Ngày 16/9, tại Hạ Long, Hội nghị Quốc tế IEEE lần thứ 8 về Mạch và Hệ thống Trí tuệ nhân tạo (AICAS 2026) chính thức khai mạc. Hội nghị do Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội chủ trì, diễn ra đến hết ngày 18/9.
AICAS là hội nghị khoa học quốc tế 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 trí tuệ nhân tạo (AI), mạch điện, kiến trúc tính toán và các hệ thống thông minh. Theo Ban tổ chức, AICAS 2026 diễn ra trong bối cảnh AI và công nghệ bán dẫn phát triển nhanh, đặt ra yêu cầu ngày càng cao đối với thiết kế vi mạch, kiến trúc tính toán, hệ thống nhúng và các nền tảng phần cứng.
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.
Hội nghị cũng là hoạt động cụ thể của Đại học Quốc gia Hà Nội nhằm thực hiện yêu cầu của Nghị quyết 57 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Quy tụ các nhà khoa học và doanh nghiệp công nghệ
Tham dự AICAS 2026 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 và Đại học Sorbonne…
Hội nghị cũng có sự tham gia của đại diện các tập đoàn, trung tâm nghiên cứu công nghệ như Huawei, NVIDIA, Cadence, STMicroelectronics, T-Head và KAIST, CEA-Leti.
Một trong những điểm nhấn của AICAS 2026 là 4 báo cáo của các chuyên gia trong lĩnh vực AI, vi mạch và bán dẫn, gồm Giáo sư Kea-Tiong (Samuel) Tang, Phó Chủ tịch IEEE CAS, Đại học Quốc gia Thanh Hoa, Đài Loan (Trung Quốc); Giáo sư Tulika Mitra, Phó Giám đốc Đại học Quốc gia Singapore; Tiến sỹ 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, chương trình hội nghị gồm 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 nhiều 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 cũng đề cập 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, tiếp cận bài toán AI từ thuật toán, phần cứng, kiến trúc tính toán đến triển khai trong môi trường thực tế.
AI hướng tới thiết kế chip và tính toán tiết kiệm năng lượng
Tại Hội nghị, Tiến sỹ 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.
Theo ông Hanna, 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”, trong đó nhiều khâu của quá trình tạo lập, tối ưu hóa và kiểm chứng có thể được tự động hóa.
Giáo sư Kea-Tiong (Samuel) Tang, Phó Chủ tịch IEEE Circuits and Systems Society, Đại học Quốc gia Thanh Hoa, Đài Loan (Trung Quốc), tập trung vào điện toán thần kinh cho các hệ thống thị giác thông minh, với bài toán nhận diện và tránh chướng ngại vật.
Theo Giáo sư Tang, triển khai AI trên các thiết bị biên vẫn gặp hạn chế về năng lượng, công suất và khả năng tính toán. Điện toán thần kinh, 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. 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.
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 đó, 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.
Mở rộng kết nối nghiên cứu AI, vi mạch và bán dẫn
Phát biểu tại hội nghị, Phó Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội Phạm Bảo Sơn nhấn mạnh giá trị của AICAS ở khả năng quy tụ cộng đồng nghiên cứu quốc tế, với các tác giả đến từ 35 quốc gia và vùng lãnh thổ.
Theo ông, 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 trao đổi ý tưởng mới và tìm kiếm hướng giải quyết cho những vấn đề đang đặt ra.
Trong quá trình AI ngày càng được triển khai rộng rãi, các yếu tố như năng lượng, bộ nhớ, thời gian phản hồi và chi phí 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 gắn với những yêu cầu thực tiễn của quá trình triển khai AI.
Cũng theo Phó Giám đốc Phạm Bảo Sơn, điểm đáng chú ý khác của hội nghị 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 Đại học Quốc gia Hà Nội, việc đăng cai AICAS 2026 là cơ hội kết nối các nhà nghiên cứu, giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên với cộng đồng khoa học quốc tế. AI và công nghiệp bán dẫn được xác định trong định hướng phát triển của đại học là những lĩnh vực công nghệ chiến lược, cần được đầu tư về nghiên cứu và nguồn nhân lực chất lượng cao.
Thông qua AICAS 2026, Đại học Quốc gia Hà Nội 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./.