Đó là các nghiên cứu: Phát triển phương pháp tính toán tối ưu để so sánh các phân bố từ dữ liệu lớn; Học sâu các biểu diễn quan trọng từ dữ liệu ảnh, video cho bài toán điều khiển tối ưu; và Đề xuất phương pháp suy diễn hiệu quả cho các hệ thống động nơron phi tuyến tính phức tạp.

Với 3 công trình nghiên cứu được công bố - tương đương với các trung tâm nghiên cứu của Apple, NTT, NEC - VinAI Research nằm trong top 30 doanh nghiệp có nhiều công trình được công bố nhất tại Hội nghị.

Nghiên cứu về so sánh giữa các phân bố từ dữ liệu lớn là nền tảng cho nhiều thuật toán học máy, góp phần thúc đẩy các thuật toán học máy không giám sát - một trong những vấn đề được quan tâm nhất trong trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính, xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Trong khi đó, các nghiên cứu về biểu diễn của dữ liệu và hệ thống động phi tuyến tính là nền tảng cho việc đột phá trong phát triển robot tự động hóa hoặc xe hơi tự lái.

Năm ngoái, VinAI cũng có 2 công trình nghiên cứu được công bố tại Hội nghị quốc tế hàng năm về hệ thống xử lý thông tin mạng thần kinh nhân tạo NeurIPS. Cùng với ICML, đây là hai hội nghị hàng đầu về trí tuệ nhân tạo và máy học.

Theo TS Bùi Hải Hưng - Viện trưởng VinAI Research, thế giới đã dần biết đến những nghiên cứu AI của Việt Nam từ nỗ lực của VinAI. VinAI Research sẽ tiếp tục hợp tác với những viện nghiên cứu, trường đại học công nghệ hàng đầu thế giới để tạo ra mạng lưới cùng trao đổi, nghiên cứu, từng bước đưa AI thế giới về gần hơn với Việt Nam

Hội nghị Quốc tế về Máy học (ICML) 2020 được tổ chức trực tuyến từ ngày 12/7, với sự tham gia của các chuyên gia hàng đầu thế giới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học. Năm nay, Hội nghị nhận được gần 5.000 bài nghiên cứu trong đó gần 1.100 bài được chấp nhận công bố. Google dẫn đầu với hơn 100 bài nghiên cứu được công bố. Hai công ty con khác của Google là Google Brain và Deepmind đứng thứ 2 và thứ 4, trong khi Microsoft đứng thứ 3.