Cô gái Việt tham gia dự án AI thắng giải công nghệ châu Âu

Website của chương trình Health Incubator Helsinki (Vườn ươm Y tế Helsinki, Phần Lan) mới thông tin dự án AnalysisMode đã chiến thắng cuộc thi EU Data 4 Healthy Recovery hackathon. Đây là cuộc thi lập trình trực tuyến nhằm giải quyết những thách thức cấp bách nhất về sức khỏe do các công ty trong nhiều ngành khác nhau ở châu Âu đặt ra.

Sau đó, dự án AI này tiếp tục chiến thắng tại EU Data 4 Healthy Recovery Accelerator, một chương trình hỗ trợ, tư vấn cho các sáng kiến để đẩy nhanh việc thương mại hóa các giải pháp thông minh về sức khỏe.

AnalysisMode được thành lập vào năm 2017 với 13 thành viên. Trong số các thành viên thuộc dự án có cô gái người Việt Nam là Minh Anh Le. Theo LinkedIn, Minh Anh Le hiện làm việc về lĩnh vực khoa học dữ liệu trong dự án. Cô tốt nghiệp bằng cử nhân kỹ thuật trường Đại học Khoa học Ứng dụng Đông Nam Phần Lan - XAMK - vào năm 2020.

AnalysisMode là dự án nhằm sử dụng công nghệ AI để tạo ra một phòng thí nghiệm ảo tại nhà cho cộng đồng nghiên cứu. Thay vì dành hàng trăm giờ mỗi năm để phân tích các dữ liệu thí nghiệm thủ công ở các phòng nghiên cứu, AnalysisMode cung cấp một phần mềm giả lập phòng thí nghiệm, ứng dụng AI, để đưa ra kết quả nghiên cứu chính xác chỉ trong vài giờ.

Để làm được điều này, các nhà khoa học thuộc AnalysisMode sử dụng dữ liệu nghiên cứu trước đó và nhập vào phần mềm. Kế đến, nhóm nghiên cứu sẽ huấn luyện AI phân tích dữ liệu để đưa ra dự đoán và thiết kế những thí nghiệm mới.

"Với giải pháp này, các chuyên gia của AnalysisMode có thể dự đoán trước các kết quả thử nghiệm trước khi chúng được thực hiện trong thực tế", Tiago Sampaio, đồng sáng lập và Giám đốc R&D của AnalysisMode cho biết.

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 những cách thức khác nhau từ các tế bào CHO, tế bào T, các vector virus và nhiều yếu tố khác có thể được thêm vào theo yêu cầu của khách hàng.

Phần mềm của 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 nhiều "công thức" cho các thí nghiệm nuôi cấy tế bào.

"Từ những dữ liệu văn bản đơn giản, chúng tôi có thể dự đoán các đặc tính ở cấp độ phân tử", ông Sampaio cho biết.

Ông Sampaio chia sẻ thêm rằng, các nhà khoa học sử dụng giải pháp của AnalysisMode có thể tăng thêm 5 lần các phát hiện, tiết kiệm khoảng 250.000 Euro chi phí nghiên cứu và sản xuất sinh học hàng năm.

Theo ông 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", ông Sampaio phát biểu.

Thứ 3, với mô hình của AnalysisMode, 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.

"Chúng tôi đã biến hộp đen AI thành một giao diện dễ hiểu để điều này trở nên khả thi", ông Sampaio nói.

Trước khi giành giải ở khu vực châu Âu, AnalysisMode từng giành nhiều giải thưởng khác và là một giải pháp được đánh giá cao.