PTN Kỹ thuật Phần mềm và Tính toán Phân tán – SEDIC Lab

PTN Kỹ thuật Phần mềm và Tính toán Phân tán – SEDIC Lab

Thông tin chung

  • Tên tiếng Anh: Software Engineering and Distributed Computing Laboratory (SEDIC Lab)
  • Trưởng phòng thí nghiệm: PGS.TS. Nguyễn Khanh Văn
  • Email: vannk@soict.hust.edu.vn
  • Địa chỉ: P1001, nhà B1, trường Đại học Bách khoa Hà Nội
  • Website: http://sedic.soict.hust.edu.vn

Giới thiệu chung

PTN Kỹ thuật Phần mềm và Tính toán phân tán (Software Engineering and Distributed Computing – SEDIC Lab) nghiên cứu chuyên sâu trong các lĩnh vực liên quan đến công nghệ phần mềm, tính toán phân tán và các công nghệ ứng dụng Internet. Phòng thí nghiệm được thành lập vào năm 2014 như là một trong 5 phòng thí nghiệm được thiết chế theo yêu cầu của dự án HEDSPI (chương trình hợp tác với chính phủ Nhật về đào tạo Công nghệ thông tin, đã kết thúc). Là cơ sở nghiên cứu và khai thác tiềm năng của nhiều nhóm nghiên cứu trực thuộc và liên kết, PTN có nền tảng đội ngũ cán bộ ban đầu là các cán bộ đang công tác tại bộ môn Công nghệ Phần mềm và một số các đồng nghiệp khác trong Viện CNTT-TT. Các nhóm này hoạt động trên nhiều địa hạt khác nhau nhưng có sự liên kết chung xung quanh những quan tâm đến các bài toán xử lý thông tin và dữ liệu qui mô lớn, phân tán (điển hình là thông qua thu thập và xử lý dữ liệu trên Internet) và cần ứng dụng các giải pháp và tiếp cận của công nghệ phần mềm.Điểm qua một số nét về các hướng nghiên cứu và lĩnh vực hoạt động nghiên cứu chính của đội ngũ PTN:

  • Phương pháp và kỹ thuật phát triển phần mềm: đây là định hướng của nhóm CNPM (Software Engineering Team) với các quan tâm về Các phương pháp hình thức, Các kỹ thuật mô hình phần mềm theo các tiêu chí: chất lượng-kiến trúc-quản trị dự án-đánh giá hiệu quả/giá thành,…, Hệ thống dựa thành phần (component-based systems), Công nghệ tính toán đám mây (cloud computing);
  • Mô hình tính toán phân tán mới: định hướng của nhóm TTPT (Distributed Computing Team) với các quan tâm về Mô hình mạng thông tin kiểu mới – kết nối không dây, đồng đẳng, thế giới nhỏ, Mô hình hóa và mô phỏng, Xử lý qui mô lớn trong mạng xã hội, dịch vụ và game.
  • Công nghệ ngữ nghĩa và ứng dụng: định hướng của nhóm Web ngữ nghĩa (Semantic Web team) với các quan tâm về Tính toán ngữ nghĩa (semantic computing), Dịch vụ hướng vị trí (location base services), Tin học y tế.
  • Nội dung số và dịch vụ: định hướng của nhóm dịch vụ và an toà (Information Service and Security team) với các quan tâm về Công nghệ Web và nội dung số, Dịch vụ và tích phối dịch vụ, An toàn hệ thống dịch vụ, Phát hiện lỗ hổng ứng dụng Web
  • Xử lý tiếng nói, hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên (nhóm VSLP – Vision, Speech and Language Processing):

Một điểm khá đặc thù của SEDIC Lab là hoạt động trải rộng trên nhiều hướng nghiên cứu và lĩnh vực công nghệ khá đa dạng, có “phủ sóng” trên nhiều địa hạt nghiên cứu cơ bản cũng như ứng dụng thực tế, đem lại các kết quả là sản phẩm thực sự cho đời sống xã hội. Thực tế là, PTN có khá nhiều những “đầu tầu” và từ đó tạo ra các team nghiên cứu (lý thuyết hoặc ứng dụng) khác nhau, hoạt động trên các lĩnh vực đã kể trên. Tất nhiên nhờ sự đa dạng và năng động này, nhiều thành tựu nhất định đã hình thành, dù có thể chưa thực sự to lớn (không tập trung cho một định hướng duy nhất) nhưng thể hiện sự linh hoạt của tập thể thầy cô rất tích cực phối hợp các hoạt động nghiên cứu, chuyển giao công nghệ với nhiệm vụ giảng dạy được xem là quan trọng nhất trong nhiều năm qua (luôn đảm trách khối lượng giảng dạy cao).

Trong các thành tích kể trên có thể kể đến, về kết quả NCCB, là 01 đề tài KHCN cấp nhà nước, 02 đề tài Nafosted, 07 bài báo Best Paper Award (bài báo được đánh giá cao nhất tại hội nghị quốc tế), về kết quả NCƯD, là 02 giải thưởng cao nhất của cuộc thi Nhân tài Đất Việt, các sản phẩm đã xuất hiện trên thị trường như Vbee (chi tiết ở dưới), và hàng loạt hoạt động khác đã có ít nhiều đóng góp.

Các nhóm nghiên cứu trong PTN đã có những hoạt động nghiên cứu hợp tác với các đối tác tại Pháp, Nhật, Hàn quốc và Hungary.

Thành tích, kết quả hoạt động nghiên cứu và triển khai sản phẩm 

Một số đề tài điển hình ở các cấp:

  • Cấp trường: Xây dựng hệ thống phát hiện mạng botnet bằng phương pháp học máy trên mô hình lambda. Chủ nhiệm: PGS.TS. Cao Tuấn Dũng.
  • Cấp nhà nước (Bộ Khoa học và Công nghệ): Nghiên cứu làm chủ công nghệ dịch vụ đám mây (tạo lập và cung cấp dịch vụ, cung cấp nội dung số, quản lý truy cập). Mã số: KC.01.01/11-15. Chủ nhiệm: PGS. Huỳnh Quyết Thắng.
  • Quỹ Nafosted: Các phương pháp kiểm chứng và cục bộ hoá lỗi cho hệ thống phần mềm hướng thành phần. Chủ nhiệm: TS.Nguyễn Thanh Hùng.
  • Cấp Bộ Giáo dục và Đào tạo: Định tuyến mạng và tiếp cận phi vị kỷ nhằm tối ưu hóa hiệu năng tổng thể. Chủ nhiệm: PGS.TS.Nguyễn Khanh Văn.

Một số dự án sản phẩm ứng dụng trong thực tế:

  • Tổng hợp tiếng nói tiếng Việt (Text-To-Speech TTS) của nhóm Vbee đã được phát triển để đi vào thực tế, giải quyết các bài toán số hoá dữ liệu, tự động hoá các nghiệp vụ trong các tổng đài chăm sóc khách hàng, ngân hàng và nhiều doanh nghiệp trong nước khác. Vbee đã được vinh dự trao các giải thưởng chuyển đổi số Việt Nam VDA, giải cao nhất của Nhân tài đất Việt năm 2018 lĩnh vực CNTT&TT. Chủ nhiệm: TS. Nguyễn Thị Thu Trang.
  • Phần mềm Quản lý đào tạo giúp tự động hoá nhiều nghiệp vụ quản lý đào tạo, nghiên cứu khoa học, hợp tác doanh nghiệp của các Bộ môn, Viện trong Trường ĐH Bách Khoa Hà Nội. Chủ nhiệm: TS. Nguyễn Thanh Hùng.

Một số công bố khoa học tiêu biểu

  • Tạp chí quốc tế uy tín (SCI)
    • Mai Anh T. Bui, Nick Papoulias, Serge Stinckwich, Mikal Ziane, Benjamin Roche. The Kendrick modelling platform: abstractions and tools. BMC bioinformatics. Q1, 2019
    • Phi-Le NguyenYusheng JiZhi LiuHuy VuKhanh-Van Nguyen, “Distributed hole-bypassing protocol in WSNs with constant stretch and load balancing”, Computer Networks 129: 232-250 (2017), SCI
    • Khanh-Van Nguyen, Phi Le Nguyen, Quoc Huy Vu & Tien Van Do, “An Energy Efficient and Load Balanced Distributed Routing Scheme for Wireless Sensor Networks with Holes”, Journal of Systems and Software, Volume 123, January 2017, Pages 92–105, 2017, 0164-1212, SCI
    • Nguyen T. Truong, Ikki Fujiwara, Michihiro Koibuchi & Khanh-Van Nguyen, “Distributed Shortcut Networks: Low-Latency Low-Degree Non-Random Topologies Targeting the Diameter and Cable Length Trade-Off”, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Vol. 28, No. 4, 2017, (Q1)
    • Van-Quyet Nguyen, Quyet-Thang Huynh, Kyungbaek Kim, “Estimating searching cost of regular path queries on large graphs by exploiting unit-subqueries”, Journal of Heuristics (2018). https://doi.org/10.1007/s10732-018-9402-0. ISI, Q1 Journal, IF=1.129.
  • Công bố hội nghị quốc tế uy tín (Rank A)
    • Van An Le, Phi Le Nguyen, Yusheng Ji, “Deep Convolutional LSTM Network-based Traffic Matrix Prediction with Partial Information”, IFIP/IEEE IM 2019, Washington, USA.
    • Phi-Le Nguyen, Yusheng Ji, Nguyen Thanh Trung, Nguyen Thanh Hung. Constant stretch and load balanced routing protocol for bypassing multiple holes in wireless sensor networks. Network Computing and Applications (NCA), 2017 IEEE 16th International Symposium, 2017
    • Phi Le Nguyen, Khanh-Van Nguyen, Vu Quoc Huy, Yusheng Ji. A Time and Energy Efficient Protocol for Locating Coverage Holes in WSNs. 2016 IEEE 41st Conference on Local Computer Networks (LCN), 2016.
    • Nguyen Thi Thu Trang, Rilliard Albert, Tran Do Dat, and d’Alessandro Christophe. Prosodic phrasing modeling for Vietnamese TTS using syntactic information. Interspeech 2014, pages 2332–2336. Singapore, September 2014.
    • Nguyen Thi Thu Trang, Christophe D’Alessandro, Albert Rilliard, Tran Do Dat. HMM-based TTS for Hanoi Vietnamese: issues in design and evaluation. Interspeech 2013, pp. 2311-2315. 25-29 August 2013. Lyon, France.
  • Công bố đạt giải Best paper awards (international conferences)
    • Chi-Hieu Nguyen, Chung T.Kieu and Khanh-Van Nguyen (2019), Efficient Landmark-based Compact Routing for Random Interconnection Topologies, 2019 IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies, March, 2019
    • Trong Nguyen Duc, Le Nguyen Phi, Hau Phan Van and Khanh-Van Nguyen. A Distributed Protocol to Detect and Update Hole Boundary in Wireless Sensor Networks, in Proc. Of SoICT’2015
    • Phi-Le Nguyen, Duc-Trong Nguyen & Khanh-Van Nguyen, “Load Balanced Routing with Constant Stretch for Wireless Sensor Network with Holes”, in Proc. of 2014 IEEE 9th International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (ISSNIP’2014)

Thông tin một số hoạt động nghiên cứu tiêu biểu

Nhóm tính toán phân tán:

Nhóm Tính toán phân tán với sự dẫn dắt của PGS.TS. Nguyễn Khanh Văn đã thực hiện một chuỗi nghiên cứu với chủ đề “Về thuật toán định tuyến trong mạng không dây địa hình phức tạp”. Mạng cảm biến không dây (CBKD) đang là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng với ứng dụng rất phong phú, trong đó các mạng CBKD (wireless sensor networks) được dùng làm công cụ để tự động thu thập thông tin – theo dõi kiểm soát trong một môi trường  đặc biệt nào đó, ví dụ như: theo dõi nhiệt độ-độ ẩm trong một khu trồng trọt, theo dõi đối tượng lạ trong một khu vực cần bảo vệ, theo dõi lực lượng đối phương trong một khu chiến địa, hay theo dõi tình hình phát triển của một vùng bị thiên tai bùng phát (động đất, cháy rừng, ngập lụt …). Chất lượng các ứng dụng này đều phụ thuộc một cách then chốt vào chất lượng và hiệu quả của cơ chế định tuyến phân tán trong MKD, nơi có những thách thức riêng do sự hạn chế về tài nguyên và năng lượng của các thiết bị không dây (VD: các cảm biến). Nếu định tuyến thiếu hiệu quả, việc truyền tin giữa các nút, xử lý dữ liệu phân tán sẽ kém hiệu quả và tiêu tốn năng lượng.  Các nghiên cứu của nhóm đã cho kết quả là 02 bài báo tạp chí ISI (Q1-2) và 02 bài báo Best Paper Awards, và bên cạnh đó còn tạo ra một sản phẩm phần mềm công cụ cho phép thiết kế và thực nghiệm (qua mô phỏng) kịch bản mạng CBKD có kích thước lớn với thuật toán định tuyến đề xuất mới.
   

Nhóm xử lý tiếng nói, hình ảnh và ngôn ngữ tự nhiên (Vision, Speech and Language Processing, VSLP):

Nhóm VSLP được dẫn dắt bởi TS. Nguyễn Thị Thu Trang. Phát triển từ những nghiên cứu về tổng hợp tiếng nói, nhóm Vbee đã cho ra mắt giải pháp về tổng hợp tiếng nói tiếng Việt với giọng nói tổng hợp tự nhiên, khá giống giọng người thật. Những kết quả này đã được chuyển giao công nghệ thành công, ứng dụng vào số hoá và tự động hoá nhiều tác vụ trong thực tế, nhiều lĩnh vực khác nhau như tổng đài tự động, các hệ thống chăm sóc khách hàng, số hoá dữ liệu, các hệ thống nhà thông minh, trợ lý ảo…

  • Một số sản phẩm chính:
    • Dịch vụ tổng hợp tiếng nói tiếng Việt Vbee: https://vbee.vn
    • Hệ thống báo nói và bản đồ giao thông Vadi: https://vadi.vn, https://app.vadi.vn
    • Bộ đọc tiếng Việt hỗ trợ người khiếm thị sử dụng các thiết bị và máy tính:
    • Bộ đọc tiếng Việt BKVoice
    • Bộ đọc tiếng Việt trong eSpeak NG
  • Nhóm dành được một số giải thưởng sau:
    • Giải thưởng chuyển đổi số Việt Nam (Vietnamese Digital Award) 2018
    • Giải cao nhất Nhân tài đất Việt 2018
    • Giải nhì Sinh viên khởi nghiệp toàn quốc 2018
    • Và nhiều giải cao trong các cuộc thi sinh viên nghiên cứu khoa học, Hackathon và các cuộc thi khác.

Thông tin cán bộ và sinh viên hoạt động tại phòng lab