Các nhà khoa học tại VinFuture bàn về vai trò AI trong nghiên cứu khoa học

Các nhà khoa học bàn về AI tại tọa đàm "AI vì nhân loại: Đạo đức và an toàn AI trong kỷ nguyên mới".

Đóng góp to lớn cho nghiên cứu khoa học

Một trong những đóng góp nổi bật nhất mà AI mang lại cho các nhà khoa học được trình bày tại giải thưởng VinFuture là khả năng dự đoán cấu trúc protein. Protein là các chuỗi phân tử thực hiện các chức năng cụ thể trong tế bào. Mặc dù các nhà khoa học đã biết trình tự gene (tức là trình tự A, T, C, G của DNA), việc hiểu ý nghĩa của các trình tự này vẫn là một thách thức lớn.

Theo GS María Esperanza Martínez-Romero (Mexico) - Giải đặc biệt cho nhà khoa học đến từ các nước đang phát triển - có thể dùng AI để dự đoán chức năng của một protein.

Theo đó, gen là các đoạn DNA chứa thông tin hướng dẫn để tế bào tạo ra protein thực hiện các chức năng cụ thể. Hiện nay khi cung cấp trình tự gene - A, T, T, T, G, C, C, C - chương trình máy tính có thể đưa ra cấu trúc protein, ví dụ giống một “con nhện nhỏ”, có khả năng liên kết với một số chất nền nhất định.

Từ thông tin này, các nhà khoa học suy đoán protein này chính là một dạng đặc hiệu để vận chuyển dưỡng chất từ cây. Chính những protein vận chuyển này giúp vi khuẩn hấp thụ dinh dưỡng, nhưng trước đây các nhà khoa học không biết chính xác đó là dưỡng chất gì.

Sau 30 năm, AI đã giúp trả lời: thứ được vận chuyển là một loại đường hiếm, có tên là allulose. Allulose được biết đến vì con người không thể tiêu hóa loại đường này. Và khi con người chúng ta vẫn đang tìm kiếm một loại đường thay thế đường truyền thống trong chế độ ăn, thì thật thú vị là thực vật từ lâu nay đã sử dụng allulose để nuôi vi khuẩn cộng sinh và vi khuẩn đã phát triển các loại protein để hấp thụ loại đường hiếm này.

"Cấu trúc protein mà trí tuệ nhân tạo dự đoán đang mở ra hướng nghiên cứu hoàn toàn mới, giúp chúng ta hiểu rõ cơ chế tương tác giữa cây và vi khuẩn và đồng thời cung cấp thông tin quan trọng cho các ứng dụng sinh học và nông nghiệp" - Giáo sư María Esperanza Martínez-Romero giải thích.

GS María Esperanza Martínez-Romero trong lễ trao giải VinFuture đặc biệt dành cho các nhà sáng tạo tới từ các quốc gia đang phát triển.

GS María Esperanza Martínez-Romero trong lễ trao giải VinFuture đặc biệt dành cho nhà khoa học tới từ các quốc gia đang phát triển.

Trong nông nghiệp, theo TS. Imtiyaz Khanday (Hoa Kỳ), thuộc Nhóm nhà khoa học đạt Giải đặc biệt VinFuture 2025 dành cho nhà khoa học nghiên cứu các lĩnh vực mới - AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu lớn (big data) từ việc giải trình tự hàng nghìn dòng giống lúa khác nhau hay nói chính xác hơn là các dòng giống con của cùng một loại lúa. AI phân tích sự biến dị trong các bộ gen này để tìm ra những gen có giá trị, có thể được sử dụng cho các ứng dụng như khám phá tính trạng, cải thiện giống và nhiều ứng dụng khác.

Trong y học, tại tọa đàm“AI vì nhân loại: Đạo đức và an toàn AI trong kỷ nguyên mới”,PGS. César de la Fuente - Đại học Pennsylvania, Hoa Kỳ đã chia sẻ về việc sử dụng AI để tìm ra các phân tử kháng sinh mới từ dữ liệu sinh vật cổ đại, mở ra một hi vọng mới cho tình trạng kháng kháng sinh ngày càng nghiêm trọng trên thế giới.

Giới hạn trong di truyền học lâm sàng

Mặc dù AI đầy hứa hẹn trong môi trường nghiên cứu, Giáo sư Mary Claire King - người nhận Giải đặc biệt VinFuture 2025 nhờ công trình phát hiện gene BRCA1 - đã đưa ra cảnh báo về giới hạn của AI trong ứng dụng lâm sàng: AI vẫn chưa đủ độ tin cậy để sử dụng trong thực hành lâm sàng.

Trong lĩnh vực di truyền học, chuyên môn của bà tập trung vào việc xác định các gene và đột biến then chốt liên quan đến ung thư và bệnh lý. Khi thử kiểm chứng hệ thống AI bằng các ca bệnh đã được công bố và đồng thuận bởi cộng đồng khoa học, AI vẫn mắc phải cả hai dạng sai sót: Khẳng định một gene hay đột biến gây bệnh dù thực tế không phải và phủ nhận mối liên quan dù bằng chứng thực nghiệm đã chứng minh là có.

Do đó, đối với chẩn đoán và lâm sàng, AI hiện chưa sẵn sàng. GS. King nhấn mạnh rằng việc đồng nghiệp của bà là GS. David Baker (người đoạt giải Nobel) ứng dụng AI hiệu quả là trong môi trường nghiên cứu, không phải ứng dụng lâm sàng.

Các nhà khoa học đều nhấn mạnh rằng chất lượng dữ liệu là yếu tố sống còn quyết định giá trị của AI.

AI hoạt động tốt nhất khi tìm ra các mẫu và nhận diện quy luật dựa trên dữ liệu đã có sẵn. Nếu dữ liệu cơ sở quá yếu hoặc quá ít, nhưng AI vẫn cố gắng dự đoán, nó có thể đưa ra những dự đoán phi lý mà không một nhà khoa học nào làm.

Và các nhà khoa học tại giải thưởng VinFuture đưa ra lời khuyên rằng, dù AI có dự đoán gì, các nhà khoa học vẫn cần kiểm chứng những gì AI đang dự đoán. GS. Raphaël Mercier cũng khẳng định, dù AI có mặt, vẫn cần các nhà khoa học để tạo ra dữ liệu.

Tóm lại, đóng góp của AI trong khoa học là rất lớn, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu phức tạp và khám phá cấu trúc sinh học, nhưng công nghệ này vẫn đòi hỏi sự giám sát và kiểm chứng nghiêm ngặt từ các nhà khoa học, đặc biệt trong các ứng dụng có ảnh hưởng trực tiếp đến sức khỏe con người...

Bình An

Nguồn: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/cac-nha-khoa-hoc-tai-vinfuture-ban-ve-vai-tro-ai-trong-nghien-cuu-khoa-hoc/20251208085801163