Thúc đẩy nghiên cứu cơ bản xuất sắc trong kỷ nguyên số

Nghiên cứu cơ bản tiếp tục giữ vai trò nền tảng trong phát triển khoa học, công nghệ và làm chủ công nghệ lõi. Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng, việc đổi mới phương pháp nghiên cứu, tăng cường kết nối liên ngành và hoàn thiện cơ chế tài trợ dài hạn được đặt ra như những yêu cầu cấp thiết.

Chiều 05/11/2026, tại Hà Nội, Tọa đàm chuyên đề "Thúc đẩy nghiên cứu cơ bản xuất sắc trong kỷ nguyên số" đã diễn ra với sự tham gia của các nhà quản lý, chuyên gia và nhà khoa học đến từ các trường đại học, viện nghiên cứu trên cả nước. 

Tại buổi Tọa đàm, các đại biểu tập trung trao đổi về vai trò của nghiên cứu cơ bản, cơ hội và thách thức từ AI, đồng thời đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng các nhóm nghiên cứu và thúc đẩy hợp tác liên ngành.

Các đại biểu chụp hình lưu niệm.

AI đang thay đổi phương pháp nghiên cứu khoa học

Trình bày tham luận "Phát triển nghiên cứu xuất sắc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo: Chiến lược xây dựng và duy trì nhóm nghiên cứu", GS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình (Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội) chia sẻ kinh nghiệm xây dựng và duy trì nhóm nghiên cứu mạnh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

GS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình phát biểu tại Toạ đàm.

Theo GS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình, để tạo ra các công bố khoa học chất lượng cao trên những tạp chí thuộc nhóm Q1 và các hội thảo quốc tế uy tín như GECCO, AAAI, bên cạnh kinh phí và hạ tầng tính toán, yếu tố quyết định là xây dựng được đội ngũ nghiên cứu có năng lực và gắn bó lâu dài. Nhóm nghiên cứu cần có sự kế thừa, kết nối giữa sinh viên, học viên cao học, nghiên cứu sinh và các chuyên gia sau tiến sĩ.

Hiện nhóm tập trung vào một số hướng nghiên cứu như tối ưu hóa đa nhiệm, học tăng cường và ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong thiết kế tự động.

PGS.TS. Bùi Thu Lâm phát biểu tại Toạ đàm.

Ở góc độ rộng hơn, PGS.TS. Bùi Thu Lâm (Học viện Kỹ thuật Mật mã), với tham luận "Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu cơ bản: Cơ hội và thách thức" đã phân tích những thay đổi của AI trong hoạt động nghiên cứu khoa học. Từ các hệ thống dự báo truyền thống, AI đang phát triển mạnh sang AI tạo sinh và các hệ thống AI tác tử (Agentic AI).

Theo đó, AI không chỉ hỗ trợ tổng quan tài liệu, phân tích dữ liệu mà còn mở rộng khả năng tham gia vào các hoạt động chuyên sâu như kiểm chứng giả thuyết toán học và mô phỏng cấu trúc phân tử. Những ứng dụng này tạo thêm công cụ và phương pháp mới, góp phần nâng cao hiệu quả nghiên cứu.

PGS.TS. Bùi Thu Lâm cũng lưu ý nhiều thách thức đi kèm, trong đó có nguy cơ gia tăng các công bố khoa học kém chất lượng, sự đồng nhất hóa tư duy nghiên cứu, hạn chế về khả năng giải thích của các mô hình AI và những vấn đề liên quan đến đạo đức học thuật. Bên cạnh đó, sự phụ thuộc vào các nền tảng công nghệ lõi nước ngoài cũng đặt ra yêu cầu về năng lực làm chủ công nghệ và bảo đảm tính tự chủ trong nghiên cứu.

Kết nối nghiên cứu cơ bản với các bài toán thực tiễn

Từ góc độ ứng dụng, GS.TS. Trần Đức Tân (Đại học Phenikaa) giới thiệu những kết quả nghiên cứu kết hợp AI và khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực điện tử y sinh, Internet vạn vật (IoT) và giám sát môi trường.

GS.TS. Trần Đức Tân phát biểu tại Tọa đàm.

Một số hướng nghiên cứu được đề cập gồm thiết bị cảm biến gia tốc nhận diện tư thế ngủ, hệ thống tạo ảnh siêu âm cắt lớp phục vụ phát hiện sớm khối u, giải pháp IoT trong nông nghiệp thông minh và hệ thống định vị, giám sát an toàn cho lực lượng cứu hỏa.

Các nghiên cứu cho thấy tiềm năng ứng dụng của khoa học cơ bản trong giải quyết những vấn đề thực tiễn. Việc tận dụng các phương pháp nghiên cứu phù hợp, tối ưu nguồn lực và kết hợp kiến thức liên ngành có thể mở ra những hướng tiếp cận mới đối với các bài toán công nghệ.

GS.TS. Nguyễn Đức Hòa phát biểu tại Tọa đàm.

Trong lĩnh vực vật liệu, GS.TS. Nguyễn Đức Hòa (Trường Vật liệu, Đại học Bách khoa Hà Nội) nhấn mạnh 3 yếu tố cấu thành một nhóm nghiên cứu xuất sắc, gồm bài toán nghiên cứu có tính tiên phong, đội ngũ nhà khoa học có năng lực và hệ sinh thái hạ tầng, văn hóa phòng thí nghiệm đáp ứng yêu cầu.

GS.TS. Nguyễn Đức Hòa kiến nghị cần có cơ chế tài trợ nghiên cứu dài hạn, từ 5-10 năm, thay vì tạo áp lực về số lượng sản phẩm theo từng năm. Đồng thời, cần nghiên cứu xây dựng các trung tâm phân tích dùng chung cấp quốc gia nhằm khai thác hiệu quả hạ tầng, thiết bị và nguồn lực khoa học, tạo điều kiện cho các nhóm nghiên cứu tiếp cận những công cụ hiện đại.

PGS.TS. Bùi Quốc Tính phát biểu tại Tọa đàm.

Đề cập đến giáo dục đại học và đào tạo đội ngũ nghiên cứu trẻ, PGS.TS. Bùi Quốc Tính (Đại học Duy Tân) cho rằng sự phát triển của AI đang làm thay đổi yêu cầu đối với năng lực của nhà khoa học. Khi nhiều công việc kỹ thuật như lập trình và tính toán có thể được AI hỗ trợ, tư duy phản biện, khả năng đặt vấn đề nghiên cứu và tìm kiếm những hướng tiếp cận mới ngày càng trở nên quan trọng.

Tại phiên thảo luận bàn tròn do GS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình và ông Nguyễn Phú Bình, Phó Giám đốc Cơ quan Điều hành Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ quốc gia (Nafosted) đồng chủ trì, các đại biểu tập trung trao đổi về những vấn đề đặt ra trong phát triển nghiên cứu cơ bản hiện nay.

Ông Nguyễn Phú Bình, Phó Giám đốc Cơ quan Điều hành Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ quốc gia phát biểu tại Toạ đàm.

Chia sẻ tại phiên thảo luận, Phó Giám đốc Cơ quan Điều hành Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ quốc gia Nguyễn Phú Bình nhấn mạnh vai trò của cơ chế tài trợ khoa học và công nghệ trong thúc đẩy các nghiên cứu cơ bản có chất lượng, tạo điều kiện để các nhà khoa học phát triển ý tưởng mới và theo đuổi những hướng nghiên cứu dài hạn.

Theo ông Nguyễn Phú Bình, trong bối cảnh AI và công nghệ số đang làm thay đổi phương thức nghiên cứu, việc hoàn thiện chính sách tài trợ cần đi đôi với nâng cao chất lượng các nhóm nghiên cứu, tăng cường kết nối liên ngành và phát huy hiệu quả nguồn lực khoa học. Đây cũng là những vấn đề cần được quan tâm nhằm xây dựng môi trường nghiên cứu thuận lợi, khuyến khích sáng tạo và nâng cao năng lực nghiên cứu cơ bản tại Việt Nam.

Bên cạnh đó, các nội dung được thảo luận gồm thúc đẩy hợp tác liên ngành thực chất; huy động nguồn lực tài chính từ khu vực doanh nghiệp cho nghiên cứu cơ bản; điều chỉnh tỷ lệ chi phí quản lý đề tài tại các cơ sở giáo dục đại học thực hiện cơ chế tự chủ và hoàn thiện cơ chế tài trợ nghiên cứu.

Toàn cảnh Tọa đàm.

Những ý kiến tại tọa đàm cho thấy, phát triển nghiên cứu cơ bản xuất sắc không chỉ phụ thuộc vào năng lực của từng nhà khoa học hay nhóm nghiên cứu, mà còn cần một hệ sinh thái hỗ trợ đồng bộ. Trong đó, cơ chế tài chính ổn định, chính sách phát triển và trọng dụng nhân tài, hạ tầng nghiên cứu dùng chung và môi trường học thuật cởi mở có vai trò quan trọng.

Trong bối cảnh AI phát triển nhanh chóng, nghiên cứu cơ bản vẫn là nền tảng để mở rộng tri thức, tạo ra những đột phá khoa học và phát triển công nghệ mới. Việc kết hợp năng lực nghiên cứu nền tảng với công cụ số, tăng cường hợp tác liên ngành và thúc đẩy khoa học mở sẽ góp phần nâng cao chất lượng nghiên cứu, từng bước củng cố năng lực làm chủ công nghệ lõi của Việt Nam.