AIIIA 2026: Thúc đẩy nghiên cứu liên ngành, mở rộng khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thực tiễn

NTTU – Trong hai ngày 13-14/10/2026, tại Trung tâm phát triển công nghệ cao Trường ĐH Nguyễn Tất Thành đã diễn ra Hội thảo Khoa học “Cầu nối AI: Từ khám phá lý thuyết đến ứng dụng liên ngành”, lần thứ II năm 2026 (AIIA 2026), quy tụ đông đảo nhà khoa học, chuyên gia, nhà nghiên cứu

Tham dự hội thảo có sự hiện diện của GS.TSKH.VS. Đặng Vũ Minh – Chủ tịch danh dự liên hiệp các Hội Khoa học và kỹ thuật Việt Nam (VUSTA); GS.TS. Tạ Ngọc Đôn – Phó Chủ tịch thường trực, Tổng thư ký Hội KHCN Xúc tác và hấp thụ Việt Nam, Tổng Biên tập Tạp chí Xúc tác và hấp thụ Việt Nam; GS.TS. Lưu Cẩm Lộc – Chủ tịch Hội KHCN Xúc tác và hấp thụ Việt Nam; GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành – Chủ tịch Ủy ban Kỹ thuật IEEE SMC về Trí tuệ Tập thể Tính toán, Thành viên Ủy ban Tin học của Viện Hàn lâm Khoa học Ba Lan, Đại học Khoa học và Công nghệ Wroclaw (Ba Lan), Cố vấn cấp cao Trường ĐH Nguyễn Tất Thành; GS.TS. Hoàng Văn Kiếm – Chủ tịch Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước ngành Công nghệ thông tin; TS. Phạm Huy Hiệu – Giảng viên Viện Kỹ thuật và Khoa học Máy tính kiêm Phó Giám đốc Văn phòng Quản lý Nghiên cứu và Đổi mới Trường Đại học VinUni; GS.TS. Chang-Hee Hong – Đại học Quốc Gia Jeonbuk, Hàn Quốc kiêm Giáo sư danh dự Trường ĐH Nguyễn Tất Thành.

Về phía Trường ĐH Nguyễn Tất Thành có sự hiện diện của PGS.TS.NGƯT. Nguyễn Kim Hồng – Hiệu trưởng Nhà trường; PGS.TS. Nguyễn Lan Phương – Phó hiệu trưởng; PGS.TS. Trần Thị Hồng – Phó Hiệu trưởng; PGS.TS. Bạch Long Giang – Trưởng phòng Khoa học công nghệ; PGS.TS. Đinh Văn Phúc – Trưởng khoa Khoa học Ứng dụng và Công nghệ. Cùng quý thầy cô là trưởng các phòng ban, khoa, viện, trung tâm trong toàn Trường ĐH Nguyễn Tất Thành.

Phát biểu chào mừng hội thảo, PGS.TS.NGƯT. Nguyễn Kim Hồng – Hiệu trưởng Trường ĐH Nguyễn Tất Thành nhấn mạnh, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi sâu rộng trong phương thức hình thành và khai thác tri thức, tổ chức nghiên cứu, hoạt động sản xuất và cung cấp dịch vụ. Những tiến bộ của công nghệ AI đã mở rộng khả năng xử lý thông tin, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định, đồng thời đặt ra những yêu cầu mới đối với công tác đào tạo, nghiên cứu và phát triển nguồn nhân lực. Trong bối cảnh đó, các cơ sở giáo dục đại học không chỉ có trách nhiệm trang bị kiến thức, kỹ năng ứng dụng công nghệ mà còn phải chú trọng phát triển tư duy độc lập, năng lực nghiên cứu, khả năng đánh giá độ tin cậy của thông tin và nhận diện những giới hạn của AI. Đặc biệt, việc ứng dụng công nghệ cần gắn liền với các nguyên tắc về liêm chính học thuật, bảo vệ dữ liệu và trách nhiệm nghề nghiệp.

PGS.TS.NGƯT. Nguyễn Kim Hồng phát biểu khai mạc hội thảo

Theo PGS.TS.NGƯT. Nguyễn Kim Hồng, trước yêu cầu phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số theo tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị, các trường đại học cần cụ thể hóa những định hướng này bằng chất lượng đào tạo, năng lực nghiên cứu và khả năng đóng góp thiết thực cho sự phát triển kinh tế – xã hội. Đối với Trường ĐH Nguyễn Tất Thành, phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo luôn gắn với mục tiêu nâng cao chất lượng đào tạo, củng cố năng lực nghiên cứu và thực hiện trách nhiệm phục vụ cộng đồng. Phát huy thế mạnh của một cơ sở giáo dục đại học đa ngành, Nhà trường chú trọng thúc đẩy nghiên cứu liên ngành, tạo điều kiện để các lĩnh vực chuyên môn bổ trợ lẫn nhau trong việc tiếp cận và giải quyết những vấn đề có tính phức hợp. Đồng thời, Nhà trường quan tâm phát triển đội ngũ nghiên cứu kế cận, đặc biệt là giảng viên trẻ, học viên, nghiên cứu sinh và sinh viên thông qua việc mở rộng cơ hội trao đổi học thuật, hướng dẫn nghiên cứu và tham gia các nhóm nghiên cứu chuyên sâu.

AIIA 2026 không chỉ là diễn đàn để các nhà khoa học, chuyên gia trong nước và quốc tế công bố, trao đổi kết quả nghiên cứu mà còn mở ra cơ hội tăng cường hợp tác giữa các cơ sở giáo dục đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp và đơn vị ứng dụng. Nhà trường kỳ vọng những trao đổi chuyên môn tại hội thảo sẽ góp phần xác định các hướng nghiên cứu tiềm năng, thúc đẩy hình thành những chương trình nghiên cứu chung, hoạt động đào tạo phối hợp và các giải pháp ứng dụng công nghệ phù hợp với nhu cầu thực tiễn.

PGS.TS. Trần Thị Hồng – Phó hiệu trưởng Trường ĐH Nguyễn Tất Thành cho biết, AIIA 2026 đã tiếp nhận 100 bài nghiên cứu của các tác giả thuộc 18 cơ quan, tổ chức và cơ sở đào tạo, nghiên cứu trong nước và quốc tế thông qua ba hình thức: báo cáo trực tiếp, poster và tham dự không báo cáo. Nội dung thuộc 5 nhóm chủ đề, bao gồm: trí tuệ nhân tạo trong khoa học sức khỏe; kinh doanh và quản lý; công nghệ và kỹ thuật; giáo dục, xã hội và nhân văn; cùng các vấn đề liên ngành và xu hướng phát triển mới của trí tuệ nhân tạo. Bên cạnh đó, kỷ yếu hội thảo giới thiệu 100 tóm tắt nghiên cứu cùng 5 báo cáo tại phiên toàn thể và phiên báo cáo doanh nghiệp.

PGS.TS. Trần Thị Hồng cho biết AIIA 2026 nhận được sự quan tâm của đông đảo nhà khoa học

Đặc biệt, một số bản thảo được lựa chọn theo hai kênh công bố gồm kỷ yếu dự kiến do Springer xuất bản và số đặc biệt của Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Trường ĐH Nguyễn Tất Thành, với tỷ lệ chấp nhận tương ứng là 20% và trên 80%.

Trường ĐH Nguyễn Tất Thành trao thư cảm ơn đến các khách mời danh dự, diễn giả báo cáo và doanh nghiệp đồng hành

AI năm 2026: Những bước tiến công nghệ và yêu cầu đặt ra đối với Việt Nam

Trong phần phát biểu đề dẫn với chủ đề “AI 2026: Chúng ta đang ở đâu và sẽ đi về đâu?”, GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành – Chủ tịch Ủy ban Kỹ thuật IEEE SMC về Trí tuệ Tập thể Tính toán, Thành viên Ủy ban Tin học của Viện Hàn lâm Khoa học Ba Lan, Đại học Khoa học và Công nghệ Wroclaw (Ba Lan), Cố vấn cấp cao Trường ĐH Nguyễn Tất Thành đã mang đến góc nhìn tổng quan về những bước tiến nổi bật của trí tuệ nhân tạo, tác động của công nghệ đối với nghiên cứu khoa học, giáo dục, thị trường lao động và những vấn đề cần quan tâm trong quá trình ứng dụng AI.

Theo GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành, sự phát triển của AI trong những năm gần đây không chỉ thể hiện ở quy mô mô hình mà còn ở khả năng suy luận, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và tự động hóa quy trình làm việc. Dẫn số liệu từ các nghiên cứu quốc tế, ông cho biết năng lực thực hiện những công việc kéo dài của AI đang tăng nhanh, trong khi chi phí sử dụng công nghệ giảm đáng kể. Đặc biệt, sự phát triển của các mô hình mã nguồn mở đang tạo điều kiện để các cơ sở giáo dục đại học, tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp tiếp cận, triển khai những giải pháp AI phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của mình.

.GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành đánh giá AI đang phát triển lớn mạnh và tác động đến nhiều lĩnh vực

Bên cạnh những thành tựu trong sinh học cấu trúc, khoa học vật liệu và dự báo thời tiết, GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành cũng phân tích những giới hạn của AI khi ứng dụng vào thực tế. Theo đó, hiệu quả sử dụng công nghệ không đồng đều giữa các lĩnh vực, phụ thuộc vào đặc điểm công việc, năng lực người sử dụng và quy trình kiểm chứng kết quả. Đáng chú ý, sự phát triển của các hệ thống AI có khả năng tự thực hiện nhiều nhiệm vụ liên tiếp đang đặt ra những thách thức mới về kiểm soát quyền hạn, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm đối với các quyết định do hệ thống thực hiện.

Đối với giáo dục đại học, GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành đặc biệt nhấn mạnh yêu cầu đổi mới phương pháp giảng dạy và đánh giá trong bối cảnh AI ngày càng được sử dụng phổ biến. Thay vì chỉ tập trung vào việc cho phép hay hạn chế sử dụng công nghệ, các cơ sở đào tạo cần xác định rõ phạm vi ứng dụng AI trong từng học phần, đồng thời xây dựng phương thức đánh giá phản ánh đúng năng lực thực chất của người học. GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành đề xuất ba mức độ sử dụng AI trong đào tạo gồm: không sử dụng, được sử dụng có khai báo và bắt buộc sử dụng để rèn luyện năng lực làm việc cùng công nghệ.

Từ những phân tích về xu hướng phát triển AI trong thời gian tới, GS.TSKH. Nguyễn Ngọc Thành cho rằng các tổ chức cần quan tâm nhiều hơn đến năng lực quản trị và giám sát hệ thống, đặc biệt khi AI chuyển từ vai trò hỗ trợ sang khả năng thực hiện các hành động có tác động trực tiếp đến hoạt động thực tế. Việc thiết lập giới hạn quyền truy cập, cơ chế phê duyệt của con người, lưu vết hoạt động và phương án can thiệp khi xảy ra sự cố là những yêu cầu quan trọng để khai thác hiệu quả công nghệ, đồng thời hạn chế các rủi ro phát sinh.

Thúc đẩy nghiên cứu liên ngành, mở rộng khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thực tiễn

Từ những vấn đề mang tính tổng quan được đặt ra trong phần đề dẫn, các báo cáo tại phiên toàn thể tiếp tục đi sâu vào những hướng nghiên cứu và ứng dụng cụ thể. Các nội dung được trình bày trải rộng từ quản trị và giám sát hệ thống AI đến ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe, công nghệ bán dẫn và phân tích hình ảnh công nghiệp, qua đó phản ánh tính đa dạng của các hướng tiếp cận trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện nay.

Một trong những vấn đề xuyên suốt là yêu cầu phát triển AI gắn với khả năng giám sát và kiểm soát của con người. Trong báo cáo “Phát triển và giám sát các hệ thống AI: Một số khuyến nghị cho Việt Nam”, GS.TSKH. Hoàng Văn Kiếm – Chủ tịch Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước ngành Công nghệ thông tin đã phân tích sự chuyển dịch từ các hệ thống AI chuyên biệt sang mô hình nền tảng, mô hình ngôn ngữ lớn, AI tạo sinh và các hệ thống có khả năng hành động. Sự phát triển này mở ra nhiều phương thức tương tác và ứng dụng mới nhưng đồng thời làm gia tăng những thách thức về độ tin cậy, tính minh bạch và trách nhiệm trong quá trình vận hành. Từ đó, hướng tiếp cận AI cộng sinh giữa con người và công nghệ được đặt ra như một giải pháp nhằm kết hợp năng lực xử lý của máy móc với khả năng nhận thức, đánh giá và giám sát của con người thay vì hướng đến việc thay thế hoàn toàn vai trò con người trong các hoạt động xã hội.

Yêu cầu về tính tin cậy và khả năng kiểm chứng càng trở nên quan trọng khi AI được ứng dụng trong những lĩnh vực có tác động trực tiếp đến sức khỏe và đời sống. Đối với y tế, một mô hình có độ chính xác cao về mặt kỹ thuật chưa đủ để bảo đảm hiệu quả trong môi trường lâm sàng. Khả năng ứng dụng còn phụ thuộc vào việc xác định đúng nhu cầu điều trị, chất lượng dữ liệu, quy trình đánh giá và mức độ phù hợp với hoạt động chuyên môn. Đây là những nội dung được TS. Phạm Huy Hiệu – Giảng viên tại Viện Kỹ thuật và Khoa học Máy tính kiêm Phó Giám đốc Văn phòng Quản lý Nghiên cứu và Đổi mới tại Trường Đại học VinUni làm rõ trong báo cáo “AI trong chăm sóc sức khỏe: Từ bài toán lâm sàng đến phát triển mô hình và triển khai thực tế”. Thông qua cách tiếp cận bắt đầu từ những vấn đề y khoa cụ thể, việc phát triển AI được định hướng không chỉ nhằm nâng cao hiệu suất thuật toán mà còn hướng đến cải thiện khả năng hỗ trợ quyết định lâm sàng, tối ưu quy trình chăm sóc và mang lại những kết quả có thể đo lường đối với người bệnh.

Song song với những yêu cầu về ứng dụng, sự phát triển của AI quy mô lớn cũng đang tạo sức ép đáng kể lên hạ tầng tính toán, đặc biệt là khả năng truyền dẫn dữ liệu, băng thông bộ nhớ, mức tiêu thụ năng lượng và hiệu quả tản nhiệt. Những giới hạn của kiến trúc bán dẫn truyền thống đòi hỏi các hướng nghiên cứu vật liệu và công nghệ mới nhằm đáp ứng nhu cầu xử lý ngày càng cao. Trong báo cáo “Vai trò của chất bán dẫn III-V trong hạ tầng trí tuệ nhân tạo”, GS.TS. Chang-Hee Hong – Đại học Quốc Gia Jeonbuk, Hàn Quốc kiêm Giáo sư danh dự Trường ĐH Nguyễn Tất Thành đã tập trung phân tích tiềm năng của các vật liệu bán dẫn như Gallium Arsenide (GaAs), Indium Phosphide (InP) và các vật liệu có vùng cấm rộng. Việc phát triển những công nghệ này có thể góp phần nâng cao hiệu suất truyền dẫn, giảm độ trễ, cải thiện khả năng vận hành và mở rộng năng lực xử lý của các hệ thống AI thế hệ tiếp theo.

Nếu những nghiên cứu về vật liệu bán dẫn hướng đến giải quyết các giới hạn của hạ tầng công nghệ thì việc tích hợp AI vào thiết bị phân tích chuyên dụng lại cho thấy khả năng ứng dụng trực tiếp trong hoạt động sản xuất và kiểm soát chất lượng. Với hệ thống CAMSIZER X2+ được giới thiệu trong báo cáo của ông Trần Văn Phúc – Công ty ITS Vietnam, các thuật toán học máy và xử lý hình ảnh được ứng dụng để nâng cao khả năng phân tích kích thước, hình dạng và đặc điểm của các hạt vật liệu. Công nghệ cho phép nhận diện, phân loại các nhóm hạt, loại bỏ những thành phần không mong muốn và cải thiện quá trình xử lý dữ liệu hình ảnh. Qua đó, AI góp phần mở rộng khả năng phân tích đối với những mẫu vật có cấu trúc phức tạp, đồng thời hỗ trợ nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong các quy trình kiểm tra công nghiệp.

Mở rộng góc nhìn ứng dụng AI sang lĩnh vực giáo dục đại học, VCCorp đã làm rõ vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc nâng cao trải nghiệm người học và đổi mới phương thức vận hành nhà trường. Từ thực tiễn triển khai tại Trường ĐH Nguyễn Tất Thành, báo cáo cho thấy tiềm năng của việc tích hợp AI vào các hoạt động tuyển sinh, tư vấn và quản lý dữ liệu, góp phần tự động hóa quy trình, nâng cao hiệu quả quản trị và tăng cường khả năng hỗ trợ người học. Qua đó, mở ra hướng tiếp cận chuyển đổi số toàn diện, trong đó dữ liệu và công nghệ AI trở thành nền tảng hỗ trợ hoạt động quản trị, đào tạo và phục vụ người học.

Các diễn giả báo cáo tại hội thảo

Từ các vấn đề về quản trị hệ thống đến những giải pháp ứng dụng trong y tế, bán dẫn và công nghiệp, các báo cáo tại phiên toàn thể cho thấy quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự phối hợp giữa nhiều lĩnh vực chuyên môn. Trong đó, nghiên cứu nền tảng tạo cơ sở cho những tiến bộ công nghệ, hạ tầng kỹ thuật bảo đảm khả năng vận hành còn nhu cầu thực tiễn đóng vai trò định hướng cho việc phát triển và hoàn thiện giải pháp. Những trao đổi tại AIIA 2026 không chỉ góp phần làm rõ các xu hướng nghiên cứu hiện nay mà còn mở rộng góc nhìn về khả năng đưa thành tựu trí tuệ nhân tạo vào giải quyết những vấn đề cụ thể trong đời sống và sản xuất.

Tôn vinh các công trình nghiên cứu nổi bật, hướng đến những giá trị bền vững

Trong khuôn khổ chương trình bế mạc, AIIA 2026 đã vinh danh các công trình nghiên cứu tiêu biểu ở bốn hạng mục: Best Regular Paper, Best Student Paper, Best Poster Paper và Best Presentation of Session. Các công trình được vinh danh đề cập đến nhiều hướng nghiên cứu đa dạng, từ mô hình CeCNN-3D kết hợp trí tuệ nhân tạo có khả năng giải thích trong phân loại kết quả nghề nghiệp và định hướng nghề nghiệp, nền tảng nông nghiệp thông minh hỗ trợ khuyến nghị bệnh sầu riêng, đến phương pháp ước lượng sinh khối tôm thẻ chân trắng và các nghiên cứu về hợp tác giữa con người với AI. Những kết quả này phản ánh sự giao thoa giữa phát triển mô hình, đổi mới phương pháp và nhu cầu giải quyết các bài toán cụ thể trong thực tiễn.

Ở hạng mục Best Regular Paper, giải thưởng được trao cho nhóm tác giả Nguyễn Tài Tuyên và Lê Mạnh Hà với công trình “A Stability-Constrained CeCNN-3D Framework with XAI for Retrospective Career Outcome Classification and Lower-Secondary Career Guidance”. Trong khi đó, hạng mục Best Student Paper vinh danh nhóm tác giả Phan Đăng Huy, Phạm Đình Tài và Nguyễn Anh Giảng với nghiên cứu “EaAgri: Nền tảng nông nghiệp thông minh tích hợp thị giác máy tính và RAG cho khuyến nghị bệnh sầu riêng tuân thủ VietGAP”.

Ban tổ chức vinh danh hạng mục Best Regular Paper (trái) và Best Student Paper (phải)

Đối với hạng mục Best Poster Paper, hai công trình được vinh danh gồm “Ước lượng sinh khối tôm thẻ chân trắng trong điều kiện chồng lấn sử dụng phương pháp tái tạo đặc trưng hình thái và học máy” của nhóm tác giả Trần Quang Huy, Lê Khả An và “Khung phòng thủ đối kháng thích ứng hiệu quả về tài nguyên sử dụng tín hiệu phần dư mức điểm ảnh và định tuyến lai thích ứng” của nhóm tác giả Sử Nhật Hạ, Phan Công Vinh, Nguyễn Văn Dũng.

Nhóm tác giả được trao vinh danh ở hạng mục Best Poster Paper

Bên cạnh đó, hạng mục Best Presentation of Session ghi nhận năm công trình có phần trình bày nổi bật tại các phiên báo cáo chuyên môn. Trong đó, nhóm tác giả Trần Quang Huy và Lê Khả An được vinh danh với với bài báo “Ước lượng sinh khối tôm thẻ chân trắng trong điều kiện chồng lấn sử dụng phương pháp tái tạo đặc trưng hình thái và học máy”; nhóm Đỗ Thị Thanh Trúc, Hoàng Thuý Hồng và Ngô Thành Trung với công trình nghiên cứu “Hợp tác giữa con người và AI với kết quả thực hiện nhiệm vụ: Vai trò trung gian nối tiếp của động lực nội tại dựa trên sự thích thú và sự sáng tạo của nhân viên trong điều kiện tự chủ công việc”; nhóm Lê Đức Anh, Hoàng Tiến Dũng, Huỳnh Gia Bảo và Đoàn Thành Khang với nghiên cứu “VietHTR-Line: Bộ dữ liệu chuẩn đa dạng cho nhận dạng chữ viết tay tiếng Việt”.

Hai công trình còn lại thuộc về nhóm tác giả Trần Lê Trung Chánh, Ngô Quang Hiếu, Trần Quang Thịnh, Bùi Văn Thữa và Nguyễn Ánh Sáng với nghiên cứu “Quy hoạch đường đi bao phủ có nhận thức ngữ nghĩa cho robot nông nghiệp Ackermann hoạt động ngoài trời” cùng nhóm tác giả Tạ Hữu Hiển và Nguyễn Tuấn Anh với công trình “Measuring Student Competence in Using AI: Development and Validation of the SCUAI Scale”.

Các báo cáo được vinh danh ở hạng mục Best Presentation of Session

Việc vinh danh các công trình tiêu biểu tại AIIA 2026 không chỉ ghi nhận thành quả nghiên cứu của các tác giả mà còn cho thấy sự đa dạng trong các hướng tiếp cận và ứng dụng trí tuệ nhân tạo từ giáo dục, nông nghiệp đến công nghệ thông tin và quản trị. Qua đó, hội thảo tiếp tục khuyến khích hoạt động nghiên cứu liên ngành, thúc đẩy trao đổi học thuật và phát triển những giải pháp công nghệ gắn với nhu cầu thực tiễn.

Hội thảo khoa học “Cầu nối AI: Từ khám phá lý thuyết đến ứng dụng liên ngành” lần II năm 2026 tiếp tục khẳng định ý nghĩa của việc kết nối nghiên cứu lý thuyết với ứng dụng thực tiễn, đồng thời mở rộng cơ hội hợp tác giữa các nhà khoa học, cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu và doanh nghiệp. Những trao đổi và kết quả nghiên cứu được chia sẻ tại hội thảo không chỉ góp phần lan tỏa tri thức mà còn gợi mở các hướng phát triển mới, hướng đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiệu quả, có trách nhiệm và bền vững.

Thông qua chuỗi hoạt động học thuật và giao lưu chuyên môn, Trường ĐH Nguyễn Tất Thành tiếp tục thúc đẩy môi trường nghiên cứu và đổi mới sáng tạo, góp phần kết nối nguồn lực tri thức, phát huy tiềm năng hợp tác liên ngành và đưa các thành tựu AI đến gần hơn với những nhu cầu thiết thực của xã hội.

Thực hiện: Hồng Quang

Ảnh: Media