Các chuyên gia công nghệ tại Digital Foundry đã đưa ra dự đoán về cấu hình của PlayStation6, thế hệ console tiếp theo của Sony. Theo đó, PlayStation6 có thể sẽ được trang bị dung lượng RAM cao hơn đáng kể so với PlayStation5 và PS5 Pro hiện tại, nhưng mức tăng này sẽ không quá lớn do các hạn chế kỹ thuật và chi phí.

Dự đoán của Digital Foundry cho thấy dung lượng RAM của PlayStation6 có thể sẽ là 24 GB, cao hơn mức 16 GB hiện tại trên PS5 và PS5 Pro. Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng mức tăng này là hợp lý và cần thiết để đáp ứng nhu cầu của các tác vụ máy học và ray tracing nâng cao, vốn đang là xu hướng trong ngành công nghiệp game hiện nay.

Cũng theo Digital Foundry, dung lượng RAM 16 GB hiện tại trên PS5 và PS5 Pro đã đủ để xử lý phần lớn yêu cầu về đồ họa và nội dung nghệ thuật. Tuy nhiên, việc nâng cấp lên 24 GB RAM sẽ giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của console, đặc biệt là trong các tác vụ đòi hỏi sức mạnh tính toán cao.

Một yếu tố quan trọng cần xem xét là chi phí DRAM, vốn đang ở mức cao và chưa có dấu hiệu giảm. Điều này có thể khiến các hãng sản xuất console phải cân nhắc kỹ lưỡng về việc nâng cấp dung lượng RAM. Ngoài ra, nếu thiết bị cầm tay PlayStation mới được phát hành, nhiều khả năng thiết bị này sẽ sử dụng RAM 16 GB, từ đó khiến cho việc nâng cấp lên 24 GB RAM trên hệ máy gia đình trở thành lựa chọn hợp lý.

Về phía Microsoft và hệ máy kế nhiệm Xbox, tình hình có phần khó đoán hơn. Digital Foundry cho rằng Microsoft có thể sẽ chọn một hướng đi khác, chẳng hạn như phát triển hệ máy theo hướng “PC đóng gói” thay vì cạnh tranh trực tiếp với PlayStation6 theo mô hình console truyền thống.

Cuối cùng, Sony được cho là sẽ ra mắt PlayStation6 trong vài năm tới, cùng với khả năng phát hành song song một thiết bị cầm tay hoàn toàn mới. Điều này hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho nền tảng chơi game di động cao cấp của Sony. Với những thông tin này, người hâm mộ có thể mong đợi những điều thú vị từ thế hệ console tiếp theo của Sony.

Thông tin khác liên quan đến chủ đề này, hãy truy cập tại https://www.digitalfoundry.net/ .

Ngày 14/7, Viện Công nghệ CIRTech, Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) đã tổ chức thành công Hội thảo chuyên đề ‘Scientific Machine Learning’. Sự kiện này nhắm tới tăng cường kết nối nghiên cứu với các nhà khoa học uy tín trong và ngoài nước trong lĩnh vực Toán ứng dụng, Tính toán khoa học và Học máy ứng dụng.

GS.TS. Lê Văn Cảnh, Phó Hiệu trưởng Nhà trường, phát biểu mở đầu hội thảo. Ông chia sẻ thông tin về các dự án nghiên cứu quốc tế cũng như hoạt động khoa học công nghệ đa lĩnh vực của HUTECH. Đồng thời, ông bày tỏ kỳ vọng về hội thảo: ‘Hy vọng các nhà nghiên cứu và sinh viên sẽ mạnh dạn chia sẻ, trao đổi thông tin học thuật, để góp phần tạo nên những kết nối giá trị để phát triển nghiên cứu chuyên sâu hơn tại hội thảo hôm nay’.

GS.TS. Nguyễn Xuân Hùng, Viện trưởng Viện Công nghệ CIRTech, đã giới thiệu hoạt động của Viện. Viện tập trung vào các định hướng chính: đẩy mạnh nghiên cứu cơ bản với các công bố quốc tế uy tín; phát triển và chuyển giao các công nghệ ứng dụng; đồng thời đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực khoa học – công nghệ chất lượng cao.

GS.TS. Bùi Thanh Tân, Co-Director of the Center for Scientific Machine Learning at the Oden Institute, Leader of Pho-Ices Group, Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ và Cơ học Kỹ thuật, cũng như Viện Kỹ thuật và Khoa học Tính toán Oden thuộc Đại học Texas tại Austin (Hoa Kỳ), đã trình bày báo cáo với chủ đề ‘Learn2Solve: A Deep Learning Framework for Real-Time Solutions of Forward, Inverse, and UQ Problems’. Báo cáo giới thiệu khuôn khổ học sâu tối ưu hóa được phát triển nhằm giải quyết các bài toán tính toán trong thời gian thực.

TS. Lê Đức Thắng, Nghiên cứu viên Viện Công nghệ CIRTech, trình bày báo cáo ‘Physics-Informed Neural Networks for Solid Mechanics and Applications’. Báo cáo giới thiệu việc ứng dụng Mạng nơ-ron tích hợp thông tin vật lý (Physics-Informed Neural Networks – PINNs) trong giải các bài toán cơ học chất rắn.

TS. Phạm Thế Anh Phú, Giảng viên Khoa Công nghệ thông tin HUTECH, trình bày báo cáo ‘Bridging AI, Topological Data Analysis, and Fuzzy Neural Networks for Medical Disease Diagnosis’. Báo cáo giới thiệu hướng nghiên cứu liên ngành kết hợp AI, TDA và FNNs nhằm hỗ trợ chẩn đoán chính xác hơn từ dữ liệu y tế phức tạp.

Hội thảo đã tạo cơ hội để giảng viên, nghiên cứu viên và sinh viên cập nhật hướng nghiên cứu mới, đồng thời định hướng phát triển những công trình gắn liền với nhu cầu thực tiễn. Qua đó, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo và nghiên cứu tại Viện Công nghệ CIRTech nói riêng và toàn HUTECH nói chung.

Thông qua hội thảo, các nhà nghiên cứu và sinh viên đã có cơ hội trao đổi và thảo luận về các chủ đề liên quan đến học máy ứng dụng và tính toán khoa học. Sự kiện này không chỉ giúp thúc đẩy sự phát triển của nghiên cứu khoa học tại HUTECH mà còn góp phần tăng cường mối quan hệ hợp tác giữa các nhà khoa học trong và ngoài nước.

Trong khuôn khổ hội thảo, các đại biểu đã tham gia thảo luận và đặt câu hỏi cho các báo cáo viên. Những cuộc thảo luận này đã giúp làm rõ hơn các vấn đề và mở ra hướng nghiên cứu mới cho các nhà khoa học trẻ.