Ngày 31/10/2021 nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (Research of Organic Matter – ROOM) đã tổ chức thành công Hội thảo với chủ đề “Ô nhiễm chất hữu cơ trong môi trường nước mặt và định hướng các giải pháp”. Hội thảo đã trình bày 03 bài tham luận về: (1) Đánh giá các chất hữu cơ và thông số liên quan trong nước, bùn thải một số khu vực nuôi tôm siêu thâm canh ở Cà Mau: mức độ ô nhiễm và định hứớng giải pháp xử lý (do TS. Trần Manh Hải trình bày); (2) Nguồn và mức độ ô nhiễm Phthalat este (PAE) trong nước đóng chai, nước máy và nước thải tại Hà Nội (do TS. Trần Mạnh Trí trình bày); (3) Nghiên cứu ô nhiễm của phthalat este (PAE) trong môi trường nước mặt tại Hồ Tây, Hà Nội (do GS.TS. Vũ Đức Toàn trình bày).
Tương tự, ngày 06/11/2021 nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (Artificial Intelligence for Tackling Climate Change and Controlling System – AICOST) đã trình bày 02 bài tham luận về: (1) Tổng quan về các phương pháp nowcasting dữ liệu chuỗi thời gian (do PGS.TS. Đỗ Văn Thành, Trường Đại học Nguyễn Tất Thành trình bày); (2) Ứng dụng thuật toán học máy cho hiệu chỉnh lượng mưa radar dự báo và lũ đô thị (do TS. Nguyễn Đức Hải trình bày).
Ngày 18/11/2021 nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (Machine Learning Techniques and Intelligent Control – MLIC) đã trình bày bài tham luận về “Mạng nơron sâu Autoencoder cho giảm chiều dữ liệu” (do PGS.TS. Nguyễn Hữu Quỳnh, ThS. Cù Việt Dũng, TS. Đào Thị Thúy Quỳnh trình bày). Báo cáo trình bày về mạng nơ ron Autoencoder là một mạng nơron được sử dụng để nén (giảm chiều, loại nhiễu. Thành phần autoencoder được gồm encoder và decoder: Encoder nén đầu vào thành encoding (véc tơ chiều thấp); Decoder cố gắng tái tạo lại đầu vào từ encoding; Sau khi huấn luyện chúng ta chỉ giữ lại encoder (loại bỏ decoder). Báo cáo cũng trình bày về kết quả thực nghiệm đánh giá hiệu quả phương pháp giảm chiều sử dụng mạng nơ ron trên tập ảnh CIFAR-10 với 50.000 mẫu huấn luyện và 10.000 mẫu test.
Tại buổi hội thảo, sau khi nghe các báo cáo, các Nhóm Nghiên cứu mạnh cùng các báo cáo viên và đại biểu tham dự đã có những phần thảo luận sôi nổi, chia sẻ kinh nghiệm nghiên cứu khoa học, trao đổi về sự hợp tác nghiên cứu giữa các Nhóm Nghiên cứu mạnh Trường Đại học Thủy lợi với các đơn vị, các đại biểu tham dự nhằm đẩy mạnh cơ hội cùng cộng tác cùng phát triển trong nghiên cứu.
Dưới đây là một số hình ảnh được ghi nhận tại các buổi Hội thảo online:
Nhóm Nghiên cứu các hợp chất hữu cơ (ROOM) tại hội thảo online
Nhóm Trí tuệ nhân tạo cho biến đổi khí hậu và điều khiển hệ thống (AICOST) tại hội thảo online
Nhóm Nghiên cứu Kỹ thuật học máy và điều khiển thông minh (MLIC) tại hội thảo online
Thu Hiền – Phòng KHCN