Khoa học máy tính – Doanhnghieptiepthi.com

Giáo viên trẻ kết nối phát triển bền vững cho giảng dạy và nghiên cứu ở Đồng bằng sông Cửu Long

Linh — Sun, 21 Sep 2025 05:52:57 +0000

Vai Trò Của Người Trẻ Trong Phát Triển Bền Vững: Một Gương Sáng Từ Đồng Bằng Sông Cửu Long

Các đại biểu thanh niên ưu tú tham dự chương trình Tầm nhìn toàn cầu của thanh niên Việt Nam 2025 do AVSE Global tổ chức.

Người trẻ đang được coi là lực lượng tiềm năng cho sự phát triển bền vững của mỗi quốc gia. Tuy nhiên, để khơi dậy tiềm năng này, cần có sự hỗ trợ và niềm tin từ chính quyền, doanh nghiệp và cộng đồng. Huỳnh Ngọc Thái Anh, Bí thư Đoàn Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Cần Thơ, đã và đang thể hiện vai trò quan trọng trong việc kết nối giáo dục, nghiên cứu và phát triển cộng đồng tại Đồng bằng sông Cửu Long.

Với vai trò là giảng viên trẻ ngành khoa học máy tính, Thái Anh đã thực hiện nhiều dự án ứng dụng nhằm đóng góp cho sự phát triển bền vững tại khu vực này. Không chỉ là một nhà giáo, Thái Anh còn là thành viên của Câu lạc bộ Doanh nhân trẻ TP. Cần Thơ và mới đây đã tham gia chương trình ‘Tầm nhìn toàn cầu của thanh niên Việt Nam 2025’ (VYGO2025) tại Ninh Bình. Chương trình do Tổ chức Khoa học và Chuyên gia Việt Nam toàn cầu (AVSE Global) tổ chức đã thu hút sự tham gia của nhiều bạn trẻ tài năng từ Việt Nam và quốc tế.

Khi chia sẻ về việc tham gia chương trình, Thái Anh bày tỏ mong muốn được kết nối với những bạn trẻ tài năng khắp nơi và lan tỏa mô hình tích hợp giảng dạy và hoạt động phát triển bền vững. Thái Anh tin rằng, mỗi người Việt trẻ khi ra thế giới đều mang trong mình sứ mệnh: vừa giới thiệu văn hóa Việt, vừa học hỏi và kết nối nguồn lực quốc tế để quay về đóng góp cho quê hương.

Về dự án phát triển bền vững mà Thái Anh tâm đắc nhất, đó là ‘Máy thu gom rác trên mặt nước’. Dự án này xuất phát từ thực tế nhiều con sông ở Đồng bằng sông Cửu Long bị ô nhiễm nặng bởi rác thải. Thái Anh cùng nhóm đã nghiên cứu phát triển mô hình thiết bị có thể tự động di chuyển và thu gom rác. Hiện tại, mô hình đã tích hợp được trí tuệ nhân tạo để nhận dạng rác thải và điều hướng thu gom tự động.

Đối với các bạn trẻ muốn triển khai các dự án nghiên cứu và ứng dụng vào thực tiễn, Thái Anh cho rằng khó khăn lớn nhất là nguồn lực tài chính và nhân sự. Ngoài ra, việc tiếp cận và kết nối với các bên liên quan cũng không dễ dàng. Chính sách hỗ trợ dành riêng cho người trẻ còn hạn chế cũng là một thách thức.

Để giới trẻ, đặc biệt là thanh niên vùng Đồng bằng sông Cửu Long tích cực tham gia vào các hoạt động phát triển bền vững, Thái Anh đề xuất ba điều: truyền cảm hứng, cơ chế hỗ trợ và niềm tin. Nếu được tin tưởng, người trẻ sẽ mạnh dạn đề xuất và triển khai các dự án mang lại giá trị thật sự cho cộng đồng.

Đối với sinh viên, Thái Anh nhắn nhủ rằng họ là lực lượng có tiềm năng mạnh mẽ nhất để thúc đẩy phát triển bền vững tại Việt Nam. Hãy học tập không chỉ để làm nghề, mà để tạo tác động. Dù bạn học công nghệ, nông nghiệp, xã hội hay môi trường, đều có thể góp phần giải quyết bài toán của cộng đồng.

VYGO2025 là một cơ hội để các bạn trẻ kết nối, học hỏi và đóng góp vào sự phát triển bền vững của Việt Nam.

Hội thảo khoa học máy tính thúc đẩy kết nối nghiên cứu trong và ngoài nước

Linh — Wed, 27 Aug 2025 06:52:28 +0000

Ngày 14/7, Viện Công nghệ CIRTech, Trường Đại học Công nghệ TP.HCM (HUTECH) đã tổ chức thành công Hội thảo chuyên đề ‘Scientific Machine Learning’. Sự kiện này nhắm tới tăng cường kết nối nghiên cứu với các nhà khoa học uy tín trong và ngoài nước trong lĩnh vực Toán ứng dụng, Tính toán khoa học và Học máy ứng dụng.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 37

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 86

GS.TS. Lê Văn Cảnh, Phó Hiệu trưởng Nhà trường, phát biểu mở đầu hội thảo. Ông chia sẻ thông tin về các dự án nghiên cứu quốc tế cũng như hoạt động khoa học công nghệ đa lĩnh vực của HUTECH. Đồng thời, ông bày tỏ kỳ vọng về hội thảo: ‘Hy vọng các nhà nghiên cứu và sinh viên sẽ mạnh dạn chia sẻ, trao đổi thông tin học thuật, để góp phần tạo nên những kết nối giá trị để phát triển nghiên cứu chuyên sâu hơn tại hội thảo hôm nay’.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 105

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 65

GS.TS. Nguyễn Xuân Hùng, Viện trưởng Viện Công nghệ CIRTech, đã giới thiệu hoạt động của Viện. Viện tập trung vào các định hướng chính: đẩy mạnh nghiên cứu cơ bản với các công bố quốc tế uy tín; phát triển và chuyển giao các công nghệ ứng dụng; đồng thời đào tạo và bồi dưỡng nguồn nhân lực khoa học – công nghệ chất lượng cao.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 30

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 67

GS.TS. Bùi Thanh Tân, Co-Director of the Center for Scientific Machine Learning at the Oden Institute, Leader of Pho-Ices Group, Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ và Cơ học Kỹ thuật, cũng như Viện Kỹ thuật và Khoa học Tính toán Oden thuộc Đại học Texas tại Austin (Hoa Kỳ), đã trình bày báo cáo với chủ đề ‘Learn2Solve: A Deep Learning Framework for Real-Time Solutions of Forward, Inverse, and UQ Problems’. Báo cáo giới thiệu khuôn khổ học sâu tối ưu hóa được phát triển nhằm giải quyết các bài toán tính toán trong thời gian thực.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 48

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 17

TS. Lê Đức Thắng, Nghiên cứu viên Viện Công nghệ CIRTech, trình bày báo cáo ‘Physics-Informed Neural Networks for Solid Mechanics and Applications’. Báo cáo giới thiệu việc ứng dụng Mạng nơ-ron tích hợp thông tin vật lý (Physics-Informed Neural Networks – PINNs) trong giải các bài toán cơ học chất rắn.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 107

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 69

TS. Phạm Thế Anh Phú, Giảng viên Khoa Công nghệ thông tin HUTECH, trình bày báo cáo ‘Bridging AI, Topological Data Analysis, and Fuzzy Neural Networks for Medical Disease Diagnosis’. Báo cáo giới thiệu hướng nghiên cứu liên ngành kết hợp AI, TDA và FNNs nhằm hỗ trợ chẩn đoán chính xác hơn từ dữ liệu y tế phức tạp.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 35

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 103

Hội thảo đã tạo cơ hội để giảng viên, nghiên cứu viên và sinh viên cập nhật hướng nghiên cứu mới, đồng thời định hướng phát triển những công trình gắn liền với nhu cầu thực tiễn. Qua đó, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo và nghiên cứu tại Viện Công nghệ CIRTech nói riêng và toàn HUTECH nói chung.

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 81

Thông tin về HUTECH tại https://www.hutech.edu.vn/

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 88

Thông tin về Viện Công nghệ CIRTech tại https://www.cirtech.hutech.edu.vn/

[Video] HUTECH kết nối học thuật và phát triển nghiên cứu liên ngành tại Hội thảo “Scientific Machine Learning” 120

Nghệ thuật kimono Nhật Bản hồi sinh với AI và các xu hướng thời trang tuần này

Linh — Wed, 20 Aug 2025 15:38:33 +0000

Nghệ thuật Kimono, biểu tượng văn hóa truyền thống của Nhật Bản, đang trải qua một quá trình hồi sinh ấn tượng. Sự kết hợp giữa nghệ nhân dệt truyền thống và công nghệ hiện đại đã mang lại một làn gió mới cho ngành nghệ thuật này. Một số nghệ nhân dệt Nhật Bản đã tiên phong trong việc hợp tác với các phòng thí nghiệm khoa học máy tính để ứng dụng trí tuệ nhân tạo (A.I) vào quá trình thiết kế kimono.

Sự tích hợp công nghệ A.I vào thiết kế kimono đã mang lại nhiều thành tựu đáng kể. Không chỉ giúp cho việc thiết kế trở nên dễ dàng và đa dạng hơn, A.I còn mở ra khả năng tạo ra các mẫu thiết kế mới, phá cách và sáng tạo, kết hợp giữa phong cách truyền thống và hơi thở hiện đại. Qua đó, nghệ thuật Kimono không chỉ giữ vững giá trị truyền thống vốn có mà còn trở nên gần gũi và hấp dẫn với giới trẻ.

Việc ứng dụng A.I trong thiết kế kimono không chỉ dừng lại ở việc tạo ra những mẫu mã mới mà còn giúp cho quá trình sản xuất trở nên hiệu quả hơn. Nghệ nhân dệt có thể tập trung vào việc hoàn thiện những chi tiết phức tạp và mang tính đặc trưng của kimono, trong khi A.I hỗ trợ trong việc tạo ra các mẫu thiết kế cơ bản.

Sự hồi sinh của nghệ thuật Kimono thông qua sự kết hợp với công nghệ hiện đại không chỉ góp phần vào việc bảo tồn di sản văn hóa của Nhật Bản mà còn mở ra những hướng đi mới cho ngành nghệ thuật truyền thống này. Khi mà giới trẻ ngày càng quan tâm đến việc tìm hiểu và tiếp cận với văn hóa truyền thống thông qua các sản phẩm hiện đại, thì việc kết hợp giữa truyền thống và công nghệ chính là chìa khóa để giữ gìn và phát huy giá trị của nghệ thuật Kimono.

Để tìm hiểu sâu hơn về sự phát triển của nghệ thuật kimono và ứng dụng công nghệ trong lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm thông tin tại các trang web như https://www.japan-guide.com/ hoặc https://www.japanese-art.org/. Những nguồn thông tin này cung cấp một cái nhìn tổng quan về văn hóa và nghệ thuật Nhật Bản, bao gồm cả sự kết hợp giữa truyền thống và công nghệ hiện đại trong nghệ thuật kimono.

Công cụ AI phát hiện hội chứng mệt mỏi mạn tính với độ chính xác 90%

Linh — Mon, 11 Aug 2025 06:18:58 +0000

Công cụ trí tuệ nhân tạo mới, BioMapAI, đã được phát triển để giúp các nhà nghiên cứu hiểu rõ hơn về hội chứng mệt mỏi mãn tính (ME/CFS), một tình trạng gây ra bởi những cơn đau, chóng mặt và kiệt sức dai dẳng. Công cụ này, được tạo ra bởi các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm Jackson và Trường Y khoa Đại học Duke, có khả năng dẫn đến chẩn đoán và điều trị tốt hơn cho căn bệnh từ lâu đã bị hiểu lầm và đối với nhiều người, bị bỏ qua.

BioMapAI được huấn luyện dựa trên bốn năm dữ liệu sinh học và lâm sàng từ 249 người và có thể xác định ME/CFS với độ chính xác 90% bằng cách phân tích mẫu phân, máu và các xét nghiệm phòng thí nghiệm thông thường khác. Theo kết quả được công bố vào ngày 25 tháng 7 trên tạp chí Nature Medicine, điều này có thể giúp thay đổi cục diện trong việc nghiên cứu và điều trị ME/CFS, một tình trạng ảnh hưởng đến tới 10 triệu người trên toàn thế giới.

ME/CFS là một tình trạng gây ra mệt mỏi dai dẳng và sâu sắc, cùng với các triệu chứng khác như vấn đề trí nhớ, có thể khiến các công việc hàng ngày trở nên khó khăn đối với bệnh nhân. Hiện tại chưa có phương pháp chữa trị, nhưng các triệu chứng có thể được điều trị hoặc kiểm soát. Tuy nhiên, một số bác sĩ vẫn còn hoài nghi về tính xác thực của căn bệnh này, phần lớn là do thiếu các dấu ấn sinh học đáng tin cậy. Nghiên cứu này có thể giúp thay đổi quan điểm đó.

Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng bệnh nhân ME/CFS có mức butyrate thấp hơn, một loại axit béo có lợi được sản xuất trong ruột, và mức cao hơn của tryptophan và benzoate, các dấu hiệu của sự mất cân bằng vi sinh vật. Hệ thống miễn dịch của họ cũng cho thấy sự viêm nhiễm cao, đặc biệt là trong các tế bào MAIT, liên kết sức khỏe đường ruột với chức năng miễn dịch. Dữ liệu của họ cho thấy những rối loạn sinh học này trở nên sâu sắc hơn theo thời gian.

Mặc dù cần nhiều nghiên cứu hơn để xác nhận kết quả, nhưng các nhà khoa học cho rằng nghiên cứu này là một bước tiến quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về ME/CFS và cung cấp hướng đi cho nghiên cứu tiếp theo. Công cụ này cũng có thể giúp làm sáng tỏ tình trạng COVID kéo dài và mở ra hy vọng cho việc điều trị chính xác hơn trong tương lai.

Với khả năng xác định ME/CFS một cách chính xác, BioMapAI có thể giúp các bác sĩ chẩn đoán và điều trị bệnh một cách hiệu quả hơn. Điều này có thể giúp cải thiện chất lượng cuộc sống của hàng triệu người bị ảnh hưởng bởi ME/CFS trên toàn thế giới. Thêm vào đó, nghiên cứu này cũng có thể giúp mở ra cánh cửa cho việc nghiên cứu và điều trị các tình trạng khác liên quan đến sức khỏe đường ruột và chức năng miễn dịch.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu hy vọng rằng BioMapAI sẽ được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng lâm sàng và giúp cải thiện việc chăm sóc sức khỏe cho bệnh nhân ME/CFS. Với sự phát triển của công cụ này, hy vọng rằng sẽ có nhiều người được chẩn đoán và điều trị đúng cách, và chất lượng cuộc sống của họ sẽ được cải thiện đáng kể.