Đề tài cấp Bộ

1. Đề tài: Nghiên cứu xây dựng giải pháp co dãn tài nguyên hiệu quả cho các dịch vụ IoT có đặc trưng động trong tính toán đám mây và tính toán biên

• Chủ trì: TS. Nguyễn Phi Lê
• Thời gian thực hiện: 2020-2022
• Nguồn tài trợ Bộ giáo dục và Đào tạo, Viện CNTT&TT – Đại học Bách khoa Hà Nội

Mô tả ngắn gọn: trong đề tài này, chúng tôi tập trung vào vấn đề co dãn tài nguyên động (thay đổi liên tục) trong môi trường biên-đám mây phục vụ các ứng dụng IoT. Để giải quyết bài toán co dãn tài nguyên động, một trong những vấn đề quan trọng là phải dự đoán được lượng tài nguyên tiêu thụ trong tương lai gần dựa vào các dữ liệu thu thập được trong quá khứ. Có rất nhiều cách tiếp cận cho bài toán này. Gần đây học máy với mô hình mạng nơ ron nổi lên như là một phương pháp hiệu quả cho bài toán dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian kể trên. Bên cạnh đó, một trong những hướng tối ưu hoạt động cho các mạng nơ ron nhân tạo là sử dụng các giải thuật meta-heuristics nhằm tìm được các giá trị xấp xỉ tối ưu toàn cục nhằm thay thế cho phương pháp lan truyền ngược. Đây cũng chính là hướng nghiên cứu của đề tài, đề xuất xây dựng hoặc cải tiến các phương pháp meta-heuristics giải bài toán co dãn với mô hình dự đoán mức tiêu thụ tài nguyên một cách hiệu quả.

2. Đề tài: Nghiên cứu và áp dụng công nghệ chuỗi khối vào bài toán xác thực quá trình cấp bằng cấp tại Việt Nam

• Chủ trì: TS. Đỗ Bá Lâm
• Thời gian thực hiện: 2020-2022
• Nguồn tài trợ: Bộ giáo dục và Đào tạo, Viện CNTT&TT – Đại học Bách khoa Hà Nội

Mô tả ngắn gọn: Đề tài hướng đến việc làm chủ công nghệ chuỗi khối để áp dụng thử nghiệm công nghệ này vào bài toán xác thực quá trình cấp bằng cấp tại Việt Nam. Hai mục tiêu nghiên cứu chính được đặt ra đó là:

• Nghiên cứu giải pháp số hóa dữ liệu học tậpliên quan tới công nghệ chuỗi khối. Các dữ liệu về thông tin bằng cấp và kết quả học tập của người học hiện nay cần được chuyển đổi để lưu trữ trong các giao dịch của mạng chuỗi khối.
• Nghiên cứu giải pháp truy xuất thông tin bằng cấp, quá trình học tập của người họctại Việt Nam dựa trên công nghệ chuỗi khối. Đề tài sẽ khảo sát, nghiên cứu các quy trình và cách thức quản lý điểm, bằng cấp của người học tại Việt Nam. Từ đó, đề xuất giải pháp phù hợp khi áp dụng công nghệ chuỗi khối vào việc xác thực quá trình cấp bằng cấp cho người học.

3. Đề tài: Nghiên cứu xây dựng phần mềm nền tảng kết nối các IoT gateway cho điện toán sương mù triển khai trên môi trường đa đám mây (B2017-BKA-32)

• Chủ trì: TS. Nguyễn Bình Minh
• Thời gian thực hiên: 2017-2018
• Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Mô tả ngắn gọn: Kết nối và khai thác đồng thời các giải pháp công nghệ cho IoT hiện tại, cho phép nhà lập trình ứng dụng có khả năng tạo ra các tiện ích thông minh có khả năng phục vụ được nhiều người dùng cuối hơn.

4. Đề tài: Nghiên cứu, xây dựng hệ thống xử lý tấn công từ chối dịch vụ phân tán và phát hiện BOTNET (B2016-BKA-06)

• Chủ trì: PGS.TS. Nguyễn Linh Giang
• Thời gian thực hiên: 2016-2017
• Nguồn tài trợ: Bộ Khoa học và Công nghệ

Mô tả ngắn gọn: Nắm vững, làm chủ các công nghệ xử lý tấn công từ chối dịch vụ phân tán DdoS dạng SYN flood giả mạo nguồn; xây dựng thử nghiệm hệ thống mềm phát hiện tấn công từ chối dịch vụ phân tán dạng SYN flood gải mạo nguồn và phát hiện DGA BOTNET. Triển khai thử nghiệm tại Trung tâm Mạng Trường ĐH BKHN

5. Đề tài: Nghiên cứu xây dựng và triển khai dịch vụ tin sinh trên nền điện toán đám mây ứng dụng cho các bài toán siêu bộ gien, (B2015-01-89)

• Chủ trì: TS. Nguyễn Hữu Đức
• Thời gian thực hiên:  01/2015-12/2018
• Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Mô tả ngắn gọn: Phân tích siêu bộ gien (metagenomics) là lĩnh vực nghiên cứu về các hệ gien vi sinh vật tồn tại trong một môi trường nghiên cứu như đất, nước, hệ tiêu hóa… Nghiên cứu này cho phép phát hiện những chủng loại vi sinh vật mới chưa từng phát hiện, cũng như ảnh hưởng của chúng đến môi trường nghiên cứu. Phân tích siêu bộ gien cần thực hiện trên những hệ thống tính toán với năng lực tính toán và lưu trữ lớn. Đề tài nghiên cứu này hướng đến việc xây dựng một hệ thống dịch vụ phân tích dữ liệu cho các bài toán siêu bộ gien dựa trên công nghệ điện toán đám mây, khai thác được tính sẵn có cũng như khả năng co giãn tài nguyên theo nhu cầu sử dụng của công nghệ này.

6. Đề tài: Nghiên cứu phát triển thuật toán truyền dữ liệu tối ưu và công cụ sinh mã tự động trên các bộ xử lý đồ hoạ (GPU computing) cho một số bài toán tính toán hiệu năng cao (B2015-01-90)

• Chủ trì: TS. Vũ Văn Thiệu
• Thời gian thực hiên: 2015-2017
• Nguồn tài trợ:  Bộ Giáo dục và Đào tạo

Mô tả ngắn gọn: Đề tài tập trung nghiên cứu và giải quyết hai vấn đề phức tạp, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của chương trình CUDA, đó là vấn đề đồng bộ trong tính toán và vấn đề tối ưu hóa truyền thông giữa CPU với GPU và giữa các GPU. Việc cài đặt một chương trình CUDA bằng tay thường tốn nhiều thời gian và hiệu quả không cao. Phạm vi nghiên cứu cụ thể là chúng tôi sẽ đề xuất các phương pháp giải quyết hai vấn đề nêu trên và nghiên cứu phát triển một công cụ sinh mã tự động, có thể tự động tạo chương trình CUDA hiệu quả cho nhiều bài toán tính toán hiệu năng cao khác nhau.

7. Đề tài: Nghiên cứu xây dựng thuật toán giải quyết bài toán đường đi bao phủ và ứng dụng cho robot lau nhà (B2015-91-01)

• Chủ trì: TS. Ngô Lam Trung
• Thời gian thực hiên: 2015-2017
• Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Mô tả ngắn gọn: Nghiên cứu đề xuất thuật toán tìm đường bao phủ cho phép robot hút bụi, robot lau nhà rút ngắn thời gian làm việc, hạn chế các đường đi trùng lặp nhằm tăng hiệu quả hoạt động.

8. Đề tài: Kiểm soát cây trồng dựa trên nền tảng Internet of Things (B2014-01-83)

• Chủ trì: PGS.TS. Ngô Quỳnh Thu
• Thời gian thực hiên: 2014-2017
• Nguồn tài trợ: Bộ giáo dục và đào tạo

Mô tả ngắn gọn: Trong khuôn khổ đề tài này, nhóm nghiên cứu đề xuất các giải pháp (đa đường, đa kênh) giúp tăng độ tin cậy, nâng cao độ chính xác (có thể lên tới 90%) so với các giải pháp đã có (độ chính xác nhỏ hơn 70%) trong việc giám sát các thông số môi trường của nhà kính. Các giải pháp đa đường đa kênh mới này được phát triển trên các công nghệ của Internet of Things như:

• Các nút cảm biến có công suất thấp, giá thành rẻ,
• Có thể chạy trên nút ReMote của Zolertia, hệ điều hành Contiki
• Sử dụng giao thức CoAP/UDP/IPv6-RPL/6LoWPAN/802.15.4