Dưới sự hướng dẫn của giảng viên, hai sinh viên Việt Nam vừa có công trình nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) đăng trên tạp chí quốc tế uy tín được xếp hạng Q1.
 |
| Lê Minh Nhật (trái) và Nguyễn Duy Khánh là hai tác giả chính của công bố khoa học trên tạp chí quốc tế Q1. Ảnh: HCMUS.EDU.VN |
Theo thông tin từ Trường ĐH Khoa học tự nhiên TP.HCM, hai sinh viên của trường này là Nguyễn Duy Khánh và Lê Minh Nhật vừa có bài báo về lĩnh vực AI và máy học được công bố trên tạp chí Neural Computing and Applications (Nhà xuất bản Springer). Đây là tạp chí khoa học quốc tế uy tín được xếp hạng Q1, cao nhất trong 4 bậc đánh giá phân loại của ISI (Viện Khoa học Thông tin, Mỹ).
Bài báo được đăng có tựa đề Global-local attention for emotion recognition (tạm dịch Cơ chế tập trung tổng quan-cục bộ cho bài toán nhận diện cảm xúc). Công trình nghiên cứu của hai sinh viên đã trải qua quá trình xét duyệt khắt khe và chặt chẽ trong một năm kể từ lúc nộp cho đến ngày được chấp nhận đăng trên tạp chí Neural Computing and Applications.
Khi thực hiện đề tài này, Khánh và Nhật đang học năm cuối trong chương trình cử nhân tài năng khoa Công nghệ thông tin Trường ĐH Khoa học tự nhiên TP.HCM.
Chia sẻ về công bố này, Nguyễn Duy Khánh cho biết đây là bài báo khoa học được đăng trên tạp chí quốc tế đầu tiên của mình. “Từ một đề tài được giảng viên gợi ý làm, tôi và Nhật đã triển khai thành đề tài tốt nghiệp và được hội đồng đánh giá kết quả xuất sắc với điểm tuyệt đối 10/10”, Khánh chia sẻ.
Đến thời điểm này, cả Khánh và Nhật đều đã tìm được việc làm đúng chuyên ngành AI ngay khi vừa tốt nghiệp ra trường. Dù vậy, cả hai cho biết sẽ học thạc sĩ và nghiên cứu tiếp tục về lĩnh vực AI.
 |
| Sinh viên Nguyễn Duy Khánh. Ảnh: NVCC |
Nhiều ứng dụng vào thực tiễn
GS-TS Lê Hoài Bắc, Trưởng bộ môn Khoa học máy tính khoa Công nghệ thông tin Trường ĐH Khoa học tự nhiên TP.HCM và tiến sĩ Nguyễn Quang Anh, bộ môn Khoa học máy tính, ĐH Liverpool (Anh quốc) đã hướng dẫn hai sinh viên thực hiện công trình nghiên cứu.
Ông Bắc cho hay công trình này tập trung giải quyết bài toán nhận diện cảm xúc con người từ thông tin hình ảnh. "So với hầu hết phương pháp trước đó chỉ tập trung dự đoán cảm xúc từ khuôn mặt con người, phương pháp do nhóm đề xuất tận dụng cả thông tin bối cảnh xung quanh để kết hợp với biểu cảm khuôn mặt một cách hiệu quả. Từ đó, kết quả dự đoán tốt hơn so với các mô hình hiện tại, cả về mặt định tính và định lượng", GS-TS Bắc lưu ý.
Theo GS-TS Bắc, nghiên cứu có thể được ứng dụng rộng rãi trong thực tế, chẳng hạn tự động đánh giá độ hài lòng của khách hàng lúc mua sắm trong cửa hàng hoặc sự hài lòng của người dân khi thực hiện thủ tục tại cơ quan hành chính.
Bên cạnh đó, dự đoán phản ứng có thể được ứng dụng để phân tích phản ứng, cảm xúc của người dùng khi họ xem video quảng cáo hay chơi video game để từ đó có những điều chỉnh sản phẩm cho phù hợp, theo GS-TS Bắc.
"Ngoài ra, công trình này còn có thể ứng dụng trong giáo dục, tức dùng công nghệ dự đoán cảm xúc để phân tích độ tập trung của học sinh trong quá trình nghe giảng. Từ đó, giáo viên biết được những phần nào cần dành nhiều thời gian hoặc làm sinh động hơn để giúp học sinh tiếp thu bài một cách tốt nhất", GS-TS Bắc thông tin thêm về công trình đăng trên tạp chí quốc tế uy tín của 2 sinh viên.
Hà Ánh (TNO)
