Sinh viên ứng dụng AI nâng tầm dự báo dòng chảy, công bố Q1 Khai mạc Olympic Toán học SV-HS: Toán học là công cụ tư duy quan trọng Bất ngờ cách học của 'chàng trai vàng' Olympic Toán sinh viên 2025

Nhóm sinh viên Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐH Quốc gia Hà Nội) đã ứng dụng AI để nâng cao độ chính xác và tầm nhìn dự báo trên lưu vực Sông Đà. Nghiên cứu này đã được công bố trên tạp chí quốc tế uy tín Q1. “Toán học không chỉ là nền tảng của khoa học và công nghệ hay các lĩnh vực khoa học khác mà còn là công cụ tư duy quan trọng giúp giải quyết những vấn đề thực tiễn của cuộc sống”, PGS.TS Đoàn Trung Cường nhấn mạnh. Khi được hỏi về 'bí quyết' học giỏi Toán,'chàng trai vàng' và thủ khoa môn Giải tích của Olympic Toán sinh viên 2025, Trần Văn Khánh chia sẻ, 90% thành công đến từ sự chăm chỉ, 10% là tư duy.

24/04/2025 15:15

Đề tài 'Nâng cao khả năng dự báo dòng chảy của mô hình máy học: Nghiên cứu ứng dụng cho lưu vực sông Đà' của nhóm sinh viên khoa Khí tượng thủy văn và Hải dương học, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐH Quốc gia Hà Nội) đã xuất sắc giành giải Nhất Hội nghị Khoa học sinh viên Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐHQGHN). Nghiên cứu này cũng đã được công bố kết quả trên tạp chí quốc tế uy tín Q1.

Nhóm sinh viên khoa Khí tượng thủy văn và Hải dương học báo cáo nghiên cứu.

Ứng dụng AI giải bài toán 'khát' dữ liệu trên lưu vực sông Đà

Trao đổi với Tri thức và Cuộc sống, Lê Hữu Minh Quân (sinh viên K66 Tài nguyên và Môi trường nước) thành viên nhóm nghiên cứu cho biết, lưu vực Sông Đà là một lưu vực lớn, có tiềm năng thủy điện khổng lồ, đóng góp hơn 40% sản lượng điện của Việt Nam. Tuy vậy, đây là lưu vực quốc tế nên rất khó khăn để có số liệu quan trắc đầy đủ phía phần quan trắc từ thượng nguồn Trung Quốc phục vụ công tác vận hành hồ. Vì thế, chúng ta đang sử dụng dòng chảy sông Đà để đưa ra các dự báo. Song, mô hình này chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.

Nghiên cứu được thực hiện tại 3 địa điểm cho thấy: Trạm thủy văn Nậm Giàng chỉ có thể dự báo trước 5 ngày, hồ thủy điện Lai Châu dự báo được trước 7 ngày và hồ thủy điện Bản Chát chỉ dự báo được trước 3 ngày. Việc dự báo muộn có thể ảnh hưởng đến công tác vận hành hồ.

Với việc sử dụng các mô hình máy học, phương pháp khử nhiễu, phương pháp mạng hóa Encode để tìm ra quy luật dòng chảy theo mùa... nhóm đưa ra mô hình dự báo chính xác hơn. Kết quả tầm nhìn dự báo kéo dài gấp 3 đến 5 lần so với trước, phục vụ tốt hơn cho công tác điều tiết.

Một thành tựu đáng khích lệ, là sau hơn một năm nỗ lực nghiên cứu và liên tục cải thiện để đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe về tính mới và chất lượng, đề tài đã được công bố trên một tạp chí khoa học quốc tế uy tín thuộc danh mục Q1.

'Quá trình này đòi hỏi sự kiên trì và nỗ lực rất lớn, cùng với sự định hướng sát sao từ các thầy cô hướng dẫn. Nghiên cứu cũng cho thấy mô hình học máy cải tiến mang lại độ chính xác cao hơn so với mô hình thủy văn truyền thống trong điều kiện thiếu dữ liệu như ở sông Đà', Quân nhấn mạnh.

Trong tương lai, Quân cho biết nhóm đang tiếp tục phát triển mô hình cho dự báo trung và dài hạn (theo tuần, tháng), đồng thời chuẩn bị triển khai hệ thống dự báo thời gian thực khi được cung cấp dữ liệu cập nhật hàng ngày.

'Mục tiêu cuối cùng là xây dựng một công cụ dự báo trực tuyến hiệu quả và có thể chuyển giao cho các đơn vị chuyên môn như Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia để ứng dụng vào thực tế, góp phần vận hành hệ thống hồ chứa trên sông Đà an toàn và tối ưu hơn', Quân cho hay.

Nghiên cứu khoa học chất lượng vượt trội, đậm tính liên ngành

PGS.TS Trần Quốc Bình, Phó Hiệu trưởng Nhà trường đánh giá, không chỉ gia tăng về số lượng báo cáo, chất lượng báo cáo khoa học sinh viên cũng có sự nâng cao, cả về đối tượng nghiên cứu, tính ứng dụng, tính khoa học cao…. Đáng chú ý, nhiều công trình được đăng tải trên các tạp chí khoa học trong nước và quốc tế (14 bài báo WoS). Một số công trình đã gửi đơn đăng ký bảo hộ quyền sở hữu trí tuệ, hoặc có sản phẩm thực tiễn được giới thiệu.

PGS.TS. Trần Quốc Bình, Phó Hiệu trưởng Trường ĐH Khoa học Tự nhiên (ĐH Quốc gia Hà Nội).

Đặc biệt, đã có rất nhiều nghiên cứu mang tính liên ngành. Ví dụ như đề tài về dự báo trượt lở đất kết hợp tới 4-5 lĩnh vực, hay đề tài của khoa Toán-Cơ-Tin học ứng dụng mô hình học máy vào y dược khiến chúng ta có cảm giác như đang nghe báo cáo của ngành Y vậy. Đây là sự kết hợp rất chặt chẽ giữa toán ứng dụng, AI và các vấn đề thực tiễn.

'Nghiên cứu khoa học, đặc biệt là nghiên cứu liên ngành nâng cao tính ứng dụng thực tiễn của các sản phẩm, giúp các em mở rộng tầm kiến thức. Chẳng hạn, các em ở khoa Địa chất cũng có thể hiểu thêm về Internet vạn vật hay học máy. Điều này không chỉ củng cố kiến thức cơ bản mà còn tạo động lực học tập, rèn luyện tư duy sáng tạo và rất hữu ích cho sự nghiệp sau này', ông Bình cho hay.

PGS.TS Trần Quốc Bình cho biết, Trường ĐH Khoa học Tự nhiên Nhà trường luôn tạo điều kiện để các nghiên cứu xuất sắc được tiếp tục phát triển. Các kết quả nghiên cứu tiềm năng có thể được phát triển thành đề tài nghiên cứu. Với những kết quả xuất sắc, nhà trường có thể giao đề tài cơ sở để các em có cơ hội tiếp tục hoàn thiện sản phẩm. Bên cạnh đó, việc công bố trên các tạp chí khoa học cũng là một kênh quan trọng để lan tỏa kết quả nghiên cứu.

Hội nghị Khoa học sinh viên 2025 Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội có 841 báo cáo của gần 1300 sinh viên. Trong đó có 50% là sinh viên năm thứ 1-3. Số lượng báo cáo đã tăng 2.4 lần so với 5 năm trước.

Tại phiên toàn thể Hội nghị Khoa học sinh viên Trường năm 2025, có 8 báo cáo xuất sắc nhất đại diện cho 8 khoa trình đã được chọn trình bày. Ban tổ chức đã tặng giấy khen và phần thưởng cho các báo cáo xuất sắc nhất, gồm: 12 giải Nhất, 32 giải Nhì, 65 giải Ba, 91 giải Khuyến khích cho các báo cáo xuất sắc nhất.

Ban tổ chức trao giải cho 3 đơn vị có thành tích xuất sắc nhất trong phong trào sinh viên nghiên cứu khoa học năm 2025, gồm: Khoa Toán – Cơ – Tin học (giải Nhất); Khoa Môi trường (giải Nhì), Khoa Hoá học (giải Ba). Ngoài ra, các giáo viên và tập thể giáo viên hướng dẫn sinh viên đạt giải Nhất, Nhì, Ba được nhận giấy khen.