Ngày 02/10/2021 nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã tổ chức thành công Hội thảo với chủ đề “Ô nhiễm chất hữu cơ trong một số nguồn chất thải rắn và đề xuất giải pháp giảm thiểu”. Hội thảo đã trình bày 04 bài tham luận về: (1) Tái tạo năng lượng từ phân hủy kỵ khí các loại chất thải giàu hữu cơ, hướng tới kinh tế tuần hoàn (do GS.TS. Nguyễn Việt Anh trình bày); (2) Nghiên cứu đề xuất giải pháp tổng thể phân loại, thu gom rác thải tại nguồn cho các đô thị Việt Nam, triển khai thí điểm cho huyện Đông Anh, Hà Nội (do TS. Vương Lan Anh trình bày); (3) Mô hình kinh tế tuần hoàn trong thu gom, tái chế, xử lý rác thải sinh hoạt và đô thị (do TS. Vương Lan Anh trình bày); (4) Nghiên cứu tối ưu quá trình ủ kỵ khí và sử dụng hiệu quả chất thải rắn tại một số khu vực của Hà Nội (do GS.TS. Vũ Đức Toàn trình bày). Sau khi nghe các báo cáo các đại biểu đã có trao đổi và chia sẻ nhiều về kết quả nghiên cứu, và khẳng định rằng các báo cáo rất hữu ích trong vấn đề ô nhiễm chất hữu cơ trong một số nguồn chất thải rắn và đề xuất giải pháp giảm thiểu, tìm ra giải pháp tối ưu.

 Nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (ROOM) tại hội thảo online

Tương tự, ngày 09/10/2021 nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (Artificial Intelligence for Tackling Climate Change and Controlling System – AICOST) đã trình bày 02 bài tham luận về: (1) Nghiên cứu phát triển một số mô hình dự báo không – thời gian đa bước trên ảnh viễn thám (do Ths. Hà Văn Sơn – Trường Đại học Công nghiệp Việt Hung trình bày); (2) Deep Learning for Precipitation from RADAR images (do ông Michael Omar trình bày). Sau khi nghe các báo cáo các đại biểu đã có trao đổi và đều đưa ra ý kiến mô hình có thể áp dụng vào việc phân đoạn ảnh, từ đó xác định được các phân vùng ảnh đồng nhất với nhau, xác định được các khu vực có thể mưa nhiều hay mưa ít từ số liệu vệ tinh hoặc dữ liệu radar.

 Nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (AICOST) tại hội thảo

Ngày 28/10/2021 nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (Machine Learning Techniques and Intelligent Control – MLIC) đã trình bày bài tham luận về “Ước lượng kênh vô tuyến cho hệ thống ofdm dùng deep learning” (do TS. Mai Văn Lập trình bày). Báo cáo trình bày trong hệ thống thông tin vô tuyến, tín hiệu được truyền từ nơi phát đến nơi thu qua kênh truyền. Đặc điểm của kênh truyền vô tuyến phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố như nhiễu từ các tín hiệu điện, sự phản xạ, tán xạ, nhiễu xạ,… của tín hiệu qua các vật trong quá trình truyền làm nhiều tín hiệu bên thu khó có thể khôi phục lại tín hiệu ban đầu. Để có thể khôi phục lại được tín hiệu thì phải biết được mô hình kênh truyền, từ đó dùng kỹ thuật ước lượng kênh truyền để khôi phục lại. Có nhiều kỹ thuật ước lượng kênh, trong nội dung này dùng Deeplearning để ước lượng kênh vô tuyến cho hệ thống OFDM.

 Nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (MLIC) tại hội thảo online

Thu Hiền – Phòng KHCN

Ngày 03/9/2021 nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã tổ chức thành công Hội thảo với chủ đề “Ô nhiễm một số chất hữu cơ độc, bền trong môi trường và nghiên cứu xử lý bằng phương pháp sinh học”. Hội thảo đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Thực trạng sử dụng thuốc bảo vệ thực vật tại một số vùng sản xuất cà phê tại Lâm Đồng (do TS Trần Thị Minh Loan trình bày); (2) Vai trò của enzyme trong phân hủy chất hữu cơ độc và ứng dụng với Aflatoxin (do TS. Trịnh Đình Khá  trình bày); (3) Ứng dụng màng sinh học từ vi sinh vật trong xử lý chất hữu cơ khó phân hủy (do TS. Lê Thị Nhi Công trình bày).

Tương tự, ngày 25/9/2021 nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (Artificial Intelligence for Tackling Climate Change and Controlling System – AICOST) đã trình bày 02 bài tham luận về: (1) Change Detection Based on Artificial Intelligence: State of the Art and Challenges (do ThS. Kiều Tuấn Dũng trình bày); (2) Change Detection of SAR Images Using α-cut induced Fuzzy Deep Neural Network (do TS. Lê Xuân Hiền trình bày). Các bài tham luận trình bày về phương pháp học máy trong dự báo lượng mưa từ dữ liệu radar. Trong đó, sử dụng phương pháp Fuzzy Deep Neural Network để phát hiện sự thay đổi hình ảnh đối tượng trên ảnh. Từ những thay đổi phát hiện sẽ phân tích để dự báo lượng mưa dựa trên ảnh radar.

Ngày 30/9/2021 nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (Machine Learning Techniques and Intelligent Control – MLIC) đã trình bày bài tham luận về “Phương pháp học đa tạp cho giảm chiều dữ liệu” (do PGS.TS. Nguyễn Hữu Quỳnh trình bày).

Ngày 03/10/2021 nhóm Ứng dụng GIS và viễn thám (GIS and Remote sensing Application – GRAT) đã trình bày bài tham luận về “Ứng dụng phần mềm SCS-CN trong tính toán mưa rào – dòng chảy” (do NCS. Nguyễn Thế Toàn trình bày). Để kiểm định tính chính xác của mô hình, nhóm nghiên cứu đã so sánh kết quả tính toán của mô hình SCS-CN với kết quả của mô hình HEC HMS. Việc kiểm định được thực hiện với 2 trường hợp điển hình là Lưu vực Nâm Ly 1 và Lưu vực Tả Trạch.

Dưới đây là một số hình ảnh được ghi nhận tại các buổi Hội thảo online:

Nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (ROOM) tại hội thảo online

Nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (AICOST) tại hội thảo online

Nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (MLIC) tại hội thảo online

Nhóm Ứng dụng GIS và viễn thám (GRAT) tại hội thảo online

Nguồn tin: Phòng KHCN

Tại Hội thảo vào ngày 03/8/2021, nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Mức độ ô nhiễm và phát thải của các hợp chất hữu cơ khó phân hủy (POPs) trong một số ngành công nghiệp (do GS.TS. Từ Bình Minh trình bày); (2) Tổng quan một số phương pháp đánh giá rủi ro môi trường và ứng dụng tại khu vực hạ lưu sông Đáy (do PGS.TS. Lê Thị Trinh trình bày); (3) Tổng quan tồn lưu một số chất hữu cơ độc (S-PTS) trong sinh vật tại Việt Nam và một số kết quả khảo sát ban đầu tại Hồ Tây (do GS.TS. Vũ Đức Toàn và ThS. Vũ Thị Thu Huyền trình bày).

Nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (ROOM) tại hội thảo

Tương tự, ngày 26/8/2021 nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (Machine Learning Techniques and Intelligent Control – MLIC) đã trình bày bài tham luận về Mạng Nơron nhân tạo kết hợp trượt nâng cao chất lượng điều khiển của xe hai bánh tự hành (do Ths. Nguyến Đức Minh và TS. Nguyễn Trọng Thắng trình bày). Theo đó bài trình bày này đã giới thiệu phương pháp điều khiển trượt kết hợp mạng nơ ron điều chỉnh thuật toán online để bù nhiễu, nhằm nâng cao chất lượng điều khiển cho rô bốt 2 bánh tự cân bằng (TWSB) có đặc tính động học phi tuyến. Sự ổn định của hệ thống được đề xuất ở trên được chứng minh dựa trên cơ sở lý thuyết Lyapunov. Hệ phương trình động lực học của rô bốt 2 bánh tự cân bằng được tính bởi Euler – Lagrange (EL) là cơ sở để đề xuất luật điều khiển với mạng nơ ron bù nhiễu. Các kết quả tính toán và mô phỏng trên máy tính sẽ khẳng định tính hiệu quả và đúng đắn của phương pháp điều khiển mà nhóm tác giả đề xuất.

Nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (MLIC) tại hội thảo

Ngày 01/9/2021, nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (Artificial Intelligence for Tackling Climate Change and Controlling System – AICOST) đã trình bày 02 bài tham luận về: (1) Phát hiện thay đổi không gian và thời gian trên ảnh viễn thám dùng hệ suy diễn mờ (do TS. Trần Mạnh Tuấn trình bày); (2) Các hệ suy diễn mờ phức, việc xử lý và ứng dụng trong 1 số bài toán trên ảnh radar (do PGS.TS. Lê Hoàng Sơn trình bày).

Nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (AICOST) tại hội thảo

Ngày 03/9/2021, nhóm Ứng dụng GIS và viễn thám (GIS and Remote sensing Application – GRAT) đã trình bày bài tham luận về Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh trong nghiên cứu diễn biến hình thái (do PGS.TS. Võ Công Hoang trình bày).

Nhóm Ứng dụng GIS và viễn thám (GRAT) tại hội thảo

Qua các buổi Hội thảo tháng 8/2021, các nhóm Nghiên cứu mạnh của trường Đại học Thủy lợi đã cùng các báo cáo viên và các đại biểu tham dự có những phần thảo luận sôi nổi, chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm nghiên cứu khoa học và trao đổi về sự hợp tác nghiên cứu giữa các Nhóm Nghiên cứu mạnh với các đơn vị cùng ngành, liên ngành trong và ngoài trường, các đại biểu tham dự nhằm đẩy mạnh cơ hội cùng cộng tác cùng phát triển trong nghiên cứu khoa học.

Nguồn tin: Phòng KHCN