Giới nghiên cứu AI, vi mạch và bán dẫn quốc tế hội tụ tại AICAS 2026 ở Việt Nam

AICAS là hội nghị khoa học quốc tế hàng đầu của Hiệp hội Mạch và Hệ thống thuộc Hiệp hội Kỹ sư Điện và Điện tử (IEEE CAS Society), tập trung vào sự giao thoa giữa AI, mạch điện, kiến trúc tính toán và các hệ thống thông minh. Chủ trì hội nghị là Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN).

Hội nghị thu hút 330 công trình khoa học từ cộng đồng nghiên cứu quốc tế. Qua quá trình phản biện, 131 công trình của các tác giả đến từ 35 quốc gia và vùng lãnh thổ được lựa chọn trình bày, với tỷ lệ chấp nhận 39,7%. Các công trình được lựa chọn sẽ được đăng tải trong kỷ yếu IEEE và chỉ mục trong các cơ sở dữ liệu khoa học quốc tế WoS/Scopus.

Tham dự Hội nghị có các nhà khoa học, chuyên gia đến từ nhiều trường đại học và viện nghiên cứu như Đại học Thanh Hoa, Đại học Bắc Kinh, Đại học Tokyo, Đại học Quốc gia Singapore, Đại học Công nghệ Nanyang, ETH Zurich, Đại học Quốc gia Seoul, Đại học Dương Minh Giao Thông, Đại học Sungkyunkwan, Đại học Kỹ thuật Dresden, Đại học Sorbonne… cùng đại diện các tập đoàn và trung tâm nghiên cứu công nghệ như Huawei, NVIDIA, Cadence, STMicroelectronics, T-Head, KAIST, CEA-Leti... các đại biểu tập trung trao đổi về những hướng nghiên cứu mới trong trí tuệ nhân tạo (AI), thiết kế vi mạch và các hệ thống tính toán thông minh.

Thu hút 330 công trình khoa học từ cộng đồng nghiên cứu quốc tế

Một trong những điểm nhấn của AICAS 2026 là 4 báo cáo mời của các chuyên gia trong lĩnh vực AI, vi mạch và bán dẫn, gồm GS. Kea-Tiong (Samuel) Tang, Phó Chủ tịch IEEE CAS, Đại học Quốc gia Thanh Hoa, Đài Loan (Trung Quốc); GS. Tulika Mitra, Phó Giám đốc Đại học Quốc gia Singapore; TS. Ziyad Hanna, Phó Chủ tịch Tập đoàn kiêm Tổng Giám đốc R&D của Cadence Design Systems; và ông Lê Hồng Việt, Tổng Giám đốc FPT Smart Cloud.

Sau phiên khai mạc là 26 phiên chuyên đề, 2 phiên bồi dưỡng, 2 hội thảo chuyên đề, … và cuộc thi IEEE AICAS Grand Challenge. Các phiên tập trung vào các hướng nghiên cứu đang được quan tâm như kiến trúc và mạch cho tính toán AI, AI biên, điện toán trong bộ nhớ, đồng thiết kế phần cứng - phần mềm, thiết kế vi mạch hỗ trợ bởi AI, điện toán mô phỏng thần kinh, thị giác máy tính và phần cứng tiết kiệm năng lượng.

Các phiên chuyên môn đồng thời đề cập đến những ứng dụng mới nổi của AI trong robot, Internet vạn vật, y tế, xe tự hành, thiết bị bay không người lái và các hệ thống thông minh, qua đó tiếp cận bài toán AI từ thuật toán, phần cứng, kiến trúc tính toán đến triển khai trong môi trường thực tế.

Tại phiên keynote, với hơn 35 năm kinh nghiệm trong thiết kế điện tử, tự động hóa và AI, TS. Ziyad Hanna, Phó Chủ tịch Tập đoàn kiêm Tổng Giám đốc R&D của Cadence Design Systems, trình bày về ứng dụng AI trong thiết kế chip. Ông Hanna cho biết quá trình thiết kế và kiểm chứng chip đòi hỏi sự phối hợp của nhiều công đoạn, từ kiến trúc, vi kiến trúc, thiết kế RTL, kiểm chứng đến thiết kế vật lý và kiểm tra trước sản xuất.

Trong bối cảnh độ phức tạp của chip và hệ thống điện tử ngày càng tăng, AI đang mở ra những phương thức tiếp cận mới, không chỉ hỗ trợ tối ưu từng công đoạn mà còn hướng tới “thiết kế tự chủ” (autonomous design), trong đó nhiều khâu của quá trình tạo lập, tối ưu hóa và kiểm chứng có thể được tự động hóa. Theo ông, quá trình chuyển dịch này cần thêm thời gian, song sự phát triển nhanh chóng của AI đang mở ra cơ hội nâng cao hiệu quả và rút ngắn chu trình thiết kế chip.

Cũng tại Hội nghị, GS. Kea-Tiong (Samuel) Tang, Phó Chủ tịch IEEE Circuits and Systems Society, Đại học Quốc gia Thanh Hoa, Đài Loan (Trung Quốc), trình bày keynote với chủ đề “Học hỏi từ sinh học - Kỹ thuật điện toán thần kinh cho hệ thống thị giác thông minh”, tập trung vào bài toán nhận diện và tránh chướng ngại vật.

Theo GS. Tang, việc triển khai AI trên các thiết bị biên vẫn gặp những hạn chế về năng lượng, công suất và khả năng tính toán. Điện toán thần kinh (neuromorphic computing), lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của hệ thần kinh sinh học, là một hướng tiếp cận nhằm xây dựng các hệ thống AI nhỏ gọn và tiết kiệm năng lượng.

Từ việc nghiên cứu khả năng xử lý thông tin của các loài côn trùng, nhóm nghiên cứu phát triển các mô hình mạng nơ-ron nhỏ gọn có thể triển khai trực tiếp trên chip, qua đó giảm số phép tính, mức tiêu thụ năng lượng và độ trễ. Nghiên cứu kết hợp mô hình lấy cảm hứng từ sinh học, kiến trúc điện toán thần kinh và cảm biến thần kinh.

Đáng chú ý, việc đưa quá trình tính toán vào gần hoặc ngay tại bộ nhớ giúp hạn chế di chuyển dữ liệu giữa bộ xử lý và bộ nhớ; trong khi xử lý tín hiệu ngay tại cảm biến, tương tự cơ chế xử lý ban đầu của võng mạc, giúp giảm lượng dữ liệu phải truyền về bộ xử lý. Cách tiếp cận này hướng tới các hệ thống thị giác thông minh nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng và có độ trễ thấp, phù hợp với robot, thiết bị bay không người lái và các hệ thống tự hành.

Kết nối cộng đồng nghiên cứu quốc tế, thúc đẩy công nghệ chiến lược

Phát biểu tại Hội nghị, Phó Giám đốc ĐHQGHN Phạm Bảo Sơn nhấn mạnh giá trị của AICAS ở khả năng quy tụ cộng đồng nghiên cứu quốc tế đa dạng, với đông đảo các tác giả đến từ 35 quốc gia và vùng lãnh thổ.

Theo ông Phạm Bảo Sơn, sự khác biệt về kinh nghiệm và cách tiếp cận tạo nên giá trị của một diễn đàn khoa học quốc tế, nơi các nhà nghiên cứu có thể trao đổi những ý tưởng mới và cùng tìm kiếm hướng giải quyết cho các vấn đề đang đặt ra. Khi AI ngày càng được triển khai rộng rãi, các yếu tố như năng lượng, bộ nhớ, thời gian phản hồi và chi phí có ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng đưa công nghệ vào thực tế. Vì vậy, những nghiên cứu về kiến trúc tính toán AI, điện toán trong bộ nhớ, đồng thiết kế phần cứng - phần mềm, điện toán thần kinh và AI biên không chỉ có ý nghĩa về mặt khoa học mà còn gắn với những yêu cầu thực tiễn của quá trình triển khai AI.

Một điểm đáng chú ý của AICAS, theo Phó Giám đốc Phạm Bảo Sơn, là khả năng kết nối các hướng nghiên cứu khác nhau. Nhu cầu từ ứng dụng có thể đặt ra những yêu cầu mới đối với thiết kế mạch; những tiến bộ về thiết bị có thể mở ra cách tiếp cận mới trong kiến trúc hệ thống; trong khi kinh nghiệm từ doanh nghiệp góp phần định hình các bài toán nghiên cứu phù hợp với thực tiễn.

Đối với ĐHQGHN, việc đăng cai AICAS 2026 là cơ hội để kết nối các nhà nghiên cứu, giảng viên, nghiên cứu sinh. Trong định hướng phát triển của đại học, AI và công nghiệp bán dẫn là những lĩnh vực công nghệ chiến lược, cần được đầu tư về nghiên cứu và nguồn nhân lực chất lượng cao. Việc tổ chức AICAS vì vậy góp phần tạo thêm không gian để kết nối cộng đồng khoa học quốc tế, đồng thời mở rộng các cơ hội hợp tác trong AI, vi mạch và bán dẫn.

Thông qua AICAS 2026, ĐHQGHN kỳ vọng tiếp tục mở rộng kết nối giữa các nhà khoa học, giảng viên, nghiên cứu sinh, sinh viên với cộng đồng nghiên cứu quốc tế; đồng thời thúc đẩy hợp tác nghiên cứu, phát triển nguồn nhân lực và chuyển giao công nghệ trong các lĩnh vực AI, vi mạch và bán dẫn.