Ngày 28/2, Đại học Quốc gia Hà Nội đã thông báo về thành tích xuất sắc của nhóm sinh viên SISLAB Junior khi giành vé vào chung kết cuộc thi thiết kế vi mạch LSI Design Contest – một trong những cuộc thi hàng đầu thế giới về thiết kế vi mạch. Cuộc thi này thu hút sự tham gia của hơn 100 đội thi quốc tế mỗi năm và có lịch sử tổ chức lâu dài, kéo dài 28 lần.
Nhóm sinh viên tài năng của Đại học Quốc gia Hà Nội, bao gồm Nguyễn Tùng Bách, Hồ Thiên Duy (Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội) và Trần Tuấn Phong (Trường Đại học Phenikaa), dưới sự hướng dẫn của TS Bùi Duy Hiếu và GS Trần Xuân Tú, đã phát triển một giải pháp tối ưu hóa chip AI với ứng dụng phát hiện bất thường trên bề mặt vật thể. Đây là một sản phẩm đột phá trong lĩnh vực thiết kế vi mạch.
Chủ Đề Cuộc Thi và Thử Thách Đặt Ra
Cuộc thi LSI Design Contest năm nay tập trung vào việc thiết kế và thực thi phần cứng cho Bộ tự mã hóa biến phân (Variational Autoencoder – VAE), một mô hình mạng nơ-ron sâu. Mô hình này có khả năng học biểu diễn và sinh dữ liệu mới từ các dữ liệu huấn luyện. Các đội tham gia cần thiết kế phần cứng giới hạn và ứng dụng vào bài toán xử lý ảnh trong thời gian ba tháng.
Đối diện với thử thách này, SISLAB Junior đã chọn một đề tài đầy sáng tạo và thực tiễn: Phát hiện bất thường trên bề mặt vật thể. Cụ thể, họ sử dụng mô hình VAE để phát hiện bất thường trên bề mặt của một hạt dẻ. Đây là một bài toán thực tế, có thể áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp như kiểm tra chất lượng sản phẩm hoặc giám sát hình ảnh trong các hệ thống tự động.
Giải Pháp Tối Ưu Chip AI
Để giải quyết bài toán trên, nhóm SISLAB Junior đã sử dụng phần cứng FPGA Pynq-Z2 và áp dụng phương pháp đồng thiết kế phần cứng – phần mềm. Với phần cứng không quá mạnh mẽ, nhóm đã phải tối ưu hóa hiệu suất và sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả.
Một trong những điểm đột phá của nhóm là việc giảm kích thước mô hình AI, giảm 10 lần so với bản gốc mà vẫn đảm bảo hiệu quả xử lý. Thêm vào đó, nhóm áp dụng tính toán theo dấu phẩy tĩnh (fixed-point computation) để tăng tốc độ và hiệu suất của hệ thống.
Ngoài ra, SISLAB Junior còn tích hợp thêm mô hình ResNet để tăng cường khả năng phát hiện bất thường, giúp hệ thống hoạt động với hiệu suất cao hơn và có thể xử lý thời gian thực.
Tối Ưu Hóa Hiệu Suất và Tiết Kiệm Năng Lượng
Giải pháp này mang lại nhiều lợi ích quan trọng. Đặc biệt, việc sử dụng chip AI giúp tiết kiệm năng lượng từ hàng trăm đến hàng nghìn lần so với các phương pháp truyền thống. Hệ thống của nhóm không chỉ tiết kiệm năng lượng mà còn đạt được khả năng xử lý thời gian thực, giúp mở rộng khả năng ứng dụng của AI trong việc phát hiện bất thường.
Ứng dụng thực tế của giải pháp này bao gồm kiểm tra chất lượng sản phẩm, nhận diện bất thường trong hình ảnh sản phẩm như hoa quả, linh kiện điện tử, và các ứng dụng trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm.
Tiềm Năng và Khả Năng Thương Mại Hóa
Với việc lọt vào vòng chung kết, SISLAB Junior không chỉ chứng tỏ tài năng và sự sáng tạo của sinh viên Việt Nam mà còn mở ra khả năng thương mại hóa sản phẩm. Đây là một cơ hội lớn để công nghệ AI được ứng dụng vào thực tế và tạo ra giá trị trong các ngành công nghiệp.
Nhóm sẽ có cơ hội trình bày báo cáo và giải pháp của mình tại hội nghị quốc tế tại Okinawa, Nhật Bản vào ngày 7/3, trước các chuyên gia hàng đầu thế giới trong lĩnh vực vi mạch và AI. Điều này không chỉ mở ra cơ hội hợp tác quốc tế mà còn giúp nâng cao uy tín của sinh viên Việt Nam trên bản đồ công nghệ toàn cầu.
VAE và Ứng Dụng Trong AI
Variational Autoencoder (VAE) là một mô hình được giới thiệu vào năm 2013 và đã trở thành một công cụ quan trọng trong học sâu và AI. Không giống như các mô hình Autoencoder truyền thống, VAE có khả năng sinh dữ liệu mới thông qua phân phối xác suất của không gian tiềm ẩn, giúp tạo ra các ứng dụng thực tế như:
- Xử lý và tạo ảnh: Ví dụ như tạo khuôn mặt, cải thiện chất lượng ảnh hoặc giảm nhiễu.
- Phân tích y sinh: Mô hình hóa dữ liệu y khoa, chẳng hạn như phân tích tế bào ung thư.
- Nén dữ liệu mà vẫn giữ được thông tin quan trọng.
- Tạo nội dung mới: Bao gồm văn bản, nhạc hoặc hình ảnh trong các hệ thống AI tạo sinh.
Lời kết
Giải pháp tối ưu hóa chip AI của nhóm SISLAB Junior không chỉ mang tính sáng tạo mà còn có tiềm năng ứng dụng thực tế rộng rãi. Thành công của nhóm sinh viên Việt Nam tại LSI Design Contest không chỉ khẳng định khả năng của họ trong lĩnh vực vi mạch mà còn mở ra cơ hội để AI có thể giúp giải quyết những vấn đề thực tế, như phát hiện bất thường trong sản phẩm, với hiệu quả vượt trội và tiết kiệm năng lượng. Hy vọng bài viết trên này của Ario sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn mới về lĩnh vực công nghệ.
