Sinh viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông khẳng định năng lực nghiên cứu khoa học, đổi mới sáng tạo tại HaUI

Sáng ngày 25/6/2026, Đại học Công nghiệp Hà Nội đã tổ chức Lễ Tổng kết và Trao giải Sinh viên Nghiên cứu khoa học năm học 2025 – 2026 nhằm ghi nhận, biểu dương những nỗ lực, thành tích nổi bật của sinh viên trong hoạt động nghiên cứu khoa học; đồng thời lan tỏa tinh thần sáng tạo, chủ động học tập và khám phá tri thức trong toàn trường.

Tại sự kiện, sinh viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông (SICT) – Đại học Công nghiệp Hà Nội tiếp tục khẳng định năng lực nghiên cứu, tư duy đổi mới sáng tạo và khả năng làm chủ công nghệ với những kết quả đáng tự hào. Năm học 2025 – 2026, hoạt động sinh viên nghiên cứu khoa học tại Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông ghi nhận sự tham gia đông đảo của sinh viên với 88/88 đề tài được bảo vệ thành công, thu hút 294 sinh viên tham gia nghiên cứu. Trong đó, toàn bộ các đề tài đều đạt yêu cầu, với thành tích nổi bật gồm:

• 09 Giải Nhất
• 13 Giải Nhì
• 16 Giải Ba
• 50 Giải Khuyến khích

Những con số ấn tượng này không chỉ thể hiện tinh thần học tập nghiêm túc, niềm đam mê nghiên cứu và khả năng sáng tạo của sinh viên SICT – HaUI, mà còn khẳng định chất lượng đào tạo, định hướng nghiên cứu ứng dụng và sự đồng hành của đội ngũ giảng viên trong quá trình phát triển năng lực chuyên môn cho sinh viên. Các đề tài nghiên cứu khoa học của sinh viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông năm nay tập trung vào nhiều lĩnh vực công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo, học máy, dữ liệu lớn, Internet vạn vật (IoT), xử lý ảnh, thị giác máy tính, hệ thống thông minh và tối ưu hóa công nghệ. Đây đều là những hướng nghiên cứu có tính thời sự, gắn với xu thế phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 và nhu cầu ứng dụng công nghệ trong thực tiễn.

Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng học sâu để nâng cao hiệu quả phát hiện xâm nhập trong hệ thống IoT. Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Mạnh Niên. Giảng viên hướng dẫn: TS. Lê Thị Anh. Đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng các mô hình học sâu nhằm nâng cao hiệu quả phát hiện các nguy cơ xâm nhập trong hệ thống Internet vạn vật (IoT). Trong bối cảnh số lượng thiết bị thông minh ngày càng gia tăng, vấn đề đảm bảo an toàn, bảo mật dữ liệu trở thành yêu cầu quan trọng, mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực an ninh mạng.

Đề tài: Xây dựng hệ thống đề xuất trạm sạc tối ưu cho xe điện tại Việt Nam. Chủ nhiệm đề tài: Vũ Trí Khoa. Giảng viên hướng dẫn: ThS. Vũ Thị Tuyết Mai. Nghiên cứu hướng tới xây dựng giải pháp ứng dụng công nghệ thông tin trong việc hỗ trợ lựa chọn vị trí trạm sạc xe điện tối ưu, góp phần thúc đẩy các mô hình giao thông thông minh và phát triển bền vững trong tương lai.

Đề tài: Ứng dụng mô hình học sâu kết hợp trong dự đoán kết quả học tập và định hướng nghề nghiệp. Chủ nhiệm đề tài: Bùi Văn Đạt. Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS. Nguyễn Thị Kim Sơn. Đề tài khai thác khả năng phân tích dữ liệu của các mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm hỗ trợ dự đoán kết quả học tập, đồng thời đưa ra những gợi ý phù hợp trong quá trình định hướng nghề nghiệp cho sinh viên. Nghiên cứu thể hiện sự kết nối giữa công nghệ AI và bài toán giáo dục thông minh.

Đề tài: Nghiên cứu và triển khai hệ thống điểm danh di động sử dụng xác thực khuôn mặt kết hợp định vị GPS. Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Trường Giang
Giảng viên hướng dẫn: ThS. Vũ Duy Giang. Đề tài nghiên cứu giải pháp điểm danh thông minh ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt và định vị GPS, hướng tới việc nâng cao tính chính xác, thuận tiện và tự động hóa trong công tác quản lý.

Đề tài: Nghiên cứu dự đoán quan hệ Vi khuẩn – Thuốc sử dụng kỹ thuật học sâu. Chủ nhiệm đề tài: Lầu Minh Tuấn. Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Tỉnh. Đây là đề tài mang tính liên ngành, kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và lĩnh vực y sinh. Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật học sâu để phân tích dữ liệu, dự đoán mối quan hệ giữa vi khuẩn và thuốc, mở ra hướng tiếp cận mới trong nghiên cứu hỗ trợ chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ.

Đề tài: Nghiên cứu tính toán phân tán, tối ưu hóa không gian tìm kiếm ứng dụng nâng cấp hệ thống MLOps HaUI-ML 2.0. Chủ nhiệm đề tài: Lê Văn Anh. Giảng viên hướng dẫn: ThS. Đỗ Mạnh Quang. Đề tài tập trung vào các giải pháp tối ưu hệ thống triển khai và quản lý mô hình học máy, góp phần nâng cao hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu và thực tiễn.

Đề tài: Nghiên cứu và phát triển thuật toán phân cụm với đồ thị tri thức mờ. Chủ nhiệm đề tài: Vũ Nam Anh. Giảng viên hướng dẫn: TS. Đặng Trọng Hợp. Nghiên cứu khai thác các phương pháp phân tích dữ liệu, biểu diễn tri thức và thuật toán thông minh nhằm giải quyết các bài toán xử lý thông tin trong môi trường dữ liệu phức tạp.

Đề tài: Nghiên cứu và phát triển hệ thống mô tả cảnh quan thời gian thực cho người khiếm thị sử dụng mô hình ngôn ngữ thị giác (VLM). Chủ nhiệm đề tài: Ngô Khánh Chiến. Giảng viên hướng dẫn: TS. Trần Hùng Cường. Đề tài có ý nghĩa xã hội thiết thực khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính và mô hình ngôn ngữ thị giác nhằm hỗ trợ người khiếm thị nhận biết môi trường xung quanh, góp phần nâng cao khả năng tiếp cận thông tin.

Đề tài: Kiểm tra chất lượng bề mặt kim loại bằng mô hình học kết hợp ResNet và Support Vector Machines. Chủ nhiệm đề tài: Khương Xuân Toàn. Giảng viên hướng dẫn: TS. Nguyễn Mạnh Cường. Nghiên cứu ứng dụng mô hình học sâu và học máy trong kiểm tra chất lượng sản phẩm, thể hiện sự kết nối giữa công nghệ thông tin với các lĩnh vực sản xuất thông minh, tự động hóa và công nghiệp hiện đại.

TS. Đặng Trọng Hợp - Hiệu trưởng Trường CNTT và PGS.TS Hoàng Tiến Dũng - Hiệu trưởng Trường Cơ khí - Ô tô trao giải Nhất cho 18 nhóm xuất sắc khối Kinh tế, AI và IoT

Thành tích tại Hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học năm học 2025 – 2026 là kết quả của quá trình nỗ lực, sáng tạo và tinh thần không ngừng học hỏi của sinh viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông – Đại học Công nghiệp Hà Nội. Các đề tài năm nay không chỉ đa dạng về lĩnh vực nghiên cứu mà còn thể hiện rõ xu hướng ứng dụng công nghệ mới vào giải quyết các bài toán thực tiễn. Từ trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, IoT đến các hệ thống thông minh, sinh viên SICT đã cho thấy khả năng tiếp cận nhanh chóng với những hướng phát triển công nghệ tiên tiến. Đằng sau mỗi công trình nghiên cứu là quá trình tìm tòi, thử nghiệm, hoàn thiện không ngừng của các nhóm sinh viên cùng sự hướng dẫn tận tâm của các thầy cô. Đây chính là nền tảng quan trọng giúp sinh viên nâng cao tư duy khoa học, năng lực nghiên cứu, kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng sáng tạo. Hoạt động sinh viên nghiên cứu khoa học cũng là một trong những nội dung được Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông chú trọng trong quá trình đào tạo, góp phần hình thành nguồn nhân lực công nghệ chất lượng cao, đáp ứng yêu cầu của thị trường lao động trong thời kỳ chuyển đổi số.

Xin chúc mừng các nhóm nghiên cứu, các giảng viên hướng dẫn và toàn thể sinh viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông đã đạt thành tích xuất sắc tại Hội nghị sinh viên nghiên cứu khoa học năm học 2025 – 2026. Chúc các bạn tiếp tục nuôi dưỡng niềm đam mê nghiên cứu, phát huy tinh thần đổi mới sáng tạo và tiếp tục tạo nên nhiều dấu ấn nổi bật trên hành trình chinh phục tri thức khoa học công nghệ.