Khoa Khoa học máy tính luôn chú trọng đến hoạt động nghiên cứu, chia sẻ thông tin đến toàn thể giảng viên. Ngày 13/5/2022, chuỗi seminar của Khoa Khoa học máy tính tiếp tục với chia sẻ của TS. Nguyễn Thu Hương về Knowledge Graph.

Knowledge Graph (KG- sơ đồ tri thức) sắp xếp dữ liệu từ nhiều nguồn, nắm bắt thông tin về các thực thể quan tâm trong một miền hoặc nhiệm vụ nhất định (như con người, địa điểm hoặc sự kiện) và tạo kết nối giữa chúng. Thuật ngữ Knowledge Graph đã được Google giới thiệu vào năm 2012 để chỉ cơ sở kiến thức có mục đích chung của nó, mặc dù các cách tiếp cận tương tự đã xuất hiện từ thời kỳ đầu của AI hiện đại trong các lĩnh vực như biểu diễn tri thức, thu nhận tri thức, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bản thể học kỹ thuật và web ngữ nghĩa (Semantic Web).

Ngày nay, KGs được sử dụng rộng rãi trong mọi thứ, từ công cụ tìm kiếm và chatbot cho đến người giới thiệu sản phẩm và hệ thống tự trị. Trong khoa học dữ liệu và AI, KGs thường được sử dụng để tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận và tích hợp các nguồn dữ liệu; thêm ngữ cảnh và chiều sâu cho các kỹ thuật AI khác, theo hướng dữ liệu hơn, chẳng hạn như học máy; và đóng vai trò là cầu nối giữa con người và hệ thống, chẳng hạn như tạo ra các giải thích mà con người có thể đọc được, hoặc, ở quy mô lớn hơn, xây dựng các hệ thống thông minh cho các nhà khoa học và kỹ sư. Nhóm lợi ích này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc nghiên cứu và đổi mới trong một lĩnh vực quan trọng của khoa học dữ liệu và AI.

Hiện nay, nhiều công ty và tổ chức đã và đang nghiên cứu, ứng dụng KGs trong các sản phẩm, dịch vụ và quản lý hoạt động như Amazon, Google, Ebay, Microsoft, Linkedin, Nasa, IBM,…. KGs được dự đoán sẽ đóng vai trò lớn trong tương lai của AI.