Những khoảng trống mở ra cơ hội cho điện toán neuromorphic

Phát triển hệ sinh thái điện toán neuromorphic là con đường nhiều quốc gia tiên tiến lựa chọn

Thách thức tạo cơ hội

Dù đã có tiến bộ, con đường xây dựng một hệ sinh thái điện toán neuromorphic vững chắc tại Hà Lan vẫn còn nhiều thách thức. Chuỗi cung ứng công nghệ toàn cầu và việc tiêu chuẩn hóa công nghệ mới khiến sáng tạo ở tầng phần cứng trở nên khó khăn.

Ví dụ, mạng quang và chip quang đã chứng minh được hiệu suất vượt trội so với hệ thống truyền thống, nhưng vẫn chưa được triển khai rộng rãi. Việc triển khai phần cứng mới đòi hỏi phải có sự phối hợp chiến lược giữa khối công và tư. Việc triển khai toàn cầu công nghệ 5G là ví dụ điển hình: các công ty viễn thông và chính phủ trên toàn thế giới phải cùng nhau lắp đặt không chỉ ăng-ten mới. Ngoài ra, cả điện thoại, máy tính xách tay và nhiều phần cứng khác hỗ trợ tiêu chuẩn mới.

Về phía phần mềm, hệ thống 5G cũng cần có tiêu chuẩn toàn cầu để đảm bảo khả năng tích hợp, tương thích và triển khai mượt mà. Các công ty viễn thông lâu đời cũng phải chuyển từ cạnh tranh đơn thuần sang hợp tác chiến lược. Đây là sự thay đổi không quen thuộc trong ngành vốn vận hành theo kiểu tách biệt.

Hệ sinh thái điện toán neuromorphic cũng đang đối mặt với những rào cản tương tự. Hà Lan nhận thức rõ rằng thành công của cả ngành phụ thuộc vào đổi mới trong vật liệu, thiết bị, thiết kế mạch, kiến trúc phần cứng, thuật toán và ứng dụng.

Tuy nhiên, chính những thách thức và khoảng trống này lại đang mở ra cơ hội cho các công ty công nghệ, startup, nhà cung cấp và đối tác.

CEO của OrbiSky Systems (công ty chuyên tích hợp AI cho công nghệ không gian) là tiến sĩ Sylvester Kaczmarek cho biết điện toán neuromorphic cần có sự tích hợp toàn tầng (full-stack integration), tức là cần những chuyên gia có khả năng kết nối từ vật liệu và thiết bị mới qua thiết kế mạch và kiến trúc phần cứng đến thuật toán và ứng dụng.

Về mặt thuật toán và phần mềm, các ưu tiên còn gồm cả việc phát triển các mô hình lập trình mới, quy tắc học khác với phương pháp lan truyền ngược (backpropagation) trong học sâu truyền thống, và công cụ phần mềm phù hợp với phần cứng neuromorphic.

Tiến sĩ Kaczmarek khẳng định: “Cần làm cho phần cứng trở nên dễ sử dụng và hiệu quả — bằng cách thiết kế đồng bộ phần cứng và thuật toán, bởi hai yếu tố này gắn bó chặt chẽ trong các hệ thống neuromorphic”.

Một số ngành khác đáng chú ý cũng đang nghiên cứu hoặc ứng dụng điện toán neuromorphic là: y tế (giao diện não – máy và thiết bị giả), nông nghiệp – thực phẩm và năng lượng bền vững. Các mô-đun hoặc linh kiện neuromorphic cũng có thể tích hợp với các công nghệ như CMOS truyền thống (công nghệ sản xuất linh kiện điện tử và mạch tích hợp), quang tử, AI và thậm chí là công nghệ lượng tử.

Cơ hội lâu dài cho người biết nắm bắt

Đánh giá về tiềm năng lớn trong hệ sinh thái neuromorphic đang nổi lên, giáo sư - tiến sĩ Hans Hilgenkamp, Giám đốc Khoa học của Viện MESA+ tại Đại học Twente cho biết: “Các phát triển dài hạn cần đến vật liệu mới và rất nhiều nghiên cứu — điều đang được thực hiện trong giới học thuật”. Ông gợi mở thêm rằng khái niệm “vật liệu biết học” (materials that can learn) đã mở ra những ý tưởng hoàn toàn mới trong khoa học vật liệu, điều rất hấp dẫn với các nhà nghiên cứu.

Ở góc độ khác, tiến sĩ Johan H. Mentink, chuyên gia vật lý tính toán tại Đại học Radboud (Hà Lan) nhấn mạnh đến cơ hội chuyển hóa nền kinh tế — vốn đang phụ thuộc vào việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Tiến sĩ Mentink khẳng định: “Chỉ cần thay thế một phần nhỏ trong đó bằng điện toán neuromorphic cũng đã có thể tiết kiệm năng lượng rất lớn. Hơn nữa, điện toán neuromorphic cho phép xử lý nhiều dữ liệu ngay gần nơi chúng được tạo ra. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống dữ liệu mang tính nhạy cảm về quyền riêng tư”.

Tiến sĩ Mentink cũng nêu một số ứng dụng có tính thực tiễn cao như: phát hiện gian lận trong giao dịch thẻ tín dụng, phân tích hình ảnh từ robot và drone, phát hiện bất thường trong nhịp tim, và xử lý dữ liệu viễn thông. Tiến sĩ Mentink khẳng định: “Những trường hợp ứng dụng hứa hẹn nhất là nơi có luồng dữ liệu khổng lồ, yêu cầu phản hồi cực nhanh và giới hạn tiêu thụ năng lượng rất thấp”.

Khi ứng dụng của điện toán neuromorphic ngày càng mở rộng, tiến sĩ Mentink kỳ vọng các công cụ phần mềm (toolchains) hỗ trợ triển khai nhanh các nền tảng neuromorphic mới sẽ phát triển mạnh. Ngành công nghiệp mới này sẽ gồm các dịch vụ giúp việc ứng dụng công nghệ dễ dàng hơn. Tiến sĩ Mentink kết luận: “Để phát triển bền vững dài hạn, cần có sự hợp tác liên ngành trên toàn bộ chuỗi công nghệ, từ phát hiện nền tảng cho đến ứng dụng thực tiễn”.

Tiềm năng của điện toán neuromorphic đã thu hút hàng tỉ USD đầu tư tại Hà Lan, châu Âu, châu Á và trên toàn cầu. Những doanh nghiệp có khả năng đổi mới, phát triển và tích hợp phần cứng và phần mềm neuromorphic sẽ là những bên hưởng lợi nhiều nhất.

Hiệu suất và khả năng tiết kiệm năng lượng của điện toán neuromorphic có thể lan tỏa tới mọi ngành: năng lượng, y tế, robot, AI, IoT công nghiệp và công nghệ lượng tử — nếu công nghệ này được tích hợp thành công. Và nếu hệ sinh thái neuromorphic của nước nào cất cánh, quốc gia đó sẽ ở vị trí tiên phong trong lĩnh vực này.

Anh Tú