Trong khi các mô hình AI tiên tiến nhất đã giải được một loạt bài toán toán học tồn đọng đáng chú ý và đạt được nhiều tiến bộ trong khoa học sự sống, chúng vẫn chưa thực sự giải mã được những vấn đề vật lý phức tạp trong lĩnh vực vật liệu tiên tiến.
Advaith Sridhar, đồng sáng lập Discovered Materials – startup tham gia chương trình mùa xuân năm 2026 của Y Combinator – cho biết: “Việc xác định rõ ràng các bài toán trong khoa học vật liệu khó hơn nhiều, bởi lĩnh vực này không giống toán học, nơi mỗi bài toán có định nghĩa rất cụ thể và kết quả có thể phân định đúng hoặc sai. Chúng tôi bắt đầu thảo luận với câu hỏi: Những thách thức lớn nhất trong lĩnh vực này là gì? Làm thế nào để biết AI đang thực sự tạo ra tiến bộ?”.
Mặc dù khoa học vật liệu chưa có những bài toán tương đương với các Bài toán Thiên niên kỷ (Millennium Prize Problems) trong toán học, Discovered Materials đã thành lập một nhóm cố vấn gồm các học giả tại những trường đại học hàng đầu thế giới để xác định 5 vấn đề chưa có lời giải. Công ty dành tổng quỹ giải thưởng 1 triệu USD cho những cá nhân hoặc tổ chức tìm ra lời giải cho các bài toán này.
- Xây dựng lý thuyết giải thích hiện tượng siêu dẫn trong các hợp chất cuprate: Hiện tượng một số vật liệu có điện trở bằng 0 ở nhiệt độ cực thấp.
- Phát triển phương pháp tính toán dự đoán cấu trúc bề mặt tiếp giáp giữa silicon và silicon dioxide: Đây là tổ hợp vật liệu xuất hiện trong hầu hết các chất bán dẫn.
- Phát triển phương pháp tính toán liên hệ cấu trúc hạt với các đặc tính nhiệt: Qua đó tạo điều kiện thiết kế những vật liệu có khả năng tản nhiệt tốt hơn.
- Xây dựng lý thuyết dự đoán lý do ánh sáng có thể làm thay đổi tính chất của vật liệu: Đặc biệt là những thay đổi liên quan đến hiện tượng siêu dẫn.
- Phát triển phương pháp tính toán nhằm cải thiện lý thuyết phiếm hàm mật độ (Density Functional Theory – DFT): Một kỹ thuật quan trọng trong khoa học vật liệu, được sử dụng để mô phỏng cấu trúc của nguyên tử và phân tử.
“Trong lĩnh vực khoa học vật liệu, có những hiện tượng chúng ta quan sát được nhưng chưa thể giải thích. Việc lý giải những hiện tượng này sẽ giúp nâng cao hiểu biết về vật lý, đồng thời các câu trả lời sẽ trực tiếp định hình cách chúng ta chế tạo thiết bị điện tử, lưu trữ năng lượng và sản xuất những vật liệu của tương lai”, Felipe Jornada, giáo sư tại Đại học Stanford, người tham gia xây dựng các thử thách, cho biết trong một tuyên bố.
Trước khi công bố các thử thách, Discovered Materials đã thử nghiệm đưa những mô hình AI tiên tiến nhất vào giải quyết các bài toán này. Công ty cho phép các tác nhân AI (AI agent) truy cập Internet và sử dụng những tài nguyên khác để tự chủ nghiên cứu trong nhiều ngày. Tuy nhiên, sau vài ngày xử lý từng bài toán, các mô hình vẫn chưa đạt được tiến triển đáng kể. Dù vậy, không khó để hình dung OpenAI hoặc Anthropic có thể thử giải quyết những vấn đề này chỉ trong một lần chạy (one-shot), nếu được cung cấp năng lực tính toán lớn hơn đáng kể hoặc sử dụng một mô hình mới hơn.
“Đối với chúng tôi, việc tìm ra lời giải không nhất thiết phải do chính mình, một đơn vị khác, một giáo sư hay các phòng thí nghiệm AI hàng đầu thực hiện. Lý do chúng tôi đưa ra những thử thách này là muốn chúng trở thành những cột mốc đánh giá tiến bộ. Nếu giải quyết được các bài toán đó, chúng ta sẽ hiểu sâu hơn về vật liệu cũng như cách thế giới xung quanh vận hành”, Sridhar cho biết.
Ông nói thêm, việc theo dõi quá trình giải quyết các bài toán sẽ cho thấy “liệu các mô hình AI có đang tiến bộ trong lĩnh vực này hay không”.
Thử thách cũng phản ánh sự thay đổi trong bản chất của hoạt động nghiên cứu khoa học, khi AI ngày càng chứng minh khả năng khám phá những hiểu biết và phương pháp mà các nhà nghiên cứu chưa từng nghĩ tới. Trong bối cảnh việc tìm ra lời giải dường như ngày càng dễ dàng hơn, việc xác định đúng câu hỏi cần giải quyết trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
“Đây là một cách tiếp cận khoa học mới, trong đó chúng ta xác định trước các tiêu chí kiểm chứng và những thách thức, sau đó để người khác đưa ra các ý tưởng nhằm giải thích vấn đề. Biết đâu là những câu hỏi đúng cần đặt ra không phải việc đơn giản, đặc biệt trong lĩnh vực này. Đây chính là khâu mà các giáo sư đã hỗ trợ chúng tôi rất nhiều trong việc xác định những vấn đề thực sự cần được đặt ra”, Sridhar chia sẻ.
Trọng tâm hoạt động của Discovered Materials là phát triển các vật liệu mới phục vụ ngành công nghiệp bán dẫn. Startup này hợp tác với những tập đoàn chip lớn trong các dự án nghiên cứu, đồng thời tự đầu tư cho những nỗ lực nghiên cứu khoa học của mình. Khi công bố vòng gọi vốn hạt giống (Seed) hồi tháng 8, Sridhar từng chia sẻ với TechCrunch kỳ vọng công ty có thể tạo ra một loại vật liệu hữu ích trong vòng một năm.
“Hôm nay, tôi cho rằng tiến độ này đã được rút ngắn đôi chút. Tôi tự tin hơn rằng chúng tôi có thể tìm ra những vật liệu có giá trị ứng dụng trong công nghiệp trong thời gian chưa đến một năm”, ông nói.
(Theo: Techcrunch)
