Trang chủ » Nghiên cứu » Các đề tài - dự án » Đề tài cấp Bộ

Nghiên cứu

Đề tài cấp Bộ
Các đề tài - dự án

Đề tài cấp Bộ

Cập nhật lần cuối: 16/09/2026 09:07
02
Th3

Năm 2026

1. Đề tài: Chắt lọc tri thức từ mô hình ngôn ngữ lớn trong khai phá dữ liệu văn bản

  • Chủ trì: TS. Ngô Văn Linh
  • Thời gian thực hiện: 01/2026 – 12/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

Năm 2025

1. Đề tài: Hệ thống đối sánh khuôn mặt tích hợp khả năng phòng chống giả mạo khuôn mặt

  • Chủ trì: TS. Ngô Thành Trung
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

2. Đề tài: Hệ thống đối sánh vân tay 1:N ứng dụng trong các thiết bị thông minh

  • Chủ trì: TS. Đặng Tuấn Linh
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

3. Đề tài: Hệ thống đối sánh mống mắt 1:N ứng dụng trong các thiết bị thông minh

  • Chủ trì: TS. Trần Nguyên Ngọc
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

4. Đề tài: Hệ thống nhận dạng người nói ứng dụng trong các thiết bị thông minh

  • Chủ trì: TS. Bùi Thị Mai Anh
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

5. Đề tài: Nghiên cứu phát triển thuật toán/mô hình/công cụ sử dụng dữ liệu DNA trong xác định danh tính và theo dõi sức khoẻ trên thiết bị thông minh

  • Chủ trì: PGS. TS. Lê Đức Hậu
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

6. Đề tài: Bộ thu GNSS định nghĩa bằng phần mềm (SDR) tối ưu hóa bằng NPU trên thiết bị tính toán biên

  • Chủ trì: PGS. TS. Ban Hà Bằng
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

7. Đề tài: Nghiên cứu phương pháp định vị GNSS tăng cường độ chính xác bằng dữ liệu thị giác máy tính

  • Chủ trì: TS. Phạm Ngọc Hưng
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

8. Đề tài: Nghiên cứu, phát triển và tích hợp các phương pháp mật mã hậu lượng tử, ứng dụng trong bảo mật thông tin cho thiết bị thông minh

  • Chủ trì: TS. Tạ Duy Hoàng
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

9. Đề tài: Nghiên cứu, phát triển, ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn và nhận dạng tiếng nói triển khai trên các thiết bị tính toán biên

  • Chủ trì: TS. Đinh Viết Sang
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

10. Đề tài: Thiết bị thu nhận dữ liệu sinh trắc học thông minh phục vụ triển khai luật căn cước: thu nhận vân tay, khuôn mặt, mống mắt, và giọng nói

  • Chủ trì: PGS. TS. Lã Thế Vinh
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

11. Đề tài: Nghiên cứu và phát triển hệ thống trạm và bộ thu đảm bảo an ninh định vị vệ tinh phục vụ giám sát và cảnh báo thông minh

  • Chủ trì: TS. Nguyễn Đình Thuận
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

12. Đề tài: Thiết bị sổ công tác điện tử thông minh phục vụ hoạt động nghiệp vụ ngành Công an

  • Chủ trì: TS. Đoàn Phong Tùng
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

13. Đề tài: Hệ thống đánh giá độ khả tín, tạo lập danh sách các đối tượng tình nghi phục vụ công tác phòng chống tội phạm dựa trên dữ liệu dân cư và các dữ liệu nội ngành

  • Chủ trì: TS. Nguyễn Văn Sơn
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

14. Đề tài: Nghiên cứu và phát triển hệ thống thông minh ngăn chặn hoạt động máy bay không người lái (drone)

  • Chủ trì: TS. Tưởng Văn Đạt
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

15. Đề tài: Thiết bị kiểm soát ra vào sử dụng thẻ căn cước và đối sánh đa sinh trắc học theo Luật Căn cước mới: vân tay, khuôn mặt, mống mắt

  • Chủ trì: TS. Hoàng Văn Hiệp
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

16. Đề tài: Thiết bị cho hệ thống phòng họp thông minh kết hợp tổ thư ký ảo

  • Chủ trì: TS. Trần Nhật Hóa
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

17. Đề tài: Nghiên cứu, chế tạo bộ phận điều khiển và tích hợp cảm biến cho thiết bị lặn điều khiển từ xa ROV

  • Chủ trì: TS. Nguyễn Thị Thanh Nga
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

18. Đề tài: Giải pháp điều hành và quản lý chương trình nghiên cứu, phát triển một số công nghệ và sản phẩm trí tuệ nhân tạo tại biên (Edge AI) phục vụ đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số

  • Chủ trì: GS. TS. Huỳnh Thị Thanh Bình
  • Thời gian thực hiện: 12/2025 – 11/2027
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

19. Đề tài: Nghiên cứu, phát triển các thuật toán phân bổ tài nguyên mạng hiệu quả để tối ưu hóa việc sử dụng phổ tần và đảm bảo QoS cho người dùng mạng 6G

  • Chủ trì: TS. Trịnh Văn Chiến
  • Thời gian thực hiện: 2025 – 2026
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: Trong đề tài này, chúng tôi tập trung nghiên cứu bài toán phân bổ tài nguyên mạng trong các hệ thống 6G nhằm tối ưu hóa hiệu quả sử dụng phổ tần và đảm bảo chất lượng dịch vụ cho người dùng. Mạng 6G được kỳ vọng hỗ trợ số lượng lớn thiết bị kết nối, nhiều loại hình dịch vụ khác nhau, độ trễ thấp và tốc độ truyền dữ liệu cao, do đó việc quản lý tài nguyên vô tuyến trở thành một thách thức quan trọng. Đề tài xem xét các yếu tố thực tế như kênh truyền không hoàn hảo, giới hạn công suất phát, can nhiễu, giới hạn băng tần và sự biến thiên nhanh của kênh truyền. Trên cơ sở đó, nhóm nghiên cứu đề xuất và phát triển các thuật toán phân bổ tài nguyên hiệu quả, kết hợp lý thuyết tối ưu và trí tuệ nhân tạo, nhằm nâng cao hiệu suất mạng, đảm bảo QoS cho người dùng và hỗ trợ triển khai các công nghệ tiềm năng của 6G như vệ tinh tầm thấp và bề mặt phản xạ thông minh.

Năm 2024

1. Đề tài: Tối ưu điểm nổ trong vận chuyển hàng hóa

  • Chủ trì: TS. Phạm Quang Dũng
  • Thời gian thực hiện: 8/2024 – 11/2024

Tóm tắt đề tài: Dự án “tối ưu điểm nổ trong vận chuyển hàng hóa” nhắm tới việc tính toán lại lộ trình của các tuyến giao hàng khi có các yêu cầu mới đến một cách ngẫu nhiên trong quá trình vận hành tuyến. Trong ngữ cảnh của bài toán này, có nhiều ràng buộc cần thỏa mãn bao gồm ràng buộc về điểm cha-điểm con, ràng buộc về nhóm điểm, ràng buộc về các cạnh phải đi, ràng buộc về cạnh cấm, ràng buộc khung thời gian và tải trọng. Để giải quyết bài toán đặt ra, nhóm nghiên cứu đã xây dựng mô hình toán học cho bài toán bao gồm mô hình quy hoạch nguyên tuyến tính và quy hoạch ràng buộc và tiến hành thí nghiệm với 2 mô hình đưa ra. Tiếp đó, nhóm nghiên cứu cũng đã đề xuất hướng tiếp cận tìm kiếm cục bộ với các toán tử phổ biến cho lớp bài toán định tuyến như One Point, Two-Point, Three-Point, Two-Opt, Three-Opt, Or-Opt, Cross-Exchange. Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình giải đúng không thể đưa ra lời giải trên các bộ dữ liệu lớn trong khi hướng tiếp cận tìm kiếm cục bộ cho kết quả tiềm năng.

2. Đề tài: Nghiên cứu phát triển thuật toán tạo lịch trình tối ưu cho hệ thống giao vận đa phương tiện với các ràng buộc về đồng bộ hóa (B2024-BKA-19)

  • Chủ trì: TS. Nguyễn Khánh Phương
  • Thời gian thực hiện: 01/2024 – 12/2025
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

Năm 2023

1. Đề tài: Tối ưu đa quần thể giải bài toán định tuyến thỏa mãn ràng buộc miền duy nhất trong mạng đa miền

  • Chủ trì: TS. Đỗ Tuấn Anh
  • Thời gian thực hiện: 2023 – 2024
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: Đề tài hướng đến nghiên cứu mô hình mạng truyền thông thuộc ngữ cảnh đa miền, với các miền con tự trị và kết nối với các miền lân cận thông qua nút biên, nhằm giải quyết bài toán định tuyến tối ưu trong mạng đa miền, giảm bớt khối lượng tính toán và lượng thông tin trao đổi giữa các thiết bị định tuyến trong mô hình quản lý phân cấp. Trong các thuật toán lấy ý tưởng từ quá trình tối ưu hóa trong tự nhiên, thuật toán tiến hóa là một trong các nhóm thuật toán được quan tâm nghiên cứu nhiều nhất và cũng là một trong những kỹ thuật tính toán thông minh quan trọng nhất hiện nay. Mục tiêu của nghiên cứu này là áp dụng các mô hình thuật toán đa nhiệm để giải bài toán tối ưu định tuyến trong mạng đa miền với các miền con được quản lý phân cấp.

2. Đề tài: Review Image Classification Model

  • Chủ trì: Đinh Thị Hà Ly
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

3. Đề tài: Grading Quality of Review Images Model

  • Chủ trì: Đặng Tuấn Linh
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

4. Đề tài: Review Image Classification on Moods

  • Chủ trì: Đinh Viết Sang, Trịnh Anh Phúc
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

5. Đề tài: Filtering spam image uploaded by users in shopping’s reviews

  • Chủ trì: Ngô Thành Trung
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

6. Đề tài: Implicit Deep Learning for Semantic Segmentation

  • Chủ trì: Trần Nguyên Ngọc
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

7. Đề tài: Uncertainty-aware Unsupervised Domain Adaptation Techniques for Scene Understanding

  • Chủ trì: Nguyễn Thị Oanh
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

8. Đề tài: Vietnamese Handwriting Detection and Recognition

  • Chủ trì: Nguyễn Phi Lê
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

9. Đề tài: End-to-end Spoken Language Understanding for Vietnamese Language

  • Chủ trì: Nguyễn Thị Thu Trang
  • Thời gian thực hiện: 04/2023 – 11/2023
  • Nguồn tài trợ: NAVER

Năm 2022

1. Đề tài: Nghiên cứu phát triển nền tảng phát hiện tấn công mạng dựa trên kết hợp, cải tiến các mô hình học máy – học sâu (B2022-BKA-04)

  • Chủ trì: TS. Trần Hoàng Hải
  • Thời gian thực hiện: 1/2022 – 12/2023, gia hạn 30/06/2024
  • Nguồn tài trợ: Bộ GDĐT

Năm 2020

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

Tóm tắt đề tài: Đề tài 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. Gần đây học máy với mô hình mạng nơ-ron nổi lên như một phương pháp hiệu quả cho bài toán dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian. 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

Tóm tắt đề tài: Đề tài hướng đến việc làm chủ công nghệ chuỗi khối để áp dụng thử nghiệm vào bài toán xác thực quá trình cấp bằng cấp tại Việt Nam, với hai mục tiêu chính: nghiên cứu giải pháp số hóa dữ liệu học tập liên quan tới công nghệ chuỗi khối, và nghiên cứu giải pháp truy xuất thông tin bằng cấp, quá trình học tập của người học tại Việt Nam dựa trên công nghệ chuỗi khối.

Năm 2017

1. 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 hiện: 2017 – 2018
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: 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.

Năm 2016

1. 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 hiện: 2016 – 2017
  • Nguồn tài trợ: Bộ Khoa học và Công nghệ

Tóm tắt đề tài: 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 phần mềm phát hiện tấn công từ chối dịch vụ phân tán dạng SYN flood giả mạo nguồn và phát hiện DGA BOTNET. Triển khai thử nghiệm tại Trung tâm Mạng Trường ĐH Bách khoa Hà Nội.

Năm 2015

1. 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 hiện: 01/2015 – 12/2018
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: 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…, cho phép phát hiện những chủng loại vi sinh vật mới cũng như ảnh hưởng của chúng đến môi trường nghiên cứu. Đề tài 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 tính sẵn có cũng như khả năng co giãn tài nguyên theo nhu cầu sử dụng.

2. 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 hiện: 2015 – 2017
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: 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: vấn đề đồng bộ trong tính toán và vấn đề tối ưu hóa truyền thông giữa CPU với GPU và giữa các GPU. Phạm vi nghiên cứu cụ thể là đề xuất các phương pháp giải quyết hai vấn đề nêu trên và 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.

3. 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 hiện: 2015 – 2017
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: 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.

Năm 2014

1. 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 hiện: 2014 – 2017
  • Nguồn tài trợ: Bộ Giáo dục và Đào tạo

Tóm tắt đề tài: 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, phát triển trên các công nghệ IoT như: các nút cảm biến công suất thấp, giá thành rẻ, chạy trên nút ReMote của Zolertia (hệ điều hành Contiki), sử dụng giao thức CoAP/UDP/IPv6-RPL/6LoWPAN/802.15.4.