Công ty CP Giải pháp Trí tuệ Nhân tạo AI Works, công ty khởi nghiệp liên kết của Viện Dầu khí Việt Nam (VPI), đang nghiên cứu và ứng dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, ứng dụng và đào tạo.

Ông Lê Ngọc Anh - Giám đốc dữ liệu Viện Dầu khí Việt Nam, Chủ tịch HĐQT AI Works - Ảnh: Q.N

Một trong những sản phẩm chính của AI Works là iLab - công cụ thiết kế thí nghiệm sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo (AI/ML) để hỗ trợ các nhà khoa học tối ưu hóa quy trình thí nghiệm.

Chia sẻ về khả năng ứng dụng của iLab trong lĩnh vực dầu khí và định hướng phát triển sản phẩm, ông Lê Ngọc Anh - Giám đốc dữ liệu VPI, Chủ tịch HĐQT AI Works cho biết, iLab được thiết kế để kết hợp phương pháp thiết kế thí nghiệm (Design of Experiments - DoE) với trí tuệ nhân tạo (AI). Mục tiêu là cải tiến quy trình nghiên cứu và phát triển sản phẩm thông qua việc sử dụng dữ liệu lịch sử và các tài liệu liên quan.

iLab có khả năng dự đoán kết quả với độ chính xác tốt, quản lý dữ liệu lịch sử và tối ưu hóa quy trình thí nghiệm. Thay vì thực hiện toàn bộ các thí nghiệm theo kế hoạch truyền thống, khi sử dụng iLab người dùng chỉ cần tiến hành một số thí nghiệm đầu tiên. Sau đó iLab sẽ hỗ trợ và đề xuất thông số cho các lần thí nghiệm tiếp theo để đạt kết quả cuối cùng nhanh hơn.

Sản phẩm này giúp các nhà nghiên cứu tiết kiệm thời gian, nguồn lực và cung cấp phân tích về mối quan hệ giữa các thành phần trong thí nghiệm. Việc tiết kiệm nguồn lực đầu vào thí nghiệm giúp giảm chi phí thực hiện, giảm áp lực xử lý chất thải sau thí nghiệm, góp phần bảo vệ môi trường.

"Trong ngành dầu khí, iLab có thể hỗ trợ nhiều mặt. Ví dụ, trong lĩnh vực hóa học và vật liệu, iLab có thể giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư tối ưu hóa quy trình phát triển vật liệu mới. Sản phẩm có khả năng dự đoán và tối ưu hóa thành phần của các hợp chất, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí trong nghiên cứu" - ông Lê Ngọc Anh cho hay.

Ngoài ra, iLab còn có thể hỗ trợ tối ưu hóa quy trình sản xuất và kiểm soát chất lượng trong các nhà máy lọc dầu. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và áp dụng các thuật toán AI, iLab có thể đề xuất điều chỉnh để cải thiện hiệu suất sản xuất và đảm bảo chất lượng sản phẩm.

Theo ông Lê Ngọc Anh, iLab kết hợp giữa thiết kế thí nghiệm (DoE), trí tuệ nhân tạo (AI) và mô hình học máy mang đến nhiều lợi ích trong việc tối ưu hóa quy trình thí nghiệm. Trước hết, iLab giúp tăng hiệu quả bằng cách tối ưu hóa thiết kế thí nghiệm, giúm giảm số lượng thí nghiệm cần thực hiện.

Hơn nữa, AI và mô hình học máy được sử dụng để phân tích dữ liệu, nhận diện các mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả thí nghiệm. iLab còn tự động hóa một số giai đoạn trong quy trình thí nghiệm, giúp người dùng giảm thiểu công sức và thời gian.

Ông Lê Ngọc Anh dẫn một ví dụ cụ thể: "Gần đây, AI Works đã áp dụng iLab trong một dự án nghiên cứu về phát triển chất phụ gia cho dầu nhớt. Quá trình này thường phải thực hiện hàng trăm thí nghiệm khác nhau. Với sự hỗ trợ của iLab, chúng tôi đã giảm được khoảng 70% số lượng thí nghiệm cần thiết. Hệ thống phân tích dữ liệu lịch sử từ các nghiên cứu trước đó, kết hợp với thông số đầu vào mới để đề xuất những tổ hợp thí nghiệm có khả năng tối ưu".

Kết quả là công ty đã tiết kiệm được khoảng 40% thời gian nghiên cứu và giảm đáng kể lượng nguyên liệu sử dụng. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn góp phần bảo vệ môi trường thông qua việc giảm thiểu chất thải.

iLab giúp giảm số lượng thí nghiệm cần thực hiện, tiết kiệm thời gian và tài nguyên

Về kế hoạch phát triển tính năng mới cho iLab, ông Lê Ngọc Anh thông tin, Viện Dầu khí Việt Nam và AI Works dự định tích hợp thêm với các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT để tạo giao diện thân thiện hơn, nơi người dùng có thể tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Chúng tôi đang nghiên cứu khả năng mở rộng iLab trong việc tự động hóa một số quy trình thí nghiệm, bao gồm kết nối trực tiếp với các thiết bị thí nghiệm để thu thập dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra điều chỉnh kịp thời. Ngoài ra, chúng tôi cũng đang phát triển các module chuyên biệt cho từng lĩnh vực cụ thể trong ngành dầu khí như phân tích địa chất, quy trình khoan, hay quản lý sản xuất.

Trong quá trình phát triển và hoàn thiện sản phẩm, nhóm nghiên cứu đã phải đối mặt với một số thách thức then chốt. Trước hết, là việc tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học máy vào quy trình thiết kế thí nghiệm truyền thống, đồng thời đảm bảo các dự đoán và đề xuất phải phù hợp với thực tiễn.

Bên cạnh đó, nhóm cũng gặp khó khăn trong việc xây dựng giao diện người dùng thân thiện nhưng vẫn phải đảm bảo được tính chuyên môn cao. Cuối cùng, một thách thức không kém phần quan trọng là vấn đề bảo mật và quản lý dữ liệu an toàn khi làm việc với các thông tin nhạy cảm.

Ông Lê Ngọc Anh nhận định, AI đang thay đổi cách thức nghiên cứu khoa học. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn, AI giúp các nhà khoa học đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và tìm ra những hướng đi mới.

Chia sẻ với các bạn trẻ muốn tham gia lĩnh vực mới này, ông Lê Ngọc Anh cho rằng, cần trang bị kiến thức nền tảng về ngành dầu khí, thường xuyên cập nhật kiến thức về AI và học máy, áp dụng AI vào các dự án thực tế. AI là công cụ hỗ trợ chứ không thay thế hoàn toàn con người. Các bạn trẻ cần phát triển kỹ năng phân tích, tư duy phản biện song song với việc học về AI.

"Việc kết hợp kinh nghiệm trong ngành dầu khí với công nghệ AI sẽ tạo ra những cải tiến hữu ích. AI Works và iLab là những nỗ lực đầu tiên, và chúng tôi mong muốn đóng góp cho sự phát triển của ngành dầu khí Việt Nam" - ông Lê Ngọc Anh nói.