Các nghiên cứu ứng dụng AI vào những bài toán thực tế tại APWeb-WAIM 2026
Từ phát hiện nội dung giả mạo bằng AI đến phân tích video giao thông dựa trên hệ thống luật, các nghiên cứu được trình bày trong phiên chiều ngày thứ hai của Hội nghị APWeb-WAIM 2026 cho thấy AI cần khả năng hiểu đồng thời dữ liệu, ngữ cảnh và tri thức để đưa ra kết quả chính xác hơn.
AI phải tự phân biệt thông tin là thật hay giả
Sự phát triển của AI tạo sinh khiến việc tạo ra hình ảnh, âm thanh và video giả ngày càng tinh vi. Điều này đặt ra yêu cầu cho các nhà nghiên cứu trong việc xây dựng phương pháp có thể phát hiện nội dung giả trên nhiều loại dữ liệu khác nhau.
Trong nghiên cứu “AV-MultiDet: Frame-level Multimodal Learning for Fine-grained Deepfake Detection and Temporal Localization”, nhóm tác giả Tran-Ngoc-Tran Le và Ngoc-Phuong-Linh Nguyen đến từ Greenwich Việt Nam đã xây dựng một khung phát hiện deepfake thống nhất cho nhiều dạng giả mạo, gồm hình ảnh, âm thanh, video và nội dung kết hợp âm thanh - hình ảnh. Hệ thống không chỉ hướng tới việc xác định dữ liệu có bị làm giả hay không mà còn khoanh vùng thời điểm xảy ra phần giả mạo.
Điểm đáng chú ý là nhóm thử nghiệm trên 5 bộ dữ liệu FakeAVCeleb, LAV-DF, Hi-DF, Poly-GlotFake và AV-Deepfake1M++ với nhiều điều kiện khác nhau, bao gồm dữ liệu cùng lĩnh vực, khác lĩnh vực, đa ngôn ngữ và dữ liệu quy mô lớn có sự thay đổi về phân bố. Trên bộ dữ liệu LAV-DF, phương pháp đạt 88,8% mAP và 93,4% AR trong nhiệm vụ xác định vị trí theo thời gian, vượt các phương pháp đối chứng học yếu hơn 15 điểm mAP.
Để AI hiểu video giao thông bằng cả hình ảnh và luật
Nếu nghiên cứu về deepfake tập trung vào việc xác định tính xác thực của nội dung, một nghiên cứu “Rule-Grounded Reasoning for Traffic Video Question Answering with Regulation Knowledge Graphs” lại đặt AI trước một bài toán rất thực tế: xác định phương tiện có vi phạm luật giao thông hay không dựa trên tình huống thực tế được camera ghi lại và các quy định về luật giao thông.
Nhóm các nhà nghiên cứu đến từ Viện Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo - ĐH Trường An (Trung Quốc) đánh giá rằng nếu chỉ dựa vào hình ảnh thì chưa đủ để AI đánh giá tình huống, đặc biệt là trong những trường hợp vi phạm phức tạp. Để AI có thể đưa ra câu trả lời chính xác, cần kết hợp tình hình giao thông tại thời điểm tình huống xảy ra với tri thức về các quy định thông qua hệ thống CATK-VideoQA.
Nhóm nghiên cứu trình bày phương án khắc phục điểm yếu của các giải pháp cũ khi AI chủ yếu dựa vào hình ảnh hoặc thông tin rời rạc bên ngoài, dễ bị nhiễu hoặc áp dụng sai luật trong các tình huống thực tế. Nhóm xây dựng một đồ thị tri thức về luật giao thông, trong đó các quy định được tổ chức thành những mối quan hệ có cấu trúc. Khi nhận câu hỏi, hệ thống đồng thời xem xét nội dung câu hỏi và bối cảnh trong video để tìm những quy định phù hợp nhất, từ đó hỗ trợ quá trình suy luận. Kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu SUTD-TrafficQA cho thấy phương pháp đạt độ chính xác cao và cải thiện ổn định hiệu quả ở những nhiệm vụ đòi hỏi suy luận phức tạp.
Từ nghiên cứu đến những bài toán thực tế
Hai nghiên cứu tiếp cận những lĩnh vực khác nhau nhưng cùng cho thấy hướng phát triển quan trọng của AI trong việc áp dụng tri thức để phục vụ đời sống. Đây cũng là tinh thần nổi bật tại Hội nghị APWeb-WAIM 2026 - nơi các nhóm nghiên cứu từ nhiều trường đại học, tổ chức tại Việt Nam, Trung Quốc, Nhật Bản và các quốc gia khác cùng trao đổi về các ứng dụng những tri thức, kết quả nghiên cứu để giải quyết những bài toán mới của Web, dữ liệu và AI.
Đặc biệt, sự hiện diện của các nghiên cứu được thực hiện bởi đội ngũ chuyên gia tại Greenwich Việt Nam (Khối Giáo dục FPT) cũng cho thấy vai trò ngày càng rõ của môi trường giáo dục trong việc kết nối đào tạo với nghiên cứu và những bài toán công nghệ thực tiễn. Theo đó, Khối Giáo dục FPT, Tập đoàn FPT không chỉ theo đuổi mục tiêu làm chủ các công nghệ chiến lược mà còn chú trọng đào tạo nguồn nhân lực công nghệ, tạo nền tảng để sinh viên và các nhà nghiên cứu trẻ tiếp cận những vấn đề mới của AI, dữ liệu và chuyển đổi số. Việc các nghiên cứu được đưa tới một diễn đàn học thuật quốc tế như APWeb-WAIM cũng góp phần mở rộng kết nối giữa đào tạo, nghiên cứu và cộng đồng công nghệ toàn cầu.
Hội nghị quốc tế 10th Asia Pacific Web and Web-Age Information Management Joint International Conference on Web and Big Data (APWeb-WAIM 2026) đang diễn ra tại Trường ĐH FPT phân hiệu Đà Nẵng, từ ngày 07-09/9/2026.
Hội nghị có sự tham gia của ba diễn giả chính uy tín đến từ các trường đại học hàng đầu Singapore, Hong Kong, Trung Quốc, hơn 100 nhà nghiên cứu, chuyên gia, giảng viên và sinh viên đến từ 12 quốc gia và vùng lãnh thổ. Hội nghị quy tụ 162 công trình nghiên cứu trải rộng trên nhiều chủ đề như hệ thống Web, khai phá dữ liệu Web, cơ sở dữ liệu, Big Data, truy hồi thông tin, trí tuệ nhân tạo, học máy và điện toán đám mây. Các nghiên cứu được trình bày theo hình thức trực tuyến và trực tiếp.
Huệ Anh
