Hiện nay, việc tập trung vào vai trò của cộng đồng những người hoạt động trong lĩnh vực tiêu chuẩn hóa trong tạo ra các tiêu chuẩn trí tuệ nhân tạo (AI) an toàn và bền vững, nhằm thúc đẩy mục tiêu phát triển bền vững về công nghiệp, đổi mới sáng tạo và cơ sở hạ tầng ngày càng được chú trọng.

Hướng tới phát triển bền vững là xu thế của mọi quốc gia trên thế giới hiện nay. Ông Phùng Mạnh Trường – Phó Viện trưởng Viện Tiêu chuẩn Chất lượng Việt Nam cho biết, các mục tiêu phát triển bền vững bao gồm cả ba khía cạnh của phát triển bền vững về môi trường, kinh tế và xã hội trong bối cảnh con người, quan hệ đối tác, hòa bình, thịnh vượng và hành tinh. Trong đó, tập trung vào vai trò của cộng đồng những người hoạt động trong lĩnh vực tiêu chuẩn hóa trong việc tạo ra các tiêu chuẩn trí tuệ nhân tạo (AI) an toàn và bền vững ngày càng được chú trọng.

Cụ thể, mục tiêu phát triển bền vững về công nghiệp, đổi mới sáng tạo và cơ sở hạ tầng tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng phục hồi, thúc đẩy công nghiệp hóa toàn diện và bền vững, đồng thời thúc đẩy đổi mới và sáng tạo. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các mục tiêu phát triển bền vững bằng cách đẩy nhanh tiến độ, cải thiện hiệu quả và đưa ra giải pháp sáng tạo cho các thách thức toàn cầu.

Nói về vai trò của AI trong trong việc thúc đẩy mục tiêu phát triển bền vững công nghiệp, đổi mới và cơ sở hạ tầng, ông Trường nêu rõ:

Thứ nhất về phát triển cơ sở hạ tầng thông minh: Quy hoạch đô thị – AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (như mô hình giao thông và xu hướng nhân khẩu học) để thiết kế môi trường đô thị thông minh, hiệu quả. Điều này bao gồm tối ưu hóa các tuyến giao thông công cộng và giảm tắc nghẽn; Bảo trì và Giám sát – Các công nghệ AI, chẳng hạn như cảm biến IoT, có thể giám sát tình trạng cơ sở hạ tầng theo thời gian thực, dự đoán thời điểm cần bảo trì và ngăn ngừa các sự cố gây tốn kém.

Thứ hai về Nâng cao hiệu quả công nghiệp: Tối ưu hóa quy trình – AI có thể cải thiện quy trình sản xuất thông qua phân tích dự đoán, tối ưu hóa dây chuyền sản xuất, giảm thời gian chết và giảm thiểu lãng phí; Kiểm soát chất lượng – Thuật toán học máy có thể phát hiện lỗi theo thời gian thực trong quá trình sản xuất, đảm bảo chất lượng sản phẩm cao hơn và giảm việc phải làm lại.

Thứ ba, AI thúc đẩy sự đổi mới: Tăng tốc hoạt động nghiên cứu và phát triển – AI có thể phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định xu hướng, tối ưu hóa thiết kế và đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển trên nhiều ngành công nghiệp, từ dược phẩm đến khoa học vật liệu; Tạo mẫu và mô phỏng – Các công cụ AI có thể mô phỏng hiệu suất sản phẩm trong nhiều tình huống khác nhau, cho phép các công ty thử nghiệm và tinh chỉnh các cải tiến hiệu quả hơn.

Thứ 4, AI giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Phân tích dự đoán – AI có thể dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn, giảm sản xuất dư thừa và giảm thiểu lãng phí; Hiệu quả hậu cần – Hệ thống hậu cần dựa trên AI có thể tối ưu hóa tuyến đường giao hàng, giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và nâng cao hiệu quả chung của chuỗi cung ứng.

Thứ năm, AI thúc đẩy thực hành bền vững: Quản lý tài nguyên – AI có thể tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên trong sản xuất và tiêu thụ năng lượng, thúc đẩy các hoạt động bền vững và giảm tác động đến môi trường; Kinh tế tuần hoàn – AI hỗ trợ các sáng kiến tái chế bằng cách xác định các vật liệu có thể tái sử dụng và tối ưu hóa quy trình quản lý chất thải.