Công Nghệ
Phát minh của Nhật Bản làm rung chuyển ngành năng lượng sạch, tương lai khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên tái tạo vô hạn
Các nhà nghiên cứu Nhật Bản vừa đạt được một bước tiến đáng chú ý trong công nghệ năng lượng sạch.
Các nhà nghiên cứu Nhật Bản đã phát triển thành công một chất xúc tác quang mới giúp sản xuất hydro hiệu quả hơn từ ánh sáng mặt trời. Nghiên cứu mở ra triển vọng cải thiện khả năng thương mại hóa hydro xanh trong tương lai.
Đột phá này được thực hiện tại Viện Khoa học Tokyo. Nhóm nghiên cứu đã phát triển một hệ xúc tác quang có khả năng hấp thụ dải ánh sáng mặt trời rộng hơn so với các công nghệ hiện hành. Nhờ đó, hệ thống có thể khai thác tốt hơn nguồn năng lượng tự nhiên vốn bị bỏ phí trong nhiều thiết kế trước đây.
Sản xuất hydro bằng năng lượng nặt trời từ lâu được xem là hướng đi hấp dẫn vì không phát thải carbon. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất của công nghệ này nằm ở hiệu suất. Phần lớn các chất xúc tác quang hiện nay chỉ tận dụng được một phần hẹp của ánh sáng khả kiến. Điều này khiến lượng lớn năng lượng mặt trời không được chuyển hóa thành nhiên liệu.
Hạn chế này đặc biệt rõ rệt trong điều kiện ánh sáng yếu hoặc thời tiết nhiều mây. Khi đó, hiệu quả sản xuất hydro sụt giảm mạnh, làm giảm tính ứng dụng thực tế của công nghệ.
Để khắc phục vấn đề trên, nhóm nghiên cứu tại Tokyo đã tiếp cận theo hướng đơn giản nhưng hiệu quả. Thay vì thiết kế lại toàn bộ hệ thống, họ tập trung điều chỉnh thành phần cốt lõi của chất hấp thụ ánh sáng. Cụ thể, nhóm thay đổi kim loại trung tâm trong thuốc nhuộm dùng để thu nhận ánh sáng.
Trong các hệ truyền thống, thuốc nhuộm thường sử dụng kim loại ruthenium. Loại này chỉ hấp thụ ánh sáng khả kiến ở dải ngắn. Nhóm nghiên cứu đã thay thế ruthenium bằng osmium. Sự thay đổi này giúp hệ xúc tác hấp thụ được ánh sáng có bước sóng dài hơn, bao phủ phần lớn hơn phổ năng lượng mặt trời.
Nhờ mở rộng khả năng hấp thụ ánh sáng, hệ thống mới tạo ra nhiều năng lượng hữu ích hơn để phục vụ quá trình sản xuất hydro. Theo kết quả thử nghiệm, hiệu suất chuyển đổi năng lượng mặt trời thành hydro của thiết kế mới cao gấp khoảng hai lần so với các hệ xúc tác quang nhạy màu truyền thống.
Đáng chú ý, mức cải thiện này không phụ thuộc vào cường độ ánh sáng mạnh. Điều đó giúp công nghệ phù hợp hơn với điều kiện vận hành ngoài trời, nơi ánh sáng luôn biến động theo thời tiết và thời gian trong ngày.
Các nhà nghiên cứu cho rằng phát hiện này mang ý nghĩa thực tiễn lớn. Việc nâng cao hiệu suất mà không làm tăng độ phức tạp của hệ thống giúp giảm chi phí và rủi ro khi mở rộng quy mô. Đây là yếu tố then chốt đối với các công nghệ năng lượng mới.
Về dài hạn, thiết kế mới có thể hỗ trợ các mô hình sản xuất hydro phân tán hoặc các hệ quang hợp nhân tạo. Những ứng dụng này được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong quá trình chuyển dịch sang nền kinh tế carbon thấp.
Nghiên cứu cũng cho thấy một hướng đi rõ ràng cho thế hệ công nghệ tiếp theo. Thay vì chạy theo các cấu trúc phức tạp, việc tối ưu các thành phần then chốt có thể mang lại hiệu quả lớn hơn.
Công trình đã được công bố trên tạp chí khoa học ACS Catalysis.
Công Nghệ Phần Cứng
Nga ra mắt máy tính lượng tử mới, phá vỡ rào cản công nghệ toàn cầu
Các nhà khoa học Nga vừa trình diễn thành công máy tính lượng tử 70 qubit, sử dụng kiến trúc bẫy ion độc đáo để đạt được sức mạnh tính toán vượt trội.
Tại Viện Vật lý Lebedev thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga, các nhà khoa học vừa công bố một bước tiến nhảy vọt khi trình diễn thành công máy tính lượng tử 70 qubit dựa trên bẫy ion. Điểm khiến giới chuyên môn quốc tế bất ngờ không chỉ nằm ở số lượng qubit, mà là phương thức mã hóa thông tin đột phá giúp tối ưu hóa sức mạnh phần cứng lên gấp đôi.
Qubit (quantum bit) là đơn vị thông tin cơ bản nhất trong máy tính lượng tử, hoạt động dựa trên cơ học lượng tử.
Theo đó, thay vì chạy theo số lượng ion khổng lồ vốn rất khó kiểm soát, nhóm nghiên cứu Nga chỉ sử dụng một chuỗi gồm 35 ion ytterbium. Bí mật nằm ở chỗ họ đã kiểm soát được tới 4 trạng thái năng lượng trong từng hạt đơn lẻ. Điều này đồng nghĩa với việc mỗi hạt ion giờ đây mang sức mạnh của 2 qubit, giúp cỗ máy đạt hiệu năng 70 qubit nhưng vẫn duy trì được sự ổn định.
Trong cuộc đua lượng tử toàn cầu, việc kiểm soát một chuỗi ion dài là bài toán cực khó vì khi số lượng hạt tăng lên, các dao động sẽ trở nên hỗn loạn và dễ dẫn đến sai số. Đa số các hệ thống hiện nay thường dừng lại ở mức 35 hạt để giữ an toàn. Tuy nhiên, các nhà khoa học Nga đã đi một con đường khác: Thay vì kéo dài chuỗi, họ nén thông tin vào bên trong hạt.
“Chúng tôi sử dụng hệ thống lượng tử 4 tầng, cho phép mỗi hạt ion hoạt động tương đương 2 qubit”, chuyên gia Ilya Zalivako giải thích. Đây là một đòn đáp trả mạnh mẽ đối với các kiến trúc lượng tử hiện nay của phương Tây, chứng minh rằng sự tinh vi trong mã hóa có thể thay thế cho việc mở rộng quy mô vật lý cồng kềnh.
Nguyên lý vận hành của hệ thống này dựa trên sự dao động tập thể. Khi các nhà khoa học dùng xung laser tác động vào một ion, toàn bộ chuỗi sẽ dao động nhịp nhàng. Chính sự liên kết chặt chẽ này giúp hệ thống thực hiện các phép toán song song siêu phức tạp với độ chính xác cực cao.
Để điều khiển từng hạt ion nhỏ bé, hệ thống sử dụng hai tia laser di động có khả năng nhắm mục tiêu với tốc độ cực nhanh. Kết quả đo lường cho thấy độ chính xác của các hoạt động đơn qubit đạt tới 99,92% – một con số cực kỳ ấn tượng ngay cả khi so sánh với các hệ thống của Google hay IBM.
Hiện tại, cỗ máy 70 qubit này không còn nằm trong tủ kính thí nghiệm. Nó đã được kết nối với nền tảng điện toán đám mây để chạy thử nghiệm các thuật toán thực tế. Điều này đồng nghĩa với việc các nhà nghiên cứu đã có thể bắt đầu giải quyết các bài toán về bẻ khóa mật mã, mô phỏng phân tử dược phẩm hay tối ưu hóa mạng lưới hậu cần toàn cầu.
Sự xuất hiện của công nghệ mã hóa từ Nga đã chính thức mở ra một hướng đi mới cho ngành siêu máy tính. Thay vì mở rộng số lượng hạt vật lý, việc khai thác triệt để các trạng thái bên trong nguyên tử sẽ là chìa khóa để giải quyết các bài toán khổng lồ về mật mã, giả lập vật liệu và phát triển dược phẩm thế hệ mới trong tương lai gần.
Ver2Solution theo Lao Động
Công Nghệ Phần Mềm
Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ
Những tưởng câu chuyện này là minh chứng AI đã vượt qua con người về khả năng lập trình, nhưng hóa ra vấn đề còn phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng của mọi người.
Một bài đăng tưởng chừng bình thường của kỹ sư Google đã nhanh chóng lan truyền với tốc độ chóng mặt khi thu hút 4 triệu lượt xem, châm ngòi cho cuộc tranh luận về tốc độ phát triển chóng mặt của công cụ AI lập trình và ý nghĩa của nó đối với ngành phát triển phần mềm truyền thống.
Jaana Dogan, Kỹ sư trưởng tại Google chịu trách nhiệm cho Gemini API, gần đây đã chia sẻ một trải nghiệm gây chấn động. Khi thử nghiệm Claude Code của Anthropic – một công cụ AI được thiết kế để hỗ trợ viết và tổ chức code – cô đưa cho nó một vấn đề mà team của cô đã làm việc trong gần một năm.
Điều khiến cô ngạc nhiên là Claude đã tạo ra thứ gì đó rất giống với giải pháp của Google chỉ trong vòng 60 phút. “Tôi không đùa và điều này không buồn cười. Chúng tôi đã cố xây dựng điều này từ năm ngoái. Tôi đưa Claude một mô tả và nó tạo ra những gì chúng tôi xây năm ngoái trong một giờ,”.
Nhiệm vụ mà Dogan đề cập liên quan đến việc thiết kế các hệ thống quản lý nhiều Tác nhân AI làm việc cùng nhau – giống như điều khiển giao thông nhưng dành cho các bot AI. Team của Google đã khám phá nhiều cách tiếp cận khác nhau nhưng chưa đi đến thiết kế cuối cùng.
Để thử nghiệm Claude một cách công bằng, Dogan tránh sử dụng bất kỳ dữ liệu nội bộ nào và thay vào đó đóng khung một phiên bản đơn giản hóa của vấn đề bằng các ý tưởng công khai. Prompt của cô chỉ có 3 đoạn văn ngắn, không có thông tin độc quyền hay thủ thuật ẩn nào.
Sau khi bài đăng thu hút hàng triệu lượt xem, Dogan đã lên tiếng làm rõ để tránh hiểu lầm. Sự thật là Google không phải “không làm được” mà đã xây dựng thành công nhiều phiên bản khác nhau của hệ thống này. Vấn đề nằm ở chỗ mỗi phiên bản đều có ưu và nhược điểm riêng, khiến team khó quyết định nên chọn giải pháp nào. Khi Dogan đưa những ý tưởng tốt nhất mà team đã nghiên cứu cho Claude Code, công cụ AI này tạo ra một phiên bản demo khá tốt chỉ trong khoảng một giờ.
Dogan nhấn mạnh rằng phiên bản Claude tạo ra chỉ là “toy version” – một mô hình thử nghiệm đơn giản, chưa đủ tiêu chuẩn để đưa vào sản xuất thực tế. Tuy nhiên, nó là một điểm khởi đầu hữu ích. Điều làm cô ngạc nhiên là mặc dù không đưa ra những chỉ dẫn chi tiết về cách thiết kế, Claude Code vẫn tự động đưa ra một số gợi ý thiết kế khá hay.
Câu chuyện này phơi bày một vấn đề lớn hơn về cách các tổ chức lớn làm việc. Trong 12 tháng vừa qua, các team nội bộ của Google mất phần lớn thời gian với hàng loạt cuộc họp, tranh luận về cách tiếp cận nào tốt hơn, và chờ đợi sự đồng thuận từ nhiều bộ phận khác nhau – một vấn đề hoàn toàn do sự quan liêu của tổ chức và không liên quan đến kỹ thuật – một điểm nghẽn mà các hệ thống AI không hề gặp phải.
Nhưng đây có phải câu trả lời cho câu hỏi rằng liệu các kỹ sư phần mềm có trở nên lỗi thời hay không?
Trên thực tế, câu hỏi cần thiết hơn là công việc của kỹ sư sẽ thay đổi như thế nào. Nếu AI có thể gói gọn một năm làm việc thành một giờ hoạt động, thì khả năng viết code không còn là điều quyết định nữa mà là khả năng tư duy rõ ràng về kiến trúc hệ thống và ra quyết định đúng đắn.
Bà Dogan giải thích rằng việc trở thành một kỹ sư giỏi đòi hỏi nhiều năm học tập và tích lũy kinh nghiệm. Bạn cần thời gian để hiểu sâu về sản phẩm, rút ra những bài học từ các dự án trước và xây dựng những giải pháp có thể tồn tại lâu dài. Nhưng một khi đã có được kiến thức và hiểu biết đó, việc xây dựng lại hệ thống trở nên đơn giản hơn nhiều.
“Ngày nay, việc lấy kiến thức của bạn và xây dựng lại nó hoàn toàn dễ dàng, điều mà trước đây không thể làm được,” cô viết. Lợi ích của việc xây từ đầu là bạn không phải kéo theo những đoạn code cũ kỹ hoặc các quyết định thiết kế không còn phù hợp nữa.
Vì vậy, trong tương lai, có thể kỹ sư sẽ dành ít thời gian hơn cho việc viết code và nhiều thời gian hơn cho việc định nghĩa rõ ràng vấn đề cần giải quyết, kiểm tra xem kết quả AI tạo ra có đúng không, và tích hợp các giải pháp vào hệ thống phức tạp. Với tốc độ phát triển chóng mặt của AI chỉ trong thời gian ngắn ngủi vài năm vừa qua, có thể điều này sẽ đến rất nhanh trong tương lai.
Câu trả lời của bà Dogan khiến nhiều người nhận ra câu trả lời cho câu hỏi trên: AI có thể chưa thay thế bảng trắng hay đồ ăn nhẹ, nhưng chắc chắn có thể thay thế một năm cuộc họp. Đây không phải là về việc AI thay thế kỹ sư, mà là về việc nó thay đổi cách chúng ta làm việc và những kỹ năng nào thực sự có giá trị trong tương lai.
Ver2Solution theo VTV
Công Nghệ Phần Mềm
Meta sắp thu phí Facebook, Instagram, WhatsApp người dùng muốn xài AI
Meta đang lên kế hoạch triển khai các gói dịch vụ trả phí cho Facebook, Instagram và WhatsApp, trong đó người dùng có thể tiếp cận thêm nhiều tính năng AI.
Trong bối cảnh AI đang trở thành ưu tiên lớn của các công ty công nghệ, Meta bắt đầu nhắc tới khả năng triển khai các gói dịch vụ trả phí cho Facebook, Instagram và WhatsApp.
Theo thông tin Meta chia sẻ với các cơ quan quản lý, các gói này được nghiên cứu theo hướng bổ sung thêm nhiều tính năng AI, mở rộng trải nghiệm trên nền tảng.
Dù chưa có sản phẩm cụ thể nào được đưa ra, việc Meta chủ động đặt vấn đề thu phí cho các dịch vụ vốn quen thuộc với người dùng miễn phí đang gợi mở nhiều thay đổi đáng chú ý phía trước.
Kế hoạch mới của Meta
Manus được cho là trợ lý AI nội bộ mà Meta đang thử nghiệm cho các gói dịch vụ trả phí. Công cụ này được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong các tác vụ quen thuộc như soạn nội dung, trả lời tin nhắn, gợi ý phản hồi hoặc hỗ trợ sáng tạo bài đăng ngay bên trong ứng dụng, thay vì phải chuyển sang các dịch vụ AI bên ngoài.
Bên cạnh đó, Vibes là tiện ích tạo video bằng AI đang được Meta nghiên cứu cho Facebook và Instagram. Công cụ hướng tới việc giúp người dùng tạo video trực tiếp trong ứng dụng, đơn giản hóa quá trình sản xuất nội dung và giảm sự phụ thuộc vào các nền tảng chỉnh sửa bên thứ ba.
Các dấu hiệu cho thấy những công cụ này đã được chuẩn bị ở mức kỹ thuật cũng đã xuất hiện. Alessandro Paluzzi, chuyên gia phân tích các phiên bản thử nghiệm của ứng dụng di động, cho biết ông phát hiện phím tắt dẫn thẳng tới Manus AI đã xuất hiện trên giao diện Instagram trong một số bản dựng thử, dù tính năng này hiện chưa được mở cho người dùng phổ thông.
Sự hiện diện của các công cụ như Manus hay Vibes cho thấy kế hoạch của Meta không chỉ dừng lại ở định hướng. Dù chưa có mốc triển khai cụ thể hay thông báo chính thức, những thử nghiệm này cho thấy Meta đang từng bước chuẩn bị cho một mô hình dịch vụ mới, trong đó AI giữ vai trò trung tâm.
Những tiện ích nhỏ chạm đúng nhu cầu người dùng
Thay vì tiếp tục mở rộng các đặc quyền mang tính hình thức, các gói đăng ký mới được cho là đang hướng tới những tình huống sử dụng rất quen thuộc với người dùng phổ thông. Đây là những thao tác vốn diễn ra hằng ngày trên Instagram, nhưng trước đó chưa từng được nền tảng hỗ trợ trực tiếp.
Một trong những thay đổi đáng chú ý là khả năng sắp xếp và quản lý danh sách người theo dõi theo cách linh hoạt hơn, không còn bị giới hạn như hiện nay. Điều này giúp người dùng, đặc biệt là các tài khoản có lượng kết nối lớn, dễ theo dõi và kiểm soát các mối quan hệ trên nền tảng.
Song song với đó, các tùy chọn xem story theo chế độ kín đáo hơn cũng được nhắc tới, cho phép người dùng tiếp cận nội dung mà không để lại dấu hiệu hiển thị. Ngoài ra, việc hiển thị rõ những mối quan hệ theo dõi một chiều được xem là cách giúp người dùng nắm bắt tình trạng kết nối của mình, thay vì phải tự kiểm tra thủ công như trước.
Dịch vụ trả phí và bài toán thay đổi hành vi người dùng
Nhìn từ các kế hoạch và thử nghiệm đang được hé lộ, Meta cho thấy đang từng bước định hình một mô hình dịch vụ mới cho Facebook, Instagram và WhatsApp. Thay vì tạo ra thay đổi đột ngột, các gói đăng ký trả phí được đặt ở vai trò bổ sung, tập trung vào tiện ích sử dụng và các công cụ hỗ trợ, đặc biệt là AI, dành cho nhóm người dùng có nhu cầu cao hơn.
Dù vậy, câu hỏi lớn nhất vẫn là mức độ sẵn sàng chi trả của người dùng. Khi các nền tảng của Meta đã gắn liền với thói quen miễn phí trong nhiều năm, giá trị thực tế của các tính năng AI và sự khác biệt so với những giải pháp miễn phí bên ngoài sẽ là yếu tố quyết định mô hình này có được đón nhận hay không.
Ver2Solution theo Tuổi Trẻ
-
Các Nền Tảng MXH10 tháng agoCập nhật Facebook 7 ngày qua (18/5-24/5/2025)
-
Công Nghệ Phần Mềm9 tháng agoSEEDANCE 1.0 CỦA BYTEDANCE ĐỐI ĐẦU VỚI GOOGLE VEO 3
-
Livestream8 tháng agoTài liệu nghiên cứu phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng
-
Livestream9 tháng agoChuyện gì đang xảy ra với các KOL ở Việt Nam?
-
Tâm Lý Học NTD8 tháng agoSự khác nhau giữa 3 kênh bán hàng phổ biến trên thị trường Facebook – Tiktok – Shopee
-
Trong Nước10 tháng agoXu hướng dòng tiền mua sắm trực tuyến và hình thức livestream tại Việt Nam (2023–2025)
-
Công Nghệ Phần Cứng7 tháng agoMeta sẵn sàng định nghĩa lại thiết bị chủ đạo của tương lai
-
Social9 tháng agoMột sinh vật mới tồn tại giữa sự sống và không phải sự sống



