Chuyên môn
Bốn hướng nghiên cứu
Mỗi hướng gắn với một nhóm bài toán thực tế của đô thị và hạ tầng, có thành viên phụ trách và danh mục công bố riêng.
Hướng 1
ML/DL trong dự báo tai biến và rủi ro địa kỹ thuật đô thị
Ứng dụng học máy và học sâu để lập bản đồ nhạy cảm và dự báo lún mặt đất, sụt lún công trình trên nền đất yếu, mất ổn định mái dốc và bờ sông.- Random Forest
- XGBoost
- SVM
- CNN
- LSTM
- Transformer
- InSAR
- GIS
Hướng 2
Học sâu trong quản lý tài sản hạ tầng đô thị
Thị giác máy tính và học sâu tự động phát hiện, phân loại hư hỏng hạ tầng từ ảnh và UAV; dự báo xuống cấp và tối ưu kế hoạch bảo trì trên nền WebGIS và BIM - GIS.- YOLO
- U-Net
- Object detection
- Semantic segmentation
- UAV
- WebGIS
- BIM-GIS
- Predictive maintenance
Hướng 3
Học máy trong quản lý dự án và rủi ro đầu tư xây dựng
Dự báo và kiểm soát rủi ro vượt tiến độ - chi phí, đánh giá chất lượng và an toàn dự án hạ tầng; kết hợp NLP phân tích hồ sơ dự án và ra quyết định đa tiêu chí.- Risk prediction
- Cost overrun
- Schedule control
- NLP
- AHP
- MCDM
- BIM
Hướng 4
Nền tảng dữ liệu không gian, MLOps và hỗ trợ ra quyết định
Xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện dùng chung, quy trình huấn luyện - triển khai mô hình (MLOps) và hệ hỗ trợ ra quyết định tích hợp AI giải thích được (XAI).- Dataset
- MLOps
- XAI
- Decision support system
- pgvector
- Spatial database
- Risk map