Giảng viên Trường Quốc tế tham dự hội thảo quốc tế về những ứng dụng của vật liệu tiên tiến và học máy

12/8/2021 10:02:33 AM
Ngày 4/12/2021, Trường Đại học Việt Nhật - Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN), Đại học Tokyo cùng Hiệp hội kỹ sư xây dựng Nhật Bản tổ chức Hội thảo khoa học quốc tế về “Những tiến bộ trong Kỹ thuật xây dựng – Những ứng dụng của vật liệu tiên tiến và học máy”.

Tham dự và thảo luận tại hội thảo có các giáo sư, nhà khoa học của Đại học Tokyo, Đại học RMIT Melbourne-Australia, Đại học Saitama – Japan, Đại học Thủy Lợi, Trường Quốc tế - ĐHQGHN... Hội thảo được tổ chức theo hai hình thức trực tiếp và trực tuyến trên Zoom. Hội thảo là diễn đàn để các nhà nghiên cứu, hoạch định chính sách, các nhà quản lý… trình bày, thảo luận về những vấn đề khác nhau của tiến bộ kỹ thuật xây dựng trong bối cảnh đương đại ở Việt Nam và trên thế giới, như ứng dụng công nghệ 3D, AI hay IoT triển vọng và thách thức.  

TS. Trần Đức Quỳnh trình bày bài nghiên cứu của mình tại hội thảo quốc tế về những ứng dụng của

vật liệu tiên tiến và học máy.

Đặc biệt, trong số các bài báo cáo có báo cáo của TS. Trần Đức Quỳnh – Chủ nhiệm Bộ môn Khoa học tự nhiên và Công nghệ, Trường Quốc tế - về chủ đề “On Applications of DC algorithm and Machine Learning”.

Trong bài trình bày này, tác giả đề cập đến một số ứng dụng của thuật toán hiệu hai hàm lồi (DCA) và ứng dụng của Học máy (Machine learning). Thuật toán DCA do Giáo sư Phạm Đình Tảo đưa ra vào năm 1985 để giải bài toán tối ưu không lồi và được phát triển mạnh mẽ trong khoảng 25 năm qua nhờ những công trình nghiên cứu của giáo sư Phạm Đình Tảo, giáo sư Lê Thị Hoài An và các cộng sự. Ngày nay có nhiều nhà khoa học trong các lĩnh vực khác nhau đã tìm hiểu và ứng dụng DCA để giải các bài toán của họ. Để sử dụng ứng dụng DCA thì thường phải biến đổi một bài toán tối ưu về một bài toán tối ưu DC. Kỹ thuật mà tác giả sử dụng trong các nghiên cứu của mình là kỹ thuật phạt. 

Bài trình bày của giảng viên Trường Quốc tế nhận được sự quan tâm, trao đổi của các chuyên gia, nhà khoa học Nhật Bản. 

TS Trần Đức Quỳnh cho biết nhóm đã ứng dụng thành công DCA và kết hợp với các thuật toán khác để đưa ra giải thuật hiệu quả cho một số bài toán trong tài chính, sản suất, thiết kế mạng giao thông công cộng,.. Học máy và tối ưu có mối liên hệ mật thiết, bản chất của việc huấn luyện các mô hình học máy là tối ưu các hàm mất mát với học có giám sát hoặc cực đại hoá hàm reward với học tăng cường. Cách tiếp cận của nhóm nghiên cứu là sử dụng học tổ hợp (ensemble learning) để nâng cao hiệu quả của các mô hình. Một số mô hình phân lớp sẽ được kết hợp bằng phương pháp gán trọng số để tổng hợp kết quả đầu ra. 

Phương pháp này cho thấy có thể cải thiện độ hiệu quả của mô hình cho một số bài toán như dự báo hành vi khách hàng, dự báo sớm khách hàng rời dịch vụ viễn thông.
 

Lên đầu trangLên đầu trang