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh;

• GS. Chu Hoàng Hà, Phó Chủ tịch Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam;

• TS. Nguyễn Quân, Nguyên Bộ trưởng Bộ Khoa học Công nghệ, Chủ tịch Hội Tự động hóa Việt Nam;

• TS. Phạm Đình Đoàn, Chủ tịch Hội đồng quản trị Tập đoàn Phú Thái, Chủ tịch HĐQL Quỹ BK Fund;

• GS. Vũ Hà Văn, Giám đốc khoa học Quỹ VINIF và GS Đại học Yale, Hoa Kỳ;

• PGS. Phan Thị Hà Dương, Giám đốc điều hành Quỹ VINIF và PGS Viện Toán học, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.

Tọa đàm nằm trong khuôn khổ Hội thảo Dấu ấn 05 năm hoạt động của Quỹ VINIF, nhằm trao đổi, thảo luận việc ứng dụng các sản phẩm của nghiên cứu KHCN vào thực tiễn cuộc sống và đề xuất những ý kiến để phát triển hơn nữa các ứng dụng nghiên cứu KHCN vào kinh tế, thương mại.

BÀI MỚI NHẤT

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 2)

Một trong những câu hỏi quan trọng liên quan đến tính toán neuromorphic là sử dụng mô hình mạng nơ-ron nào? Mô hình mạng nơ-ron xác định những thành phần nào tạo nên mạng, cách các thành phần đó hoạt động và tương tác. Ví dụ, các thành phần phổ biến của mô hình mạng nơ-ron là các nơ-ron và khớp thần kinh (synapse), lấy cảm hứng từ các mạng nơ-ron sinh học. Khi xác định mô hình mạng nơ-ron, người ta cũng phải xác định các mô hình cho từng thành phần (ví dụ: mô hình nơ-ron và mô hình synapse); các mô hình thành phần chi phối cách thành phần đó hoạt động.

Mạng nơ-ron tăng vọt trong hệ thống Neuromorphic hiện đại (Phần 1)

Mạng nơ-ron tăng vọt (Spiking Neural Network – SNN) được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Heidelberg và Đại học Bern. Mạng nơ-ron tăng vọt bắt chước gần giống mạng nơ-ron tự nhiên, có khả năng xử lý thông tin theo thời gian thực và tiết kiệm năng lượng. SNN sử dụng các xung điện (spikes) để truyền thông tin giữa các nơ-ron. Thay vì truyền tín hiệu liên tục như các mạng nơ-ron truyền thống, SNN truyền các xung điện rời rạc tại các thời điểm cụ thể khi điện thế màng của nơ-ron vượt qua một ngưỡng nhất định. SNN lấy một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ vào và tạo ra một tập hợp các xung tăng vọt làm ngõ ra (một loạt các xung tăng vọt thường được gọi là các chuỗi xung tăng vọt). Tế bào thần kinh kích hoạt khi điện thế màng chạm ngưỡng, gửi tín hiệu đến các tế bào thần kinh lân cận, làm tăng hoặc giảm điện thế của chúng để đáp lại tín hiệu. Các thành phần quan trọng của mạng SNN là mô hình nơ-ron thần kinh, khớp thần kinh (synapse), STDP (spike-timing-dependent plasticity), v.v.

Tạo hình cục bộ liên tục có hỗ trợ nhiệt và rung siêu âm – Công nghệ sáng tạo cho sản phẩm thay thế...

Trong thời kỳ kinh tế số và toàn cầu hóa, các doanh nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức như giảm chi phí, nâng cao chất lượng sản phẩm và nhanh chóng đưa sản phẩm ra thị trường. Để giải quyết những vấn đề này, việc áp dụng các công nghệ sản xuất tiên tiến kết hợp với kỹ thuật số hiện đại là chìa khóa thành công.Một trong những công nghệ nổi bật hiện nay là công nghệ tạo hình cục bộ liên tục (ISF – Incremental Sheet Forming). Đây là phương pháp gia công kim loại độc đáo, trong đó một tấm kim loại được tạo hình từng bước nhờ chuyển động liên tục của một công cụ chuyên dụng. Điểm mạnh của ISF là khả năng tạo ra các hình dạng phức tạp mà các phương pháp truyền thống khó thực hiện, với độ chính xác cao và chi phí thấp hơn.

Hệ thống IOT theo dõi điện tim thai nhi với cảm biến không tiếp xúc

Trong bối cảnh tỷ lệ thai chết lưu do dị tật tim bẩm sinh ngày càng tăng cao, đặc biệt tại Việt Nam với con số báo động 6% so với mức trung bình toàn cầu 1% [1, 2], việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu. Tỷ lệ sinh non gia tăng, chiếm từ 5 - 9%, đòi hỏi sự chăm sóc đặc biệt để bảo đảm sự sống và phát triển khỏe mạnh của trẻ. Do đó việc theo dõi sức khỏe thai nhi trở nên vô cùng cấp thiết nhằm giảm thiểu nguy cơ thai chết lưu và sinh non, đảm bảo sự phát triển toàn diện cho trẻ. Hệ thống thông tin y tế đóng vai trò then chốt trong việc hỗ trợ các cơ sở y tế còn hạn chế, giảm tải áp lực cho bệnh viện và đảm bảo xử lý kịp thời các tình huống khẩn cấp, đồng thời tối ưu hóa năng lực của đội ngũ y bác sĩ. Hơn thế nữa, xây dựng một cơ sở dữ liệu về bà mẹ mang thai người Việt là bước đi quan trọng, giúp tìm hiểu nguyên nhân của những vấn đề sức khỏe của trẻ em, từ đó góp phần cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe cho thế hệ tương lai.

BÀI ĐỌC NHIỀU

Khái quát về mô hình dữ liệu quan hệ

Phần lớn hệ thống cơ sở dữ liệu hiện nay đều được xây dựng bằng mô hình dữ liệu quan hệ. Vậy mô hình...

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...