Nghiệm thu đề tài cấp ĐHQG-HCM thuộc Chương trình DS tại Trường Đại học Bách khoa: Phát triển mô hình dựa trên tối ưu hóa học sâu để cảnh báo lỗi hệ thống trong xây dựng
|
1. |
Tên đề tài: | Phát triển mô hình dựa trên tối ưu hóa học sâu để cảnh báo lỗi hệ thống trong xây dựng |
| 2. | Mã số | DS2022-20-01 |
| 3. | Chủ nhiệm đề tài: |
PGS.TS. Trần Đức Học Nhóm nghiên cứu gồm: 1PGS.TS, 2TS, 2ThS, 1NCS và 1HVCH. |
| 4. | Đơn vị: | Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG-HCM |
| 5. | Lĩnh vực: | Xây dựng |
| 6. | Loại hình : | Nguyên cứu cơ bản |
| 7. | Thời gian thực hiện: |
24 tháng (2022-2024) |
| 8. | Kinh phí nghiên cứu: | 700 triệu đồng |
| 9 | Thời gian nghiệm thu | Ngày 14 tháng 12 năm 2023 |
| 10 | Chủ tịch Hội đồng và quyết định thành lập HĐ |
Quyết định 1615/QĐ-ĐHQG ngày 17/11/2023 của Giám đốc ĐHQG-HCM bao gồm các thành viên cụ thể như sau:
|
| 11. | Nội dung thực hiện |
– Nội dung 1: Nghiên cứu lý thuyết về trí tuệ nhân tạo, cụ thể là các thuật toán học sâu (Deep learning). . Kết quả: Xây dựng thành công một thuật toán trí tuệ nhân tạo dựa trên thuật toán học sâu có khả năng giải quyết các vấn đề dự đoán trong thực tế. – Nội dung 2: Phát triển một thuật toán tối ưu hóa. . Kết quả: Xây dựng thành công một thuật toán tối ưu hóa dựa trên các thuật tiến hóa có khả năng giải quyết các bài toán đơn mục tiêu và đa mục tiêu. – Nội dung 3: Xây dựng mô hình dự đoán tối ưu. . Kết quả: Xây dựng thành công một mô hình dự đoán tối ưu hỗ trợ kiểm soát lỗi trên công trường xây dựng. Một mô hình dễ sử dụng sẽ được cung cấp cho người dùng đặc biệt là các nhà kỹ thuật xây dựng, học viên, nghiên cứu sinh |
| 12. | Kết quả |
* Sản phẩm mềm: Thuật toán tối ưu hóa mới và Thuật toán trí tuệ nhân tạo mới. * Sản phẩm cứng: Không. * Sản phẩm đào tạo và khoa học: . 02 bài báo quốc tế (Q1) trên tạp chí International Journal of Construction Management; . 01 bài báo quốc tế (Q3) trên các tạp chí Journal of Scientia Iranica. . 01 bài báo Hội nghị Quốc tế thuộc Scopus trên hội nghị The Third International Conference on Sustainable Civil Engineering and Architecture 2023. . 03 bài báo đăng trên tạp chí trong nước . Đào tạo: 02 thạc sỹ. |
| 13. | Hình ảnh giới thiệu kết quả |
Hình 1:Xây dựng mô hình dự đoán bằng RapidMiner
Hình 2: Thuật toán mới cho bài toán cân bằng tài nguyên
Hình 3: Mô hình tối ưu YOLOv5 |
| 14. | Thông tin liên hệ CNĐT |
tdhoc@hcmut.edu.vn Điện thoại: 0988922999 |
| 15. | Liên hệ ĐHQG-HCM | Ban Khoa học và Công nghệ (Phòng 309, NĐH) và Trang điện tử thông tin về hoạt động KH&CN (https://research.vnuhcm.edu.vn/) |
Trường ĐH Bách Khoa, ĐHQG-HCM