Dự án khởi nghiệp AI có người Việt tham gia giành giải công nghệ ở Châu Âu
Dự án khởi nghiệp AI AnalysisMode mà cô gái trẻ người Việt Minh Anh Le tham gia đã giành chiến thắng ngoạn mục tại cuộc thi công nghệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tại châu Âu.
- 24 startup kỳ lân sáng giá của khu vực Đông Nam Á
- Khởi nghiệp nông nghiệp công nghệ cao từ ý tưởng xử lý chất thải bùn
- Khởi nghiệp mô hình nuôi lươn không bùn thành công ngoài mong đợi
Dự án khởi nghiệp AI giành giải công nghệ ở Châu Âu
AnalysisMode là một công ty khởi nghiệp tại Phần Lan và là một trong những công ty khởi nghiệp hứa hẹn được lựa chọn cho chương trình Vườn ươm Y tế Helsinki (Health Incubator Helsinki) bắt đầu vào mùa xuân năm 2021. Dự án khởi nghiệp AI AnalysisMode được thành lập vào năm 2017 với 13 thành viên, trong đó có một cô gái trẻ người Việt là Minh Anh Le.
Năm 2020, công ty này đã giành chiến thắng tại 5 sự kiện của HackTheCrisis và lọt vào chung kết tại EU vs Virus – được tổ chức từ 24 đến 26/4/2020 bởi Ủy ban châu Âu và Hội đồng Sáng kiến châu Âu nhằm xây dựng sự hợp tác giữa các nhà đầu tư.
Các nhà cải cách và các đối tác xã hội nhằm tìm ra giải pháp trong các lĩnh vực làm việc, y tế và học tập từ xa cũng như sự gắn kết chính trị và xã hội, đảm bảo tài chính số và các hoạt động thương mại điện tử diễn ra trơn tru. Trước đó, công ty này cũng giành chiến thắng tại cuộc thi Ultrahack của Phần Lan – một cuộc thi nhằm phát triển các giải pháp cho các vấn đề xã hội quan trọng.
Năm nay, AnalysisMode tiếp tục giành chiến thắng cuộc thi EU Data 4 Healthy Recovery hackathon – cuộc thi lập trình trực tuyến nhằm giải quyết những thách thức cấp bách nhất về y tế thông minh do các công ty trong nhiều ngành khác nhau ở châu Âu đặt ra và hỗ trợ. Gần đây, công ty này cũng được chọn là đội giành chiến thắng tại EU Data 4 Healthy Recovery Accelerator.
AnalysisMode là gì?
AnalysisMode xây dựng một phòng thí nghiệm ảo tại nhà dành cho các nhà khoa học để tiến hành mô phỏng các thí nghiệm. Phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng cho việc thiết kế và dự đoán các thí nghiệm mà không đòi hỏi bất kỳ kỹ năng lập trình nào từ những người sử dụng.
Thay vì mất hàng ngàn tiếng mỗi năm để phân tích dữ liệu thí nghiệm thủ công ở các phòng nghiên cứu thì AnalysisMode cung cấp một phần mềm, với khả năng của trí tuệ nhân tạo, có thể đảm bảo đưa ra những kết quả chính xác chỉ trong một vài giờ.
Vậy, câu hỏi đặt ra là phần mềm này hoạt động như thế nào? Với AnalysisMode, các nhà khoa học sử dụng các dữ liệu thí nghiệm trước đây, thường là dưới dạng bảng tính, để nhập vào phần mềm. AnalysisMode có thể đào tạo AI phân tích dữ liệu để dự đoán và thiết kế những thí nghiệm mới.
Tiago Sampaio, đồng sáng lập, đồng thời là giám đốc nghiên cứu và phát triển sản phẩm của công ty được thành lập vào năm 2017 này cho hay: “Với giải pháp của chúng tôi, các bạn có thể dự đoán các thí nghiệm thậm chí trước khi tạo ra chúng”.
Thay vì sử dụng lò phản ứng sinh học (bioreactor) trong thực tế thì lò phản ứng sinh học ảo của AnalysisMode hỗ trợ các mô phỏng thí nghiệm theo nhưng cách thức khác nhau từ các tế bào T, tế bào CHO, các vector virus và nhiều yếu tố khác có thể được thêm vào theo yêu cầu của khách hàng.
Phần mềm AnalysisMode có thể chạy hàng chục nghìn mô phỏng dựa trên dữ liệu đầu vào do các nhà khoa học cung cấp, phát hiện thêm các “công thức” cho các thí nghiệm nuôi cấy tế bào.
Sampaio giải thích: “Từ dữ liệu văn bản đơn giản, chúng tôi có thể dự đoán các đặc tính ở cấp độ phân tử”.
Sampaio cũng cho biết, các nhà khoa học sử dụng giải pháp của AnalysisMode có thể tăng thêm 5 lần các phát hiện, trong khi tiết kiệm khoảng 250.000 euro chi phí nghiên cứu và sản xuất sinh học hàng năm.
Mở ra “hộp đen” AI
Theo Sampaio, mô hình ảo này có một số đặc trưng nổi bật từ góc độ khoa học.
Đầu tiên, nó có thể hoạt động với lượng dữ liệu nhỏ, vốn hữu ích khi ứng phó những dịch bệnh mới.
Thứ hai, công nghệ AI của chúng tôi có thể giải thích từng dự đoán theo ngôn ngữ của con người thay vì công thức toán học và nó có thể thích nghi, tức là bạn không cần đào tạo lại toàn bộ AI mỗi lần dữ liệu mới được thêm vào.
Cuối cùng, với mô hình này, các nhà khoa học có thể hiểu tại sao AI đưa ra những dựa đoán như vậy và công việc nghiên cứu có thể tiến triển thuận lợi hơn nhiều.
Sampaio tiết lộ: “Chúng tôi đã biến hộp đen AI và thành một giao diện dễ hiểu để điều này trở nên khả thi”.
Tiết lộ về bí quyết thanh công của AnalysisMode, “Tôi tin rằng sự kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và sự quyết tâm đã giúp chúng tôi chiến thắng các cuộc thi lập trình này. Chúng tôi đã đặt toàn bộ nỗ lực và nguồn lực vào dự án”: Sampaio chia sẻ.
