Từ hiểu cảm xúc đến phát hiện giả mạo
Tại sự kiện Applied AI Lab Demo Day 2026 do Saigon AI Hub và Quỹ Google AI Futures Fund tổ chức, 6 nhóm được lựa chọn trình bày trực tiếp các nguyên mẫu sau 6 tháng nghiên cứu. Bên ngoài hội trường, 10 nhóm giới thiệu kết quả để đại biểu trải nghiệm, trao đổi về khả năng ứng dụng.
Mở đầu phần trình diễn, anh Lê Duy Tân, đại diện nhóm nghiên cứu, cho biết AI cần phân tích cả giọng nói và biểu cảm khuôn mặt để hiểu đúng cảm xúc của người nói. Chẳng hạn, câu “Anh hay quá” có thể là lời khen, nhưng cũng có thể mang ý mỉa mai tùy ngữ điệu. Nếu chỉ đọc nội dung câu chữ, AI khó phân biệt được ý nghĩa này. Vì vậy, nhóm kết hợp hình ảnh khuôn mặt, giọng nói và văn bản tiếng Việt để xây dựng hệ thống nhận diện cảm xúc.
Nhóm đã xây dựng sản phẩm thử nghiệm trên web và tích hợp vào robot Richie. Thông tin cảm xúc được sử dụng để điều chỉnh phản hồi của robot khi tương tác với người dùng. Giáo dục, chăm sóc sức khỏe thông minh và dịch vụ chăm sóc khách hàng là những hướng ứng dụng nhóm đang nhắm đến.
Trong khi đó, các nhóm khác giới thiệu giải pháp tách giọng nói tiếng Việt trong môi trường nhiều người nói cùng lúc, tìm kiếm nội dung trong kho video bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỏi đáp video bóng đá, phát hiện nội dung giả mạo và hỗ trợ phát hiện sớm ung thư đại trực tràng qua hình ảnh nội soi.
Theo ban tổ chức, một nhóm đã thương mại hóa kết quả sau khi chuyển từ nghiên cứu tương tác người với robot sang xây dựng môi trường học điều khiển máy bay không người lái, kết hợp thiết bị thật với hình ảnh mô phỏng.
Báo cáo kết quả khóa 1, PGS.TS Trần Minh Triết, Phó Hiệu trưởng Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, cho biết chương trình lựa chọn 10 nhóm với gần 60 nhà nghiên cứu trẻ từ 21 đề xuất ban đầu. Các nhóm được hỗ trợ hạ tầng tính toán, không gian làm việc, phản biện chuyên môn hằng tháng và trao đổi trực tiếp với chuyên gia Google.
Kết quả nghiên cứu cũng được giới thiệu tại các hội nghị, cuộc thi quốc tế. Nhóm phát hiện nội dung giả mạo bằng AI, thường gọi là deepfake, xếp thứ 4 trong 337 đội tại NTIRE 2026 Robust Deepfake Detection Challenge thuộc khuôn khổ hội nghị CVPR 2026. Nhóm hỏi đáp video bóng đá lọt nhóm năm đội dẫn đầu SoccerNet Challenge tại hội nghị này.
PGS.TS Trần Minh Triết cho rằng thách thức là chọn đề tài phù hợp, chuyển nghiên cứu học thuật thành giải pháp thực tiễn và được xã hội chấp nhận. Chương trình hướng đến việc giúp nhà nghiên cứu trẻ tạo giá trị mới, đối chiếu kết quả với nghiên cứu quốc tế. Dữ liệu giữ vai trò then chốt để vận dụng công nghệ vào những vấn đề cụ thể tại Việt Nam.
Ông David Benjamin, Đồng sáng lập Google AI Futures Fund thuộc Google Labs, đánh giá khóa 1 đã tạo ra những nguyên mẫu tương đối hoàn thiện, hướng đến nhu cầu về y tế, ngôn ngữ, an toàn và độ tin cậy. Theo ông, nghiên cứu đạt chất lượng quốc tế cần tạo tác động thiết thực cho xã hội, đồng thời giúp tài năng nghiên cứu Việt Nam phát triển.
Đề bài phải đi cùng dữ liệu và nguồn lực
Ông Lê Hồng Minh, Nhà sáng lập và Chủ tịch HĐQT VNG, cho biết Saigon AI Hub hình thành từ những khó khăn các trường đại học đã chia sẻ như chờ kinh phí cho hạ tầng tính toán, quy trình nghiên cứu kéo dài và đề tài còn tách rời thực tế...
Theo ông Minh, khóa 1 đã góp phần tháo gỡ khó khăn về nguồn lực và tốc độ triển khai, nhưng nhiều đề tài vẫn xuất phát từ mối quan tâm học thuật của nhóm. Khóa 2 sẽ bắt đầu từ nhu cầu của doanh nghiệp, cơ quan nhà nước và tổ chức, sau đó lựa chọn nhóm nghiên cứu phù hợp. Do đó, đơn vị đề xuất cần đồng hành bằng dữ liệu, chuyên gia am hiểu lĩnh vực và điều kiện thử nghiệm.
Tại sự kiện, ông Trương Minh Huy Vũ, Phó Chủ tịch UBND TP Hồ Chí Minh, cho rằng các kết quả cần tiếp tục được đưa vào thực tế, thương mại hóa và phát triển thành doanh nghiệp công nghệ. Các nhóm cần được hỗ trợ xây dựng mô hình doanh nghiệp, huy động vốn, phát triển thương hiệu và tiếp cận thị trường.
Phó Chủ tịch UBND TP Hồ Chí Minh gợi mở công nghệ phát hiện deepfake có thể ứng dụng trong ngân hàng, định danh và bảo mật khi Thành phố thúc đẩy Trung tâm Tài chính quốc tế. Các giải pháp thực tế ảo có thể đổi mới trải nghiệm du lịch, văn hóa...
Đối với khóa 2, ông Trương Minh Huy Vũ nhấn mạnh ba vấn đề. Trước hết, đề bài phải xuất phát từ thực tiễn, có quy mô và tầm ảnh hưởng đủ lớn, không giới hạn bởi địa giới hành chính, để thu hút nhà khoa học trong nước, quốc tế cùng giải quyết.
TP Hồ Chí Minh đang xây dựng, hoàn thiện dữ liệu về đất đai, thuế, tài chính và quản lý đô thị. Việc đề xuất bài toán cần mở rộng đến doanh nghiệp, tổ chức xã hội và đơn vị trực tiếp phục vụ người dân. Ông Vũ dẫn ví dụ trong giao thông công cộng, AI có thể giúp nhận diện nhu cầu đặc thù của từng nhóm hành khách, xác định trường hợp cần trợ giúp khi sử dụng phương tiện.
Yêu cầu thứ hai là đồng hành bằng nguồn lực thực tế. Thành phố đang nghiên cứu, đề xuất các dự án hạ tầng dữ liệu và AI tại những khu công nghệ, hướng đến hỗ trợ nhóm nghiên cứu. Khi cùng đối tác đặt bài toán, Thành phố cần xác định trách nhiệm cung cấp dữ liệu, điều kiện thử nghiệm và nguồn lực triển khai.
“Sự hợp tác không nên chỉ dừng lại ở những tuyên bố sẵn sàng hỗ trợ mà cần được cụ thể hóa bằng những cam kết, nguồn lực và hoạt động triển khai thực chất”, ông Trương Minh Huy Vũ nhấn mạnh.
Vấn đề thứ ba là phát triển hệ sinh thái đầu tư mạo hiểm. Theo ông Trương Minh Huy Vũ, Thành phố đã đề xuất phương án đồng đầu tư với quỹ tư nhân, xem xét tỷ lệ đối ứng 1:1, 1:2 hoặc 1:3 tùy tính chất và mức độ ưu tiên của dự án. Ông cho rằng cần cơ chế chấp nhận rủi ro phù hợp, kể cả khả năng mất vốn, để những ý tưởng triển vọng tiếp tục phát triển.
Phó Chủ tịch UBND TP Hồ Chí Minh cũng nhấn mạnh thu hút nhân tài phải gắn với điều kiện làm việc và cơ hội phát triển lâu dài. Chính sách đãi ngộ cần kết nối với hạ tầng tính toán, dữ liệu, môi trường thử nghiệm, bài toán có ý nghĩa và cơ hội tiếp cận vốn, hợp tác quốc tế.
Saigon AI Hub tiếp nhận đề bài từ ngày 8/10 đến cuối tháng 11/2026, ưu tiên sản xuất, nông nghiệp, biến đổi khí hậu và các bài toán có tác động toàn quốc. Khóa 2 dự kiến bắt đầu nghiên cứu vào tháng 2/2027, kéo dài 6 tháng, đặt mục tiêu lựa chọn tối thiểu 10 dự án, có ít nhất 6 dự án thử nghiệm thành công trong thực tế, 3 dự án được thương mại hóa và một doanh nghiệp khởi nghiệp được thành lập.
10 dự án nghiên cứu AI của Saigon AI Hub khóa 1
- AI suy luận có kiểm chứng: Phát triển mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng suy luận theo các ràng buộc có thể kiểm chứng, nhằm giảm hiện tượng AI tạo thông tin sai và nâng độ tin cậy khi lập luận.
- Nhận diện cảm xúc người Việt: Kết hợp khuôn mặt, giọng nói và văn bản tiếng Việt để nhận diện cảm xúc, hướng đến ứng dụng trong giáo dục, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách hàng.
- Tìm kiếm nhật ký đa phương thức và video: Cho phép người dùng tìm kiếm thông tin trong kho video bằng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ cả tương tác trực tiếp và xử lý tự động.
- Hỏi đáp video bóng đá: Phát triển mô hình AI kết hợp nhiều dạng dữ liệu để phân tích hình ảnh, suy luận và trả lời câu hỏi về bóng đá chuyên nghiệp.
- Mô phỏng điều khiển máy bay không người lái: Xây dựng môi trường học điều khiển drone, kết hợp thiết bị thật với hình ảnh mô phỏng. Theo ban tổ chức, dự án đã được thương mại hóa.
- Tách giọng nói tiếng Việt: Sử dụng công nghệ học sâu để tách riêng giọng từng người trong môi trường nhiều người nói cùng lúc, có tính đến sự khác biệt giọng vùng miền.
- AI hỗ trợ phát hiện ung thư: Phát triển mô hình học sâu tự động xác định vùng polyp trong hình ảnh nội soi, hỗ trợ phát hiện sớm ung thư đại trực tràng.
- Trải nghiệm thực tế ảo tương tác bằng AI: Phát triển các trải nghiệm nhập vai, từ tự động tạo nội dung kể chuyện, tìm kiếm thông tin đa phương tiện đến tương tác và huấn luyện trong môi trường ảo.
- Phát hiện nội dung giả mạo: Xây dựng mô hình phát hiện hình ảnh, video bị chỉnh sửa hoặc can thiệp, kể cả khi dữ liệu bị mờ, nhiễu hay nén ảnh.
- Nhận diện vật thể gây xao nhãng trong ảnh: Xây dựng hệ thống phân loại dựa trên tâm lý học để tự động xác định và loại bỏ vật thể gây xao nhãng, hỗ trợ người dùng không chuyên chỉnh sửa ảnh.
