1. Đề tài: Multitasking Evolutionary Algorithms for Optimizing Artificial Neural Network and Graph-based Models
- Chủ trì: PGS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình
- Thời gian thực hiện: 2019-2022
- Nguồn tài trợ: US Army Research Lab, US Army International Research Center – Asia Pacific.
Mô tả ngắn gọn: Nhiều ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như kinh tế, công nghiệp, khoa học được quy về các bài toán tối ưu tổ hợp như các bài toán tìm đường (routing), bài toán xếp lịch (scheduling), các bài toán thiết kế mạng, bài toán huấn luyện mạng neural… Phần lớn các bài toán tối ưu tổ hợp có nhiều ứng dụng quan trọng trong thực tế lại thuộc vào lớp bài toán NP-khó. Các thuật toán giải gần đúng không đảm bảo tìm được lời giải chính xác mà thường chỉ tìm được lời giải gần đúng (xấp xỉ). Tuy nhiên, thời gian chạy của các thuật toán này thường chấp nhận được với mọi bộ dữ liệu. Hiện nay, chưa có kỹ thuật nào cho phép tìm được lời giải chính xác với thời gian chấp nhận được đối với các bài toán tối ưu tổ hợp dạng NP-khó với trường hợp bộ dữ liệu lớn. Các thuật toán tiến hóa là một cách tiếp cận khác để xử lý các bài toán NP-khó đang được chú ý trong thời gian gần đây. Đề tài này đề xuất, phát triển các mô hình tiến hóa đa nhiệm để giải các bài toán tối ưu như các bài toán tối ưu trên đồ thị, các bài toán huấn luyện trong mạng neural, các bài toán có ứng dụng trong thiết kế hệ thống phân phối hàng hóa, tưới tiêu trong nông nghiệp….
2. Đề tài: AgriBKChain: a blockchain-based network for agricultural traceability and product advertising
- Chủ trì: TS. Đào Thành Chung
- Thời gian thực hiện: 2019-2021
- Nguồn tài trợ: ICT Virtual Organization of ASEAN Institutes and NICT (ASEAN IVO)
Mô tả ngắn gọn: chúng tôi đề xuất một mạng chuỗi khối, được đặt tên AgriBKChain, để giải quyết vấn đề của truy xuất nguồn gốc minh bạch và quảng cáo sản phẩm nông sản. Dự án đưa ra hai mục tiêu cần thực hiện: 1. Cung cấp thông tin nguồn gốc sản phẩm nông sản bao gồm vị trí trồng trọt, nhật kí sản xuất, quá trình thu hoạch và bảo quản sản phẩm. 2. Kết nối đến những mạng chuỗi khối tại Nhật, châu Âu, và Mỹ để quảng cáo và đẩy mạnh xuất khẩu sản phẩm, ví dụ mạng EXA tại Fukuoka, Nhật Bản, và mạng TE-FOOD tại Đức.
3. Đề tài: Evolutionary Multitasking algorithms for solving optimization problems
- Chủ trì: PGS.TS. Huỳnh Thị Thanh Bình
- Thời gian thực hiện: 2019-2021
- Nguồn tài trợ: US Army Research Lab, US Army International Research Center – Asia Pacific.
Mô tả ngắn gọn: Phát triển các mô hình tiến hóa đa nhiệm để giải các bài toán tối ưu như các bài toán tối ưu trên đồ thị, các bài toán training trong mạng neural.
4. Đề tài: Learning an effective representation for the hidden semantics
- Chủ trì: TS. Thân Quang Khoát
- Thời gian thực hiện: 02/06/2018 – 02/05/2020
- Nguồn tài trợ: US Office of Naval Research Global, and US Air Force Office of Scientific Research
Mô tả ngắn gọn: Mục tiêu trong đề tài này là phát triển một framework để học tự động một biểu diễn các ngữ nghĩa ẩn từ các tập văn bản lớn. Framework có thể làm việc tốt với các dạng ngữ nghĩa khác nhau, chẳng hạn như ngữ nghĩa từ, chủ đề, tương tác giữa các đối tượng, cảm xúc, xu hướng, cộng đồng xã hội,… Rất nhiều thử thách sẽ cần phải giải quyết, bao gồm tính không lồi của các bài toán học, tính phi cấu trúc của văn bản, tính không đồng bộ của dữ liệu,… Các thuật toán đó sẽ được ứng dụng trong phân tích văn bản, hệ gợi ý, phân tích mạng xã hội. Kết quả của dự án sẽ bao gồm các bài báo được công bố trong các tạp chí hoặc hội nghị chất lượng cao, và một mã nguồn mở.
5. Đề tài: Scalable Distributed IoT Framework based on Mobile Robot Technology for High Performance Greenhouse Plants.
- Chủ trì: PGS.TS. Ngô Quỳnh Thu
- Thời gian thực hiên: 2017 -2020
- Nguồn tài trợ: IVO
Mô tả ngắn gọn: Trong khuôn khổ đề tài này, nhóm nghiên cứu đề xuất các giải pháp giúp tăng sản lượng và trộn dinh dưỡng tự động cho các hệ thống thuỷ canh sử dụng công nghệ IoT và AI. Các giải pháp này hướng đến nhóm khách hàng tại các thành phố lớn và người nông dân. Nội dung chính của để tài đã thực hiện: Phát triển giải pháp ICT sử dụng công nghệ IoT (hệ điều hành FreeRTOS, cảm biến ESP32, chồng giao thức MQTT/TCP/IP/802.11) và phát triển giải pháp phân tích cho khách hàng (trộn dinh dưỡng tự động) tại các thành phố lớn và người nông dân (để tang sản lượng)
6. Đề tài: IoT Open Innovation Platform
- Chủ trì: PGS.TS. Ngô Quỳnh Thu
- Thời gian thực hiên: 2016- 2018
- Nguồn tài trợ: IVO
Mô tả ngắn gọn: Trong khuôn khổ đề tài này, nhóm nghiên cứu đề xuất các thiết bị để cho ứng dụng giám sát sức khoẻ dựa trên công nghệ IoT… Nội dung chính của để tài đã thực hiện: Phát triển giải pháp ICT sử dụng công nghệ IoT cho ứng dụng y tế (có khả năng ứng dụng cho thị trường Việt Nam).
7. Đề tài: Inferring the Hidden Structures in Big Heterogeneous Data (FA2386-15-1-4011)
- Chủ trì: TS. Thân Quang Khoát
- Thời gian thực hiện: 06/02/2015 – 31/05/2017
- Nguồn tài trợ: Air Force Office of Scientific Research (USA) and ITC-PAC (US Army)
Mô tả ngắn gọn: Mục tiêu trong đề tài này là phát triển một lớp các thuật toán suy diễn và phát hiện ra những cấu trúc ẩn trong dữ liệu lớn, và giúp ta đưa ra các phán đoán hiệu quả trong các ứng dụng thực tế. Đặc biệt các thuật toán đó phải có khả năng làm việc với các luồng văn bản hoặc tập dữ liệu cỡ lớn. Các thuật toán đó sẽ có ảnh hưởng tới nhiều lĩnh vực khác nhau, bởi chúng cho phép ta hiểu hoặc tận dụng được một lượng lớn dữ liệu phức tạp và động trong thực tế. Các thuật toán đó sẽ được ứng dụng trong hỏi đáp, hệ gợi ý, phân tích mạng xã hội.