' %2F><%2Fsvg>)
Các hướng nghiên cứu và phát triển chính:
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):
Phát triển các hệ thống chatbot thông minh, hệ thống phân tích cảm xúc khách hàng, và trích xuất thông tin từ tài liệu hành chính – pháp lý bằng công nghệ nhận diện và hiểu ngữ cảnh tiếng Việt.
Thị giác máy tính (Computer Vision):
Ứng dụng AI trong nhận diện khuôn mặt, phân tích hành vi, phát hiện bất thường trong hệ thống giám sát an ninh và điều hành giao thông. Các thuật toán được tối ưu để xử lý thời gian thực trên nhiều loại hạ tầng (edge computing, cloud-based).
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics):
Kết hợp AI với nền tảng dữ liệu lớn để xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản trị điều hành, dự báo xu hướng thị trường và phân tích hành vi người dùng.
AI tích hợp hệ thống IoT:
Thiết kế và vận hành các hệ thống điều khiển thông minh ứng dụng trong đô thị thông minh, nhà máy thông minh (smart factory), và tòa nhà số. AI đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý dữ liệu cảm biến, tự động điều phối và ra quyết định.
Học sâu (Deep Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning):
Nghiên cứu và phát triển các mô hình tự huấn luyện, tự tối ưu hóa trong các lĩnh vực như quản lý năng lượng, logistics, vận hành doanh nghiệp số, giúp nâng cao khả năng tự thích nghi và thông minh hóa hệ thống.
Ứng dụng thực tiễn nổi bật:
Hệ thống giám sát an ninh tích hợp AI tại các tòa nhà và khu công nghiệp, với khả năng nhận diện tức thì, cảnh báo sớm và kiểm soát truy cập thông minh.
Nền tảng tư vấn hỗ trợ học tập và thi trực tuyến thông minh, áp dụng mô hình học máy để cá nhân hóa nội dung theo năng lực và hành vi người học.
Hệ thống dự báo giao thông và tối ưu luồng tuyến dựa trên dữ liệu cảm biến thực tế và thuật toán AI.
Tích hợp AI vào các nền tảng quản trị nội bộ (như VTICK) để tự động gợi ý công việc, đo lường hiệu suất theo thời gian thực và hỗ trợ ra quyết định cho quản lý.
