Nguyễn Phi Lê

PGS. TS. GVC
Giám đốc Trung tâm, Trung tâm Nghiên cứu quốc tế về Trí tuệ nhân tạo (BKAI)
Giảng viên, Khoa Khoa học Máy tính

Tiến sỹ (Công nghệ thông tin, Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản, 2019)
Thạc sỹ (Công nghệ thông tin, Đại học Tokyo, 2010)
Kỹ sư (Công nghệ Thông tin, Đại học Tokyo, 2007)

Email: lenp@soict.hust.edu.vn | le.nguyenphi@hust.edu.vn
Web:  https://users.soict.hust.edu.vn/lenp

• Mạng truyền thông
• Trí tuệ nhân tạo
• Khoa học dữ liệu

• Kiến trúc mạng: giao thức định tuyến, giao thức tầng giao vận, mạng cảm biến không
  dây, SDN, 5G, 6G
• Ứng dụng AI trong Y tế, Giám sát môi trường, Biến đổi khí hậu.
• Các kỹ thuật học sâu: Học liên kết, Học tăng cường, Tối ưu hóa hộp đen, Học đa
  phương thức, Mô hình nền tảng
• Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.

PGS. TS. Nguyễn Phi Lê tốt nghiệp cử nhân Công nghệ thông tin và Thạc sỹ Tin học từ Đại học
Tokyo, Nhật Bản năm 2007 và năm 2010. Cô bắt đầu công tác tại Đại học Bách Khoa Hà nội với
tư cách là giảng viên từ năm 2010. Sau đó, cô nhận bằng tiến sỹ tin học tại Đại học SOKENDAI,
viện Tin học Quốc gia Nhật Bản năm 2019. Hiện nay PGS Lê đảm nhận vị trí giám đốc điều hành
Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ Nhân tạo (BKAI), và là trưởng một nhóm nghiên cứu
gồm hơn 30 sinh viên, thạc sỹ và nghiên cứu sinh tài năng tại Đại học Bách Khoa Hà nội, Các
hướng nghiên cứu chính của cô tập trung vào Mạng truyền thông, Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, và
Khoa học dữ liệu. Nhóm nghiên cứu của cô đã có hơn 100 công bố tại nhiều tạp chí và hội thảo
uy tín, bao gồm ComNet, JNCA, IEEE Sensors, ACM TOSN, IEEE IM và IEEE ICC. PGS Lê đã
giành nhiều giải thưởng bài báo xuất sắc tại các hội thảo uy tín, bao gồm ISSNIP’14, SoICT’15
và ICT-DM’19, CCGrid 2023 và CANDAR 2023. Cô cũng tích cực đóng góp vào các hội nghị uy
tín với vai trò Thành viên Chương trình Kỹ thuật cho các hội nghị như Globecom, ICC, PRICAI
và WCNC, và tham gia phản biện cho các tạp chí, hội thảo hàng đầu như AAAI, CVPR, ECCV,
UAI, ICCV, ToN và IoTJ. Các nghiên cứu của cô nhận được đầu tư từ nhiều tổ chức uy tín như
VinIF, Nafosted, Bộ giáo dục và Đào tạo, Bộ Khoa học và Công nghệ. Cô là chủ nhiệm của 03
dự án, với tổng số tiền 321.000 USD. Cô cũng tham gia với tư cách thành viên chính của hai dự
án khác với tổng số tiền 295.000 USD.

• Pham Minh Khiem, Phi Le Nguyen, Vu Viet Hung, Truong Thao Nguyen, Vo-Van Hoa,
  and Thanh Ngo-Duc, “A Data-driven Approach for High Accurate Spatiotemporal
  Precipitation Estimation”, Neural Computing and Applications Journal (NCAA), 2023.
• Viet Hung Vu, Duc Long Nguyen, Thanh Hung Nguyen, Nguyen Quoc Viet Hung, Phi Le
  Nguyen, and Huynh Thanh Trung, “Unsupervised Air Quality Estimation with Graph
  Neural Network Assistance and Attention Enhancement,” Neural Computing and
  Applications Journal (NCAA), 2023.
• Van An Le, Yusheng Ji, Huu Huy Tran, Phi Le Nguyen, John C.S. Lui, “Achieving Multi-
  Time-Step Segment Routing via Traffic Prediction and Compressive Sensing Techniques”, IEEE Transactions on Network and Service Management, 2023.
• Quan Nguyen, Hieu H. Pham, Kok-Seng Wong, Phi Le Nguyen, Truong Thao Nguyen and
  Minh N. Do, “FedDCT: Federated Learning of Large Convolutional Neural Networks on
  Resource Constrained Devices using Divide and Collaborative Training”, IEEE
  Transactions on Network and Service Management, 2023.
• Duc Long Nguyen, Phi Le Nguyen, Phi Le Nguyen, “Combating Quality Distortion in
  Federated Learning with Collaborative Data Selection”, 28th Pacific-Asia Conference on
  Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2024).
• Trung Thanh Nguyen, Truong Thao Nguyen, Thanh Hung Nguyen, Phi Le Nguyen, “Fuzzy
  Q-learning-based Opportunistic Communication for MEC-enhanced Vehicular Crowdsensing”, IEEE Transactions on Network and Service Management, 1932-4537,
  2022.
• Van An Le, Nam Duong Tran, Phuong Nam Nguyen, Thanh Hung Nguyen, Phi Le Nguyen,
  Truong Thao Nguyen, Yusheng Ji, “Enhancing the Generalization of Personalized
  Federated Learning with Multi-head Model and Ensemble Voting”, 38th IEEE International
  Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS 2024).
• Nang Hung Nguyen, Duc Long Nguyen, Trong Bang Nguyen, Thanh-Hung Nguyen, Hieu Pham, Truong Thao Nguyen and Phi Le Nguyen, “CADIS: Handling Cluster-skewed Non-
  IID Data in Federated Learning with Clustered Aggregation and Knowledge Distilled Regularization”, The 23nd IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Internet
  Computing (CCGrid 2023) (Best paper finalist).
• Huynh Thanh Trung, Nguyen Minh Hieu, Nguyen Thanh Tam, Phi Le Nguyen, Weidlich
  Matthias, Nguyen Quoc Viet Hung, Aberer Karl, “Efficient Integration of Multi-Order
  Dynamics and Internal Dynamics in Stock Movement Prediction”, The 16th ACM
  International WSDM Conference 2023.
• Nang Hung Nguyen, Phi Le Nguyen, Duc Long Nguyen, Trung Thanh Nguyen, Thuy Dung
  Nguyen, Huy Hieu Pham, Thanh Hung Nguyen, Truong Thao Nguyen, “FedDRL: Deep
  Reinforcement Learning-based Adaptive Aggregation for Non-IID Data in Federated
  Learning”, 51st International Conference on Parallel Processing (ICPP), 2022.

• Bài báo xuất sắc tại hội thảo CANDAR 2024.
• Giảng viên xuất sắc năm 2023-2024.
• Top 4 bài báo xuất sắc nhất tại CCGRID 2023.
• 2023 APEC-Australia Women in Research Fellowship.
• Sinh viên xuất sắc nhất viện tin học Quốc gia Nhật Bản năm 2018.
• Bài báo sinh viên xuất sắc tại hội thảo ICT-DM 2018.
• Giải thưởng tại cuộc thi Japan SINET Ideathon, 2018.
• Học bổng chính phủ Nhật năm 2016.
• Bài báo xuất sắc tại hội thảo SoICT 2015.
• Bài báo xuất sắc tại hội thảo ISSNIP 2014.
• Học bổng chính phủ Nhật năm 2007.
• Học bổng chính phủ Nhật năm 2002

• JP3120, JP3130: Tiếng Nhật chuyên ngành
• IT4015, IT4015E, IT4012, IT4012E: Nhập môn An toàn thông tin
• IT4262: An ninh mạng