AI nghiên cứu khoa học đang mở ra tốc độ mới cho quá trình khám phá. Những công việc thu thập và phân tích dữ liệu vốn mất hàng thập kỷ, nay có thể được xử lý trong vài tuần nhờ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo.
Tại Bảo tàng Lịch sử Tự nhiên Field (Chicago), các nhà khoa học đã số hóa 13.500 mẫu côn trùng chỉ trong vài tuần—gần tương đương với 19.000 hình ảnh mà họ thu thập trong suốt 20 năm trước đó. Quy trình này, được vận hành bởi hệ thống vision AI phát triển trên Roboflow, cho thấy cách AI có thể mở ra một kỷ nguyên mới của nghiên cứu dựa trên dữ liệu.
Tài liệu này sẽ hướng dẫn cách các nhà nghiên cứu ở mọi lĩnh vực có thể ứng dụng vision AI để tăng tốc thí nghiệm, tự động hóa phép đo và cải thiện khả năng tái lập trong nghiên cứu.
Vì sao nghiên cứu khoa học cần đến thị giác AI?
Tiến bộ khoa học luôn bị giới hạn bởi thời gian. Việc thu thập, gán nhãn và phân tích dữ liệu thí nghiệm thường tốn nhiều công sức và mang tính thủ công.
- Trong sinh học: phải chụp ảnh hàng nghìn mẫu vật.
- Trong khoa học vật liệu: phải đo các vết nứt dưới lực tác động.
- Trong y học: phải chú thích thủ công các lam kính hiển vi.
AI nghiên cứu khoa học đang thay đổi hoàn toàn thực tế này. Các hệ thống vision AI có thể nhận diện, phân đoạn và đo lường dữ liệu hình ảnh nhanh hơn con người rất nhiều, giúp các nhà nghiên cứu tập trung vào xây dựng giả thuyết và phân tích chuyên sâu.
Tại Field Museum, hàng triệu mẫu côn trùng được ghim đã bị “bỏ quên” trong nhiều thập kỷ—một kho tàng dữ liệu về màu sắc, hình dạng và tiến hóa. “Để nghiên cứu bộ sưu tập này, chúng tôi cần hiểu rõ hơn những gì có trong đó,” chia sẻ Tiến sĩ Bruno de Medeiros, Phó Giám tuyển Bộ sưu tập Côn trùng. “Chúng tôi cần một cách tốt hơn để số hóa mẫu vật và tổ chức dữ liệu.”
Từ nhu cầu đó, DrawerDissect ra đời—một quy trình nghiên cứu tích hợp AI do Tiến sĩ Elizabeth Postema, nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại bảo tàng, phát triển.
Cách Vision AI thúc đẩy nghiên cứu khoa học
AI nghiên cứu khoa học không chỉ tự động hóa một nhiệm vụ đơn lẻ — mà tăng tốc toàn bộ quy trình nghiên cứu, từ chụp ảnh, đo lường đến phân tích. Tiến sĩ Postema cho biết: “Trong 20 năm kể từ khi Field Museum bắt đầu tập trung vào số hóa hình ảnh, chúng tôi chỉ tạo được khoảng 19.000 ảnh. Còn tôi có thể tạo 13.500 ảnh chỉ trong vài tuần.”
1. Tự động hóa thu thập dữ liệu
Field Museum hiện không biết chính xác số lượng mẫu vật mình sở hữu. Theo Postema:
“…riêng mẫu côn trùng ghim có thể khoảng 8–9 triệu, và nếu tính cả mẫu ngâm thì gần 12 triệu. Khối dữ liệu khổng lồ này vừa là lợi thế, vừa là thách thức.”
Quy trình DrawerDissect bắt đầu với hệ thống chụp ảnh tốc độ cao GigaMacro. Thay vì chụp từng mẫu, nhóm nghiên cứu chụp cả ngăn kéo mẫu trong một ảnh gigapixel.
Sau đó, mô hình Bug Finder được huấn luyện trên Roboflow sẽ phát hiện từng cá thể trong ảnh và tự động cắt ra thành các mẫu vật riêng biệt biến 1 ảnh thành hàng trăm dữ liệu nghiên cứu.
Cách tiếp cận này không chỉ dành cho côn trùng học. Bất kỳ lĩnh vực nào dùng dữ liệu hình ảnh từ địa chất đến mô bệnh học đều có thể áp dụng.
2. Đo lường và phân tích nhanh hơn
Tiếp theo, nhóm tạo ra Bug Masker, một mô hình phân đoạn được huấn luyện trên hàng nghìn mẫu côn trùng. Mô hình xác định chính xác vùng cơ thể (loại trừ chân, râu) và tự động đo chiều dài, chiều rộng.
So sánh với phép đo thủ công bằng thước kẹp, kết quả AI cho thấy độ tương quan gần như 1:1. Những công việc từng tốn hàng ngày giờ chỉ cần vài giây.
Nguyên tắc này áp dụng cho vô số loại dữ liệu khoa học khác: đếm tế bào, đo hạt vật liệu, phân tích khoáng chất,…
3. Kết hợp metadata bằng mô hình ngôn ngữ lớn
Trong mỗi ngăn kéo mẫu côn trùng đều có nhãn in hoặc viết tay: tên loài, khu vực, ngày sưu tầm, mã vạch,…
DrawerDissect dùng AI để tách vùng chứa văn bản và đưa vào mô hình ngôn ngữ lớn để chuyển thành dữ liệu số có cấu trúc. LLM xử lý chữ in + chữ viết tay và xuất ra bảng tính chuẩn EMU để đưa trực tiếp vào cơ sở dữ liệu của bảo tàng.
Kết quả là bộ dữ liệu kết hợp ảnh + văn bản hoàn chỉnh, sẵn sàng cho phân tích và chia sẻ.
4. Tăng tốc kiểm chứng giả thuyết
Khi được số hóa, dữ liệu trở thành nền tảng cho nhiều phát hiện mới. Trong một nghiên cứu, nhóm Field Museum đã kiểm chứng Quy luật Bergmann — nguyên lý sinh học cho rằng động vật sống ở vĩ độ cao thường lớn hơn.
Nhờ dữ liệu từ hàng nghìn mẫu bọ hổ, AI cho thấy sự thay đổi kích thước theo vĩ độ ở nhiều chi, và đồng thời phát hiện một số ngoại lệ.
Mức độ phân tích này trước đây hoàn toàn không thể thực hiện. AI giúp các nhà khoa học xem lại các học thuyết nhiều thập kỷ và xác định điều gì còn đúng đến ngày nay.
Xây dựng quy trình Vision AI cho nghiên cứu khoa học của riêng bạn
Bạn không cần phải là chuyên gia AI hay lập trình để ứng dụng AI nghiên cứu khoa học. Postema bắt đầu khi chưa biết Python và xây dựng DrawerDissect bằng việc thử nghiệm cùng các công cụ của Roboflow.
Dưới đây là lộ trình đơn giản để triển khai Vision AI trong bất kỳ lĩnh vực khoa học nào:
1. Thu thập dữ liệu hình ảnh
Chụp ảnh từ thí nghiệm, kính hiển vi, camera hoặc kho lưu trữ. Cài đặt càng ổn định, mô hình càng chính xác.
2. Gán nhãn dữ liệu quan trọng
Sử dụng Roboflow Annotate để vẽ bounding box, polygon hoặc mask cho các đối tượng cần theo dõi: tế bào, mẫu vật, vết nứt, khoáng chất,…
3. Huấn luyện mô hình
Fine-tune bộ phát hiện hoặc phân đoạn với Roboflow Train. Các mô hình như RF-DETR hoặc YOLOv12 xử lý tốt dữ liệu thực tế mà không cần cấu hình phức tạp.
4. Triển khai ở mọi nơi
Chạy inference bằng Roboflow Deploy trên GPU đám mây, máy cục bộ hoặc cả thiết bị edge trong phòng thí nghiệm.
5. Lặp lại và cải thiện
Thêm dữ liệu mới, huấn luyện lại và theo dõi độ chính xác. Mỗi lần cải tiến sẽ nhân đôi hiệu suất nghiên cứu của bạn.
Chỉ cần bạn gán nhãn được 50 ảnh, bạn đã có thể xây dựng pipeline AI cho nghiên cứu khoa học của riêng mình.
Kết quả thực tế: Bước chuyển mình của Field Museum
Hành trình của Field Museum cho thấy điều gì xảy ra khi AI nghiên cứu khoa học kết hợp với sự tò mò khoa học.
- Quy mô: 44 ngăn kéo (≈ 3.500 mẫu bọ hổ) được số hóa chỉ trong 2–3 tuần.
- Tốc độ xử lý: ≈ 41 giây cho mỗi mẫu vật.
- Độ chính xác: Kết quả đo bằng AI trùng khớp với đo thủ công bằng thước kẹp.
- Mức độ ứng dụng: DrawerDissect hiện được sử dụng tại American Museum of Natural History và Australian National Insect Collection.
- Khả năng tiếp cận: Tất cả công cụ xây dựng bằng Roboflow API đều có thể được triển khai bởi bất kỳ nhà nghiên cứu nào.
Như Postema chia sẻ: “Với các mô hình thị giác máy tính mà chúng tôi phát triển trên Roboflow, việc xử lý hàng nghìn mẫu vật trở nên cực kỳ nhanh chóng, mở ra khả năng phân tích tiến hóa quy mô lớn mà trước đây hoàn toàn không thể thực hiện.”
Trải nghiệm thực tế: API AI nghiên cứu khoa học
Bạn có thể tự mô phỏng pipeline của Field Museum bằng phiên bản đơn giản hóa trên Roboflow Universe: Bug Masker API.
Hãy thử:
- Gán nhãn vài ảnh mẫu vật
- Huấn luyện một mô hình
- Triển khai để phân đoạn và đo lường tự động mẫu mới
Công việc từng mất hàng thập kỷ nay có thể hoàn thành chỉ trong một cuối tuần.
Tương lai của AI nghiên cứu khoa học
Bước nhảy vọt tiếp theo trong AI nghiên cứu khoa học sẽ đến từ các mô hình đa phương thức — những hệ thống có thể hiểu hình ảnh, văn bản và dữ liệu số cùng lúc.
Các mô hình như Perception Encoder, Vision Transformers, SAM 2 đang mở ra khả năng phân tích chuyên sâu hơn, chẳng hạn:
- Kết hợp ảnh hiển vi với ghi chú labo
- Liên kết ảnh mẫu vật với báo cáo hiện trường
- Tạo bộ dữ liệu hoàn chỉnh từ nhiều nguồn mà không cần thao tác thủ công
Khi các công cụ này trở nên phổ biến, mỗi nhà khoa học có thể vừa là người nghiên cứu vừa là “kỹ sư dữ liệu”, tự thiết kế pipeline AI để thử nghiệm ý tưởng nhanh hơn và chia sẻ kết quả rõ ràng hơn.
Kết luận: AI là “dụng cụ khoa học” thế hệ mới
Vision AI không thay thế nhà khoa học — nó khuếch đại năng lực của họ. Field Museum đã chứng minh rằng một lượng công việc tồn đọng 20 năm có thể được xử lý trong vài tuần. Các phòng thí nghiệm khác cũng đang dùng AI để phân tích tế bào, lập bản đồ hệ sinh thái và theo dõi lỗi vật liệu theo thời gian thực.
Trong kỷ nguyên mới, AI chính là kính hiển vi của thời đại số, giúp phát hiện những mô hình quá lớn hoặc quá tinh vi mà mắt người không thể nhận ra.
Hãy bắt đầu tăng tốc nghiên cứu của bạn ngay hôm nay. Xây dựng mô hình hoặc bộ dữ liệu đầu tiên và biến đổi phòng thí nghiệm của bạn.
Nguồn tham khảo: https://blog.roboflow.com/scientific-research-vision-ai/
TOT là đơn vị tiên phong trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi mang đến giải pháp thiết kế website, mobile app và phần mềm theo yêu cầu với dịch vụ linh hoạt, tối ưu theo đúng nhu cầu của doanh nghiệp.
Lấy cảm hứng từ triết lý “Công nghệ vì con người”, TOT giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả hơn, nâng tầm trải nghiệm khách hàng và tạo dấu ấn bền vững cho thương hiệu.
Thông tin liên hệ TopOnTech (TOT):
🌐 Website: https://topon.tech/vi/
📞 Hotline/WhatsApp/Zalo: 0906 712 137
✉️ Email: long.bui@toponseek.com
🏢 Địa chỉ: 31 Hoàng Diệu, Phường 12, Quận 4, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
