Trong phần cuối cùng của loạt bài về AI Leadership của Samsung, Samsung Newsroom sẽ khám phá cách mà chuyên môn công nghệ và các sáng kiến ​​nghiên cứu của Samsung đang tinh chỉnh các tương tác của người dùng do AI điều khiển trên toàn bộ danh mục đầu tư mở rộng của mình.

Ưu tiên trải nghiệm khách hàng

Samsung tận dụng các giải pháp AI trên thiết bị và AI đám mây trong các sản phẩm của hãng. Chiến lược này được củng cố thêm bằng việc theo đuổi AI kết hợp (hybrid AI), tích hợp điểm mạnh của cả hai công nghệ để mang đến các giải pháp phù hợp với ngữ cảnh và đáp ứng đa dạng nhu cầu đa dạng của người dùng. Quyết định sử dụng công nghệ nào hoặc kết hợp lại đều được dẫn dắt bởi mục tiêu cuối cùng — “Làm thế nào để chúng tôi có thể phục vụ người dùng tốt nhất?”

AI trên thiết bị mang lại trải nghiệm AI an toàn và hiệu quả trong các thiết bị như điện thoại thông minh và TV bằng cách chỉ sử dụng dữ liệu và tài nguyên sẵn có trên chính thiết bị. Vì AI trên thiết bị không giao tiếp với đám mây nên sẽ phản hồi gần như ngay lập tức. Đặc biệt, do dữ liệu không rời khỏi thiết bị, công nghệ này thường được coi là an toàn hơn, đặc biệt trong các quy trình liên quan đến thông tin cá nhân nhạy cảm.

Tương tự, AI biên, hoạt động độc lập với cơ sở hạ tầng đám mây và chỉ dựa vào các tài nguyên cục bộ cụ thể để thực hiện các chức năng AI. Trong môi trường nhà thông minh, nơi mà mọi thiết bị gia dụng và IoT được kết nối với nhau, việc xử lý dữ liệu trong AI biên có thể được xử lý bởi các thiết bị có thông số kỹ thuật cao hơn hoặc các thiết bị lân cận — mà không cần phụ thuộc vào đám mây. Do đó, AI biên cung cấp các lợi ích về tốc độ và bảo mật tương tự như AI trên thiết bị.

Trong khi AI trên thiết bị và AI biên dựa vào các công nghệ sử dụng các mô hình nhỏ hơn và ít tính toán hơn trong môi trường phần cứng hạn chế, thì các trải nghiệm đòi hỏi phải truy cập vào thông tin trực tuyến rộng lớn hoặc điện toán hiệu suất cao được hỗ trợ bởi AI đám mây. Công nghệ này sử dụng các tập dữ liệu lớn và các mô hình AI quy mô lớn được lưu trữ trên máy chủ để cung cấp một loạt các tính năng tiên tiến. Để đạt được hiệu suất cao trong khi vẫn duy trì hiệu quả và bảo mật, Samsung đã tiến hành nghiên cứu sâu rộng ở các khía cạnh bao gồm giảm thiểu độ trễ dữ liệu, tối ưu hóa hiệu quả mô hình và triển khai ẩn danh và mã hóa dữ liệu.

Với chuyên môn trong tất cả các hình thức AI khác nhau — từ AI trên thiết bị, AI biên đến AI đám mây — Samsung tiến xa hơn bằng cách kết hợp các định dạng này khi cần thiết để phục vụ tốt nhất nhu cầu của từng trường hợp sử dụng. Trong AI kết hợp, dữ liệu nhạy cảm và yêu cầu phản hồi nhanh có thể được xử lý bằng các mô hình AI trên thiết bị trong khi đám mây có thể quản lý quá trình xử lý đòi hỏi các tài nguyên bên ngoài như thông tin cập nhật hoặc các mô hình hiệu suất cao. Ví dụ, Galaxy AI sử dụng cả AI trên thiết bị và AI đám mây — hoạt động độc lập hoặc đồng thời khi cần — để cung cấp các giải pháp được tối ưu hóa cho người dùng.

▲ Daehyun Kim, Giám đốc Trung tâm AI toàn cầu, Samsung Research giải thích về Chiến lược AI của Samsung.

AI tạo sinh tích hợp vào cuộc sống hằng ngày

Samsung tiếp tục thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực AI tạo sinh, nâng cao tính linh hoạt của các sản phẩm và dịch vụ của mình. Chẳng hạn, Galaxy AI cung cấp một loạt các tính năng ¹, bao gồm Chat Assist, hỗ trợ dịch thuật và giải thích trong một số ứng dụng nhắn tin; Note Assist, giúp tóm tắt ghi chú và tạo bìa ghi chú; và Photo Assist, chỉnh sửa hình ảnh bằng AI tạo sinh.

AI tạo sinh cũng được hỗ trợ trên một số mẫu TV và thiết bị gia dụng của Samsung thông qua tính năng Sáng tạo hình nền (Generative Wallpaper).²  Người dùng có thể tận hưởng các hình nền 4K phù hợp với sở thích của mình trên TV Neo QLED 2024 hoặc biến đổi không gian bếp với màn hình do AI tạo sinh trên tủ lạnh Family Hub.

▲ Hình nền tạo sinh (Generative Wallpaper) trên TV AI của Samsung

Để mang đến trải nghiệm AI tạo sinh tốt nhất trên các thiết bị của mình, Samsung không chỉ hợp tác với các đối tác mà còn tự phát triển các mô hình AI. Từ các công nghệ cơ bản bắt đầu với nghiên cứu ban đầu — bao gồm phát triển mô hình nền tảng — đến việc thu thập dữ liệu, huấn luyện và phát triển mô hình AI nhẹ, Samsung tận dụng chuyên môn sâu rộng của mình trong toàn bộ nghiên cứu và phát triển AI để tối ưu hóa các giải pháp và đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng sản phẩm.

Ví dụ, Samsung đã phát triển các mô hình nền tảng độc quyền chuyên biệt cho việc tạo ảnh, chỉnh sửa và biến đổi hình ảnh để hỗ trợ nhiều trải nghiệm sáng tạo hình ảnh. Đây là một thách thức vì khác với dữ liệu văn bản — được cấu thành từ các giá trị rời rạc — dữ liệu hình ảnh bao gồm các giá trị liên tục, mang lại vô vàn khả năng tạo ra hình ảnh. Để giải quyết sự phức tạp này, công ty đã áp dụng các kỹ thuật huấn luyện chuyên biệt cho các mô hình hình ảnh đồng thời giảm kích thước của chúng để vận hành hiệu quả trên thiết bị. Các nhà phát triển đã tinh chỉnh các thuật toán học sâu và kỹ thuật tăng cường dữ liệu để cho phép tính toán nhanh chóng và tạo hình ảnh mượt mà với yêu cầu xử lý tối thiểu.

Các mô hình nền tảng này sau đó được tinh chỉnh cho từng ứng dụng cụ thể. Ví dụ, hình nền Photo Ambient trong điện thoại thông minh mới nhất của Samsung tích hợp mô hình hình ảnh với dữ liệu thời gian thực để tạo ra hình nền động phản ánh trực quan các điều kiện hiện tại như tuyết rơi hoặc đêm đầy sao tùy thuộc vào thời gian và thời tiết.

Samsung Gauss2: AI tạo sinh độc quyền từ Samsung

Việc ứng dụng AI tạo sinh đang nhanh chóng mở rộng từ phạm vi sử dụng cá nhân hằng ngày sang môi trường doanh nghiệp. Samsung đã phát triển một mô hình AI tạo sinh độc quyền nhằm nâng cao khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ AI, quản lý thông tin nội bộ nhạy cảm một cách an toàn và tối ưu hóa hiệu suất cũng như khả năng mở rộng cho các mục đích cụ thể. Mô hình AI tạo sinh độc quyền này cho phép các doanh nghiệp xây dựng các mô hình phù hợp với nhiều loại sản phẩm và dịch vụ, đồng thời cải thiện năng suất nội bộ trong một môi trường an toàn hơn.

Mới đây, Samsung đã giới thiệu mô hình AI tạo sinh độc quyền nâng cấp của mình, Samsung Gauss2, với hiệu suất và hiệu quả vượt trội so với phiên bản tiền nhiệm là Samsung Gauss1, ra mắt vào năm ngoái. Samsung Gauss2 là một mô hình đa phương thức ³, có khả năng xử lý và hiểu nhiều loại dữ liệu khác nhau.

Samsung Gauss2 có ba mẫu được thiết kế riêng cho các trường hợp sử dụng cụ thể — Compact, Balanced và Supreme. Mẫu Compact là biến thể nhẹ, được tối ưu hóa cho AI trên thiết bị. Mẫu Balanced, một biến thể tầm trung dựa trên đám mây, được thiết kế cho các tác vụ như tạo văn bản và mã nguồn. Mẫu Supreme, một biến thể lớn dựa trên đám mây, được xây dựng để hỗ trợ các dịch vụ hiệu suất cao với trọng tâm cụ thể là cải thiện năng suất tại nơi làm việc.

▲ Samsung đã giới thiệu mô hình AI tạo sinh độc quyền được nâng cấp, Samsung Gauss2.

Để triển khai hiệu quả các mô hình lớn như biến thể Supreme, Samsung đã áp dụng kỹ thuật Mixture of Experts (MoE) để chỉ kích hoạt các “mô hình chuyên gia” phù hợp nhất cho các tác vụ cụ thể trong mạng nơ-ron quy mô lớn.

MoE giảm đáng kể số lượng phép tính trong quá trình huấn luyện và suy luận bằng cách chỉ kích hoạt các thành phần cần thiết, thay vì chạy đồng thời tất cả các mô hình chuyên gia để phản hồi từng truy vấn. Cách kích hoạt chọn lọc này không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn cho phép mở rộng mô hình để giải quyết các vấn đề ngày càng phức tạp bằng cách bổ sung thêm các mô hình chuyên gia. Samsung đã huấn luyện tỉ mỉ các mô hình này để đảm bảo hoạt động chính xác và không gây xung đột.

▲ MoE tối ưu hóa các phép tính toán để triển khai các mô hình AI lớn hiệu quả hơn.

Samsung Gauss2 hiện đang được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau tại Samsung. Ví dụ, Bộ phận Trải Nghiệm Thiết Bị (Device eXperience – DX) sử dụng dịch vụ trợ lý lập trình của Samsung Gauss2 để hỗ trợ các hoạt động nghiên cứu và phát triển. Dịch vụ này sử dụng mô hình chuyên biệt — được đào tạo trên dữ liệu, mã nguồn và quy trình nội bộ độc quyền của Samsung — để tạo ra mã nguồn phục vụ phát triển sản phẩm và dịch vụ. Hoàn toàn tích hợp vào môi trường phát triển phần mềm nội bộ của công ty, trợ lý lập trình hỗ trợ tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của các nhà phát triển.

Samsung Gauss Portal, một dịch vụ AI đàm thoại, đang được sử dụng rộng rãi trong công việc văn phòng như tóm tắt và dịch tài liệu, soạn thảo email, cùng nhiều tác vụ khác. Các bản cập nhật trong tương lai sẽ nâng cao khả năng hỏi đáp ngôn ngữ tự nhiên của cổng thông tin này, đồng thời mở rộng các tính năng đa phương thức, bao gồm khả năng phân tích bảng biểu, biểu đồ và tạo hình ảnh.

Tăng cường năng lực AI thông qua gắn kết với người dùng

Tận dụng danh mục sản phẩm đa dạng, Samsung đang phát triển các công nghệ hỗ trợ AI trên thiết bị, AI đám mây và AI tạo sinh, nhằm mang lại lợi thế cạnh tranh vượt trội trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Bằng cách kết nối với người tiêu dùng qua các sản phẩm của mình, công ty thu thập được những thông tin quý giá về hành vi và nhu cầu của người dùng, từ đó phát triển các giải pháp AI thực tiễn. Điều này tạo ra một chu trình tuần hoàn tích cực — trong đó dữ liệu người dùng thúc đẩy sự tiến bộ của AI, và ngược lại, AI mang lại giá trị thiết thực quay trở lại phục vụ người tiêu dùng.

Samsung kết hợp hiểu biết sâu sắc về sản phẩm với các tiến bộ nội bộ và quan hệ đối tác chiến lược để triển khai các công nghệ AI tối ưu. Chẳng hạn, các đơn vị xử lý thần kinh (NPUs) — bộ tăng tốc chuyên biệt cho tính toán AI — cần được điều chỉnh để đáp ứng yêu cầu cụ thể của từng sản phẩm, thay vì áp dụng đồng nhất trên tất cả thiết bị. Samsung không chỉ tự thiết kế NPUs dành riêng cho các sản phẩm của mình mà còn tối ưu hóa phần mềm trên các chipset đối tác, đảm bảo hỗ trợ đầy đủ các chức năng AI và mang lại hiệu suất tối ưu trên thiết bị Samsung.

Ngoài ra, công ty còn tận dụng chuyên môn và góc nhìn từ các chuyên gia chuyên trách từng dòng sản phẩm để giải quyết các vấn đề bảo mật, đồng thời thúc đẩy việc ứng dụng giải pháp vào sản phẩm một cách nhanh chóng, hướng đến cải tiến công nghệ liên tục. Giải pháp bảo mật đa thiết bị dựa trên công nghệ blockchain mang tên Knox Matrix là một ví dụ tiêu biểu cho cách tiếp cận hợp tác này, tạo ra một môi trường trong đó các thiết bị kết nối có thể kiểm tra lẫn nhau nhằm phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa, qua đó tăng cường bảo mật hiệu quả.

▲ Samsung đang dẫn đầu về AI nhờ vào thông tin chi tiết từ người dùng được thu thập được từ nhiều sản phẩm khác nhau.

Thông qua việc triển khai các công nghệ AI tùy chỉnh, Samsung tiếp tục mở ra những khả năng mới cho người dùng. Hướng đến tương lai, công ty có kế hoạch mang đến nhiều trải nghiệm AI khác biệt hơn, trao quyền cho người dùng thông qua các tương tác có ý nghĩa và phong phú.

¹ Tính năng Galaxy AI có thể khác nhau tùy theo khu vực, quốc gia, hệ điều hành hoặc phiên bản One UI, kiểu máy và nhà mạng.

² Tính năng hình nền tạo sẵn có thể khác nhau tùy theo khu vực và kiểu máy.

³ Có khả năng hiểu và xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu (phương thức) bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Tương tự như cách các chỉ số hiệu suất và thông số thể chất là chìa khóa để xây dựng chương trình tập luyện tối ưu cho vận động viên chuyên nghiệp, dữ liệu là yếu tố quyết định trong việc tạo ra AI cá nhân hóa. Do đó, Samsung đang ưu tiên nghiên cứu trí tuệ dữ liệu nhằm chuyển hóa lượng dữ liệu khổng lồ thành những trải nghiệm người dùng ý nghĩa và trực quan.

Bài viết sẽ đi sâu hơn về cách Samsung nghiên cứu dữ liệu tiên tiến và ứng dụng các giải pháp kết nối sáng tạo để dẫn đầu trong kỷ nguyên AI cá nhân hóa.

Sức mạnh của trí tuệ dữ liệu trong AI cá nhân hóa

Một trải nghiệm AI thực sự cá nhân hóa bắt đầu từ việc thấu hiểu người dùng. Trí tuệ dữ liệu tổng hợp lịch sử sử dụng thiết bị và bối cảnh hiện tại của người dùng, từ đó phân tích nhu cầu của người dùng vào những thời điểm cụ thể nhằm cung cấp các dịch vụ phù hợp và kịp thời. Tuy nhiên, quá trình này cũng tồn tại một số thách thức — chẳng hạn như việc người dùng không đưa ra báo cáo chi tiết về nhu cầu và mong muốn cá nhân. Thứ hai, việc đối chiếu nhu cầu dự kiến với các dịch vụ tiềm năng phải được cập nhật theo thời gian thực. Và quan trọng nhất, thông tin cá nhân cần phải được bảo mật tuyệt đối.

Vì được tiếp cận người dùng trong hầu hết các hoạt động hằng ngày — từ công việc, giải trí, việc nhà, sức khỏe đến bảo mật — Samsung đã có thêm cơ hội đặc biệt để hiểu sâu hơn về hành vi và sở thích của người dùng.

Để tận dụng tối ưu tiềm năng này, Samsung đã tăng cường khả năng xử lý và phân tích dữ liệu bằng cách nghiên cứu dữ liệu người dùng được thu thập hằng năm từ hàng trăm triệu thiết bị và dịch vụ. Tất cả quy trình đều tuân thủ nghiêm ngặt các quy định nội bộ và bên ngoài. Khi đã ngày càng hiểu người dùng hơn thông qua việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, các mô hình AI có thể tận dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa cho từng ngữ cảnh. Bằng cách sử dụng các công nghệ để kết nối các cơ sở kiến ​​thức đáng tin cậy dựa trên logic với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các mô hình AI này có thể truy cập thông tin mới nhất, đáng tin cậy nhất và tìm ra câu trả lời phù hợp nhất.

Khi Samsung tập trung vào các công nghệ kết nối dữ liệu để tinh chỉnh trải nghiệm AI cá nhân hóa, một câu hỏi quan trọng được đặt ra là làm thế nào để quản lý lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp như vậy một cách hiệu quả và phù hợp với cá nhân? Câu trả lời, một phần, nằm ở biểu đồ kiến ​​thức.

▲ Yunsu Lee, Phó Chủ tịch, Giám đốc Bộ phận Nghiên cứu Trí tuệ Dữ liệu, Samsung Research giải thích về trí tuệ dữ liệu.

Nâng tầm trải nghiệm AI với đồ thị tri ​​thức

Đồ thị tri thức là một công nghệ biểu diễn tri ​​thức, giúp tổ chức thông tin liên quan dưới dạng dạng đồ thị kết nối để cả con người và máy tính đều hiểu. Bằng cách xác định các thực thể riêng lẻ trong dữ liệu và liên kết chúng lại với nhau, mối quan hệ giữa các thực thể có thể được biểu diễn dưới dạng “ba ngôi” với cấu trúc “chủ ngữ — vị ngữ — tân ngữ”. Ví dụ, câu “thủ đô của Hàn Quốc là Seoul” có thể được biểu diễn trong đồ thị sau, “Hàn Quốc — thủ đô — Seoul”. Các loại tri ​​thức khác nhau như con người, vật thể, thời gian và địa điểm có thể được sắp xếp tinh vi hơn bằng cách kết nối nhiều thực thể theo định dạng ba ngôi này.

Nếu như các cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống lưu trữ thông tin dưới dạng bảng, thì đồ thị tri thức lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả hơn và có thể truy xuất thông tin hoặc suy luận mới nhanh chóng khi cần thiết.

▲ (Phải) Đồ thị tri thức có thể lưu trữ dữ liệu hiệu quả hơn cơ sở dữ liệu quan hệ (trái).

Samsung đang tích cực đẩy mạnh nghiên cứu về đồ thị tri ​​thức. Trong khi những hình thức sử dụng dữ liệu trước đây chỉ giới hạn ở các ứng dụng riêng lẻ, công nghệ này cho phép tìm kiếm và sử dụng dữ liệu linh hoạt giữa các ứng dụng hoặc dịch vụ — mang đến trải nghiệm siêu cá nhân hóa như thể thiết bị được thiết kế riêng cho người dùng.

Khi kết hợp với AI trên thiết bị của Samsung, đồ thị tri ​​thức cho phép người dùng trải nghiệm các dịch vụ AI được tùy chỉnh riêng biệt, đồng thời ngăn chặn rò rỉ dữ liệu cá nhân nhạy cảm. Công nghệ này dự kiến ​​sẽ được áp dụng trên nhiều sản phẩm và thiết bị khác nhau.

Chìa khóa để triển khai đồ thị tri thức là khả năng nhanh chóng tìm ra câu trả lời cụ thể từ các thông tin sẵn có trong đồ thị. Tuy nhiên, việc chuyển đổi dữ liệu thực tế thành đồ thị và truy xuất thông tin hiệu quả đòi hỏi các phép tính phức tạp. Hơn nữa, khi đồ thị ngày càng chứa nhiều dữ liệu, việc truy xuất thông tin nhanh chóng càng trở nên khó khăn hơn.

Để tăng cường năng lực trong lĩnh vực này, Samsung đã mua lại Oxford Semantic Technologies vào tháng 7. Oxford Semantic Technologies là một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Anh nổi tiếng với công nghệ đồ thị tri ​​thức, chuyên tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu và suy luận nâng cao để hiểu nhanh và trích xuất chính xác thông tin từ đồ thị kiến ​​thức.

Samsung đã hợp tác với Oxford Semantic Technologies nghiên cứu về cơ sở dữ liệu đồ thị và hệ thống phân loại tri thức ^[1] kể từ năm 2018. Việc mua lại gần đây được dự đoán sẽ thúc đẩy nghiên cứu AI cá nhân hóa, giúp nâng cao trải nghiệm trên toàn bộ hệ sinh thái sản phẩm của Samsung. Công ty đã có kế hoạch phát triển các ứng dụng mang lại những trải nghiệm có giá trị cho người dùng và khám phá các hướng nghiên cứu mới trong nhiều lĩnh vực bao gồm tích hợp AI tạo sinh và đồ thị tri ​​thức.

Cải thiện chất lượng cuộc sống nhờ dữ liệu thông minh

Samsung đang đẩy mạnh tích hợp các tính năng AI cá nhân hóa vào sản phẩm và dịch vụ bằng cách sử dụng trí tuệ dữ liệu để mang đến trải nghiệm tiện ích và thông minh nhằm nâng tầm cuộc sống hằng ngày của người dùng.

Một minh chứng nổi bật cho hướng đi này là lĩnh vực chăm sóc sức khỏe kỹ thuật số, với các thiết bị tiêu biểu như Galaxy Watch7 và Galaxy Ring. Những thiết bị này không chỉ đo lường các chỉ số như giấc ngủ, luyện tập và nhịp tim mà còn phân tích dữ liệu toàn diện để cung cấp Điểm năng lượng (Energy Score) thông qua ứng dụng Samsung Health. Điểm số trên đưa ra một bản tóm tắt dễ hiểu về tình trạng sức khỏe hàng ngày, đi kèm những gợi ý cá nhân hóa phù hợp với từng hoạt động. Bằng cách nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong Điểm năng lượng dựa trên độ tuổi và giới tính, Samsung đã phát triển một phương pháp quản lý sức khỏe cá nhân hóa, đáp ứng chính xác nhu cầu của từng người.

Samsung cũng đã nâng cao trải nghiệm giải trí thông qua dữ liệu. Tại Mỹ, Gaming Hub – nền tảng trò chơi của Samsung trên điện thoại – ứng dụng AI giải thích (XAI) để đưa ra các gợi ý game cá nhân hóa. Công nghệ này không chỉ đề xuất các trò chơi phù hợp với sở thích của người dùng mà còn giải thích lý do rõ ràng đằng sau mỗi gợi ý, giúp người dùng dễ dàng chọn lựa trò chơi phù hợp nhất với nhu cầu của mình.

▲ Điểm năng lượng (Energy Score)

Tối ưu hóa trải nghiệm AI với SmartThings

AI cá nhân hóa sẽ phát triển khi ngày càng có nhiều thiết bị kết nối với nhau và thu thập dữ liệu từ cuộc sống hằng ngày của người dùng. Tại sự kiện Samsung Developer Conference 2024 (SDC24) vào tháng 10, Samsung đã ra mắt Home Insight — một dịch vụ cho phép người dùng dễ dàng quản lý và điều khiển ngôi nhà thông minh thông qua SmartThings. Tính năng này phân tích thói quen sinh hoạt của người dùng, lịch sử sử dụng thiết bị và tình trạng ngôi nhà để cung cấp các báo cáo thời gian thực, đồng thời đưa ra các gợi ý hành động phù hợp, như tắt thiết bị không cần thiết hoặc kích hoạt những tính năng đặc biệt, tùy vào từng tình huống cụ thể.

Ngoài ra, Samsung cũng đặc biệt chú trọng tính năng AI cá nhân hóa nhằm hỗ trợ sức khỏe và đảm bảo an toàn của các thành viên trong gia đình. Được ra mắt vào tháng 6, tính năng SmartThings Family Care cho phép người dùng giám sát tình trạng sức khỏe của các thành viên trong gia đình từ xa, đồng thời thực hiện các tác vụ cần thiết qua các thiết bị kết nối SmartThings và dữ liệu vị trí. Samsung cũng có kế hoạch mở rộng tính năng này sang các thiết bị chăm sóc sức khỏe, nhằm hỗ trợ theo dõi các yếu tố như giấc ngủ và chế độ ăn uống, qua đó nâng cao chất lượng sống của gia đình.

Samsung đang phát triển công nghệ cho phép các thiết bị nhận diện người dùng và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa liền mạch trên tất cả các thiết bị kết nối. Chẳng hạn, công ty đang lên kế hoạch cho phép người dùng kích hoạt chế độ văn bản lớn trên điện thoại, tính năng này sẽ tự động áp dụng cho các thiết bị khác chỉ với một lệnh thoại đơn giản. Đồng thời, hãng cũng đang nghiên cứu các tính năng sử dụng cảm biến và thiết bị trong nhà để nhận diện vị trí người dùng, tự động điều chỉnh ánh sáng, nhiệt độ và độ ẩm theo sở thích cá nhân.

▲ Samsung giới thiệu những trải nghiệm AI mới tại SDC24.

AI cá nhân hóa cần có bảo mật vượt trội

Bảo mật là yếu tố quan trọng để đảm bảo AI vừa an toàn vừa được cá nhân hóa. Để bảo vệ thông tin cá nhân và khắc phục các thành kiến trong hệ thống AI, các chuyên gia cần áp dụng cách tiếp cận đa diện — bao gồm việc cải thiện quy trình xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình, cũng như triển khai quy trình kiểm tra đầu ra chặt chẽ.

Khi thu thập dữ liệu nội bộ và bên ngoài để huấn luyện mô hình AI, Samsung tiến hành các bước tiền xử lý dữ liệu để kiểm tra và lọc các vi phạm quyền riêng tư. Đồng thời, công ty cũng đang tăng cường xác minh an toàn cho kết quả đầu ra của AI, tập trung vào việc giải quyết các rủi ro liên quan đến tác hại, thiên vị, quyền riêng tư và các lỗ hổng bảo mật như jailbreak ^[2].

Knox Matrix của Samsung tiếp tục nâng cao mức độ bảo mật trong môi trường kết nối đa thiết bị. Nhờ vào công nghệ chuỗi khối, các thiết bị kết nối có thể tự giám sát và phát hiện các mối đe dọa bảo mật qua Trust Chain, đồng thời chia sẻ dữ liệu người dùng một cách an toàn bằng cách truyền tải thông tin đã được mã hóa đến máy chủ qua Credential Sync. Hệ thống còn đảm bảo áp dụng tiêu chuẩn bảo mật đồng nhất trên các nền tảng hệ điều hành như Android, Tizen và Windows thông qua Cross Platform. Samsung dự định mở rộng Knox Matrix để bao phủ thêm các thiết bị di động, TV và các thiết bị gia dụng của hãng.

▲ Knox Matrix

Samsung không ngừng mở rộng tệp người dùng thông qua công nghệ dữ liệu tiên tiến và trải nghiệm kết nối đa thiết bị. Công ty tận dụng các thông tin dữ liệu để thúc đẩy nghiên cứu và gia tăng lợi thế cạnh tranh. Nhờ vào những nỗ lực này, Samsung đang đẩy mạnh sự phát triển nhanh chóng của AI cá nhân hóa, mang lại những trải nghiệm sáng tạo và đột phá đến tay người dùng. Trong phần ba của loạt bài này, Samsung Newsroom sẽ khám phá cách mà những phương pháp trong chiến lược AI của Samsung đang thay đổi cuộc sống người dùng một cách sâu sắc và ý nghĩa.

^[1] Phương pháp tìm kiếm giúp xác định đối tượng bằng cách thêm các logic như mối quan hệ kết nối và bao hàm.

^[2] Phương pháp tấn công nhằm vượt qua các biện pháp an ninh và nguyên tắc đạo đức của mô hình AI để tạo ra nội dung gây hại.

Trọng tâm của những đổi mới về AI từ Samsung chính là AI trên thiết bị (on-device AI). Công nghệ này cho phép AI hoạt động độc lập trong thiết bị mà không cần máy chủ hoặc điện toán đám mây, giúp người dùng nhận được phản hồi nhanh chóng, không phụ thuộc vào kết nối mạng, đồng thời giảm thiểu lo ngại về rò rỉ dữ liệu cá nhân.

AI trên thiết bị hiện đã phát triển vượt ra ngoài các chức năng đơn giản nhằm xử lý những yêu cầu đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ — chẳng hạn như AI tạo sinh — chỉ sử dụng các tài nguyên bên trong của thiết bị.

Hãy cùng Samsung Newsroom khám phá cách Samsung giữ vững vị thế tiên phong về đổi mới của AI trên thiết bị.

Không cần đám mây: Thay đổi cách trải nghiệm AI trên thiết bị

Với yêu cầu về tốc độ và bảo mật, phần lớn ngành công nghệ đã tập trung vào việc chạy công nghệ AI tạo sinh phức tạp trong môi trường trên thiết bị. Với những khoản đầu tư dài hạn đã bắt đầu từ hơn một thập kỷ trước, Samsung đã tùy chỉnh các tính năng AI cho nhiều thiết bị của mình và định vị vị thế dẫn đầu trong việc cung cấp trải nghiệm AI trên thiết bị cho cuộc sống hằng ngày.

Đơn cử như Galaxy AI ¹ của Samsung cung cấp các tính năng tích hợp trong thiết bị cho các dòng sản phẩm thiết bị di động và máy tính bảng mới nhất. Hiện hỗ trợ tổng cộng 20 ngôn ngữ ², Galaxy AI giúp người dùng vượt qua rào cản ngôn ngữ trong giao tiếp với khả năng phiên dịch cuộc trò chuyện theo thời gian thực cũng như dịch tin nhắn và trang web.

Đối với TV, Samsung tận dụng vị thế dẫn đầu thị trường toàn cầu để huấn luyện các mô hình AI tiên tiến. Từ năm 2020, hãng đã liên tục cải tiến bộ xử lý dành riêng cho TV với NPU tích hợp (đơn vị xử lý thần kinh). Bộ xử lý NQ8 AI thế hệ 3 trên mẫu Neo QLED 8K 2024 có 512 mạng nơ-ron giúp nâng cao chất lượng hình ảnh và âm thanh. Bộ xử lý này phân tích và tinh chỉnh các điểm ảnh, khung hình, cũng như nguồn âm thanh, mang lại khả năng nâng cấp vượt trội, chuyển động mượt mà và lời thoại rõ ràng, cho trải nghiệm nghe nhìn liền mạch trong mọi tình huống.

Chìa khóa của AI trên thiết bị là giảm thiểu kích thước mô hình trong khi vẫn duy trì hiệu suất. Để đạt được điều này, Samsung đã tập trung vào việc triển khai hiệu quả, đồng thời sử dụng dữ liệu huấn luyện AI chuyên biệt được điều chỉnh cho các tác vụ cụ thể.

▲ Sunmin Kim và Cheulhee Hahm, Ngành hàng Màn hình hiển thị tại Samsung Electronics giải thích về AI trên thiết bị.

Nhanh và gọn hơn: Nghiên cứu tối ưu hóa AI của Samsung

Khi công nghệ AI ngày càng phát triển và yêu cầu xử lý dữ liệu ngày càng tăng, việc tối ưu hóa mô hình trở nên ngày một quan trọng hơn. Nói cách khác, các mô hình AI hiệu suất cao cần phải hoạt động hiệu quả với lượng tài nguyên giới hạn trên thiết bị — bao gồm bộ xử lý, bộ nhớ và pin — đồng thời vẫn phải duy trì hiệu suất và độ tin cậy để sử dụng hằng ngày. Công nghệ chính cho quy trình này bao gồm nén mô hình, tối ưu hóa phần cứng và tăng tốc xử lý dữ liệu.

Samsung đã nắm trong tay nhiều công nghệ khác nhau trong lĩnh vực nén mô hình nhằm giảm kích thước của các mô hình AI. Công ty đã thành công phát triển các mô hình AI nhẹ và nhanh thông qua các kỹ thuật như lượng tử hóa, giúp tăng tốc độ phản hồi bằng cách đơn giản hóa các thuật toán và tối ưu hóa các quy trình tính toán; cắt tỉa, loại bỏ các yếu tố không cần thiết của một mô hình lớn hơn; và chắt lọc, chuyển giao kiến ​​thức từ các mô hình lớn sang các mô hình nhỏ hơn.

Samsung cũng liên tục đổi mới trong công cuộc tối ưu hóa phần cứng và tăng tốc xử lý dữ liệu để chạy AI nhanh chóng và hiệu quả. Ví dụ, công nghệ sử dụng bộ nhớ flash phân vùng các mô hình AI lớn và giảm đáng kể việc sử dụng bộ nhớ. Ngoài ra, công ty còn phát triển công nghệ đã được cấp bằng sáng chế, dự kiến ​​sẽ hỗ trợ suy luận nhanh trên các thiết bị cấp thấp không có NPU, mở rộng ứng dụng AI trên nhiều sản phẩm khác nhau. Hiện Samsung đang tiến hành nghiên cứu sâu hơn nhằm tăng tốc độ suy luận với giải mã giả định, một công nghệ dự đoán kết quả mô hình AI và tăng cường sức mạnh tính toán bằng cách chạy nhiều phần cứng cùng lúc.

▲ Quy trình chắt lọc và cô đọng kiến thức

Chuyên môn toàn diện: Từ phát triển nội bộ đến triển khai

Với chuyên môn trải dài từ phần cứng, phần mềm, linh kiện đến sản phẩm cuối, Samsung đang dẫn đầu trong việc đổi mới AI trên thiết bị từ bước nghiên cứu, phát triển đến triển khai sản phẩm.

Từ góc độ thiết bị, vị thế dẫn đầu thị trường của Samsung trong lĩnh vực thiết bị di động, TV, đồ gia dụng và nhiều sản phẩm khác thể hiện sự xuất sắc của hãng trong cả phần cứng lẫn phần mềm. Samsung tích hợp AI vào chính các thiết bị của mình, cho phép công ty tận dụng cả quá trình phát triển nội bộ và hợp tác mở với các đối tác trong ngành nhằm xây dựng các mô hình AI được tối ưu hóa cho phần cứng.

Samsung không chỉ dẫn đầu về phần cứng mà còn sở hữu chuyên môn cao trong phát triển phần mềm hệ thống, kết nối liền mạch giữa phần cứng và ứng dụng. Điển hình như hệ điều hành Tizen và NPU tích hợp trên TV Samsung, hỗ trợ công nghệ AI tích hợp trực tiếp trên thiết bị, mang lại trải nghiệm xem thông minh hơn và vượt trội hơn. Bên cạnh đó, Samsung còn cung cấp các bộ công cụ Vision AI và Language AI SDKs, cùng các API học máy, giúp các nhà phát triển dễ dàng huấn luyện và triển khai các mô hình AI.

Samsung Research, trung tâm nghiên cứu và phát triển (R&D) tiên tiến của công ty, đang tập trung vào việc nâng cao tính cạnh tranh bằng cách sử dụng kiến ​​thức chuyên môn từ mạng lưới các phòng thí nghiệm toàn cầu của mình – từ phát triển cấu trúc mô hình AI và nén mô hình ở Anh và Mỹ, đến tạo ra các giải pháp tăng tốc AI ở Ấn Độ và Ba Lan.

Từ góc độ linh kiện, Samsung đã không ngừng thúc đẩy tiến bộ về hiệu suất của NPU (Neural Processing Unit – bộ xử lý thần kinh) với tư cách là nhà sản xuất chất bán dẫn hàng đầu, và có kế hoạch tiếp tục hợp tác với các đối tác để phát triển những cách thức mới trong việc sử dụng công nghệ AI trên thiết bị.

▲ Samsung đã giới thiệu trải nghiệm AI TV mới tại Hội nghị Nhà phát triển Samsung 2024 vào tháng 10.

Với khả năng AI trên thiết bị dự kiến ​​sẽ mở rộng trên nhiều sản phẩm và dịch vụ hơn, Samsung đang tiên phong trong những thay đổi đột phá, chứng kiến công nghệ AI sẽ biến đổi cuộc sống hằng ngày. Trong phần hai của loạt bài này, Samsung Newsroom sẽ khám phá những đổi mới của công ty trong lĩnh vực AI cá nhân hóa.

¹ Các thiết bị hỗ trợ Galaxy AI bao gồm Galaxy Z Fold6, Flip6, Fold5, Flip5, Fold4, Flip4, dòng S24, dòng S23, dòng S22, S24 FE, S23 FE, dòng Tab S10, dòng Tab S9, dòng Tab S8…

² Các ngôn ngữ hỗ trợ Galaxy AI bao gồm: Tiếng Hàn, Tiếng Anh, Tiếng Ả Rập, Tiếng Trung giản thể, Tiếng Hà Lan, Tiếng Pháp, Tiếng Đức, Tiếng Hindi, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Tiếng Nhật, Tiếng Ba Lan, Tiếng Bồ Đào Nha, Tiếng Rumani, Tiếng Nga, Tiếng Tây Ban Nha, Tiếng Thụy Điển, Tiếng Thái, Tiếng Thổ Nhĩ Kỳ và Tiếng Việt.