# AI và thế giới vật lý: khi dữ liệu không phải là tất cả

Đăng ngày: 2026-08-27

Trong khi cộng đồng AI đang mê mẩn với các mô hình ngôn ngữ khổng lồ, một lĩnh vực khác của khoa học lại âm thầm đặt ra những thách thức hoàn toàn khác biệt: thế giới vật lý liên tục. Tôi nghĩ, đây là nơi mà những ý tưởng "scaling law" quen thuộc bỗng chốc trở nên vô nghĩa. Giáo sư Anima Anandkumar từ Caltech, đồng sáng lập Accelerated Understanding, đã bắt tay vào phát triển mô hình thời tiết AI mã nguồn mở đầu tiên cách đây vài năm. Cô ấy gặp không ít hoài nghi từ giới chuyên gia, những người cho rằng thời tiết quá hỗn loạn, mô phỏng vật lý đòi hỏi siêu máy tính và dữ liệu thì không đủ. Tuy nhiên, chỉ trong vòng một năm, Anima và đội ngũ của mình đã cho ra đời FourCastNet, một mô hình dự báo cạnh tranh ngang ngửa với những mô phỏng dựa trên vật lý tốt nhất hiện có. Điều đáng nói là giờ đây, bất kỳ ai cũng có thể dự báo thời tiết chính xác trong thời gian ngắn chỉ bằng GPU dân dụng. Tôi thấy đây là một bước tiến quan trọng, bởi khác với ngôn ngữ, các hệ vật lý như thời tiết, phản ứng tổng hợp hạt nhân, hay dòng chảy chất lỏng lại vô cùng lớn, hỗn loạn và đa thang. Dữ liệu trong các lĩnh vực này cực kỳ hạn chế, chỉ vài chục đến vài trăm nghìn mẫu, không thấm vào đâu so với nhu cầu của các mô hình transformer "đói token". Thậm chí, độ phân giải mà vật lý yêu cầu đẩy độ dài ngữ cảnh lên đến hàng trăm tỷ, thậm chí nghìn tỷ, khiến cho việc "ném thêm token" không phải là lời giải. Để giải quyết những hệ thống phức tạp này, Anima đã tiên phong với kỹ thuật mang tên Neural Operators – một trong những phát triển lý thuyết đẹp mắt nhất của AI trong thập kỷ qua, theo tôi. Kỹ thuật này cho phép kết hợp dữ liệu và các định luật vật lý để xử lý đầu vào và đầu ra đa thang, thay vì mô hình hóa một lưới cố định, chúng ta mô hình hóa một hàm số tiến hóa qua nhiều thang đo. Nhờ đó, Anima và nhóm của cô có thể tích hợp các kiến thức vật lý tiên nghiệm. Ví dụ, để dự báo thời tiết toàn cầu, trái đất có hình cầu, và việc sử dụng cơ sở hàm cầu (Spherical Harmonics) phù hợp sẽ giúp mô hình ổn định lâu hơn, thậm chí dự báo trước nhiều tháng thay vì chỉ vài ngày. Phiên bản Fourier Neural Operator của Anima học trực tiếp trong miền tần số và biến thể cầu của nó là nền tảng cho FourCastNet 3, cho phép mô hình thời tiết toàn cầu và chạy ổn định rất lâu trong tương lai. Anima cũng đã thử nghiệm Neural Operators trên các miền vật lý khác và nhận thấy thế giới vật lý dễ tha thứ hơn chúng ta nghĩ. Trong lĩnh vực phản ứng tổng hợp hạt nhân, chỉ vài nghìn mẫu dữ liệu đã đủ để dự đoán sự gián đoạn plasma, và làm điều đó nhanh hơn mô phỏng truyền thống tới một triệu lần. Điều này không phải là phủ nhận tầm quan trọng của quy mô, mà là một con đường khác để đạt được nó. Mục tiêu cuối cùng của Anima vẫn là xây dựng một "mô hình nền tảng cho vật lý", có khả năng bao quát nhiều hiện tượng và thực hiện cả mô phỏng lẫn thiết kế. Tôi tin, chúng ta sẽ đạt được điều đó bằng cách xây dựng cấu trúc mà thế giới vật lý vốn đã có sẵn, chứ không phải chờ đợi dữ liệu mà có lẽ sẽ không bao giờ tồn tại. Ngoài những thành tựu về mô hình vật lý, Anima còn có nhiều đóng góp đáng chú ý khác. Cô đã phát triển TorchLean, một framework cho phép viết các mạng nơ-ron kiểu PyTorch trong trình hỗ trợ chứng minh Lean và xác minh chúng một cách hình thức. Đây là một bước tiến lớn trong việc chứng minh giới hạn của mạng nơ-ron, đặc biệt quan trọng cho các ứng dụng kiểm soát như trong lò phản ứng tổng hợp hạt nhân. Gần đây, Anima cũng được bổ nhiệm vào Hội đồng Cố vấn Khoa học của Liên Hợp Quốc, với mục tiêu đưa các quan điểm dựa trên bằng chứng vào chính sách và sử dụng AI trong các lĩnh vực khoa học để cải thiện cuộc sống của con người trên toàn thế giới. Tôi thấy, câu chuyện của Anima Anandkumar cho chúng ta một góc nhìn sâu sắc: không phải mọi vấn đề trong AI đều giải quyết bằng cùng một công thức "dữ liệu và quy mô".

Canonical: https://www.tungpham.vn/blog/ai-va-the-gioi-vat-ly-khi-du-lieu-khong-phai-la-tat-ca