Nữ nghiên cứu sinh ngành Dược cùng cộng sự phát triển AI hỗ trợ khoa học

Nghiên cứu sinh Dương Thị Hồng Nhung cùng đồng môn cấp 3 phát triển giải pháp AI hỗ trợ nghiên cứu khoa học, nhằm rút ngắn thời gian, giảm chi phí các quy trình.

Giải pháp AI N2TP AI4Science như một “phòng thí nghiệm ảo”, nơi các giải thuyết được sàng lọc trước khi chuyển sang mô phỏng hoặc thí nghiệm thật. Giải pháp nằm trong Top 15 dự án vào vòng sơ khảo Âu Lạc Grand Prize 2026, được hội đồng giám khảo đánh giá về tính khả thi và tiềm năng ứng dụng.

Đội ngũ sáng lập N2TP từng là những người bạn học cùng trường chuyên cấp ba ở Hà Nội. Sau khi tốt nghiệp, mỗi người theo đuổi một hướng khác nhau, từ toán học, khoa học máy tính, đến dược học, khoa học sự sống.

Nhiều năm sau, họ trở lại với điểm chung là mong muốn kết hợp những kiến thức và kinh nghiệm tích lũy được để giải quyết các bài toán khoa học bằng AI. Từ đó, N2TP được hình thành với định hướng xây dựng các giải pháp AI phục vụ nghiên cứu, đồng thời đưa kết quả khoa học đến gần hơn với ứng dụng thực tiễn.

Do mỗi thành viên một chuyên môn, nên có sự bổ sung năng lực và góc nhìn ngay từ cách đặt vấn đề. Các thành viên làm dược và khoa học sự sống thường bắt đầu từ ý nghĩa sinh học “điều gì thực sự quan trọng với người bệnh hay”, “kết quả nên được kiểm chứng ra sao”. Các thành viên làm AI giúp cả nhóm nhìn câu hỏi đó dưới góc độ mô hình, thuật toán và quy trình tính toán.

“Điều khó nhất, nhưng cũng thú vị nhất, là cùng nhau tìm điểm cân bằng để mô hình vừa xử lý được bằng máy tính, vừa không làm mất đi ý nghĩa khoa học ban đầu”, Dương Thị Hồng Nhung – CEO & Co-founder N2TP; nghiên cứu sinh Trường Đại học Dược Hà Nội chia sẻ. “Nền tảng tin tưởng từ tình bạn giúp quá trình ấy thuận lợi hơn”.

Từ bài toán dược học đến phòng thí nghiệm ảo AI

Ban đầu, nhóm tiếp cận những bài toán cụ thể trong nghiên cứu dược, trong đó có tính liều thuốc cho từng bệnh nhân. Từ một bài toán ứng dụng, N2TP dần mở rộng câu hỏi: nếu AI có thể hỗ trợ giải quyết một công đoạn nghiên cứu, liệu công nghệ có thể tham gia sâu hơn vào quá trình hình thành và kiểm chứng tri thức khoa học?

Câu hỏi này dẫn nhóm đến AI4Science, hướng phát triển trong đó AI được sử dụng để hỗ trợ các nhà khoa học từ việc tìm kiếm hướng nghiên cứu, hình thành giả thuyết đến mô phỏng và thiết kế thí nghiệm.

N2TP AI4Science được định vị như một “phòng thí nghiệm ảo”, giúp các nhà khoa học sàng lọc những hướng nghiên cứu ít triển vọng trước khi dành nhiều thời gian và nguồn lực cho mô phỏng hoặc thí nghiệm thực tế.

Theo nhóm, thách thức lớn nhất không nằm riêng ở dữ liệu hay mô hình AI mà là chuyển một câu hỏi khoa học thành bài toán công nghệ có thể xử lý và kiểm chứng. Để giải quyết vấn đề này, N2TP phát triển kiến trúc Neuro-Symbolic AI, kết hợp khả năng học từ dữ liệu của mạng neural với khả năng suy luận của AI dạng Symbolic. Mục tiêu là đưa những mô tả khoa học về dạng công thức, logic hoặc biểu diễn tính toán để có thể kiểm tra.

Nhờ vậy, nhóm có thể phát hiện sớm những giả thuyết thiếu cơ sở, thay vì để đến khi đã tốn nhiều thời gian và chi phí ở phòng thí nghiệm.

“Chúng tôi luôn phân biệt rõ một giả thuyết đã vượt qua kiểm tra trong mô hình với một kết luận đã có bằng chứng thực nghiệm. Việc đánh giá và quyết định cuối cùng vẫn thuộc về nhà khoa học”, Hồng Nhung cho hay.

Cũng theo nữ CEO, mục tiêu cuối cùng của nền tảng AI4Science của N2TP là rút ngắn thời gian nghiên cứu để tạo ra công trình khoa học hoặc phát triển sở hữu trí tuệ khoảng ba đến bốn lần so với hiệu quả của chính nhóm trong quá khứ, từ đó giúp giảm số lần thử nghiệm không hiệu quả và qua đó hạn chế chi phí, rủi ro trong quá trình nghiên cứu khoa học.

Hiện N2TP đã có 18 công trình khoa học tại các hội nghị, diễn đàn A/A*, 5 bài báo trên tạp chí Q1 và bảy đơn đăng ký sáng chế. Với nhóm, đây là những đầu ra cho thấy năng lực nghiên cứu được hỗ trợ bởi các công cụ AI.

Dù vậy, cả nhóm xem AI như một đồng nghiệp, chứ không phải người ra quyết định. AI có thể gợi ý nhiều hướng đi và kiểm tra nhanh, nhưng kết quả luôn phụ thuộc vào dữ liệu, tri thức và những giả định được đưa vào mô hình. Vì thế, con người cần có mặt ở mọi khâu quan trọng: đặt câu hỏi, đánh giá kết quả và quyết định có đi tiếp hay không. Những trường hợp chưa đủ căn cứ sẽ được chuyên gia của nhóm xem xét kỹ hơn, bổ sung dữ liệu hoặc kiểm chứng thêm.

“AI giúp chúng tôi đi nhanh hơn, còn hiểu biết khoa học giúp chúng tôi đi đúng hướng”, Hồng Nhung nói.

Trong 5-10 năm tới, nhóm kỳ vọng N2TP AI4Science có thể hỗ trợ các nhóm nghiên cứu từ tìm khoảng trống, đề xuất giả thuyết đến mô phỏng và thiết kế thí nghiệm. Qua đó, các nhóm có thêm cơ sở sàng lọc hướng nghiên cứu, tập trung nguồn lực vào những phương án tiềm năng.

Xa hơn, tôi hy vọng kết quả nghiên cứu trong nước sẽ có con đường rõ ràng hơn để trở thành công nghệ và tài sản trí tuệ, thông qua hợp tác phát triển, cấp phép hoặc chuyển giao.

Nguyễn Phượng