Than phiền

Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 09:15 ngày 07/12/2004

Gửi lúc 09:11, 07/12/04

Than phiền

Trong ví dụ 1 về mô hình điều hành tưới có trợ giúp của máy tính trong thiết kế, tưới tiêu chúng ta có thể QUẢN LÝ NƯỚC TƯỚI TIẾT KIỆM BẰNG HỆ THỐNG TRỢ GIÚP RA QUYẾT ĐỊNH TỐI ƯU (optimal decision support sytem) kèm theo trên máy tính-

ví dụ sau đâ là 1 TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU Ở TRUNG QUỐC:
QUẢN LÝ VÀ SỬ DỤNG NƯỚC

Thiếu nước và hạn hán thường xuyên là hạn chế chính làm trở ngại sự phát triển nông nghiệp bền vững ở miền Bắc Trung Quốc. Sự khủng khoảng về cung cấp nước ngày càng trở lên hiện thực. Nói cách khác, vẫn có sự lãng phí nước trong nông nghiệp do việc quản lý kém, đặc biệt là tưới quá mức ở trang trại và phân phối nước không phù hợp trong hệ thống kênh. Nhìn chung, hiệu quả sử dụng nước tưới vẫn rất thấp, trung bình khoảng 0,43. Nếu sử dụng công nghệ ra quyết định quản lý cho việc tưới nước tiết kiệm nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng nước khoảng 10% của tổng lượng lượng nước sử dụng cho nông nghiệp (400 tỷ m3/năm) thì chúng ta tiết kiệm được 40 tỷ m3 nước/năm.

Điều này sẽ giữ một vai trò quan trọng để giải quyết mẫu thuẫn giữa cung và cầu nước.

Vì lý do này, ngành nông nghiệp phải tiết kiệm nước. Qua kiểm tra thực tiễn, khả năng tiết kiệm nước được 50% phụ thuộc vào quản lý. Do đó chúng ta phải thực hiện việc quản lý nước tưới tốt nhất theo tất cả các bước. Bởi vậy, việc nghiên cứu, phát triển, phổ biến và áp dụng quản lý nước tưới tiết kiệm nhờ hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision support system) sẽ cung cấp cơ sở trong việc ra quyết định một cách khoa học và lập kế hoạch cho việc quản lý và phân phối nước tối ưu ở vùng thiếu nước của Bắc Trung Quốc.

I. Cơ sở lý thuyết của việc quản lý nước tiết kiệm nhờ vào hệ thống ra quyết định tối ưu

hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) là một phần mềm mô phỏng suy nghĩ của con người và dựa vào sự hiểu biết. Đặc điểm của phần mềm này là chia sự khám phá và hiểu biết thành các sự kiện và các qui tắc để đưa vào máy tính bằng phương pháp diễn đạt kiến thức hợp lý để tạo ra cơ sở hiểu biết.

Đồng thời sử dụng hệ thống thích hợp dựa vào dữ liệu gốc để lựa chọn qui tắc phù hợp theo lối suy diễn và qui tắc chung để ra quyết định tối ưu. Đặc điểm tốt nhất của nó là nó có thể diễn tả lĩnh vực đặc biệt của nhóm chuyên gia và cung cấp ý tưởng tư vấn ở cấp chuyên gia và quan điểm của việc ra quyết định cho các vấn đề thực tế trong sản xuất nông nghiệp và tiết kiệm nước tưới.

hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu là một lĩnh vực ứng dụng quan trọng của trí tuệ sáng tạo (AI) . Cơ sở lý thuyết của nó là diễn đạt sự hiểu biết và công nghệ giải quyết vấn đề.

Sự hiểu biết và suy luận là hai yếu tố lớn của toàn bộ hệ thống. Vấn đề cơ bản của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu là sự hiểu biết. Vì thế nó thường được gọi là hệ thống dựa vào hiểu biết cơ bản. Theo thuật ngữ quốc tế, nó được gọi là hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS), đó là sự hiểu biết kỹ thuật để định hướng khoa học.

1. Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation)

Có nhiều phương pháp Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation), bao gồm: nguyên tắc sản phẩm, cấu trúc, sự diễn đạt của hệ thống ngôn ngữ, lô gic dự đoán..

Nguyên tắc sản phẩm là phương pháp diễn tả thường xuyên. Dạng diễn tả này là: nếu (điều kiện thoả mãn) thì (thực hiện).

Cấu trúc là một lý thuyết mới về sự diễn tả hiểu biết do Viện Công nghệ Massachusetts, USA đề xuất vào đầu thập kỷ 70s. Từ các bằng chứng xem xét kỹ lưỡng, người ta nhận ra rằng nhiều người đã sử dụng các hiểu biết được sắp xếp có tổ chức đúc rút từ kinh nghiệm trước đây trong hoạt động liên quan hàng ngày của họ. Sự hiểu biết này là một dạng tổ chức có cấu trúc lưu giữ trong trí nhớ con người. Khi một người gặp phải một tình huống mới hoặc sự suy nghĩ đã làm thay đổi một số vấn đề, anh ta sẽ luôn tìm kiếm qui tắc phù hợp trong trí nhớ anh ta sau đó tuỳ thuộc vào tình huống thực tế để thay đổi và bổ sung chi tiết và hình thành sự hiểu biết của anh ta về những điều quan sát thấy. Do đó, cấu trúc là một tổ chức dữ liệu có các lớp khác nhau và một lớp độc lập. Lớp trên cùng được cố định để diễn tả một khái niệm, đối tượng hoặc sự kiện và lớp dưới bao gồm tổ chức dạng rãnh cho một vài khía cạnh. Rãnh thấp hơn và cấu trúc có thể có tổ chức cấp thấp hơn.

Sự diễn đạt của hệ thống ngôn ngữ đang được sử dụng để mô phỏng phương pháp Diễn đạt sự hiểu biết (Knowledge representation) dựa vào cấu trúc của hệ thống. Sự diễn tả này đã được kiến nghị đưa vào trong nghiên cứu mô hình khám phá con người vào giai đoạn đầu và hiện nay nó được coi là phương pháp diễn tả về sự hiểu biết chuẩn của trí tuệ con người và hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS). Hệ thống ngôn ngữ bao gồm các nút, các đoạn vòng cung, trong đó nút diễn tả đối tượng, khái niệm hoặc sự kiện và các vòng cung mô tả quan hệ giữa các nút. Do vậy, phương pháp mô tả hệ thống ngôn ngữ có thể mô tả đơn giản và rõ ràng được cấu trúc và thuộc tính cũng như kết quả của các hiện tượng thông qua các nút và vòng cung.

2. Thủ thuật suy luận

Suy luận là bước suy nghĩ theo một cơ sở nhất định, dựa vào mục tiêu đã biết để đạt được sự điều chỉnh mới. Trong suy luận, cơ sở của điều chỉnh được gọi là giả định trước và sự điều chỉnh bằng suy luận dựa vào giả định được gọi là sự ra quyết định.

Chuỗi suy luận điều chỉnh sau là thủ thuật và được gọi là "thử giả định”, trong đó trước tiên giả định mục tiêu, sau đó tìm kiếm cơ sở điều chỉnh từ trên xuống đến dưới, nếu mục tiêu này không đạt được giá trị đúng dựa vào suy luận thì có nghĩa là mục tiêu này là sai. Vì thế, phải điều chỉnh mục tiêu khác để thực hiện “thử giả định” đến khi đạt được giá trị đúng cho một mục tiêu nhất định. Nếu bất kỳ mục tiêu nhất định nào đó đạt đến giá trị đúng mà không đạt được mục tiêu tổng quát thì sự suy luận này được gọi là không giải được.
Chuỗi suy luận điều chỉnh trước phụ thuộc vào thực tế và dữ liệu do người sử dụng cung cấp, việc suy luận được thực hiện từ dưới lên trên để xây dựng thông tin do người sử dụng cung cấp cho đến khi đạt được mấu chốt của mục tiêu và đạt được giải pháp cho vấn đề hiện tại.
Chuỗi suy luận điều chỉnh trước và sau nghĩa là phối hợp chuỗi điều chỉnh trước và chuỗi điều chỉnh sau. Nó sử dụng lợi ích của hai suy luận này, trước hết dựa vào thực tế đã biết và dữ liệu để điều chỉnh mục tiêu phù hợp, sau đó dựa vào chuỗi điều chỉnh sau để giảm sự ngẫu nhiên chưa biết nhằm lựa chọn mục tiêu của chuỗi điều chỉnh sau và khắc phục sự ngẫu nhiên mà không cần mục tiêu của chuỗi điều chỉnh trước.
II. Sơ đồ cấu trúc quản lý tưới tiết kiệm nước của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu

Từ giới thiệu kiến nghị ở trên, việc quản lý tưới tiết kiệm nước của hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) bao gồm chủ yếu 2 phần: cơ sở hiểu biết và phương pháp suy luận. Trong thực tế, hệ thống trợ giúp ra quyết định (Decision Support System DSS) tối ưu hoàn chỉnh gồm có 4 phần: cơ sở hiểu biết, phương pháp suy luận, kết quả thu được dựa vào sự hiểu biết và kết quả suy luận bằng phương pháp giải tích. Quan hệ giữa mỗi phần được chỉ ra ở hình 1.

Cơ sở hiểu biết được sử dụng để lưu trữ sự hiểu biết đặc biệt với sự trợ giúp của hệ thống ra quyết định. ở đây sự hiểu biết được minh hoạ dưới một dạng nhất định và độc lập với các khía cạnh khác trong hệ thống. Đây là một đặc điểm quan trọng trong cấu trúc của hệ thống chuyên dụng.
Phương pháp suy luận thực hiện chức năng theo thủ thuật suy luận, lựa chọn sự hiểu biết dựa vào hiểu biết cơ sở và suy ra dữ liệu do người sử dụng cung cấp cho đến khi đạt được kết quả tương quan. Do vậy, phương pháp suy luận bao gồm phương pháp suy luận và các thủ thuật điều chỉnh.
Suy luận theo giải tích là dạng đặc biệt để giải thích câu hỏi của người sử dụng “tại sao”, “làm như thế nào". Ví dụ, thể hiện các kết quả suy luận trung bình hoặc tổng hợp các suy luận. Hàm suy luận là mạnh hoặc yếu thể hiện mức độ rõ ràng và độ tin cậy của hệ thống ra quyết định.

Suy luận dựa vào hiểu biết phụ thuộc vào kinh nghiệm vận hành hệ thống, sự thay đổi liên tục và bổ sung các cơ sở hiểu biết để rút ra bài học. Do đó, nó được gọi là suy luận dựa vào hiểu biết hoặc gọi là lao động trí óc.
Hộp đen còn được gọi là cơ sở dữ liệu trung gian, có thể lưu trữ và thể hiện các kết quả suy luận trung gian và thông tin chuyển tiếp.
Suy luận dựa vào trí tuệ cũng được gọi là suy luận của người sử dụng có nghĩa là cả người sử dụng và hệ thống ra quyết định có thể trao đổi thông tin với nhau. Nhìn chung, có thể đưa dữ liệu, thông tin và câu lệnh đầu vào và hiển thị các kết quả đầu ra.
Cơ sở dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu đã nghiên cứu và dữ liệu hiện tại liên quan đến hệ thống này.
(còn tiếp)

Gửi lúc 11:41, 20/12/04

Than phiền

1 v/đ xãy ra gần đây là trong Vụ "Robot leo cầu thang", trích từ:
http://www.vietnamnet.vn/khoahoc/trongnuoc/2004/12/356891/

Vụ "Robot leo cầu thang": Truy tiếp trách nhiệm! "Nghiên cứu" = Sao chép?
(VietNamNet) - Theo PGS TS Phan Minh Tân, phó giám đốc Sở KHCN TP.HCM, trách nhiệm trong vụ bê bối "Mô hình robot leo cầu thang" thuộc về Hội đồng xét duyệt, nghiệm thu đề tài và nhóm nghiên cứu. Gặp gỡ và trao đổi tiếp với các bên liên quan về vấn đề trách nhiệm xung quanh vụ bê bối này:

Đề tài chưa nghiệm thu, đã mang đi dự thi ở Hà Nội

Một thành viên trong Hội đồng nghiệm thu tiết lộ: Trước cuộc họp nghiệm thu, KS Đoàn Thế Thảo có khoe là đã gửi đề tài "Robot leo cầu thang" để tham gia cuộc thi "Tuổi trẻ với Tự động hoá" và có thể sẽ... đoạt giải cao (!).

Cuộc thi này do Hội Khoa học Công nghệ Tự động (KHCNTĐ) Việt Nam tổ chức, dành cho các công trình nghiên cứu tự động hoá của sinh viên các trường dạy nghề, cao đẳng, đại học, Trung tâm, Viện và các nhà khoa học trẻ. Trên website của Hội KHCNTĐ Việt Nam giới thiệu danh sách các đề tài dự thi năm 2004, đề tài "Mô hình robot leo cầu thang" đứng thứ hai, và là một trong tám đề tài mà trường ĐH Bách khoa TP.HCM đăng ký dự thi. Theo Thông báo của Ban Tổ chức cuộc thi, hạn chót đăng ký dự thi là vào ngày 30/8/2004. Trong khi đó, đề tài "Mô hình robot leo cầu thang" chỉ mới được "nghiệm thu" vào ngày 10/12. Như vậy, dù còn chưa được nghiệm thu, Ban chủ nhiệm đề tài đã "mạnh dạn" đưa đề tài đi đăng ký dự thi ở Hà Nội.

Theo giải thích của TS Nguyễn Văn Giáp với phóng viên VietNamNet vào chiều 15/12, người đứng tên dự thi là một... sinh viên mới ra trường tên là Hoàng Ngọc Hà với luận văn tốt nghiệp về "Mô hình robot leo cầu thang". Còn TS Nguyễn Văn Giáp và KS Đoàn Thế Thảo chỉ đứng tên với tư cách là... giáo viên hướng dẩn (?!)

Thế nhưng, khi tra trên website của Hội KHCNTĐ Việt Nam, mục đăng ký đề tài dự thi thì phần họ tên người tham gia cuộc thi bỏ trống và chỉ thấy tên của chủ nhiệm đề tài là TS Nguyễn Văn Giáp và KS Đoàn Thế Thảo! Đây cũng là đề tài duy nhất trong số 59 đề tài đăng ký dự thi "Tuổi trẻ với Tự động hoá - năm 2004" không có tên người tham gia!

Trao đổi với VietNamNet qua điện thoại, ông Trịnh Đình Đề, Tổng thư ký Hội KHCNTĐ Việt Nam cho biết: Qua báo chí, Ban tổ chức cuộc thi đã biết việc thiếu trung thực của đề tài nên sẽ không đưa vào danh sách chấm để xét giải.

● TSKH Nguyễn Xuân Hùng: Hội đồng sẽ còn làm việc quyết liệt trong thời gian tới!

TSKH Nguyễn Xuân Hùng
Có thể nói: Các thành viên trong Hội đồng xét duyệt và Hội đồng nghiệm thu đề tài "Mô hình robot leo cầu thang" đã làm việc rất nghiêm túc.

Thoạt tiên, khi tự đăng ký và đưa đề tài ra trước Hội đồng xét duyệt để xin kinh phí nghiên cứu, nhóm nghiên cứu (hay Ban chủ nhiệm đề tài) là TS Nguyễn Văn Giáp và KS Đoàn Thế Thảo còn hăng hái đề xuất sẽ thực hiện luôn một loạt mô hình robot thông minh, robot chữa cháy, robot vượt chướng ngại vật... Nhóm nghiên cứu còn đề xuất nội dung nghiên cứu không chỉ robot chữa cháy thông thường mà robot còn có thể leo cầu thang, có gắn camera để quan sát bên trong đám cháy. Không chỉ có vậy, robot này còn có thể mang vác nhằm cứu người bị nạn ra khỏi đám cháy (!).

Trươc một loạt đề xuất xem ra có thể vượt quá khả năng của nhóm nghiên cứu, Hội đồng đã phải đề nghị nhóm nghiên cứu giới hạn bớt mục tiêu, nhiệm vụ của đề tài và chỉ nên tập trung vào mô hình robot leo cầu thang nhằm mục đích chữa cháy. Như vậy, lần thứ nhất xét duyệt coi như không đạt do nhóm nghiên cứu ôm đồm quá nhiều mục tiêu.

Sau đó, tức là chỉ sau khi Hội đồng xét duyệt đề tài đã góp ý, nhóm nghiên cứu mới chỉnh sửa và thu hẹp mục tiêu nghiên cứu còn lại bảy hạng mục phải hoàn thành như trong hợp đồng mà nhóm đã ký với Sở KH-CN TP.HCM. Lúc ấy, đề tài mới được Hội đồng xét duyệt chấp thuận. Kinh phí 68 triệu đồng cũng là do chính nhóm nghiên cứu tự đề xuất sau khi dự toán những việc cần làm.

Xin nói rõ thêm là ở đây, chúng ta chỉ làm robot mô hình chứ không phải làm một con robot thật. Với một con robot thật, chắc chắn kinh phí sẽ phải lớn hơn gấp nhiều lần. Đối với robot mô hình, Hội đồng nghiệm thu chỉ yêu cầu nhóm nghiên cứu thực hiện đúng mục tiêu đã đề ra: Robot phải leo vượt được các loại cầu thang. Trước mắt, robot chưa cần phải chữa cháy mà chỉ leo được cầu thang (tất nhiên là các loại cầu thang thật!) để định hướng vào mục tiêu chữa cháy. Đáng tiếc, mô hình robot do nhóm nghiên cứu thực hiện chỉ leo được... cầu thang mô hình mà nhóm đã tự làm ra!

Thật ra, với kinh phí gần 70 triệu đồng cấp cho nhóm nghiên cứu đề tài này là đủ để có thể đi mua một robot thật. Thế nhưng, khi xét duyệt đề tài, Hội đồng vẫn cân nhắc để thông qua. Mục đích là nhằm khuyến khích các nhà khoa học tiếp cận với những kiến thức mới qua việc nghiên cứu, chế tạo mô hình robot. Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu đề tài sẽ có sự sáng tạo thêm nhằm phục vụ lợi ích xã hội sau này.
___

Tại sao chúng ta gặp phải chuyện này nhỉ ?

Được Hoailong sửa chữa / chuyển vào 03:29 ngày 09/01/2005

Gửi lúc 03:27, 09/01/05

Than phiền

16/06/2004

Tự động hoá (TĐH) hay Nghề bắt máy móc phục vụ con người, ứng dụng rất nhiều trong các ngành công nghiệp như công nghiệp than, xi măng,... trong các dây chuyền sản xuất công nghiệp, trong thuỷ lợi, là một trong những ngành được Nhà nước đặc biệt quan tâm và có những chính sách hỗ trợ ưu tiên hàng đầu.
Thế nhưng so với các nước phát triển, TĐH của Việt Nam vẫn đang tụt hậu với khoảng cách khá xa

- Bài toán khó bao giờ cũng bắt đầu từ vốn?

Đã gần hơn với đòi hỏi của cuộc sống?
Làm việc dưới lòng đất, người công nhân càng đào sâu hơn vào lòng đất để khai thác thì nồng độ khí mêtan và nguy cơ cháy nổ dưới hầm lò lại càng tăng. Nếu nồng độ khí này vượt quá mức cho phép và các điều kiện an toàn trong sản xuất không được đảm bảo, nguy cơ này lại trở thành mối đe doạ trực tiếp đến tính mạng người công nhân, đồng thời cũng ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất kinh doanh của ngành than.

Trước yêu cầu đó, ngành than đã ứng dụng công nghệ vào việc đầu tư xây dựng những hệ thống cảnh báo khí tự động nhằm quản lý và theo dõi mức độ an toàn trong sản xuất của ngành than. Từ khi áp dụng hệ thống này vào sản xuất, việc kiểm soát nồng độ khí mêtan và một số loại khí khác đã trở nên dễ dàng hơn, tăng khả năng phát hiện sớm nguy cơ cháy nổ, từ đó có các biện pháp kịp thời ngăn chặn tai nạn xảy ra trong mỏ.
Hệ thống quan trắc trung tâm trong các khu vực hầm lò của mỏ than Mạo Khê hoạt động 24/24h để theo dõi nồng độ khí là một ví dụ. Dữ liệu về nồng độ khí sẽ được thu vào các đầu đo đặt tại một số vị trí trong hầm lò rồi được truyền về hệ thống máy chủ đặt tại trung tâm.
Các dữ liệu qua xử lý sẽ được hiển thị trên màn hình vi tính, giúp cán bộ kỹ thuật có thể theo dõi nồng độ khí ở từng khu vực khác nhau trong mỏ.

Ngành sản xuất xi măng cũng là một ngành ứng dụng Công nghệ tự động hoá khá phát triển. Để điều khiển toàn bộ dây chuyền sản xuất xi măng công suất 3500 tấn/ngày chỉ cần 10 kỹ sư. Mỗi người chịu trách nhiệm vận hành và theo dõi một công đoạn từ nghiền liệu, lò nung đến nghiền than và nghiền xi măng, tất cả đều thông qua hệ phần mềm điều khiển tự động. Với sự phân chia công đoạn như thế, các khâu trong quá trình sản xuất xi măng được vận hành trôi chảy, ít gặp sự cố và điều đặc biệt là có khả năng lưu trữ và quản lý dữ liệu rất tốt. Toàn bộ các thông số và kết quả sản xuất của từng ca, từng ngày được ghi lại và như vậy, hệ thiết bị tự động này không chỉ có chức năng điều hành sản xuất mà còn cho phép theo dõi và giám sát hiệu quả làm việc của chính con người.

Không chỉ ứng dụng trong công nghiệp, công nghệ tự động hoá còn được ứng dụng rộng rãi trong thuỷ lợi. Trạm bơm Cụm thủy nông Minh Tân - Bắc Ninh với công suất 12.600m3/h có nhiệm vụ tưới tiêu, phục vụ cho hoạt động sản xuất nông nghiệp của một số huyện thuộc 2 tỉnh Bắc Ninh và Hải Dương.
Đây là một trạm bơm lớn, hoạt động mạnh nhưng thời gian trước, tình trạng bèo rác cuốn theo dòng nước thường xuyên xảy ra gây ảnh hưởng đến công suất và khả năng vận hành, thậm chí gây hỏng hóc các máy bơm của trạm, chi phí khắc phục sửa chữa nhiều khi lên tới hàng trăm triệu đồng. Trước thực trạng này, đề tài nghiên cứu hệ thống thiết bị vớt rác tự động của các nhà khoa học Viện khoa học thủy lợi đã ra đời.

Đây là một trong số những công trình tham dự và đạt giải VIFOTEC 2003 trong lĩnh vực tự động hóa. Với nguyên lý hoạt động hết sức đơn giản dựa trên chuyển động xích tải và bàn cào, các nhà khoa khọc đã tính toán công suất và tốc độ vòng quay hợp lý để đảm bảo có thể chặn và vớt được toàn bộ bèo và rác trước khi đưa nước qua cửa xả.

Ứng dụng TĐH vào sản xuất - bài toán còn nhiều khó khăn

Việc đào tạo kỹ sư TĐH ở các trường đại học cũng gần hơn với yêu cầu thực tiễn. Nhiều mô hình hoàn chỉnh như mô hình dây chuyền sản xuất ôtô được đưa vào cho sinh viên làm quen và vận hành thử.
Mọi công đoạn của quá trình sản xuất đều tự động và khép kín. Với những buổi thực hành thú vị như thế này, khả năng nắm bắt và tiếp thu công nghệ của sinh viên sẽ được nâng lên, từ đó tăng cường và phát huy khả năng sáng tạo của lực lượng trẻ. Tuy nhiên, ngay cả khi chúng ta có thể làm chủ được hoàn toàn về công nghệ nhưng việc đưa mô hình này trở thành hiện thực sản xuất của cả một dây chuyền lại là điều vượt quá sức của chúng ta trong thời điểm hiện tại. Rõ ràng, tiềm lực tài chính là nguyên nhân gây cản trở đến quá trình phát triển của ngành tự động hóa nước ta.

Đề cập đến vấn đề này, GS.TSKH Cao Tiến Huỳnh - Viện trưởng Viện Tự động hóa - Phó Chủ tịch Hội KHCN tự động Việt Nam nói: "Do đặc thù là một ngành có sự tham gia của nhiều ngành khác như công nghệ thông tin, cơ khí, điện, điện tử... tự động hoá sẽ không có điều kiện phát triển nếu những ngành khác không cùng vào cuộc.
Trong bối cảnh ấy, việc ứng dụng các công trình có trình độ tự động hoá cao cũng trở nên xa vời và về lâu dài có thể sẽ hạn chế rất nhiều năng lực và khả năng sáng tạo của các nhà khoa học Việt Nam. Bản thân việc chuẩn bị năng lực cho sinh viên tham gia lĩnh vực này không phải lúc nào cũng đạt yêu cầu đặt ra".

Nhịp cầu công nghệ
Trước yêu cầu của thực tế, nhiều cuộc thi về tự động hóa đã được tổ chức nhằm khuyến khích sức sáng tạo tuổi trẻ, điển hình như cuộc thi sáng tạo Robocon. Ngoài ra, Cuộc thi "Tuổi trẻ với Tự động hóa" do Trung ương Đoàn, Bộ GDĐT, Hội KHCN tự động Việt Nam phối hợp tổ chức hàng năm cũng không nằm ngoài mục đích khơi dậy tiềm năng nghiên cứu trong giới trẻ để từ đó góp phần xây dựng nguồn nhân lực vững chắc cho tự động hoá - lĩnh vực công nghệ mũi nhọn trong sự nghiệp công nghiệp hóa hiện đại hóa đất nước.

Bên cạnh đó, việc chưa biết cách khai thác triệt để hiệu quả đầu tư cũng là một vấn đề cần xem xét. Trong chiến lược phát triển KHCN Việt Nam, việc đầu tư các phòng thí điểm trọng điểm là một trong những mục tiêu nhằm đẩy nhanh hơn nữa công tác nghiên cứu và triển khai công nghệ.
Coi tự động hóa là một trong 4 ngành công nghệ mũi nhọn, Nhà nước ta cũng đã đầu tư riêng 1 phòng thí nghiệm trọng điểm về tự động hóa với kinh phí hàng chục tỷ đồng. Tuy nhiên, số lượng các đề tài nghiên cứu từ đây được ứng dụng vào cuộc sống xem ra còn quá hạn chế, chưa tương xứng với mức đầu tư.

Đối với các ngành sản xuất công nghiệp, nhu cầu ứng dụng tự động hóa có thể nói ở mức độ cao nhất. Tuy nhiên, khả năng tự nghiên cứu của ta còn hạn chế nên việc nhập các hệ dây chuyền tự động của nước ngoài là điều tất yếu nhằm cải thiện năng suất chất lượng sản phẩm.
Thực tế cho thấy, việc ứng dụng công nghệ tự động hóa vào sản xuất còn phải đối mặt với rát nhiều khó khăn.

Phải nhìn nhận một cách khách quan và công bằng, do điều kiện khó khăn của đất nước nên trình độ tự động hóa của Việt Nam còn giữ một khoảng cách khá xa so với thế giới.
Quan trọng nhất là cần nhanh chóng tập hợp được một lực lượng các nhà khoa học trẻ nắm chắc về công nghệ tự động hóa, cộng thêm điều kiện tài chính, lúc đó, chúng ta mới có khả năng nghiên cứu sáng tạo ra những công nghệ hoàn toàn của Việt Nam.

Vì vậy, trước mắt, chúng ta chỉ có thể tập trung đẩy mạnh công tác đào tạo, nâng cao trình độ của đội ngũ cán bộ trong các ngành sản xuất nhằm tăng khả năng tiếp cận và làm chủ được những công nghệ tiên tiến của thế giới, đồng thời áp dụng phù hợp vào điều kiện của Việt Nam.
Trích VTV1/CongNghe 06/2004

Được HoaiLong sửa chữa / chuyển vào 10:39 ngày 08/03/2005

Gửi lúc 10:35, 08/03/05