Hội thảo khoa học “Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong công nghiệp” - Thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng hệ thống tự hành trong môi trường phức tạp

Sáng ngày 24/4/2026, Đại học Công nghiệp Hà Nội, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông đã tổ chức hội thảo khoa học với chủ đề “Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong công nghiệp”, tập trung vào chuyên đề “Thiết kế và điều hướng hệ thống tự hành trong môi trường phức tạp”. Sự kiện là diễn đàn học thuật quan trọng nhằm kết nối các nhà nghiên cứu, giảng viên và chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), điều khiển tự động và hệ thống bay không người lái (UAV), góp phần thúc đẩy nghiên cứu liên ngành và chuyển giao công nghệ trong bối cảnh chuyển đổi số.

Toàn cảnh buổi Hội thảo

Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo đã tạo ra những chuyển biến sâu sắc trong nhiều lĩnh vực công nghiệp, đặc biệt là trong các hệ thống tự hành. UAV và các hệ thống robot thông minh đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong giám sát, nông nghiệp chính xác, đo lường môi trường, logistics và an ninh – quốc phòng. Tuy nhiên, việc thiết kế và điều hướng các hệ thống này trong môi trường phức tạp, động và khó dự đoán vẫn là một thách thức lớn, đòi hỏi sự kết hợp giữa các phương pháp điều khiển truyền thống và các kỹ thuật AI tiên tiến. Hội thảo được tổ chức với mục tiêu tạo diễn đàn trao đổi học thuật, cập nhật các xu hướng công nghệ mới, đồng thời thúc đẩy hợp tác nghiên cứu giữa nhà trường và doanh nghiệp. Nội dung hội thảo tập trung vào các vấn đề cốt lõi như điều khiển thông minh, an toàn bay, tránh vật cản, học tăng cường sâu và các mô hình tự hành ứng dụng trong công nghiệp.

Hội thảo diễn ra theo chương trình khoa học chặt chẽ, bao gồm các báo cáo keynote và các tham luận chuyên sâu. Mở đầu chương trình là phiên keynote với chủ đề “Tổng quan các phương pháp điều khiển thông minh và ứng dụng thực tiễn trên thiết bị bay không người lái” do TS. Lê Xuân Hải (Trường Quốc tế – ĐHQG Hà Nội) và KS. Đinh Xuân Minh (HTI UAS, HTI Group) trình bày. Báo cáo đã cung cấp cái nhìn toàn diện về sự phát triển của UAV và vai trò ngày càng quan trọng của chúng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Đặc biệt, nhóm tác giả đã hệ thống hóa các phương pháp điều khiển từ truyền thống như PID, điều khiển mờ (Fuzzy), Sliding Mode đến các phương pháp hiện đại dựa trên trí tuệ nhân tạo như mạng nơ-ron, học tăng cường và điều khiển dự báo (MPC/NMPC). Sự tích hợp giữa AI và các chiến lược điều khiển tiên tiến được đánh giá là yếu tố then chốt giúp nâng cao khả năng tự hành, tối ưu hiệu suất và mở rộng phạm vi ứng dụng của UAV trong môi trường công nghiệp hiện đại.

TS. Lê Xuân Hải - Phó Trưởng khoa phụ trách Khoa Kỹ thuật và Công nghệ, Trường Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội

KS. Đinh Xuân Minh - HTI UAS, HTI Group

Tiếp nối chương trình, TS. Bùi Tiến Sơn (Soft Robotics Lab, HaUI) trình bày báo cáo “Va chạm an toàn cho UAV: Giải pháp từ robot mềm”. Báo cáo đã tiếp cận bài toán an toàn bay từ một góc nhìn mới, chuyển trọng tâm từ “tránh va chạm” sang “giảm thiểu rủi ro khi va chạm xảy ra”. Lấy cảm hứng từ lĩnh vực robot mềm, nghiên cứu đề xuất tích hợp các cấu trúc vật liệu mềm vào thiết kế UAV nhằm hấp thụ lực và thích nghi với môi trường. Cách tiếp cận này không chỉ giúp bảo vệ UAV mà còn giảm thiểu tác động đến môi trường xung quanh, đặc biệt trong các không gian đông đúc hoặc khó kiểm soát hoàn toàn. Đây được xem là hướng nghiên cứu tiềm năng, mở ra khả năng ứng dụng trong các hệ thống UAV dân dụng, công nghiệp và cứu hộ.

Báo cáo thứ ba do TS. Nguyễn Mạnh Cường (Trung tâm Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo – AIC, SICT-HaUI) trình bày đã tập trung vào “Hệ thống tuần tra tự chủ bằng UAV và mô hình tránh vật cản bằng học tăng cường sâu”. Nội dung báo cáo được cấu trúc thành hai phần chính. Phần thứ nhất trình bày tổng quan về hệ thống tuần tra tự chủ, bao gồm các bài toán như lập kế hoạch bao phủ, phát hiện và phân loại đối tượng, theo dõi mục tiêu và phối hợp đa UAV. Phần thứ hai đi sâu vào bài toán tránh vật cản trong môi trường động, với đề xuất framework kết hợp giữa luật điều khiển truyền thống và học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning – DRL). Hệ thống được thiết kế với ba chế độ hoạt động (Normal, Avoidance, Recovery) cùng cơ chế kiểm soát khẩn cấp nhằm đảm bảo an toàn bay. Kết quả nghiên cứu cho thấy cách tiếp cận này có khả năng thích ứng tốt với các tình huống phức tạp và không xác định trước.

TS. Nguyễn Mạnh Cường - Phó Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo – AIC, SICT-HaUI

Khép lại chuỗi báo cáo chuyên môn là phần trình bày của nhóm sinh viên nghiên cứu gồm Lê Trần Gia Bảo, Đặng Long Nhật và Trần Đức Quân với chủ đề “Xây dựng và huấn luyện hệ thống UAV tránh vật cản bằng Dueling Double Deep Q-Network (D3QN)”. Báo cáo đã thể hiện rõ năng lực nghiên cứu của sinh viên trong việc tiếp cận các mô hình học tăng cường sâu tiên tiến. Hệ thống được phát triển trên nền tảng mô phỏng tích hợp giữa Microsoft AirSim, PX4 Autopilot và QGroundControl, cho phép đánh giá sát với điều kiện vận hành thực tế. Mô hình D3QN giúp cải thiện độ ổn định học và giảm hiện tượng đánh giá quá cao giá trị Q, từ đó nâng cao hiệu quả ra quyết định của UAV trong thời gian thực. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt khả năng tránh vật cản hiệu quả, phản ứng nhanh và ổn định trong các kịch bản phức tạp.

Nhóm sinh viên nghiên cứu gồm Lê Trần Gia Bảo, Đặng Long Nhật và Trần Đức Quân

Phiên thảo luận chung diễn ra sôi nổi với nhiều ý kiến trao đổi giữa các nhà khoa học, giảng viên và người tham dự. Các nội dung thảo luận tập trung vào khả năng tích hợp AI vào hệ thống điều khiển thực, thách thức trong triển khai UAV ngoài môi trường mô phỏng, cũng như tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực công nghiệp tại Việt Nam. Một số vấn đề được đặc biệt quan tâm bao gồm: đảm bảo an toàn và độ tin cậy của hệ thống tự hành; tối ưu hóa thuật toán trong điều kiện tài nguyên hạn chế; xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ huấn luyện mô hình AI; và tăng cường hợp tác giữa nhà trường và doanh nghiệp trong nghiên cứu – phát triển – chuyển giao công nghệ.

Hội thảo “Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng trong công nghiệp” đã khẳng định vai trò của Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông trong việc thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học, đổi mới sáng tạo và hội nhập quốc tế. Sự kiện không chỉ cung cấp những tri thức cập nhật mà còn tạo cơ hội để các nhà nghiên cứu trẻ, đặc biệt là sinh viên, tiếp cận với các vấn đề thực tiễn và phương pháp nghiên cứu hiện đại. Thông qua các báo cáo và thảo luận, hội thảo đã góp phần làm rõ xu hướng phát triển của các hệ thống tự hành trong kỷ nguyên số, đồng thời đề xuất nhiều hướng nghiên cứu mới có tính ứng dụng cao. Đây cũng là nền tảng quan trọng để tăng cường hợp tác giữa nhà trường và doanh nghiệp, hướng tới mục tiêu đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, đáp ứng yêu cầu của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Hội thảo khép lại với nhiều kết quả tích cực, mở ra các cơ hội hợp tác và nghiên cứu trong tương lai. Với định hướng gắn kết chặt chẽ giữa đào tạo, nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn, Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Công nghiệp Hà Nội tiếp tục khẳng định vai trò tiên phong trong lĩnh vực công nghệ số, đóng góp thiết thực vào sự phát triển của khoa học công nghệ và công nghiệp hiện đại tại Việt Nam.