Tại Hội nghị khoa học quốc tế MEDES 2025 diễn ra tại Trường Đại học FPT, bốn diễn giả chính là các giáo sư, chuyên gia uy tín đến từ Đức, Hy Lạp, Tây Ban Nha và Singapore đã mang đến những phân tích sắc bén về quản trị hệ sinh thái số trong kỷ nguyên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Những nghiên cứu được trình bày không chỉ cho thấy cách dữ liệu và AI đang định hình lại cấu trúc thế giới số, mà còn mở ra các luận điểm mới về quản trị, vận hành và phát triển các hệ sinh thái số trong tương lai.
Năm 2025, Trường Đại học FPT (FPTU) là đơn vị đồng tổ chức Hội nghị Quốc tế MEDES, phối hợp cùng Đại học Tổng hợp Pau & Pays de l’Adour (Pháp), Đại học Công nghệ Wien (Áo) và Khu Công nghệ cao TP.HCM. Việc FPTU đảm nhiệm vai trò đơn vị đăng cai không chỉ khẳng định vị thế của nhà trường trong cộng đồng học thuật quốc tế mà còn thể hiện nỗ lực kết nối giới nghiên cứu, doanh nghiệp và sinh viên, góp phần thúc đẩy hệ sinh thái đổi mới sáng tạo và nâng cao vai trò của Việt Nam trên bản đồ khoa học toàn cầu.
Trong suốt ba ngày diễn ra hội nghị (từ ngày 24 đến ngày 26/11/2025), các diễn giả liên tục thu hút sự quan tâm của giới nghiên cứu và cộng đồng công nghệ khi đi sâu vào các vấn đề trọng tâm liên quan đến dữ liệu, AI và tính tương tác giữa các thành tố trong hệ sinh thái số. Mỗi phần trình bày là một lát cắt học thuật độc đáo, vừa nền tảng vừa gợi mở, giúp phác họa rõ hơn những xu hướng công nghệ chủ đạo sẽ ảnh hưởng mạnh mẽ đến doanh nghiệp, tổ chức và đời sống số trong những năm tới.
Khi dữ liệu trở thành tài sản mang giá trị thực
Trình bày tại phiên khai mạc hội nghị MEDES 2025, GS. Bernhard Mitschang (Universität Stuttgart, Đức) đã đưa ra một vấn đề rất thời sự chính là dù dữ liệu ngày nay xuất hiện khắp nơi, nhưng khả năng biến dữ liệu thành giá trị cụ thể mới là điều các tổ chức còn thiếu.
Do đó, doanh nghiệp gặp nhiều vướng mắc khi muốn biến dữ liệu thành “sản phẩm” phục vụ trực tiếp cho người dùng, từ việc dữ liệu mỗi nơi một kiểu đến vấn đề quyền truy cập và an toàn thông tin. Ông nhấn mạnh rằng cần xây dựng hệ thống dữ liệu rõ ràng, thống nhất như một “sản phẩm hoàn chỉnh” để các bộ phận trong doanh nghiệp dễ phối hợp và để các ứng dụng AI hoạt động hiệu quả hơn.
Không khí hội trường sôi nổi khi đại biểu đặt câu hỏi xoay quanh lộ trình áp dụng Data Products cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, cũng như cách đo lường giá trị mà một sản phẩm dữ liệu mang lại.
Chống thông tin giả trong kỷ nguyên AI
Chủ đề thứ hai có tên “Multimodal AI for Disinformation Detection: from Deep Learning to Foundational Models” do GS. Yiannis Kompatsiaris (Giám đốc CERTH-ITI, Hy Lạp) đã thu hút nhiều sự quan tâm khi chạm đến thách thức toàn cầu: tin giả (disinformation) và deepfake, vốn đang lan rộng cùng sự bùng nổ của Generative AI.
Yiannis Kompatsiaris cảnh báo rằng tin giả không chỉ gây nhiễu loạn thông tin mà còn ảnh hưởng nghiêm trọng đến xã hội. Ông giới thiệu cách AI đa phương thức kết hợp nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video để nhận diện thông tin sai lệch; các kỹ thuật phát hiện deepfake và cách AI hỗ trợ hệ thống kiểm chứng thông tin quy mô lớn, giúp bảo vệ người dùng trong môi trường số.
Dù nhấn mạnh vai trò của công nghệ, GS. Yiannis cũng khẳng định rằng AI không thể giải quyết toàn bộ vấn đề. Cuộc chiến chống tin giả cần sự kết hợp giữa chính sách, giáo dục truyền thông, hiểu biết hành vi người dùng và động lực kinh tế phía sau việc tạo – lan truyền nội dung sai lệch.
Cách tiếp cận mới dựa trên công nghệ analog trong hệ sinh thái số
Là diễn giả chính thứ 3 của hội nghị, GS. Antonio Ruiz Cortés đã mang đến một cách tiếp cận mới khi dùng lý thuyết mạch điện analog để phân tích mức độ “tiêu thụ” API của các hệ thống số. Được biết, API là các phương thức, giao thức kết nối với các thư viện và ứng dụng khác. Nó là viết tắt của Application Programming Interface – giao diện lập trình ứng dụng. API cung cấp khả năng truy xuất đến một tập các hàm hay dùng. Và từ đó có thể trao đổi dữ liệu giữa các ứng dụng.
Ông cho rằng API đang là “mạch máu” của thế giới số hiện đại. Tuy nhiên, những giới hạn như quota, rate limit,… lại thiếu minh bạch hoặc được mô tả không đầy đủ, khiến người dùng API dễ vượt ngưỡng, gây quá tải hệ thống và giảm chất lượng dịch vụ.
Bằng cách xem API như một “thiết bị tiêu thụ năng lượng”, GS. Antonio đề xuất cách mô hình hóa và theo dõi API giống như giám sát mạch điện, nhằm xây dựng hệ thống API biết tự điều chỉnh, vận hành ổn định và tránh quá tải.
Cách diễn giải sáng tạo bằng phép so sánh với thế giới analog tạo nên nhiều hỏi đáp thú vị, thu hút sự chú ý của người tham dự.
Ứng dụng tư duy hình học trong xử lý dữ liệu và ra quyết định
Khép lại các nghiên cứu trong phiên toàn thể cuối cùng là chia sẻ của GS. Kyriakos Mouratidis (Đại học Quản lý Singapore) tập trung vào ứng dụng tư duy hình học trong xử lý các truy vấn sở thích (preference queries) trên tập dữ liệu lớn.
Theo ông, nhiều nhu cầu thực tế như gợi ý sản phẩm, phân tích thị trường, hỗ trợ khách hàng ra quyết định,… đều dựa trên việc đánh giá các tiêu chí theo sở thích. Đây vốn là dạng dữ liệu có thể biểu diễn bằng hình học.
Nhờ cách nhìn dựa trên hình học, những truy vấn phức tạp có thể được xử lý nhanh và gọn hơn. GS. Mouratidis cũng trình bày một số nghiên cứu chứng minh rằng phương pháp này giúp các hệ thống dữ liệu lớn hoạt động hiệu quả hơn rõ rệt.
Không khí tại hội trường trở nên đặc biệt sôi nổi trong phần trình bày này, khi nhiều đại biểu bày tỏ sự hứng thú với cách tiếp cận “hình học hóa” dữ liệu. Nhiều câu hỏi được đặt ra xoay quanh khả năng ứng dụng phương pháp này trong các hệ thống gợi ý, thương mại điện tử và phân tích thị trường đã cho thấy sức hấp dẫn của một hướng nghiên cứu vừa mới mẻ vừa thực tiễn.
Bốn nghiên cứu được các diễn giả chính chia sẻ tại hội nghị MEDES 2025 không chỉ cập nhật các xu hướng công nghệ quan trọng mà còn mở ra hướng tiếp cận mới trong phân tích dữ liệu, phát triển AI, quản trị API và xử lý truy vấn thông minh. Sự kết hợp giữa học thuật chuyên sâu và ứng dụng thực tiễn giúp hội nghị MEDES tiếp tục khẳng định vị thế là một trong những diễn đàn uy tín dành cho cộng đồng khoa học dữ liệu, AI và hệ thống thông minh tại khu vực.