Buổi hội thảo Khoa học và Kỹ thuật online năm 2025 của VNEAT đã thu hút được lượng lớn độc giả quan tâm và tham gia chương trình. Đăc biệt có hơn 20 thầy cô giảng viên, kỹ sư, sinh viên lĩnh vực xây dựng, điện tử, khoa học máy tính tham dự chương tình. Ban tổ chức trân trọng cảm ơn sự chia sẻ rất giá trị và tâm huyết của Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng, đồng thời cảm ơn sự chú ý lắng nghe và thảo luận sôi nổi của các thầy cô đến từ trường Đại học Xây dựng, Đại học Công nghệ Đồng Nai, Cộng đồng Chuyên gia Việt Nam tại Nhật bản.
Ban tổ chức xin tóm tắt một số nội dung quan trọng sau buổi chia sẻ của Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng như sau:
Bài trình bày gồm hai phần chính:
Phần 1 chia sẻ về sự phát triển của mô hình học máy và các ứng dụng của nó trong các mô hình nhu cầu động đất theo xác suất để phân tích mức độ sụt đổ của các kết cấu khung thép. Trong phần này, Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng đã tạo 616 khung thép và xác lập 96 giá trị ngưỡng chuyển vị lệch tầng lớn nhất. Tổng hợp có 59,136 điểm dữ liệu được sử dụng để xây dựng mô hình học máy.
Phần 2 trình bày về ứng dụng học máy vào phương pháp phân tích sụt đổ địa chấn đa cường độ đối với các kết cấu vách bê tông cốt thép. Phần này tác giả sử dụng 46 kết cấu vách bê tông cốt thép, 1000 rung chấn và 96 giá trị ngưỡng sụt đổ. Tổng hợp, tác giả xác lập 46x1000x96 = 4.416.000 điểm dữ liệu để đưa vào huấn luyện và kiểm thử mô hình học máy ứng dụng trong đánh giá mức độ sụt đổ các kết cấu vách bê tông cốt thép.
Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng nhấn mạnh ứnng dụng học máy vào các vấn đề cụ thể trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng, cần lưu ý trả lời 4 câu hỏi quan trọng sau: 1. Dữ liệu để huấn luyện và kiểm thử mô hình học máy; 2. Chọn thông số đại diện cho kết cấu; 3. Lựa chọn mô hình học máy phù hợp; 4. Đánh giá hiệu năng của các mô hình.
Từ các kết quả nghiên cứu của mình, Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng đã đưa ra một số kết luận đáng chú ý sau:
1. Việc ứng dụng các mô hình học máy trong nghiên cứu sự ổn định của kết cấu xây dựng khi có tác động địa chấn cho thấy các mô hình học máy có tiềm năng to lớn trong việc tạo ra các kết quả đáng tin cậy giữa các biến số đầu vào và đầu ra trong các trường hợp phát sinh phức tạp trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng có tính đến sức ảnh hưởng của động đất.
2. Không có mô hình học máy nào hoàn hảo cho tất cả các trường hợp nghiên cứu bởi vì nó phụ thuộc vào đăc tính của số liệu. Do vậy, ứng dụng nhiều mô hình học máy khác nhau để tìm ra mô hình có độ chính xác cao nhất cho từng bài toán cụ thể.
3. Đưa các biến số đầu vào huấn luyện các mô hình học máy với khoảng rộng hơn mô hình thiết kế để tăng tính ứng dụng trong thực tiễn.
4. Công cụ ứng dụng mô hình học máy có giao diện dễ sử dụng và dễ dàng truy cập trong cộng đồng nghiên cứu. Điều này cũng đặt nền tảng để ứng dụng các mô hình học máy trong các vấn để thực tiễn, xây dựng công cụ AI.
5. Hợp tác nghiên cứu để có các bài toán cụ thể sẽ giúp phát triển các mô hình máy học và tăng tính ứng dụng của các mô hình nghiên cứu.
Để tăng cường kết nối và hợp tác nghiên cứu, chuyển gia công nghệ, chia sẻ chuyên môn, ban tổ chức chương trình đã thống nhất với Tiến sĩ Nguyến Đắc Hoàng tạo một nhóm Zalo cho các thầy cô, chuyên gia và các bạn sinh viên có đam mê nghiên cứu trong lĩnh vực Kỹ thuật Xây dựng và AI được học hỏi, thảo luận và chia sẻ kinh nghiệm. Quý anh chị có mong muốn tham gia, xin vui lòng đăng ký theo link bên dưới hoặc liên hệ trực tiếp với Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng. Link đăng ký: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfAPEu61JdAkllikBAUyVjnydfHvuCehsA2FOCrxMZR9poLpQ/viewform?usp=pp_url
Cuối cùng BTC chương trình xin trân trọng cảm ơn Tiến sĩ Nguyễn Đắc Hoàng và quý thầy cô, chuyên gia và các bạn sinh viên đã quan tâm và tham dự chương trình. Các bạn không tham dự được buổi Hội thảo nhưng quan tâm đến chủ đề này có thể xem lại video nội dung của buổi hội trong đường link sau: https://drive.google.com/drive/folders/1RfUSUeQ2xk8fe2QTCMSa6BKvpbLlK3qJ?usp=drive_link
Trân Trọng
BTC VNEAT Webinar 2025
Một số hình ảnh của buổi Hội thảo
