Los jóvenes ingenieros vietnamitas lideran el campo de la inteligencia artificial mundial por dos años consecutivos

El equipo de ingeniería de IA de VNPT continúa manteniendo su posición de liderazgo en AI City Challenge 2025, una prestigiosa competencia internacional sobre procesamiento de imágenes de IA, lo que marca el segundo año consecutivo en que Vietnam tiene un representante que gana el premio más alto.

Recientemente, la ceremonia de presentación de resultados del AI City Challenge 2025 (IA en ciudades inteligentes) se celebró en el marco de la Conferencia Internacional de Visión Artificial (ICCV 2025) en Hawái (EE. UU.). Tras la victoria en 2024, este año el equipo de ingeniería de IA de VNPT obtuvo el primer puesto en la categoría de Procesamiento y reconocimiento de objetos a partir de datos de imágenes de cámaras ultra gran angular en dispositivos de borde (IA de borde). El problema requiere un sistema de IA con velocidad de procesamiento en tiempo real, directamente en dispositivos de hardware compactos, que garantice una alta precisión en el reconocimiento de objetos a partir de datos de imágenes altamente distorsionados, satisfaciendo así las necesidades prácticas.

AI City Challenge 2025 es una de las competiciones anuales más prestigiosas del mundo sobre inteligencia artificial (IA) aplicada a ciudades inteligentes. La competición de este año incluye cuatro categorías de mayor complejidad que las de temporadas anteriores, atrayendo a más de 30.000 equipos de países con un fuerte desarrollo de la IA, como Estados Unidos, China, Corea, Taiwán, etc.

  El equipo de ingeniería de VNPT lidera el camino gracias a la precisión y la velocidad de procesamiento de la IA en el borde.

El desafío de mejorar las capacidades de IA en el borde

El problema de procesar y reconocer objetos a partir de datos de imágenes de cámaras ultra gran angular se ha incluido en el AI City Challenge desde 2024, lo que refleja la tendencia de aplicar la visión artificial a los sistemas actuales de monitorización de tráfico. Gracias a su alta practicidad, esta categoría siempre ha sido la carrera con mayor número de equipos de toda la competición. Este año, la dificultad de la categoría aumenta, ya que, además de procesar con precisión imágenes distorsionadas y deformadas, los equipos deben optimizar todo el proceso para que el modelo funcione eficazmente en dispositivos periféricos.

  El equipo de ingeniería de VNPT aplica muchas técnicas para identificar vehículos de forma rápida y precisa.

Los equipos debían optimizar sus modelos para que funcionaran eficientemente en Jetson Orin, un pequeño dispositivo ubicado en el punto de recolección de datos (denominado dispositivo de borde), que tiene un límite de potencia de 30 W y una potencia de procesamiento mucho menor que la de un servidor central. Esto significaba que los equipos no podían usar modelos demasiado grandes, sino que debían optimizar el programa para que funcionara más rápido, consumiera menos recursos y reconociera los vehículos con precisión. Estos cambios hicieron del AI City Challenge 2025 una de las temporadas más difíciles hasta la fecha, especialmente porque los equipos aprendieron de la experiencia del año pasado y el nivel de competencia aumentó significativamente.

Benefíciese de la experiencia de optimización de modelos del mundo real

En los problemas de monitoreo de tráfico, la infraestructura informática y las conexiones de red suelen ser limitadas, lo que dificulta enormemente el desarrollo de modelos de IA precisos y eficientes. Esta es también la razón por la que la IA de borde se ha convertido en una tendencia inevitable. En lugar de enviar todos los datos a un servidor central para su procesamiento, el modelo se ubica directamente en el dispositivo de recolección (como una cámara), lo que ayuda a responder más rápido, reducir la latencia, ahorrar ancho de banda y garantizar la seguridad de los datos, especialmente en sistemas de monitoreo a gran escala.

Según los resultados anunciados en el AI City Challenge 2025, el equipo de ingeniería de VNPT obtuvo el primer puesto, superando a cientos de equipos de importantes corporaciones tecnológicas, institutos de investigación y universidades de todo el mundo. Este logro contribuye al fortalecimiento del ecosistema de IA para la monitorización del tráfico y la seguridad urbana en el país, donde se están implementando ampliamente cámaras ultra gran angular para ampliar el área de observación, reducir los puntos ciegos, reducir la cantidad de dispositivos instalados y mejorar la eficiencia de las operaciones de infraestructura urbana. Con más de siete años de experiencia en el desarrollo de modelos de IA para el procesamiento de imágenes y su implementación a nivel nacional, el equipo de ingeniería de VNPT ha acumulado la capacidad de equilibrar la precisión, la velocidad y los costos operativos, factores que determinan la efectividad de la aplicación de la IA en entornos reales.  

El equipo de VNPT ha desarrollado y dominado más de 40 modelos de IA de procesamiento de imágenes.

Actualmente, el equipo de VNPT ha desarrollado y dominado más de 40 modelos de IA para el procesamiento de imágenes, como reconocimiento de matrículas, medición del flujo de tráfico y detección de cascos, así como modelos específicos para Vietnam, como la detección de vehículos con tres personas, mercancías voluminosas o la detección de incendios y armas en el ámbito de la seguridad y la vigilancia urbana. Estos modelos están optimizados para funcionar en una variedad de hardware, desde GPU y CPU hasta NPU, satisfaciendo así las diversas necesidades de sistemas y clientes.

Para implementar eficazmente a gran escala, especialmente en el modelo local y en el borde con cientos de cámaras simultáneamente, los ingenieros de VNPT también han desarrollado métodos de procesamiento óptimos que permiten la operación simultánea de cientos de transmisiones de datos de video . Este enfoque facilita la escalabilidad de las soluciones de IA, ahorra recursos y es adecuado para las condiciones de infraestructura en diversas localidades.

Al aplicar esa experiencia al Desafío AI City 2025, el equipo empleó una combinación de técnicas como la compresión de modelos para reducir el tamaño y los recursos de procesamiento, la optimización del flujo de procesamiento de imágenes para reducir la latencia, y el refinamiento del lenguaje de programación y la estructura del código para conformar la cadena de procesamiento general y lograr el máximo rendimiento. Este enfoque ayuda al modelo a mantener la precisión, a la vez que aumenta la velocidad de inferencia y la implementación en dispositivos periféricos con limitaciones de hardware.

Plataforma multidisciplinaria de investigación en IA de aprendizaje profundo

No solo poseer un equipo de personal joven y talentoso y una sólida infraestructura informática, una de las premisas importantes para que VNPT tenga un ecosistema de productos de IA integral que cumpla con los estándares internacionales y gane grandes premios en prestigiosas competiciones es la plataforma de investigación de IA en profundidad en muchos campos.

En cuanto a las aplicaciones de IA en el procesamiento de imágenes, además de los sistemas urbanos y de tráfico inteligentes, VNPT también promueve la investigación en el ámbito médico. En septiembre de 2025, el grupo anunció una investigación científica en MICCAI 2025, la conferencia líder mundial sobre IA y visión artificial en medicina. La investigación se centró en las aplicaciones de IA en el diagnóstico del cáncer de tiroides, realizada con datos de casi 10.000 pacientes en tres regiones del país durante cuatro años. El proyecto desempeña un papel fundamental en el desarrollo de sistemas automáticos de apoyo al diagnóstico adaptados a las características de la población y las afecciones médicas del país, ayudando a mejorar la precisión, acortar el tiempo de diagnóstico, reducir la carga de trabajo de los médicos y ampliar el acceso a servicios médicos de alta calidad a nivel local.

  El equipo de ingeniería de IA de VNPT publicó investigaciones en muchas conferencias científicas prestigiosas.

En el campo del procesamiento del lenguaje y el habla, VNPT también anunció investigaciones en EMNLP 2025, una conferencia de IA con clasificación A* sobre procesamiento del lenguaje natural, y en ICASSP 2025, una conferencia con clasificación A1 sobre procesamiento del habla. Estos trabajos aplican técnicas avanzadas de aprendizaje automático en el desarrollo de grandes modelos lingüísticos (LLM) e IA generativa, con el objetivo de mejorar la capacidad de los modelos de IA para comprender el contexto, las emociones y los matices vietnamitas, factores complejos que rara vez se modelan en corpus internacionales. Gracias a ello, el idioma vietnamita tiene una presencia cada vez mayor en la comunidad global de investigación en PNL, lo que abre la posibilidad de construir modelos lingüísticos sólidos, únicos y adecuados para los vietnamitas.

Fuente: https://vnpt.com.vn/gioi-thieu/tin-tuc/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-tiep-dung-dau-san-choi-ai-toan-cau.html