Khoa Công nghệ thông tin - SICT đẩy mạnh nghiên cứu ứng dụng học máy trong các bài toán thực tiễn

Nhằm thúc đẩy hoạt động nghiên cứu khoa học, chia sẻ tri thức chuyên môn và tăng cường trao đổi học thuật giữa đội ngũ giảng viên, Khoa Công nghệ thông tin, Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Công nghiệp Hà Nội tổ chức Hội thảo khoa học cấp Khoa với chủ đề “Ứng dụng học máy cho bài toán điều khiển robot lặn và phân loại bệnh lá cây trồng”.

Hội thảo khoa học cấp Khoa Công nghệ thông tin tập trung trao đổi các hướng nghiên cứu ứng dụng học máy trong những bài toán thực tiễn.

Hội thảo là dịp để các giảng viên giới thiệu kết quả nghiên cứu, trao đổi về những hướng tiếp cận mới và thảo luận khả năng ứng dụng học máy trong các bài toán thực tiễn. Tại hội thảo, các nội dung nghiên cứu được trình bày theo hướng kết nối giữa cơ sở lý thuyết, phương pháp tính toán và khả năng ứng dụng trong thực tế. Hai báo cáo của giảng viên tập trung vào những bài toán có tính liên ngành, trong đó học máy được khai thác nhằm hỗ trợ xử lý dữ liệu, tối ưu hóa quá trình vận hành và nâng cao hiệu quả giải quyết các bài toán khoa học – công nghệ.

Cô Vũ Minh Yến trình bày nội dung về tổng quan mạng cảm biến dưới nước và các bài toán liên quan đến tối ưu hóa năng lượng cho mạng cảm biến này. Đây là hướng nghiên cứu có ý nghĩa trong bối cảnh các hệ thống cảm biến dưới nước ngày càng được quan tâm trong hoạt động quan trắc, thu thập dữ liệu và hỗ trợ điều khiển các phương tiện hoạt động trong môi trường nước. Trong phần trình bày, các vấn đề liên quan đến đặc thù của mạng cảm biến dưới nước được phân tích, đặc biệt là yêu cầu sử dụng năng lượng hiệu quả trong quá trình thu thập và truyền dữ liệu. Việc nghiên cứu các giải pháp tối ưu hóa năng lượng có vai trò quan trọng đối với khả năng duy trì hoạt động ổn định của mạng, đồng thời mở ra hướng tiếp cận cho các bài toán điều khiển và vận hành robot lặn. Nội dung báo cáo cũng góp phần gợi mở những hướng nghiên cứu tiếp theo trong việc kết hợp dữ liệu cảm biến với các phương pháp học máy.

Cô Vũ Minh Yến, giảng viên Khoa Công nghệ thông tin -SICT trình bày nội dung báo cáo.

Thầy Phạm Thế Anh trình bày báo cáo về phân cụm gene dựa vào thuật toán phân nhóm có phân cấp. Nội dung hướng tới việc khai thác các phương pháp phân cụm để xử lý và phân tích dữ liệu gene, qua đó hỗ trợ nhận diện những nhóm dữ liệu có đặc điểm tương đồng. Phân cụm dữ liệu là một trong những hướng tiếp cận quan trọng của học máy, đặc biệt trong các bài toán mà dữ liệu chưa được gán nhãn rõ ràng. Việc nghiên cứu thuật toán phân nhóm có phân cấp trong phân cụm gene góp phần mở rộng khả năng ứng dụng các phương pháp tính toán vào lĩnh vực tin sinh học, đồng thời tạo cơ sở cho việc tiếp tục nghiên cứu, đánh giá và cải tiến các phương pháp phân tích dữ liệu sinh học.

Thầy Phạm Thế Anh trình bày phương pháp phân cụm gene dựa trên thuật toán phân nhóm có phân cấp.

Bên cạnh các báo cáo chuyên môn, hội thảo cũng tạo không gian để giảng viên trao đổi về phương pháp tiếp cận, cách thức xử lý dữ liệu và khả năng phát triển các hướng nghiên cứu tiếp theo. Những trao đổi tại hội thảo góp phần tăng cường kết nối học thuật trong Khoa Công nghệ thông tin, khuyến khích giảng viên chia sẻ kết quả nghiên cứu và thúc đẩy việc ứng dụng các phương pháp học máy vào những bài toán cụ thể của khoa học và đời sống.

Thông qua các hoạt động hội thảo khoa học cấp Khoa, Khoa Công nghệ thông tin tiếp tục tạo môi trường thuận lợi để đội ngũ giảng viên cập nhật kiến thức, trao đổi chuyên môn và phát triển các hướng nghiên cứu có tính ứng dụng. Đây cũng là một trong những hoạt động góp phần xây dựng văn hóa nghiên cứu khoa học, tăng cường hợp tác học thuật và nâng cao chất lượng đào tạo, nghiên cứu tại Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Đại học Công nghiệp Hà Nội.