Khoa Học - Công Nghệ

Khi dữ liệu trở thành tài sản mang giá trị thực

Trình bày tại phiên khai mạc MEDES 2025, GS. Bernhard Mitschang (Universität Stuttgart, Đức) đã đưa ra một vấn đề rất thời sự: dù dữ liệu ngày nay xuất hiện khắp nơi, nhưng khả năng biến dữ liệu thành giá trị cụ thể mới là điều các tổ chức còn thiếu.

GS. Bernhard Mitschang (Universität Stuttgart, Đức) chia sẻ nghiên cứu tại phiên khai mạc MEDES 2025

Do đó, doanh nghiệp gặp nhiều vướng mắc khi muốn biến dữ liệu thành “sản phẩm” phục vụ trực tiếp cho người dùng, từ việc dữ liệu mỗi nơi một kiểu đến vấn đề quyền truy cập và an toàn thông tin. Ông nhấn mạnh rằng cần xây dựng hệ thống dữ liệu rõ ràng, thống nhất như một “sản phẩm hoàn chỉnh” để các bộ phận trong doanh nghiệp dễ phối hợp và để các ứng dụng AI hoạt động hiệu quả hơn.

Không khí hội trường sôi nổi khi đại biểu đặt câu hỏi xoay quanh lộ trình áp dụng Data Products cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, cũng như cách đo lường giá trị mà một sản phẩm dữ liệu mang lại.

Chống thông tin giả trong kỷ nguyên AI

Chủ đề thứ hai có tên “Multimodal AI for Disinformation Detection: from Deep Learning to Foundational Models” do GS. Yiannis Kompatsiaris (Giám đốc CERTH-ITI, Hy Lạp) đã thu hút nhiều sự quan tâm khi chạm đến thách thức toàn cầu: tin giả (disinformation) và deepfake, vốn đang lan rộng cùng sự bùng nổ của Generative AI.

GS. Yiannis Kompatsiaris (Giám đốc CERTH-ITI, Hy Lạp) trình bày đề tài “Multimodal AI for Disinformation Detection: from Deep Learning to Foundational Models” tại hội nghị

GS. Yiannis Kompatsiaris cảnh báo rằng tin giả không chỉ gây nhiễu loạn thông tin mà còn ảnh hưởng nghiêm trọng đến xã hội. Ông giới thiệu cách AI đa phương thức kết hợp nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video để nhận diện thông tin sai lệch; các kỹ thuật phát hiện deepfake; và cách AI hỗ trợ hệ thống kiểm chứng thông tin quy mô lớn, giúp bảo vệ người dùng trong môi trường số.

Dù nhấn mạnh vai trò của công nghệ, GS. Yiannis cũng khẳng định rằng AI không thể giải quyết toàn bộ vấn đề. Cuộc chiến chống tin giả cần sự kết hợp giữa chính sách, giáo dục truyền thông, hiểu biết hành vi người dùng và động lực kinh tế phía sau việc tạo - lan truyền nội dung sai lệch.

Sinh viên Trường Đại học FPT trao đổi với GS. Yiannis Kompatsiaris xoay quanh vấn đề này

Cách tiếp cận mới dựa trên công nghệ analog trong hệ sinh thái số

Là keynote speakers thứ 3 của hội nghị, GS. Antonio Ruiz Cortés đã mang đến một cách tiếp cận mới khi dùng lý thuyết mạch điện analog để phân tích mức độ “tiêu thụ” API của các hệ thống số.
Ông cho rằng API đang là “mạch máu” của thế giới số hiện đại. Tuy nhiên, những giới hạn như quota, rate limit… lại thiếu minh bạch hoặc được mô tả không đầy đủ, khiến người dùng API dễ vượt ngưỡng, gây quá tải hệ thống và giảm chất lượng dịch vụ.

GS. Antonio Ruiz Cortés trình bày đề tài "Deconstructing API Consumption in Digital Ecosystems with Analog Technology"

Bằng cách xem API như một “thiết bị tiêu thụ năng lượng”, GS. Antonio đề xuất cách mô hình hóa và theo dõi API giống như giám sát mạch điện, nhằm xây dựng hệ thống API biết tự điều chỉnh, vận hành ổn định và tránh quá tải.

Cách diễn giải sáng tạo bằng phép so sánh với thế giới analog tạo nên nhiều hỏi đáp thú vị, thu hút sự chú ý của người tham dự.

Phần trình bày với phép so sánh analog đã tạo nên nhiều câu hỏi thú vị từ người tham dự

Ứng dụng tư duy hình học trong xử lý dữ liệu và ra quyết định

Khép lại các nghiên cứu trong phiên toàn thể cuối cùng là chia sẻ của GS. Kyriakos Mouratidis (Đại học Quản lý Singapore) tập trung vào ứng dụng tư duy hình học trong xử lý các truy vấn sở thích (preference queries) trên tập dữ liệu lớn.

Theo ông, nhiều nhu cầu thực tế như gợi ý sản phẩm, phân tích thị trường, hỗ trợ khách hàng ra quyết định,... đều dựa trên việc đánh giá các tiêu chí theo sở thích. Đây vốn là dạng dữ liệu có thể biểu diễn bằng hình học.

Nhờ cách nhìn dựa trên hình học, những truy vấn phức tạp có thể được xử lý nhanh và gọn hơn. GS. Mouratidis cũng trình bày một số nghiên cứu chứng minh rằng phương pháp này giúp các hệ thống dữ liệu lớn hoạt động hiệu quả hơn rõ rệt.

Không khí tại hội trường trở nên đặc biệt sôi nổi trong phần trình bày này, khi nhiều đại biểu bày tỏ sự hứng thú với cách tiếp cận “hình học hóa” dữ liệu. Nhiều câu hỏi được đặt ra xoay quanh khả năng ứng dụng phương pháp này trong các hệ thống gợi ý, thương mại điện tử và phân tích thị trường đã cho thấy sức hấp dẫn của một hướng nghiên cứu vừa mới mẻ vừa thực tiễn.

GS. Kyriakos Mouratidis trình bày đề tài "Applications of geometric reasoning at scale: the case of low-dimensional preference queries"

Bốn nghiên cứu được các keynote speakers chia sẻ tại MEDES 2025 không chỉ cập nhật các xu hướng công nghệ quan trọng mà còn mở ra hướng tiếp cận mới trong phân tích dữ liệu, phát triển AI, quản trị API và xử lý truy vấn thông minh.

Sự kết hợp giữa học thuật chuyên sâu và ứng dụng thực tiễn giúp MEDES tiếp tục khẳng định vị thế là một trong những diễn đàn uy tín dành cho cộng đồng khoa học dữ liệu, AI và hệ thống thông minh tại khu vực.

Theo fpt.edu.vn