Trung tâm Nghiên cứu quốc tế về Trí tuệ nhân tạo BK.AI được xây dựng với tiềm năng thiết kế xây dựng và tăng trưởng một cơ quan điều tra và nghiên cứu số 1 tại Nước Ta, đặc biệt quan trọng trong việc đào tạo và giảng dạy nhân lực trình độ cao về AI và nghiên cứu và điều tra những nội dung tinh lọc quan trọng về AI. Trung tâm hướng tới thiết kế xây dựng những nhóm nghiên cứu và điều tra mạnh, tạo ra những khu công trình có tầm ảnh hưởng tác động lớn trong khu vực và trên quốc tế. Trung tâm cũng chú trọng chuyển giao công nghệ tiên tiến, thôi thúc việc ứng dụng AI vào thực tiễn .
Trung tâm có quy mô hoạt động giải trí mở, tạo điều kiện kèm theo cho những nhà khoa học nghiên cứu và điều tra về AI trong và ngoài trường, Nước Ta và Quốc tế tiến hành những nghiên cứu và điều tra trong nghành AI. Trong tiềm năng dài hạn, Trung tâm là nơi liên kết những nhóm nghiên cứu và điều tra về trí tuệ nhân tạo trong trường ĐH ĐHBK, nhằm mục đích phát huy sức mạnh, cùng nhau triển khai những tiềm năng nghiên cứu và điều tra, huấn luyện và đào tạo, chuyển giao công nghệ tiên tiến trong nghành nghề dịch vụ trí tuệ nhân tạo .
Trung tâm có 8 nhóm nghiên cứu chính: Học máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Thị giác máy tính, Tin học y sinh, Công nghệ phần mềm thông minh, Tối ưu hoá, Hệ phân tán, và Mạng thông minh.
-
Học máy:
Nhóm điều tra và nghiên cứu học máy tập trung chuyên sâu vào những bài toán tương quan đến công nghệ tiên tiến lõi của học máy như : Nghiên cứu bài toán học từ luồng tài liệu vô hạn giúp một máy tính không những có khả năng học liên tục từ tài liệu, mà còn vận dụng tốt tri thức của con người. Các thuật toán học liên tục ( continual learning ) : giúp một máy tính hoàn toàn có thể giảng dạy liên tục từ luồng những trách nhiệm đến liên tục. Các mạng sinh sâu ( deep generative models ) có năng lực sinh ra những tài liệu ( ảnh, văn bản, câu nói, … ) như thật. những hệ gợi ý ( recommender system ) có năng lực quy mô hóa những phản hồi của người dùng, những mối liên hệ ẩn bậc cao giữa người dùng và mẫu sản phẩm, để từ đó đưa ra những gợi ý đúng mực .
-
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Các chủ đề điều tra và nghiên cứu của nhóm giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên gồm có : 1. Xử lý văn bản ( Text Processing ), Tóm tắt văn bản ( Text Summarization ), Hệ thống hỏi đáp ( QA System ), Hệ thống thoại ( Dialog System ), Chuyển đổi văn bản sang giọng nói ( Text-To-Speech ), Phân tích quan điểm ( Opinion analysis ), Dịch máy ( Machine translation ), Trích rút sự kiện từ văn bản ( Event extraction ), Phát hiện sao chép ( Copy detection ), Chuyển đổi văn bản sang giọng nói ( Text-To-Speech ) .
-
Thị giác máy tính:
Nhóm thị giác máy tính nghiên cứu các bài toán: OCR và trích xuất thông tin (OCR and information extraction), Phát hiện bệnh và khoanh vùng tổn thương trong y tế (Diseases detection and localization), Nhận dạng khuôn mặt (Face recognition), Phân loại và nhận dạng đối tượng (Object classification and recognition), Phát hiện và khoanh vùng đối tượng (Object detection and localization).
-
Tối ưu hoá:
Các nghiên cứu và điều tra trong nghành tối ưu hóa tập trung chuyên sâu vào việc sử dụng những thuật toán hướng tự nhiên, triết lý đồ thị, hình học thống kê giám sát, … để xử lý những bài toán tối ưu trong nhiều nghành khác nhau. Một số chủ đề điều tra và nghiên cứu tiêu biểu vượt trội của nhóm điều tra và nghiên cứu tối ưu hóa hoàn toàn có thể kể tới như : Tối ưu hóa tiến hành những loại mạng không dây ( Network placement optimization ), Tối ưu hóa lịch sạc trong mạng sạc không dây ( Charging schedule optimization ), Tối ưu trong bài toán giao vận ( Optimization in the transport problems ), Tối ưu hóa đa tiềm năng ( Multi-objectives optimization ) .
-
Mạng thông minh:
Nhóm nghiên cứu về mạng thông minh tập trung nghiên cứu các mô hình, giao thức truyền tin thông minh, các loại mạng thế hệ mới (vd: mạng 5G, 6G, mạng IoT, mạng V2X), … Nhóm cũng tập trung nghiên cứu ứng dụng AI trong việc quản lý và điều phối hoạt động, nhằm nâng cao hiệu suất của mạng. Một số hướng nghiên cứu cụ thể có thể kể đến như sau: Quan trắc mạng (Traffic engginerring), Định tuyến thông minh (Intelligent routing), Mạng thế hệ mới (Next generation networks), Tối ưu mạng (Network optimization), Mạng định nghĩa bằng phần mềm (Software Defined Networks).
-
Tin học y sinh:
Tin sinh học là một nghành nghề dịch vụ liên ngành nhằm mục đích mục tiêu ứng dụng công nghệ thông tin vào xử lý những yếu tố quan trọng của sinh học, đặc biệt quan trọng là sinh học phân tử. Với đô phức tạp rất lớn của DNA như số lượng lên tới khoảng chừng 3 tỷ nucleotides trong DNA của tế bào khung hình người, để hiểu được sự tương tác cũng như những đặc tính của những đoạn nucleotides thì sẽ cần sự tương hỗ của những giải thuật giám sát có năng lực chạy trên những hệ máy tính mạnh. Các hướng điều tra và nghiên cứu chính của nhóm Tin học y sinh gồm có : Dự đoán cấu trúc và tính năng của protein ( protein structural prediction ), Dự đoán biểu lộ gen ( gene expression ) .
-
Hệ phân tán:
Nhóm nghiên cứu về hệ phân tán tập trung vào 3 hướng chính như sau:
Các nghiên cứu và điều tra của nhóm công nghệ phần mềm mưu trí tập trung chuyên sâu vào hai hướng chính : Công nghệ phần mềm cho AI ( Software engineering for AI ) và Tự động hóa ứng dụng ( Software Automation ). Công nghệ phần mềm cho AI ( Software engineering for AI ) nghiên cứu và điều tra những giải pháp nhằm mục đích tự động hóa nghiên cứu và phân tích, tìm lỗi trong những mạng lưới hệ thống AI ; những chiêu thức tiếp cận ( nghiên cứu và phân tích, thử nghiệm, gỡ lỗi và xác định ) để bảo vệ độ an toàn và đáng tin cậy và bảo mật thông tin của mạng lưới hệ thống AI. Tự động hóa ứng dụng ( Software Automation ) điều tra và nghiên cứu tự động hóa những quy trình tiến độ trong tăng trưởng ứng dụng : tự động hóa sinh ngữ cảnh kiểm thử, tự động hóa kiểm thử, tự động hóa tìm và sửa lỗi, …
