Liquid Neural Networks: Bước tiến mới đầy tiềm năng trong trí tuệ nhân tạo

Trong số các kiến trúc mạng nơ-ron hiện nay, Liquid Neural Networks là một trong những kiến trúc nổi bật nhất với khả năng học liên tục từ dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại từ đầu. Nhờ đó, LNN có khả năng thích ứng tốt với các môi trường mà dữ liệu liên tục thay đổi, ví dụ như điều khiển robot, xe tự lái, hay phân tích các tín hiệu biến đổi liên tục theo thời gian như tín hiệu tài chính, thị trường,... Bài viết dưới đây của VNPT AI sẽ giúp bạn đọc giải thích Liquid Neural Networks là gì, đồng thời nắm bắt tiềm năng phát triển của kiến trúc này trong tương lai.

Liquid Neural Networks là gì?

Liquid Neural Networks (LNN) là một loại kiến trúc mạng nơ-ron thuộc nhóm mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNNs), nhưng có khả năng tự học liên tục khi dữ liệu mới được đưa vào. Vì vậy, LNN rất hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu theo chuỗi thời gian, chẳng hạn như phân tích luồng văn bản hoặc dữ liệu đo lường từ các nghiên cứu khoa học.  

Nhờ khả năng học liên tục và tính thích nghi cao, LNN được đánh giá cao hơn hẳn so với các mô hình mạng nơ-ron truyền thống về khả năng thích ứng, xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Nếu như trước đây, một hệ thống AI cần được huấn luyện lại khi có dữ liệu mới, thì với LNN, quá trình học diễn ra một cách tự nhiên mà không làm gián đoạn hoạt động của mô hình. Điều này giúp tiết kiệm tài nguyên và chi phí, đồng thời tăng tính ứng dụng trong những lĩnh vực yêu cầu xử lý dữ liệu nhạy bén và chính xác. Với những tiềm năng to lớn này, LNN có thể sẽ trở thành một trong những công nghệ quan trọng trong tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Liquid Neural Networks hoạt động như thế nào?

LNN có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian liên tục thay vì theo từng bước rời rạc như các mô hình truyền thống. LNN sử dụng các hệ động lực bậc nhất - một tập hợp các phương trình mô tả cách trạng thái của mạng thay đổi theo thời gian. Bản chất động lực học này cho phép mạng xử lý thông tin với các tốc độ phản ứng khác nhau ở từng phần, giúp trạng thái ẩn (hidden state) thay đổi một cách linh hoạt và thích ứng liên tục với dữ liệu mới.

Mỗi node trong LNN được biểu diễn bằng một phương trình vi phân để theo dõi sự thay đổi theo thời gian khi nhận dữ liệu đầu vào. Các phương trình này được giải bằng các thuật toán số học, giúp mô hình tính toán kết quả chính xác mà không cần số lượng nơ-ron quá lớn. Nhờ vậy, LNN có thể đạt hiệu suất cao hơn dù sử dụng ít tài nguyên hơn so với các mạng nơ-ron truyền thống. Ngoài ra, mô hình cũng hoạt động ổn định hơn và không bị mất kiểm soát khi xử lý các chuỗi dữ liệu dài. 

LNN được xây dựng với ba lớp chính: 

• Input layer: Lớp đầu vào (input) là nơi tiếp nhận dữ liệu ban đầu mà chúng ta muốn mô hình học. Các tín hiệu đầu vào, chẳng hạn như dữ liệu văn bản, hình ảnh sẽ được đưa vào lớp này. Nhiệm vụ chính của lớp đầu vào là truyền dữ liệu đến lớp lỏng (Liquid layer) để tiếp tục xử lý. 
• Liquid layer (Reservoir): Đây chính là thành phần cốt lõi tạo nên sự khác biệt của LNN, trong đó các nơ-ron được liên kết với nhau bằng các trọng số synapse ban đầu. Nhờ vào cơ chế này, mô hình có thể học và thích nghi liên tục với dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại toàn bộ hệ thống.  
• Output layer: Lớp đầu ra (output) bao gồm các nơ-ron có nhiệm vụ nhận thông tin từ lớp lỏng và đưa ra kết quả cuối cùng. Dữ liệu sau khi được xử lý trong lớp lỏng sẽ được tổng hợp và chuyển hóa thành kết quả theo yêu cầu.

Ưu nhược điểm của Liquid Neural Networks

Một số ưu điểm của LNN phải kể đến như:

• Khả năng thích nghi linh hoạt với dữ liệu đầu vào: LNN có thể điều chỉnh và học từ dữ liệu mới ngay khi được đưa vào mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Do vậy, mô hình này hoạt động hiệu quả trong các môi trường đa dạng khác nhau và linh hoạt với các dữ liệu thay đổi liên tục theo thời gian.   
• Phù hợp với dữ liệu đa cảm biến: Không giống như các mạng nơ-ron truyền thống, LNN có thể xử lý đồng thời dữ liệu từ nhiều nguồn cảm biến khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh và dữ liệu đo lường từ các thiết bị IoT.
• Xử lý thông tin đa phương thức: LNN có thể tiếp nhận và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn tín hiệu khác nhau với các tốc độ thay đổi không đồng đều. Ví dụ, nó có thể xử lý cùng lúc dữ liệu từ một cảm biến đo nhiệt độ cập nhật mỗi giây và dữ liệu từ một camera truyền hình ảnh liên tục mà không gặp vấn đề về đồng bộ hóa.
• Xử lý hiệu quả dữ liệu chuỗi thời gian: Nhờ khả năng thích ứng động theo thời gian, LNN hoạt động hiệu quả trong các tác vụ như dự báo thời tiết, phân tích thị trường tài chính hoặc nhận diện giọng nói.
• Mô phỏng hoạt động của não bộ chính xác hơn so với các mô hình truyền thống: Không giống như các mạng nơ-ron nhân tạo thông thường vốn sử dụng các cấu trúc cố định, LNN được đánh giá là mô phỏng tốt hơn cơ chế hoạt động của não bộ bằng cách sử dụng các hệ động lực liên tục để điều chỉnh trạng thái của nơ-ron theo thời gian.

Ứng dụng của Liquid Neural Networks trong thực tiễn

LNN mang lại nhiều tiềm năng trong các lĩnh vực yêu cầu khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực, học liên tục và thích nghi tốt với sự thay đổi của môi trường. Một số ứng dụng thực tiễn phổ biến của LNN phải kể đến như:

Drone tự động

Drone sử dụng LNN hoạt động hiệu quả hơn so với các mô hình AI truyền thống, đặc biệt là trong các khu vực chưa được khám phá hay trong môi trường thay đổi liên tục. Nhờ khả năng thích nghi tốt với dữ liệu mới, mô hình này vô cùng hữu ích trong lĩnh vực quân sự và cứu hộ thảm họa, giúp trinh sát, tìm kiếm cứu nạn và xử lý tình huống bất ngờ mà không cần huấn luyện lại mô hình.

Chẩn đoán trong y tế 

LNN được ứng dụng phổ biến trong lĩnh vực y tế nhờ khả năng thích ứng tốt với dữ liệu mới, có thể giúp giảm tần suất huấn luyện lại toàn bộ mô hình và tiết kiệm thời gian, chi phí liên quan hơn so với khi sử dụng mô hình mạng nơ-ron truyền thống như CNN và LNN. Công nghệ này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: phân tích các chuỗi dữ liệu y tế theo thời gian, như theo dõi diễn biến bệnh qua hồ sơ sức khỏe điện tử giúp phát hiện bất thường và dự đoán nguy cơ bệnh tật, phân tích hình ảnh y tế như X-quang, chụp cộng hưởng từ MRI và chụp cắt lớp vi tính CT scan để nhận diện dấu hiệu bệnh sớm,....

Hệ thống xe tự lái

LNN có thể tăng độ an toàn và hiệu suất của xe tự lái nhờ khả năng học hỏi và thích nghi liên tục. Các mô hình AI truyền thống chỉ hoạt động tốt trong những tình huống đã được huấn luyện trước, nhưng khi gặp dữ liệu mới, mô hình này có thể không biết cách phản ứng, gây ra nguy cơ tai nạn cao hơn. Trong khi đó, LNN có thể học trong quá trình vận hành và giúp xe tự điều chỉnh theo những thay đổi bất ngờ trong môi trường giao thông, xử lý các tình huống không lường trước và đưa ra quyết định linh hoạt hơn, đảm bảo hành trình an toàn và hiệu quả.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Việc huấn luyện mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng các mạng nơ-ron truyền thống thường tốn nhiều thời gian và tài nguyên, đặc biệt với các tác vụ như phân tích cảm xúc hay nhận diện thực thể. Vì vậy, LNN đang được nghiên cứu để giải quyết vấn đề này nhờ khả năng thích ứng tốt hơn với dữ liệu mới (giúp giảm tần suất huấn luyện lại), đồng thời sử dụng ít tài nguyên hơn. Điều này giúp nâng cao hiệu suất xử lý ngôn ngữ, giảm chi phí vận hành và tăng tốc độ phân tích dữ liệu văn bản quy mô lớn.

Trong tài chính 

LNN mang đến một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong phân tích giao dịch tài chính. Khác với các mạng nơ-ron truyền thống sử dụng thuật toán cố định và trọng số không thay đổi sau khi đào tạo, LNN có khả năng điều chỉnh phương trình dựa trên dữ liệu đầu vào. Điều này giúp hệ thống phản ứng linh hoạt hơn trước sự biến động của thị trường tài chính.

Nhờ khả năng thích nghi liên tục, LNN có thể hỗ trợ phát hiện gian lận, dự đoán xu hướng giao dịch và phân tích rủi ro hiệu quả hơn. Trong bối cảnh thị trường luôn thay đổi, việc áp dụng LNN giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro.

Sự khác nhau giữa Liquid Neural Networks và Conventional Neural Networks

Ngoài Liquid Neural Networks, còn có một mô hình mạng nơ-ron phổ biến khác là Convolutional Neural Networks (CNN) – Mạng nơ-ron tích chập, được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ như phân loại hình ảnh, nhận diện khuôn mặt,... CNN cũng kế thừa nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron truyền thống, nhưng có khả năng tự động học và trích xuất các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu đầu vào mà không cần can thiệp thủ công.

LNN và CNN có sự khác biệt đáng kể trong cách hoạt động và tài nguyên sử dụng:

Tóm lại, LNN mang đến một hướng tiếp cận linh hoạt hơn so với mạng nơ-ron truyền thống và đặc biệt hiệu quả với môi trường thay đổi liên tục. Nhờ khả năng ghi nhớ dài hạn và tự điều chỉnh, LNN mở ra nhiều tiềm năng mới trong các ứng dụng thời gian thực.

Hạn chế của Liquid Neural Networks

Bên cạnh những ưu điểm vượt trội, LNN cũng tồn tại một số hạn chế như:

• Gặp vấn đề “Độ dốc bị tiêu biến” (vanishing gradient): Vấn đề này xảy ra khi LNN xử lý các chuỗi thời gian dài khiến tín hiệu lan truyền ngược suy yếu dần. Khiến cho mô hình khó ghi nhớ thông tin đầu chuỗi, làm giảm độ chính xác khi cần lưu giữ dữ liệu dài hạn.
• Hoạt động chậm trong các ứng dụng thực tế: Mặc dù LNN có khả năng thích nghi tốt với dữ liệu mới, nhưng trong các ứng dụng thực tế, nó thường hoạt động chậm hơn so với các mạng nơ-ron truyền thống do tính toán phúc tạp hơn. LNN cần giải các phương trình vi phân liên tục để cập nhật trạng thái nơ-ron theo thời gian. Trong khi đó, mạng nơ-ron truyền thống chủ yếu thực hiện các phép toán cơ bản như nhân, cộng và các hàm kích hoạt như Sigmoid, ReLU, Tanh - đơn giản hơn so với việc giải phương trình vi phân. 
• Tinh chỉnh tham số rất khó khăn do tính chất phức tạp của việc huấn luyện mô hình
• Số lượng tài nguyên, công cụ hỗ trợ và hướng dẫn triển khai còn hạn chế
• Không phù hợp với dữ liệu dạng bảng 

Tạm kết 

Bài viết trên của VNPT AI đã đúc kết những thông tin cơ bản và quan trọng nhất về Liquid Neural Networks (LNN), cũng như những tiềm năng của công nghệ này. Với khả năng thích nghi tốt với sự thay đổi của dữ liệu, LNN đã và đang mang lại những bước tiến rất lớn trong các lĩnh vực như điều khiển tự động, phân tích dữ liệu thời gian thực,... Trong tương lai, công nghệ này sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và sự linh hoạt của các hệ thống trí tuệ nhân tạo.