Chúc mừng học viên cao học Phạm Thanh Bình có bài báo khoa học được công bố trên Tạp chí quốc tế SCIE Q1

16/03/2026 - 16:13

Bài báo:

Mango-Mamba and VN-MangoLeaf: A lightweight Mamba model and New Dataset for Mango leaf disease classification

Link bài báo: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2026.111033

Nhóm tác giả:

- Phạm Thanh Bình – HVCH Khóa 2023, Ngành Công nghệ Thông tin – Tác giả chính

Giảng viên hướng dẫn:

- TS. Nguyễn Tất Bảo Thiện

Tóm tắt:

Bệnh trên lá xoài là một trong những yếu tố ảnh hưởng nghiêm trọng đến năng suất và chất lượng trái xoài, do đó cần có các hệ thống phát hiện chính xác và hoạt động theo thời gian thực. Tuy nhiên, nhiều phương pháp Deep Learning hiện nay, đặc biệt là các mô hình dựa trên Transformer, thường có độ phức tạp tính toán cao (tăng theo bậc hai), gây khó khăn khi triển khai trên các thiết bị biên có tài nguyên hạn chế.

Nhằm giải quyết vấn đề này, nghiên cứu đề xuất MangoMamba – một kiến trúc lai nhẹ được tối ưu cho triển khai trên thiết bị di động. Mô hình kết hợp Multi-Scale Mamba Mixers với cơ chế Large-Kernel Attention trong cấu trúc phân cấp bốn giai đoạn, giúp đạt độ phức tạp tuyến tính trong khi vẫn giữ được khả năng học ngữ cảnh toàn cục.

Các thí nghiệm được thực hiện trên bộ dữ liệu MangoLeafBD và bộ dữ liệu mới VN-MangoLeaf gồm 7000 ảnh lá xoài của các giống xoài tại Việt Nam. Kết quả cho thấy MangoMamba đạt độ chính xác phân loại lần lượt 99.75% và 98.71% trên hai bộ dữ liệu. Đáng chú ý, mô hình chỉ có 5.8 triệu tham số và đạt độ trễ suy luận 1.46 ms mỗi ảnh trên GPU T4, nhanh hơn khoảng 80 lần so với các kiến trúc ViX-MangoEFormer gần đây.

Bên cạnh đó, nghiên cứu còn phát triển một ứng dụng Android cho phép nhận diện bệnh lá xoài trực tiếp trên điện thoại thông minh với khả năng suy luận offline (100–300 ms mỗi ảnh). Kết quả cho thấy MangoMamba mang lại sự cân bằng hiệu quả giữa độ chính xác và hiệu năng, mở ra tiềm năng ứng dụng thực tiễn trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh.

Bài báo được công bố trên tạp chí quốc tế:

Computers & Electrical Engineering (SCIE, Q1, Impact Factor: 4.9). Đây là tạp chí khoa học quốc tế uy tín, công bố các nghiên cứu về công nghệ máy tính và kỹ thuật tính toán trong các hệ thống điện, truyền thông và thông tin. Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm trí tuệ nhân tạo, xử lý tín hiệu, năng lượng xanh, an ninh – quyền riêng tư và công nghệ truyền thông.