Bối cảnh và sự cần thiết

Quá trình đô thị hóa nhanh tại TP. Hồ Chí Minh và vùng Đồng bằng sông Cửu Long đang đặt ra nhiều thách thức về địa kỹ thuật và hạ tầng: lún mặt đất diện rộng, sụt lún công trình trên nền đất yếu, mất ổn định mái dốc và bờ sông, xuống cấp và quá tải hệ thống hạ tầng kỹ thuật, cùng rủi ro về tiến độ, chi phí và an toàn trong các dự án đầu tư xây dựng. Dữ liệu khảo sát, quan trắc, viễn thám và hạ tầng ngày càng lớn nhưng còn phân tán và chưa được khai thác hiệu quả, trong khi các phương pháp phân tích truyền thống tỏ ra hạn chế trước dữ liệu đa nguồn, phi tuyến và quy mô lớn.

Lĩnh vực nghiên cứu

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo - Học máy/Học sâu (ML/DL) trong Địa kỹ thuật, Quản lý hạ tầng đô thị, Quản lý dự án và Hệ thống thông tin địa lý (GIS), theo hướng liên ngành. Toàn bộ đề tài và chủ đề nghiên cứu của nhóm đều lấy ML/DL làm phương pháp cốt lõi.

Mục tiêu chung

Xây dựng một nhóm nghiên cứu mạnh theo lộ trình, phát triển hướng nghiên cứu liên ngành ứng dụng học máy và học sâu để nhận dạng, dự báo và quản lý rủi ro địa kỹ thuật và hạ tầng đô thị trên nền tảng dữ liệu không gian (GIS) và mô hình thông tin công trình (BIM); tạo ra mô hình, công cụ và sản phẩm khoa học công nghệ đạt chuẩn quốc tế, gắn với đào tạo và chuyển giao phục vụ phát triển đô thị thông minh, bền vững.

Tính mới và tính liên ngành

Điểm mới của nhóm là lấy học máy/học sâu làm phương pháp xuyên suốt và tiếp cận tích hợp liên ngành: kết nối dữ liệu địa kỹ thuật dưới mặt đất với dữ liệu hạ tầng và quản lý dự án trên mặt đất trên cùng một nền tảng không gian (GIS) và mô hình thông tin công trình (BIM); kết hợp mô hình dựa trên cơ chế vật lý với mô hình dựa trên dữ liệu (physics-informed/hybrid ML), ứng dụng học sâu không gian (geospatial deep learning) và trí tuệ nhân tạo giải thích được (XAI).

Thông tin liên hệ

Địa chỉ:

Phòng A506, Nhà A – 236B Lê Văn Sỹ, phường Tân Sơn Hòa, Thành phố Hồ Chí Minh

Website:

www.sigma.hcmunre.edu.vn

Thư điện tử:

sigma@hcmunre.edu.vn