Sinh viên Trường Đại học Công nghệ Thông tin công bố bài báo tại hội nghị quốc tế RIVF về hệ thống giám sát chất lượng nước thông minh
Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG TP.HCM (UIT) tiếp tục ghi nhận thêm một thành tích nổi bật trong hoạt động nghiên cứu khoa học khi sinh viên ngành Mạng máy tính và Truyền thông có bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế uy tín RIVF.
Công bố khoa học tại hội nghị quốc tế RIVF
Bài báo với tiêu đề:
“Development of Water Quality Monitoring Systems Based on Internet of Things and Deep Learning”
đã được trình bày tại hội nghị quốc tế RIVF (Research, Innovation and Vision for the Future) – một diễn đàn học thuật uy tín trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin và Truyền thông, được bảo trợ bởi IEEE Vietnam Section.
Kỷ yếu của hội nghị được lập chỉ mục trên các cơ sở dữ liệu lớn như DBLP và IEEE Xplore, khẳng định giá trị học thuật và độ tin cậy của các công trình được công bố. Từ năm 2003, RIVF đã trở thành cầu nối quan trọng giữa cộng đồng nghiên cứu trong nước và quốc tế.
🔗 Xem chi tiết bài báo: https://ieeexplore.ieee.org/document/11365227/
Nhóm tác giả sinh viên Trường Đại học Công nghệ Thông tin
Công trình là kết quả nghiên cứu của các sinh viên ngành Mạng máy tính và Truyền thông tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin:
- Đỗ Phi Sơn – MMTT2020 – Tác giả chính
- Bùi Thị Ngọc Trăm – MMTT2022.3 – Đồng tác giả
- Phạm Đình Công – MMTT2020 – Đồng tác giả
Dưới sự hướng dẫn tận tâm của đội ngũ giảng viên:
- PGS. TS. Lê Trung Quân
- ThS. Nguyễn Khánh Thuật
- ThS. Nguyễn Văn Bảo
Sự phối hợp chặt chẽ giữa sinh viên và giảng viên tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin đã tạo nên một nghiên cứu mang tính ứng dụng cao, hướng đến giải quyết các vấn đề thực tiễn.
Ứng dụng IoT và Deep Learning trong giám sát chất lượng nước
Trong bối cảnh nhu cầu giám sát chất lượng nước ngày càng gia tăng trong các lĩnh vực như nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy sản, các phương pháp truyền thống đang bộc lộ nhiều hạn chế như:
- Thiếu tính thời gian thực
- Tốn nhiều công sức và chi phí
- Khó mở rộng trên quy mô lớn
Nghiên cứu tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin đã đề xuất một hệ thống hiện đại dựa trên sự kết hợp giữa Internet of Things (IoT) và Deep Learning.
Hệ thống sử dụng các cảm biến từ nền tảng Libelium Smart Water để thu thập liên tục các thông số quan trọng như:
- pH
- Nhiệt độ
- Oxy hòa tan
- Độ đục
Dữ liệu thu thập được xử lý bằng các mô hình học sâu tiên tiến gồm:
- LSTM
- Stacked LSTM
- BiLSTM Autoencoder
Kết hợp với các thuật toán tối ưu như Adam và AdaBelief, trong đó mô hình BiLSTM Autoencoder + AdaBelief cho thấy hiệu năng vượt trội trên các tiêu chí đánh giá.
Hướng tới hệ thống giám sát môi trường thông minh và bền vững
Giải pháp được đề xuất không chỉ giúp giám sát chất lượng nước theo thời gian thực mà còn có khả năng:
- Dự đoán sớm các biến động môi trường
- Cung cấp cảnh báo kịp thời
- Hỗ trợ quản lý tài nguyên nước hiệu quả
Đây là một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ thông minh vào bảo vệ môi trường, phù hợp với xu hướng phát triển bền vững hiện nay.
Khẳng định năng lực nghiên cứu của sinh viên Trường Đại học Công nghệ Thông tin
Thành tích công bố tại hội nghị quốc tế RIVF tiếp tục khẳng định chất lượng đào tạo và môi trường nghiên cứu năng động tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin. Sinh viên không chỉ được trang bị kiến thức chuyên môn vững chắc mà còn có cơ hội tham gia vào các đề tài nghiên cứu mang tính ứng dụng và hội nhập quốc tế.
