Nghiên cứu về vật chất hoạt động (active matter) mang lại những hiểu biết sâu sắc về các quá trình sinh học nền tảng, đồng thời mở ra nhiều hướng đổi mới trong công nghệ và y học. Thông qua việc nắm bắt các nguyên lý chi phối vật chất hoạt động, các nhà nghiên cứu có thể thiết kế các vật liệu có khả năng thích nghi và phản hồi linh hoạt, phát triển các hệ robot hiệu quả hơn và có tính phối hợp cao, cũng như xây dựng các phương pháp tiên tiến trong dẫn truyền thuốc và kỹ thuật mô.
Song song với đó, vai trò ngày càng gia tăng của học máy (machine learning) trong nghiên cứu khoa học đã làm thay đổi căn bản cách các hệ thống phức tạp được phân tích và lý giải. Bắt nguồn từ giữa thế kỷ 20 với các thuật toán có khả năng học từ dữ liệu, học máy đã phát triển mạnh mẽ nhờ sự xuất hiện của năng lực tính toán ngày càng cao và các tập dữ liệu quy mô lớn trong những năm 1990 và 2000. Những phát triển nền tảng như thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) để huấn luyện mạng nơ-ron và sự ra đời của máy véc-tơ hỗ trợ (support vector machines) đã đặt nền móng cho các phương pháp hiện đại. Gần đây, các đột phá trong học sâu (deep learning) đã nâng cao vượt bậc khả năng nhận dạng mẫu và dự đoán, khiến học máy trở thành một công cụ không thể thiếu trong khoa học đương đại.
Trong lĩnh vực vật chất hoạt động, học máy cung cấp những phương pháp mạnh mẽ để phân tích các hành vi phức tạp và thường mang tính phi tuyến. Bằng cách khai thác khối lượng lớn dữ liệu thu được từ thí nghiệm và mô phỏng, các mô hình học máy có thể phát hiện các quy luật tiềm ẩn, dự đoán động lực học của hệ thống, đồng thời tối ưu hóa thiết kế và điều khiển các hệ vật chất hoạt động. Sự tích hợp này giúp thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng thực tiễn, cho phép tạo ra các vật liệu hoạt động tổng hợp với chức năng được thiết kế theo mục tiêu, đồng thời thúc đẩy đổi mới trong các lĩnh vực vật lý, kỹ thuật và khoa học y sinh.
Thông tin:
Volpe, G. (2026). Machine Learning for Active Matter.
Trong: Ấn phẩm học thuật, tr. 217–237.
ISBN: 978-3-032-04128-9
DOI: 10.1007/978-3-032-04129-6_11
👉 Toàn văn:
https://www.researchgate.net/publication/399730449_Machine_Learning_for_Active_Matter
