Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT)

Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông là chương trình kết hợp hai mảng công nghệ đang phát triển rất nhanh: Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT). Nếu IoT giúp thiết bị, cảm biến và hệ thống kết nối để thu thập dữ liệu, thì AI giúp hệ thống đó phân tích, học từ dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh hơn.

Điểm cốt lõi của ngành này là đào tạo người có thể thiết kế và phát triển các hệ thống thông minh hoạt động trong thế giới thực: thiết bị IoT, mạng cảm biến, xử lý dữ liệu tại biên, mô hình học máy/học sâu và các ứng dụng AI chạy trên nền tảng IoT. Chương trình tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông được tổ chức trong 4,5 năm, tại cơ sở phía Bắc ở Hà Nội.

Chương trình đi theo hướng kết hợp phần cứng, kết nối, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Có thể hình dung các nhóm kiến thức chính gồm:

• Nền tảng điện tử, viễn thông và IoT: hiểu thiết bị, cảm biến, hệ thống nhúng, kiến trúc IoT và các giao thức kết nối như MQTT/CoAP.
• Trí tuệ nhân tạo và học máy: học cách xây dựng mô hình AI, học máy, học sâu và ứng dụng chúng vào dữ liệu sinh ra từ thiết bị IoT.
• Xử lý dữ liệu AIoT: thu thập, làm sạch, phân tích dữ liệu từ cảm biến/thiết bị, kết hợp với công nghệ phân tích dữ liệu lớn.
• Điện toán biên và điện toán đám mây: biết khi nào xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị/biên để giảm độ trễ, khi nào đưa lên hạ tầng cloud để lưu trữ và phân tích quy mô lớn.
• Phát triển ứng dụng AI và IoT: xây dựng giải pháp hoàn chỉnh, từ thiết bị và kết nối đến phần mềm, mô hình AI và giao diện ứng dụng.
• An toàn Internet of Things: nhận diện rủi ro bảo mật trong hệ thống thiết bị kết nối và cách bảo vệ hệ thống AIoT.

Một số học phần chuyên sâu được trường nêu gồm Nhập môn trí tuệ nhân tạo vạn vật, Kiến trúc và giao thức IoT, Mạng cảm biến thông minh, Học sâu và ứng dụng trong IoT, Phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo, Phát triển ứng dụng IoT, An toàn Internet of Things, Điện toán đám mây, Mô hình ngôn ngữ lớn và Công nghệ phân tích dữ liệu lớn.

Người làm AIoT thường không chỉ ngồi viết code một mình. Một ngày làm việc có thể bắt đầu bằng việc xem dữ liệu từ cảm biến, kiểm tra thiết bị có gửi dữ liệu đúng không, phân tích nguyên nhân độ trễ cao, huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình AI, rồi triển khai mô hình đó lên thiết bị biên hoặc hạ tầng cloud.

Điểm khó của nghề là hệ thống có nhiều lớp. Nếu một thiết bị thông minh hoạt động sai, nguyên nhân có thể nằm ở cảm biến, kết nối mạng, giao thức truyền dữ liệu, pipeline xử lý, mô hình AI hoặc cả cách người dùng vận hành thiết bị. Vì vậy, người làm nghề cần tư duy hệ thống, tính kiên nhẫn, khả năng đọc tài liệu kỹ thuật và năng lực phối hợp với nhiều nhóm: phần cứng, phần mềm, dữ liệu, bảo mật và sản phẩm.

Đổi lại, đây là hướng nghề phù hợp với những bạn muốn thấy công nghệ “chạm” vào thế giới thật: nhà máy, thiết bị y tế, giao thông, nông nghiệp thông minh, thành phố thông minh, logistics, năng lượng hoặc các sản phẩm tiêu dùng thông minh.