Mục tiêu cốt lõi trong dự án này là phát triển các phương pháp giúp một máy tính không những có khả năng học liên tục từ dữ liệu, mà còn vận dụng tốt tri thức của con người vào quá trình học. Các phương pháp đó có khả năng làm việc với dữ liệu cỡ lớn hoặc luồng dữ liệu vô hạn. Đề tài này (do PGS.TS Thân Quang Khoát làm chủ trì) nằm trong chuỗi hợp tác nghiên cứu giữa Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội với Đại học Kyoto (Nhật Bản) và Đại học Oregon (Mỹ).
Dự án này được kỳ vọng sẽ có một mức ảnh hưởng rộng:
(1) Về lý thuyết: dự án tìm kiếm một hướng mới để giải quyết một số thách thức căn bản khi giúp máy tính học liên tục từ các luồng dữ liệu. Dự án nghiên cứu cách mới để mã hóa tri thức từ con người hoặc từ bên ngoài vào một mô hình để máy sẽ học và suy diễn tốt hơn từ các chuỗi dữ liệu (vô hạn). Cuối cùng, các nghiên cứu của dự án cung cấp các giải pháp hiệu quả cho một số vấn đề cốt lõi của Trí tuệ nhân tạo tương lai.
(2) Về thực tế: nhiều ứng dụng phải làm việc trên các luồng dữ liệu đến liên tục. Trong khi đó, tri thức con người xuất hiện khắp nơi và cung cấp một nguồn tuyệt vời để đối phó tốt với nhiều thách thức. Các nghiên cứu trong dự án này sẽ hợp nhất hai điều đó một cách thống nhất để tăng hiệu suất của các mô hình học máy khi ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như quảng cáo trực tuyến, hệ gợi ý, phân tích gene, chuẩn đoán bệnh,…
(3) Về đào tạo: dự án sẽ góp phần đào tạo nhiều nghiên cứu sinh, học viên thạc sỹ, và sinh viên.
