“ỨNG DỤNG MÁY HỌC LƯỢNG TỬ TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU” GIẢI NHẤT HỘI NGHỊ SINH VIÊN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC LẦN VI – 2025

Nhóm sinh viên Khóa 2021 đã giành Giải Nhất tại Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học lần thứ 6 – năm 2025 với đề tài thú vị mang tên Ứng dụng máy học lượng tử trong phân tích dữ liệu (Application of Quantum Machine Learning in Data Analysis). Đó là các bạn Nguyễn Hồng Phước, Hà Quang Huy và Võ Cự Khôi với phần hướng dẫn của TS. Nguyễn Quang – Giảng viên Bộ môn Vật lý và TS. Vũ Tuấn Hải – giảng viên Trường ĐH Công nghệ thông tin.

Khi lựa chọn đề tài nghiên cứu, nhóm ba sinh viên năm cuối ngành Kỹ thuật Không gian đã may mắn khi được làm việc với các giảng viên của bộ môn Vật lý – một đề tài mới lạ so với những nội dung kiến thức nhóm sinh viên được tiếp thu trước đó trên lớp. “Nhóm em hoàn toàn bị thu hút vào đề tài mà một giảng viên của Bộ môn chúng em gợi ý” – bạn Nguyễn Hồng Phước – đại diện nhóm nghiên cứu – chia sẻ.

Công trình nghiên cứu của nhóm nói về câu chuyện máy tính lượng tử và các khung phần mềm (framework) tính toán lượng tử – cả hai đang được xem là bước tiến tiếp theo để vượt qua giới hạn của máy tính truyền thống. Tuy vậy, ở thời điểm hiện tại, phần lớn các hệ máy tính lượng tử vẫn còn tương đối nhỏ về quy mô, với số lượng qubit hạn chế (hoặc quá đắt đỏ cho việc rộng rãi nghiên cứu). Có thể hình dung đơn giản rằng bài toán càng phức tạp thì càng cần nhiều qubit (đối tượng truyền tải) để lưu trữ và xử lý thông tin song song.

“Điều này khiến việc nghiên cứu và thử nghiệm trên máy tính lượng tử thực vẫn rất tốn kém, nên nhiều nghiên cứu phải dựa vào mô phỏng. Trong bối cảnh đó, quantum machine learning – một ngành nghiên cứu mới – được nổi lên như một hướng đi tiềm năng, nhưng cũng đặt ra câu hỏi: làm sao để tìm được cấu hình và mô hình phù hợp khi tài nguyên lượng tử còn hạn chế?” – bạn Hà Quang Huy – thành viên nhóm nghiên cứu – nhấn mạnh.

Sau nhiều tuần suy nghĩ thấu đáo, nhóm quyết định chọn Genetic Algorithm vì tất cả thành viên đều đồng ý đây là một phương pháp tối ưu hóa lấy cảm hứng từ tiến hóa tự nhiên, có khả năng tìm kiếm lời giải tốt trong không gian rất lớn mà không cần thử mọi khả năng. Nhóm kết hợp Genetic Algorithm (thuật toán di truyền) với Quantum learning framework từ đó cho phép các thành viên tiếp cận bài toán theo hướng thực tiễn hơn: tận dụng được tiềm năng của học máy lượng tử, đồng thời giảm chi phí “thử nghiệm – rút kinh nghiệm” thuần túy. Động lực của đề tài đến từ chính khoảng cách giữa tiềm năng lý thuyết của điện toán lượng tử và điều kiện triển khai thực tế hiện nay.

Nguyễn Hồng Phước, Hà Quang Huy và Võ Cự Khôi sinh viên khóa K2021 của Bộ môn Vật lý bên các giấy chứng nhận đạt thành tích cao nhất của mình trong Hội nghị Sinh viên nghiên cứu Khoa học lần VI năm 2025 của trường ĐH Quốc tế.

Kể về các khó khăn lúc bắt tay vào làm, nhóm đã bồi hồi nhớ lại giai đoạn đầu tiên khi bắt đầu tiếp cận một lĩnh vực nghiên cứu mới đòi hỏi nhóm phải đầu tư thời gian đáng kể để xây dựng nền tảng tri thức cần thiết. Mức độ phức tạp của đề tài vượt ngoài dự kiến ban đầu đã nhiều lần khiến cả nhóm cân nhắc việc điều chỉnh hoặc thay đổi hướng nghiên cứu. Song song với đó, sự khác biệt trong quan điểm cá nhân cũng là một thách thức đòi hỏi tinh thần hợp tác và khả năng điều phối cao.

Sau khi gặp khó khăn, nhóm đã trao đổi với nhau và cùng phân tích nguyên nhân và nhận thấy hạn chế lớn nhất trong quá trình thực hiện của cả 3 bạn chính là thiếu sự chủ động trong trao đổi với giảng viên hướng dẫn. “Tâm lý tự tin thái quá và e ngại chia sẻ những khó khăn thực tế đã khiến nhóm bỏ lỡ nhiều cơ hội nhận được sự định hướng kịp thời, từ đó kéo dài quá trình tìm kiếm giải pháp không cần thiết” – bạn Võ Cự Khôi – kể lại.

Sau khi đạt được Giải Nhất cùng mấy tháng liên tục làm việc nghiêm túc, nhìn lại hành trình vừa qua, nhóm cũng hiểu hơn về giá trị của sự kết nối và những nhiệt thành hỗ trợ đúng lúc từ thầy cô.

“Chất lượng của đề tài nghiên cứu không chỉ nằm ở kiến thức hay kỹ năng của sinh viên, mà còn ở sự định hướng sáng suốt từ những người dẫn đường. Dù đã có những vấp váp và sai lầm không đáng có, nhóm em vô cùng may mắn khi được các thầy cô luôn sát cánh, kiên nhẫn chỉ dẫn và mở ra những hướng đi mà chúng em chưa bao giờ nghĩ đến. Chính nhờ đó, hôm nay nhóm có thể tự hào đứng đây với một thành quả thực sự ý nghĩa” – cả 3 sinh viên năm cuối Bộ môn Vật lý đều đồng ý quan điểm này.

Công trình nghiên cứu của nhóm sau khi hoàn thành đã đưa ra đề xuất về phương pháp tìm mạch lượng tử tối ưu nhất cho từng loại tập dữ liệu mà không cần hiểu quá sâu vào quá trình hoạt động của mạch lượng tử, từ đó tạo tiền đề cho việc mở rộng khả năng tiếp cận và tăng tốc ứng dụng điện toán lượng tử trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

“Ở giai đoạn hiện tại, chúng em nhìn đề tài như một bước chuẩn bị, hỗ trợ cho các đề tài khác tương lai gần của quantum computing. Khi phần cứng lượng tử dần ổn định và nhiều qubit có thể được xử dụng đại trà, thì trước hết hiện tại nhu cầu tối ưu hóa mô hình và tài nguyên sẽ trở nên rất quan trọng như một công cụ tự động tìm cấu hình tốt, giúp giảm chi phí thử nghiệm” – bạn Võ Cự Khôi chia sẻ thêm về mong muốn của nhóm ở thì tương lai.

Có thể nói, xét về ứng dụng thực tế, hướng nghiên cứu của nhóm phù hợp với mọi vấn đề về tối ưu hoá hay không gian mẫu rất lớn, các lĩnh vực cần xử lý dữ liệu phức tạp, chẳng hạn như tài chính (tối ưu danh mục đầu tư), logistics (tối ưu tuyến đường và phân bổ nguồn lực), hay khoa học vật liệu và dược phẩm (tìm cấu trúc hoặc công thức mới). Đây đều là những bài toán có không gian mẫu cần được giải rất lớn, nơi các phương pháp genetic algorithm và quantum computing được kỳ vọng phát huy lợi thế.

Poster thể hiện đề tài nghiên cứu của nhóm đạt giải Nhất Hội nghị Sinh viên nghiên cứu khoa học lần thứ VI năm 2025.

Bạn Nguyễn Hồng Phước chia sẻ thêm: “Trong ngắn hạn, đề tài có thể ứng dụng trong môi trường nghiên cứu và mô phỏng, hỗ trợ các nhà khoa học thử nghiệm mô hình quantum machine learning hiệu quả hơn. Về dài hạn, nhóm kỳ vọng nó góp phần vào việc đưa quantum machine learning đến gần hơn với các bài toán thực tế của doanh nghiệp và công nghiệp”.

Từ khóa: HCMIU, IU, SDG4- Giáo dục có chất lượng, SDG9- Công nghiệp sáng tạo và phát triển hạ tầng