Đi du lịch, vợ chồng ở Lâm Đồng trúng độc đắc 1 tỉ xổ số cào TP.HCM

Theo chuyên trang Space.com, ngày 2.5 tối nay, đúng vào kỳ nghỉ lễ 30.4 - 1.5 ở Việt Nam, trăng tròn đầu tiên trong số 2 trăng tròn hiếm gặp khi cùng xuất hiện trong tháng 5.2026, sẽ tỏa sáng trên bầu trời Việt Nam.

Thời điểm này, mặt trăng sẽ nằm ở vị trí xung đối. Lúc này bề mặt của mặt trăng sẽ phản xạ tối đa ánh sáng mặt trời về phía trái đất. Mặt trăng trong giai đoạn này mọc vào lúc hoàng hôn, đạt đỉnh cao nhất vào nửa đêm và lặn vào lúc bình minh.

Vì vậy, trăng tròn hiện diện trọn vẹn suốt cả đêm, từ khi trời vừa tối cho đến khi mặt trời mọc. Do được mặt trời chiếu sáng trực tiếp ở phía đối diện, trăng tròn rất sáng và dễ quan sát bằng mắt thường, kể cả trong điều kiện có một chút mây mù.

Một ngày trước và sau thời điểm trăng hoa tròn nhất, tức hôm qua 1.5 và ngày mai 3.5, người yêu thiên văn vẫn có thể quan sát được mặt trăng tròn đầy, nếu điều kiện thời tiết cho phép.

Lần trăng tròn này được các bộ lạc bản địa đầu tiên ở Mỹ gọi là trăng hoa, vì đây là thời điểm trong năm mà các loài hoa mùa xuân nở rộ. Tuy nhiên, cũng chính vì ánh sáng quá rực rỡ này, trăng tròn thường làm lu mờ các thiên thể mờ như tinh vân hay thiên hà, khiến thời điểm này không lý tưởng cho việc quan sát chúng.

Sở dĩ lần trăng hoa này trở nên đặc biệt vì đây là trăng tròn hiếm hoi trong 1 tháng có 2 trăng tròn. Sau trăng hoa, trăng tròn xuất hiện trong ngày cuối cùng của tháng 5 (31.5) được gọi là trăng xanh.

Đây là thuật ngữ dùng để chỉ trăng tròn xuất hiện trong lần thứ hai cùng 1 tháng dương lịch. Thông thường chỉ có 1 lần trăng tròn trong mỗi tháng dương lịch. Nhưng vì trăng tròn xảy ra sau mỗi 29,53 ngày nên đôi khi một tháng dương lịch sẽ có 2 lần trăng tròn. Dù được gọi là trăng xanh nhưng mặt trăng không thực sự có màu xanh vào thời điểm này.

Chuyên gia cho biết mặt trăng có thể quan sát bằng mắt thường, song một chiếc kính thiên văn có thể giúp cho việc quan sát trở nên thú vị hơn. Bạn cũng có thể tận dụng hiện tượng ảo ảnh mặt trăng - quan sát khi mặt trăng xuất hiện ở đường chân trời để thấy nó to hơn so với lúc mọc cao lên bầu trời.

Tin Gốc: Thanh Niên

Tôi ngồi viết những câu thơ này mà lòng bồi hồi xúc động khi giữa buổi ban trưa gay gắt, những người thợ điện của thành phố mang tên Bác đang vắt vẻo trên không trung, cách mặt đất hàng chục mét bất chấp nguy hiểm, để thi công thay trụ và lưới điện thông minh trên đường Phan Xích Long (TP.HCM).

Ảnh: Lê Văn Cả

Tin Gốc: Thanh Niên

Từ NASA (Cơ quan Hàng không vũ trụ Mỹ) đến Google, từ những hệ thống hàng không khắt khe đến những bài toán dữ liệu toàn cầu, hành trình của tiến sĩ (TS) Nguyễn Sung (sinh năm 1969) không chỉ là câu chuyện công nghệ mà là hành trình của một cách nghĩ được định hình qua nhiều môi trường khắt khe. Ông học cách hiểu hệ thống thay vì chỉ nhìn từng phần, nhìn toàn cục trước khi đi vào chi tiết, xây dựng niềm tin thay vì chỉ tạo ra dữ liệu, theo đuổi giá trị đáng tin thay vì kết quả tức thời, và sau cùng là luôn đặt con người ở trung tâm của mọi tiến bộ như một nguyên tắc xuyên suốt không thể tách rời. Đặc biệt, khi trở về đất mẹ, ông đã dành nhiều tâm huyết cho nền giáo dục VN.

Vì sao ông chọn khoa học máy tính trong lĩnh vực hàng không, một hướng đi khá đặc biệt?

Tôi không xem đó là một lựa chọn đặc biệt, mà đơn giản là nơi hai niềm đam mê lớn nhất của tôi gặp nhau: tư duy logic của công nghệ và sự kỳ vĩ của bầu trời, của vũ trụ. Khi theo học tại ĐH Hàng không Embry-Riddle (Mỹ), tôi nhận ra rằng phía sau mỗi hệ thống hàng không và không gian là một nền tảng phần mềm và vận hành vô cùng tinh vi, nơi gần như toàn bộ tri thức của con người hội tụ và sai số gần như không được phép tồn tại. Chính điều đó buộc mình phải suy nghĩ ở cấp độ hệ thống, phải hiểu toàn bộ bức tranh thay vì chỉ một phần nhỏ, và tư duy này theo tôi suốt sự nghiệp.

Trải nghiệm làm việc tại NASA khi còn rất trẻ đã mở ra cho ông điều gì?

NASA mở ra cho tôi không chỉ công nghệ mà còn là cách con người cùng nhau xây dựng những hệ thống mà không cá nhân nào có thể tự làm được. Ở đó, mỗi dòng code không còn là một đoạn logic riêng lẻ mà là một phần của một hệ thống sống, nơi mọi thành phần phải tương tác chính xác với nhau và một sai sót nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả lớn.

Điều thay đổi sâu sắc nhất là sự chuyển dịch sang tư duy hệ thống, không chỉ viết cho đúng mà phải hiểu hệ thống vận hành như thế nào, và điều gì sẽ xảy ra khi một phần gặp vấn đề. Tôi vẫn thường chia sẻ với các con rằng mình có hơn 1.000 dòng code từng được dùng trong một bộ phận của tàu con thoi Discovery, không phải như một thành tích cá nhân mà minh chứng rằng những đóng góp rất nhỏ, nếu đặt đúng vào một hệ thống lớn, có thể góp phần vào những điều rất lớn. Điều quan trọng hơn cả là sự khiêm tốn trước tri thức, bởi khi làm việc giữa những con người giỏi nhất, trên những hệ thống phức tạp nhất, bạn hiểu rằng mình luôn còn phải học.

Những năm tháng làm trong lĩnh vực hàng không - quốc phòng đã "lập trình" cho ông tư duy gì mà đến giờ vẫn còn nguyên giá trị?

Có lẽ đó là tư duy về tính tin cậy và trách nhiệm hệ thống. Ở những môi trường như NASA hay Lockheed Martin, tôi dần hiểu rằng mình chỉ là một phần rất nhỏ trong một hệ thống rất lớn, và mỗi việc mình làm nếu có ý nghĩa thì cũng chỉ là góp phần giúp hệ thống vận hành ổn định hơn.

Điều tôi học được là sự cẩn trọng, làm gì cũng phải kiểm tra lại, phải nghĩ thêm một bước và luôn tự hỏi nếu có sai sót thì điều gì sẽ xảy ra. Càng làm, tôi càng thấy mình cần học nhiều hơn, vì hệ thống luôn lớn hơn hiểu biết của mình. Nếu nói điều còn giữ lại đến hôm nay, thì đó là một suy nghĩ rất đơn giản: công nghệ không phải để thể hiện mình giỏi, mà để người khác có thể tin vào nó và sử dụng nó một cách an toàn.

Vì sao ông quyết định gia nhập Google vào năm 2005, thời điểm điện toán đám mây (cloud) còn rất sơ khai?

Lúc đó tôi chỉ cảm thấy mình còn nhiều điều chưa hiểu về cách con người quản lý tri thức, và Google là nơi mình có thể học thêm. Khi làm việc trong lĩnh vực hệ thống phân tán, tôi nhận ra nhiều tổ chức có rất nhiều dữ liệu nhưng lại gặp khó khăn trong việc tìm kiếm và sử dụng hiệu quả.

Khi tiếp cận với cách Google tổ chức thông tin và làm cho nó trở nên hữu ích, tôi thấy đó là một hướng đi có ý nghĩa. Thành thật mà nói, lúc đó tôi cũng chưa hình dung hết được quy mô của điện toán đám mây sau này, tôi chỉ nghĩ rằng nếu có cơ hội được tham gia và học cách những người giỏi hơn giải quyết những bài toán lớn, thì đó đã là một điều đáng quý. Tôi cũng may mắn trong hành trình đó khi được TS Vint Cerf, người được xem là "cha đẻ của internet" hướng dẫn công trình nghiên cứu của mình. Qua đó, tôi có cơ hội tiếp cận và học hỏi từ nhiều bộ óc rất xuất sắc.

Nếu phải mô tả Google bằng một từ duy nhất, ông sẽ chọn từ gì? Điều khó nhất khi xử lý dữ liệu ở quy mô hàng tỉ người dùng là gì?

Có lẽ là "unconventional", tức là không theo lối mòn. Còn điều khó nhất không phải là xử lý dữ liệu lớn, mà là làm sao để thông tin trở nên thực sự hữu ích trong công việc hằng ngày của con người. Thời điểm ban đầu ở Google, "đối thủ cạnh tranh" lớn nhất của chúng tôi không phải là một công nghệ phức tạp mà là chiếc điện thoại bàn, bởi khi cần thông tin, con người thường gọi cho người mà họ tin là có câu trả lời.

Điều đó cho thấy dữ liệu có thể đã tồn tại, nhưng nếu người dùng không tìm được nhanh hơn hoặc không tin vào kết quả, họ sẽ quay về cách cũ. Vì vậy, thách thức không chỉ là xử lý dữ liệu mà là xây dựng hệ thống có thể tìm đúng thông tin, trả về đủ nhanh và quan trọng nhất là tạo được niềm tin. Ở quy mô lớn, mỗi người dùng có một ngữ cảnh khác nhau, và hệ thống phải đủ thông minh để hiểu điều đó nhưng cũng đủ đơn giản để người dùng cảm thấy quen thuộc. Nếu nhìn lại, điều khó nhất không nằm ở dữ liệu mà ở việc thay đổi thói quen của con người.

Khi AI bùng nổ, liệu tri thức có đang bị "bội thực thông tin"?

Tôi không nghĩ chúng ta đang bội thực tri thức, mà đúng hơn là bội thực dữ liệu và biểu đạt. Trí tuệ nhân tạo (AI) làm cho việc tạo ra thông tin trở nên rất dễ, nhưng tri thức không phải là thứ được tạo ra bằng tốc độ mà được hình thành qua quá trình chọn lọc, kiểm chứng và hiểu sâu. Khi khoảng cách giữa việc tạo ra và hiểu được ngày càng lớn thì cảm giác bội thực là điều dễ hiểu.

Theo tôi, vấn đề không nằm ở việc có quá nhiều thông tin mà là thiếu cơ chế để biến thông tin thành hiểu biết đáng tin cậy. Nếu không có ngữ cảnh và khả năng kiểm chứng, càng nhiều thông tin con người càng dễ mất phương hướng.

AI không phải là nguồn tạo ra tri thức mà là công cụ giúp con người đi nhanh hơn trong quá trình tìm đến tri thức, nhưng đi nhanh không đồng nghĩa với đi đúng. Vì vậy, thách thức lớn nhất hiện nay là làm sao để hệ thống và cả con người biết dừng lại đúng lúc, đặt câu hỏi đúng và phân biệt điều gì thực sự đáng tin.

Theo ông, giáo dục cần thay đổi như thế nào trong kỷ nguyên AI và cloud?

Khi kiến thức trở nên phổ biến và gần như không còn giới hạn, giá trị của giáo dục dịch chuyển từ việc sở hữu thông tin sang khả năng hiểu, ứng dụng và tư duy. Khi câu trả lời có thể được truy xuất gần như tức thì, giáo dục không còn chỉ là truyền đạt kiến thức mà phải tạo ra môi trường trải nghiệm, mạng lưới kết nối và phương pháp để người học giải quyết vấn đề thực tế.

Giáo dục không chỉ dạy biết cái gì mà cần dạy hỏi như thế nào và đi như thế nào trong một thế giới tri thức rộng lớn. Người học cần được rèn luyện khả năng đặt câu hỏi đúng, phân định thông tin và có một bản lĩnh đủ vững để không bị cuốn theo dòng dữ liệu. Một hướng quan trọng là mô hình AI lấy con người làm trung tâm, nơi công nghệ không thay thế mà tăng cường năng lực của con người, giúp con người làm tốt hơn chứ không làm thay.

Sau nhiều năm làm việc ở Mỹ, điều gì khiến ông quay về và dành tâm huyết cho VN?

Với tôi, VN không chỉ là nơi mình sinh ra mà còn là nơi vẫn còn rất nhiều bài toán chưa được giải trong giáo dục, y tế và ứng dụng công nghệ. Tôi không nghĩ mình quay về để làm điều gì lớn, chỉ nghĩ rằng nếu có thể đóng góp một phần nhỏ bằng những gì mình đã học thì đó là điều nên làm. Có lẽ đó không phải là một lựa chọn mang tính chiến lược mà là một cảm giác tự nhiên, đi đủ xa để học rồi quay lại để chia sẻ.

Khi tham gia Hội đồng Cố vấn của Trường ĐH Hoa Sen, ông kỳ vọng thay đổi điều gì trong giáo dục công nghệ?

Sinh viên VN rất thông minh và chăm chỉ, nhưng khoảng cách lớn nhất không nằm ở trí tuệ mà ở tư duy hệ thống và khả năng giải những bài toán lớn, phức hợp gắn với thực tiễn. Nhiều sinh viên có thể viết code nhanh, nhưng khi phải thiết kế hệ thống chịu tải lớn hoặc ứng dụng AI vào một bài toán thực tế thì còn thiếu trải nghiệm và phương pháp. Tôi mong muốn mang tiêu chuẩn thực chiến toàn cầu vào môi trường giáo dục công nghệ để thu hẹp khoảng cách đó, đồng thời mở ra cơ hội học tập và phát triển trong mạng lưới liên kết quốc tế giữa Trường ĐH Hoa Sen với các trường đại học uy tín trên thế giới.

Thạc sĩ - bác sĩ Nguyễn Tường Vũ (Bệnh viện Chợ Rẫy) nói rằng ông thể hiện dấu ấn lớn trong lĩnh vực công nghệ nói chung và ứng dụng vào y tế. Đầu tiên phải nói đến dự án TuVanCovid.com mà ông và bác sĩ Vũ cùng triển khai. Điều gì khiến ông quyết định dấn thân vào một lĩnh vực không phải chuyên môn trực tiếp?

Dự án đó không bắt đầu từ công nghệ mà từ một tình huống rất con người. Ban đầu chúng tôi chỉ là một nhóm trao đổi về giáo dục và ứng dụng công nghệ, nhưng khi Covid-19 bùng phát, câu hỏi đầu tiên không phải là làm gì lớn mà là mình có thể làm gì ngay lúc này. Từ đó, mọi thứ được triển khai rất nhanh với những gì có trong tay, không có kế hoạch dài hạn mà chỉ là cố gắng kết nối người cần hỗ trợ với người có thể giúp. Nhìn lại, tôi không nghĩ đó là một dự án theo nghĩa thông thường mà giống như một phản ứng tự nhiên của con người trước một tình huống cần được đáp lại, nơi công nghệ chỉ là phương tiện, còn điều thúc đẩy hành động là việc mình không thể đứng yên.

Xin cảm ơn ông!

Tin Gốc: Thanh Niên