Trong khuôn khổ Hội nghị khoa học UMT (DCEST 2024) vừa qua, các bài tham luận của Phiên Công nghệ đã diễn ra rất thành công và sôi nổi, với sự điều hành của Chủ tọa là PGS. TS. Trần Đan Thư - Trưởng Khoa Công nghệ UMT.
Các báo cáo được trình bày ở Phiên Công nghệ xoay quanh 3 chủ đề chính: Trí tuệ nhân tạo vạn vật (Artificial Intelligence of Things – AIoT), Kỹ thuật và Công nghệ phần mềm, Cơ sở toán học và mật mã. Các chủ đề tham luận đều là những nghiên cứu mang tính thực tiễn cao, trong đó đề cao việc áp dụng sự tiến bộ của AI vào các lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng; đồng thời đề xuất giải pháp phát triển các công cụ phần mềm, hướng đến chuyển đổi số từng phần và toàn diện trong từng lĩnh vực và ngành nghề.
Tại Phiên Công nghệ, có 8 bài báo cáo được trình bày, với các chủ đề hấp dẫn:
- Mô hình hồi quy Logistics đảm bảo tính riêng tư dữ liệu người dùng (nhóm tác giả: Nguyễn Thị Hường, Hà Hữu Pháp): Bài nghiên cứu đề xuất mô hình học liên kết cho bài toán hồi quy Logistics; trong đó cho phép các tổ chức hợp tác, chia sẻ kết quả mô hình mà vẫn đảm bảo được tính bảo mật của dữ liệu.
- Mã hóa đồng cấu cho tính toán trên số thực máy tính (nhóm tác giả: Tạ Công Hoàng, Trần Hà Sơn, Nguyễn Thị Hường): Trong bối cảnh bùng nổ của AI, việc bảo mật dữ liệu là điều quan trọng và cấp bách hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, các phương pháp mã hóa hiện tại chỉ tập trung chủ yếu vào việc mã hóa trên số nguyên; trong khi đó những hệ thống AI chủ yếu thực hiện tính toán và làm việc trên các số thực. Trong bài báo, nhóm tác giả đề xuất phương pháp mã hóa dựa trên hệ mã đồng cấu Paillier để thực hiện mã hóa trên trường số thực. Bài nghiên cứu được PGS. TS. Trần Đan Thư nhận xét là một trong các chủ đề rất tiềm năng và mang tính thực tiễn rất cao trong bối cảnh hiện tại.
- Application of Edge Computing in Entry Control System: Ensuring Privacy and Management Efficiency (nhóm tác giả: Nguyễn Duy Diệu, Trần Hữu Quốc Văn, Lê Mạnh Hùng, Võ Tấn Sang): Bài báo cáo đề xuất một hệ thống kiểm soát người ra vào của công ty dựa vào ứng dụng của Điện toán biên (Edge Computing). Điểm nổi bật trong nghiên cứu là hệ thống không sử dụng dữ liệu sinh trắc học, nhằm đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về quyền riêng tư.
- Mẫu thiết kế hướng đối tượng cho việc tích hợp dịch vụ lưu trữ tập tin từ đám mây (nhóm tác giả: Nguyễn Lê Hoàng Dũng, Trần Đan Thư): Tập hợp các mẫu thiết kế hướng đối tượng áp dụng cho việc tích hợp các dịch vụ dựa trên đám mây được đề xuất trong bài báo cáo. Đây là hướng đi tiềm năng, khi tính đến thời điểm hiện tại có rất ít nghiên cứu về sự kết hợp các mẫu thiết kế vào việc tích hợp và triển khai các dịch vụ từ các hệ thống đám mây.
- Xây dựng Convoloutional Neural Network nhằm mục đích phân loại U vú (nhóm tác giả: Huỳnh Lê Phú Trung, Trần Hoàng Quân): Nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình Convolutional Neural Network (CNN) trong việc phân loại khối u lành tính và ác tính dựa trên dữ liệu về nhũ ảnh. Mô hình cho kết quả độ chính xác và độ nhạy trên 90%, cho thấy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo về khả năng hỗ trợ các Y – Bác sĩ trong quá trình chẩn đoán ung thư vú nói riêng và các bệnh lý nói chung.
- Xây dựng mạng xã hội với Django (nhóm tác giả: Sơn Tân, Nguyễn Tấn Trung): Qua thử nghiệm, hệ thống mạng xã hội sử dụng framework Django cho kết quả tốt ở khả năng xử lý và tính linh hoạt. Bài nghiên cứu của nhóm tác giả cũng đánh giá về tiềm năng của hệ thống mạng xã hội này trong ứng dụng thực tiễn với bài toán du lịch.
- Mô hình học sâu cho bài toán phát hiện khối u não (nhóm tác giả: Võ Ngọc Trâm Anh, Nguyễn Tấn Trung): Bài nghiên cứu xây dựng một mô hình học sâu dựa trên mạng nơron tích chập (Convolutional Neural Network – CNN) để phân loại các loại u não từ kết quả chụp cộng hưởng từ (MRI). Nhóm tác giả thực hiện so sánh kết quả trên nhiều mô hình, trong đó mô hình mà nhóm nghiên cứu đề xuất cho kết quả tương đối tốt. Đây tiếp tục là một nghiên cứu cho thấy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y tế.
- Nhận diện bảng chữ cái thủ ngữ với phương pháp học sâu (nhóm tác giả: Phan Vĩnh Tiến, Nguyễn Tấn Trung): Việc giao tiếp người bình thường và người khiếm thính đôi lúc còn gặp nhiều khó khăn do thủ ngữ hay ngôn ngữ ký hiệu chưa hoàn toàn phổ biến với tất cả mọi người, vì vậy cần có công cụ đóng vai trò là “người phiên dịch”. Nhóm tác giả tập trung nghiên cứu và cải tiến mô hình VGG-19, một trong những kiến trúc mạng thần kinh tích chập nổi tiếng trong phân loại hình ảnh, áp dụng vào nhận dạng và phân loại hệ thống bảng chữ cái thủ ngữ. Đây chính là bước đầu trong việc xây dựng một hệ thống nhận diện ngôn ngữ ký hiệu để hỗ trợ quá trình giao tiếp với cộng đồng người khiếm thính.
Tổng kết Phiên Công nghệ, PGS. TS. Trần Đan Thư đặc biệt nhấn mạnh: “Những nghiên cứu trong Hội nghị DCEST 2024 sẽ là bước đầu trong việc thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của xã hội và áp dụng vào các lĩnh vực khác có liên quan. Tuy nhiên, vẫn sẽ có những thách thức lớn, đòi hỏi việc nghiên cứu phải có sự kết hợp phù hợp, có chiều sâu, có tính thực tiễn và hiệu quả kinh tế thiết thực”.
UMT tin rằng các bài nghiên cứu lần này không chỉ có giá trị riêng ở lĩnh vực Công nghệ mà còn là tiền đề cho những nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực khác, cũng là thông điệp chính mà Hội nghị muốn gửi gắm: “Sự hội tụ của khoa học kỹ thuật và đời sống trong kỷ nguyên số”.
.jpg?v=1.31)
Tin bài: Vĩnh Tiến - Sinh viên ngành Công nghệ thông tin
Ảnh: Gia Huy - Sinh viên ngành Truyền thông đa phương tiện
