Hội thảo Quốc tế về Công nghệ Thông tin Thông minh (Hội thảo ICIIT 2025) vừa diễn ra tại Hà Nội, với chủ đề là việc ứng dụng các công nghệ thông minh để giải quyết các vấn đề toàn cầu. Sự kiện do Tổ chức Giáo dục FPT (FPT Education), Greenwich Việt Nam và Hiệp hội Kỹ thuật Hóa học, Sinh học và Môi trường Hong Kong (HKCBEES) đồng tổ chức.

Hội thảo ICIIT 2025 diễn từ 20/2 – 23/2 với 7 phiên thảo luận xoay quanh các chủ đề đa dạng như: Mô hình và tính toán trong học máy; trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới và ứng dụng trong kỹ thuật; Phân tích hình ảnh kỹ thuật số và phương pháp xử lý; Công nghệ nhận diện và phát hiện hình ảnh,...

Phát biểu khai mạc Hội thảo, NCS. Nguyễn Nhựt Tân – Giám đốc Greenwich Việt Nam, Tập đoàn FPT - đã nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ thông tin (CNTT), đặc biệt là AI ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự phát triển của doanh nghiệp và các quốc gia. Trong bối cảnh đó, những nội dung trọng tâm được thảo luận tại Hội thảo ICIIT 2025 không chỉ cập nhật các xu hướng công nghệ nổi bật, mà còn góp phần định hướng đào tạo chuyên sâu về ngành CNTT và AI tại Việt Nam.

Tại phiên toàn thể, các diễn giả chính lần lượt trình bày và thảo luận về các chủ đề công nghệ “nóng” được nhiều học giả quan tâm.

Trong đó, GS. Bogdan Gabrys (Đại học Công nghệ Sydney, Úc) nhấn mạnh tính cấp thiết của các hệ thống AI tự động trước sự gia tăng chóng mặt của nội dung và thông tin số, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của con người trong việc cải thiện kết quả tương tác giữa người và máy và định hướng các hệ thống AI tự động sẽ phát triển theo hướng nào.

Theo ông, trong bối cảnh dữ liệu lớn và dữ liệu trở thành dầu mỏ mới (theo Clive Humby), các tổ chức cần có phân tích dự đoán và mô hình máy học xử lý dữ. Song song, hai thách thức lớn hiện nay trong ngành khoa học dữ liệu là nhu cầu về con người có kỹ năng, trình độ và công nghệ, cụ thể là những sản phẩm, công cụ phân tích dữ liệu có thể nhân rộng, tự động hóa, có khả năng thích ứng, dự đoán, trực quan.

"Đó là lý do hiện nay nhiều mô hình AutoML (máy học tự động) và AutonoML (máy học tự chủ) được phát triển để hỗ trợ con người", ông nói.

Thông qua việc phân tích sự khác biệt giữa các mô hình máy học: Automated, Autonomous và Self-Cognition, GS. Bogdan cũng chỉ rõ mức độ tương tác, tham gia và vai trò của con người trong từng hệ thống gồm các nhóm: kỹ thuật, kinh doanh, lập pháp và người dùng cuối.

Bên cạnh đó, GS. Sudeep Tanwar (Đại học Nirma, Ấn Độ) đưa ra dự đoán 5 xu thế chính về ứng dụng của blockchain trong năm nay, gồm: tài chính phi tập trung (DeFi), NFTs vượt ra ngoài nghệ thuật, khả năng tương tác và các giải pháp chuỗi chéo, tiền kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương (CBDCs), các sáng kiến về tính bền vững, tích hợp AI và Blockchain. Ông cũng nhấn mạnh sự kết hợp giữa blockchain và AI trong việc bảo mật thông tin, tối ưu hóa quản lý phổ tần và vận hành mạng tự động.

GS. Mohamed-Slim Alouini (Đại học KAUST, Ả Rập Xê Út) chia sẻ tầm quan trọng của truyền thông không dây trong việc đạt được các Mục tiêu Phát triển Bền vững 2030 của Liên Hợp Quốc, đồng thời, đưa ra giải pháp kết nối ba tỷ người ở vùng chưa được kết nối bằng 6G và các trạm hạ tầng cao không (HAPS)