Hội Thảo Khoa Học Định Kỳ, Bộ Môn Khoa Học Máy Tính (Khoa CNTT), Trường Đại Học Công Nghệ

Hội thảo khoa học định kỳ tháng 12 được tổ chức vào ngày 23 tháng 12 dưới sự điều phối của PGS.TS. Nguyễn Thị Nhật Thanh. Buổi hội thảo tập trung vào Trí Tuệ Nhân Tạo và Viễn Thám, tiếp nối chủ đề từ tháng trước. Hội thảo có sự tham gia của hai diễn giả danh tiếng: PGS.TS. Chánh Kiều từ Đại học Indiana Bloomington, Hoa Kỳ, và PGS.TS. Harry Nguyễn từ Đại học Cao đẳng Cork – Đại học Quốc gia Ireland. Sự kiện thu hút nhiều nhà nghiên cứu, sinh viên và những người quan tâm đến các chủ đề mới này.

Trong phần đầu tiên, PGS.TS. Chánh Kiều đã thảo luận về những thách thức và chiến lược trong việc ước tính cường độ xoáy thuận nhiệt đới (TC) bằng cách sử dụng dữ liệu khí hậu tái phân tích dạng lưới. Ông đã sử dụng hai kiến trúc học sâu phổ biến là CNN và ViTs để minh họa khả năng của chúng trong việc ước tính cường độ TC với sai số tuyệt đối trung bình ±7,5 hải lý. Phân tích của ông nhấn mạnh độ nhạy của việc ước tính cường độ TC đối với các phương pháp lấy mẫu dữ liệu, đặc biệt đối với các kiến trúc dựa trên tích chập. Ngược lại, các phương pháp dựa trên transformer cho thấy sự ổn định đối với sự sai khác trong phương pháp lấy mẫu dữ liệu, đưa chúng trở thành một giải pháp đầy hứa hẹn cho các ứng dụng ước tính cường độ TC trong tương lai và tăng độ phân giải ảnh khí tượng TC.

Trong phần thứ hai, PGS.TS. Harry Nguyễn đã giới thiệu nghiên cứu của ông về Trí tuệ nhân tạo Tin Cậy cho ước tính trữ lượng Carbon toàn cầu bằng ảnh chụp trên không và ảnh vệ tinh. Trước nhu cầu cấp bách về giảm thiểu biến đổi khí hậu, nghiên cứu của ông tập trung vào việc phát triển các hệ thống Trí tuệ nhân tạo Tin Cậy để đánh giá trữ lượng carbon toàn cầu, hỗ trợ các sáng kiến hành động vì khí hậu. Điều này bao gồm các nhiệm vụ AI quan trọng như phát hiện độ che phủ cây cối trong các hệ sinh thái rừng đa dạng và ước tính trữ lượng carbon từ lượng lớn ảnh độ phân giải cao. Các phương pháp dựa trên AI này cung cấp một giải pháp vượt trội so với các phương pháp truyền thống vốn tốn nhiều công sức, thời gian, chi phí và thường xâm lấn. Nghiên cứu tích hợp nhiều nguồn dữ liệu viễn thám khác nhau (từ ảnh chụp trên không đến ảnh vệ tinh) thành một tập dữ liệu chuẩn hóa và đồng bộ gồm 107856 ảnh độ phân giải cao. Việc chuẩn hóa này đảm bảo chất lượng dữ liệu nhất quán trên các nền tảng. Một kỹ thuật phân đoạn các loại cây mới đã được giới thiệu, cung cấp phương pháp hiệu quả hơn để ước tính độ che phủ cây trên quy mô lớn so với phương pháp phân định tán cây truyền thống. Nghiên cứu cũng trình bày một hệ thống AI tương tác được thiết kế để khám phá các khu vực có thảm thực vật cao và ước tính trữ lượng carbon trên toàn cầu.

Các bài thuyết trình đã diễn ra thành công tốt đẹp, mang lại những hiểu biết quý giá về ứng dụng của AI trong việc giải quyết các thách thức toàn cầu như biến đổi khí hậu và quản lý thiên tai.