Có một nhận định tồn tại từ lâu rằng các tổ chức tốt nhất là doanh nghiệp phát triển mạnh trong các thời đoạn khó khăn. Không nghi ngờ gì nữa, điều đó sẽ được kiểm chứng với các giới hạn khi năm 2022 diễn ra các biến động trên toàn cầu, với chừng độ lớn.

Sự ngắt quãng chuỗi cung ứng thúc đẩy đến đại dịch đang tác động đến mọi thứ, từ sinh sản ô tô, đồ điện tử đến đồ chơi và giấy vệ sinh. Cùng với đó là giá lương thực toàn cầu đã tăng lên mức cao nhất trong hơn một thập kỷ khi tình trạng thiếu công nhân, đóng cửa nhà máy và giá cả nguyên liệu cao đã phá tan vỡ các kế hoạch, kể cả những hoạt động hậu cần và dự báo phức tạp nhất.

Năm ngoái, chúng tôi đã hỏi một số chuyên gia hàng đầu tại NVIDIA rằng năm 2021 sẽ mang lại điều gì cho lĩnh vực AI và điện toán tăng tốc. Họ dự đoán mỗi cái sẽ chuyển từ đồ mưu hoạch sang khai triển thực tiễn khi các tổ chức kiếm tìm những con đường mới để dự báo về sản phẩm, quản lý chuỗi cung ứng và nghiên cứu khoa học.

Các tin tức trong năm đã chứng minh họ đúng: Để tiết kiệm phí trong dịp Giáng Sinh, các nhà bán sỉ như Home Depot, Target và Walmart đã thuê tàu chở hàng của riêng họ để chuyển hàng đến các cửa hàng trên khắp thế giới. Để đẩy nhanh tốc độ bán ra thị trường, BMW, Ericsson và các doanh nghiệp khác đã bắt đầu sử dụng công nghệ “digital twin” để mô phỏng môi trường thế giới thực.

Việc vận dụng AI không chỉ giới hạn ở những tiếng tăm lớn. Thật vậy, một cuộc khảo sát giữa năm 2021 của PWC với hơn 1.000 đơn vị trong chín lĩnh vực bao gồm ngân hàng, y tế và năng lượng cho thấy 86% trong số họ đã sẵn sàng biến AI trở nên “công nghệ chủ đạo”.

Năm nay, chúng tôi đã quay lại gặp các chuyên gia của mình tại NVIDIA và hỏi họ nơi nào các công ty sẽ hội tụ nỗ lực AI của mình khi họ phân tích dữ liệu lớn và tìm kiếm các thời cơ tạo ra doanh thu mới.

Dưới đây là một số ý kiến tiêu biểu:

BRYAN CATANZARO

Phó chủ tịch nghiên cứu áp dụng học sâu

Conversational AI: Năm ngoái, tôi đã dự đoán conversational AI sẽ được sử dụng để làm cho các trò chơi điện tử trở thành nhập vai hơn bằng cách cho phép tác động trong thời gian thực để xác định các phương pháp tiếp cận hướng đến nhân vật. Năm nay, conversational AI là tất cả.

Các doanh nghiệp sẽ chạy đua để khai triển các công cụ conversational AI mới cho phép chúng ta làm việc hiệu quả hơn bằng cách sử dụng kỹ thuật xử lý tiếng nói thiên nhiên (NLP). Tổng hợp giọng nói đã sẵn sàng để trở thành truyền cảm và thuyết phục như giọng nói của con người vào năm 2022, điều này sẽ giúp các ngành như bán buôn, nhà băng và trông nom sức khỏe trở nên thấu hiểu hơn và phục vụ khách hàng của họ tốt hơn.

Know Your Customer (KYC): Vượt ra ngoài vấn đề xử lý tiếng nói thiên nhiên, các công ty sử dụng cả giọng nói và văn bản để tương tác với các đơn vị khác và khách hàng sẽ sử dụng AI khi họ tự nâng cấp để hiểu văn cảnh hoặc cảm xúc của một người đang nói. Khách hàng có bực bõ không? Có phải sếp của bạn đang mai mỉa bạn? Việc vận dụng các phương tiện như OpenAI Github copilot, thứ giúp các lập trình viên hiệu quả hơn trong công việc của họ, sẽ được tăng tốc mạnh mẽ.

SARAH TARIQ

Phó chủ toạ cáng đáng mảng Automotive

Những chiếc ô tô có thể lập trình được: Những ngày mà một chiếc ô tô ngày một mất giá trị khi bạn lái chúng sẽ sớm biến mất. Chúng ta sẽ thấy nhiều nhà sản xuất ô tô chuyển sang thiết kế lại trải nghiệm lái xe bằng cách tạo ra các kiến ​​trúc do phần mềm xác định (software-defined) với không gian để hỗ trợ các ứng dụng và dịch vụ mới duyệt các bản cập nhật tự động qua mạng. Chiếc xe sẽ ngày càng tốt hơn và an toàn hơn theo thời gian.

Giảm bao tay cho tuyến đường hàng ngày: Việc chuyển sang phương pháp tiếp cận do phần mềm xác định cũng sẽ giúp loại bỏ găng tay và rối rắm trong việc lái xe hàng ngày. Trợ lý AI sẽ đóng vai trò là người chỉ dẫn cá nhân của bạn, nâng cao hành trình của chiếc xe để có trải nghiệm an toàn, thuận lợi và thú vị hơn. Những người ngồi trên xe sẽ có thể truy hỏi cập vào các dịch vụ sáng dạ luôn sẵn sàng, cho phép họ sử dụng conversation AI trong thời kì thực để đưa ra các yêu cầu, cảnh báo, điều khiển phương tiện và xa hơn.

Thiết kế cho chặng đường dài: Các nhà sinh sản ô tô sẽ khởi đầu đầu tư mạnh mẽ vào việc sử dụng tính năng mô phỏng và digital twin để xác thực nhiều hơn về khả năng vận dụng và huấn luyện các mô hình deep neural network. Phân tách dữ liệu và AI sẽ giúp đào tạo và xác nhận cho các ô tô tự lái ở nhiều điều kiện lái xe khác nhau, mang lại sự an toàn hàng ngày và đã được thiết kế cho chặng đường dài.

REV LEBAREDIAN

Phó chủ tịch mảng Simulation Technology, Kỹ sư của Omnivers

Tiêu chuẩn mới cho 3D: Chúng ta sẽ thấy các tiêu chuẩn 3D tiền tiến nhằm bộc lộ thế giới ảo. Xây dựng các digital twin một cách xác thực và phong phú cho mọi thứ trong thế giới thực là một trong những thách thức lớn nhất trong khoa học máy tính. Các nhà phát triển, đơn vị và người dùng cá nhân sẽ đóng góp vào các tiêu chuẩn mở căn bản – rưa rứa như những ngày đầu của internet và web. Các tiêu chuẩn như Universal Scene Description (USD) và glTF sẽ chóng vánh phát triển để đáp ứng nhu cầu cơ bản của Web3 và các “digital twin”.

Dữ liệu 3D tổng hợp cho Kỷ nguyên tiếp theo của AI: Tốc độ đổi mới trong AI đã được tăng tốc trong hơn một thập kỷ qua, nhưng AI chẳng thể phát triển nếu không có được lượng lớn dữ liệu đa dạng và chất lượng cao. Ngày nay, dữ liệu được thu thập từ thế giới thực và được con người gán nhãn là không đủ cả về chất lượng và sự đa dạng để chuyển sang cấp độ tiếp theo của trí tuệ nhân tạo. Vào năm 2022, chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự bùng nổ dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ thế giới ảo bởi các chương trình mô phỏng thế giới chuẩn xác về mặt vật lý để huấn luyện các mạng tâm thần tiền tiến.

Tái thiết kế lại các ngành công nghiệp qua mô phỏng: Nhiều ngành công nghiệp đang bắt đầu nghiên cứu và ứng dụng các digital twin và thế giới ảo, nhờ vào tiềm năng về hiệu quả hoạt động và tằn tiện chi phí. Các phiên bản đại diện bằng số hóa của mọi thứ chúng ta xây dựng trong thế giới thực phải có bản sao trong thế giới ảo — tàu bay, ô tô, nhà máy, cây cầu, tỉnh thành và thậm chí cả chính trái đất. Việc ứng dụng các mô phỏng có độ chân thực cao cho các digital twin cho phép chúng ta trải nghiệm, thể nghiệm và tối ưu hóa tốt nhất các thiết kế phức tạp trước khi xây dựng chúng trong thế giới thực.

KIMBERLY POWELL

Phó chủ tịch kiêm tổng giám đốc mảng Healthcare

AI giúp đẩy nhanh việc tìm ra thuốc gấp hàng triệu lần: Những đột phá cùng lúc của AlphaFold và RoseTTAFold tạo ra sự bùng nổ gấp hàng ngàn lần các cấu trúc protein đã biết và AI có thể tạo ra hàng nghìn hợp chất hóa học tiềm năng hơn, gia tăng thời cơ phát hiện ra thuốc lên một triệu lần. Mô phỏng phân tử giúp mô hình hóa mục đích và thúc đẩy thuốc hoàn toàn trong silico. Để đạt đến tốc độ hàng triệu lần, AI đang mang đến một lớp mô phỏng phân tử mới từ kích thước hệ thống và tỷ lệ thời kì đến độ xác thực cấp lượng tử.

AI tạo ra thiết bị y tế chạy trên SaaS: Ngành công nghiệp thiết bị y tế có thời cơ làm đổi thay cuộc chơi, được tương trợ bởi AI, để giảm và tối thiểu hóa phí tổn, để tự động hóa và tăng khả năng tiếp cận cũng như liên tiếp mang đến sự đổi mới trong suốt thời gian sử dụng của sản phẩm. Các tổ chức thiết bị y tế sẽ phát triển từ việc cung cấp phần cứng sang cung cấp hệ thống phần mềm như một dịch vụ (SaaS) có thể được nâng cấp từ xa để giữ cho các thiết bị có thể sử dụng được sau khi khai triển

AI 2.0 với Federated Learning: Giúp các nhà phát triển vận dụng AI công nghiệp hóa công nghệ AI của họ và mở mang lợi ích kinh doanh của vận dụng, AI phải được huấn luyện và chính xác trên dữ liệu thuộc ngoài quyền sở hữu của nhóm, đơn vị và địa lý của họ. Federated Learning (Học tập liên kết) là chìa khóa để cộng tác xây dựng các mô hình AI mạnh mẽ và chính xác các mô hình mà không cần san sớt các dữ liệu mẫn cảm.

ANIMA ANANDKUMAR

Giám đốc ML Research, và Bren Professor tại Caltech

AI4Science: Khu vực này sẽ tiếp tục phát triển đáng kể và mang lại tương tác trong thế giới thực. AI sẽ tích hợp sâu với HPC ở quy mô siêu máy tính và làm cho các mô phỏng và mô hình khoa học có thể thực hiện được ở quy mô lớn và độ trung thực chưa từng có trong các lĩnh vực như mô hình thời tiết và khí hậu.

AI sẽ dẫn đến những bước đột phá trong việc khám phá các loại thuốc và cách thức điều trị mới, song song tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực coi ngó sức khỏe. Học tập liên kết và dị biệt về quyền tây riêng sẽ được áp dụng rộng rãi, giúp việc chăm nom sức khỏe và san sớt dữ liệu mẫn cảm khác trở thành liền mạch.

Phát triển thuật toán: trông mong những tiến bộ lớn trong phát triển thuật toán làm nền tảng cho các mô phỏng, cũng như khả năng của GPU để xử lý việc học tăng cường trên quy mô lớn.

>>> Xem thêm: Máy chủ T350