Vừa qua, một bài báo của sinh viên UIT đã được chấp nhận đăng tại Hội nghị RIVF 2022. Chủ nhân của bài viết là bạn Nguyễn Tân Tạng, sinh viên khoa Mạng máy tính và Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin, ĐHQG-HCM. 

Được biết, RIVF là một Hội nghị quốc tế Công nghệ Truyền thông và Điện toán, là sự kiện khoa học quy tụ nhiều nhà khoa học, nghiên cứu về lĩnh vực truyền thông, điện toán ở Việt Nam và thế giới. Với bài báo “Lightweight Model Using Graph Neural Networks for Air Quality Impact Assessment on Human Health”, bạn Nguyễn Tân Tạng đã chinh phục được RIVF 2022. 

Động lực nào để bạn viết bài báo này?

Ở các nước phát triển trên thế giới như Tây Âu, Bắc Âu và Hoa Kỳ, môi trường không khí của họ rất trong lành vì họ tập trung phát triển các ngành dịch vụ và công nghiệp công nghệ cao. Các ngành công nghiệp nặng và sản xuất truyền thống thì họ sẽ chuyển đến các nước đang phát triển, dân số đông, để tận dụng nguồn lao động giá rẻ. Do điều kiện kinh tế xã hội của các nước đang phát triển chưa đủ để đáp ứng được việc áp dụng các giải pháp toàn diện để bảo vệ môi trường, dẫn đến việc môi trường không khí tại các thành phố lớn và các khu công nghiệp bị ô nhiễm, gây ảnh hưởng xấu đến môi trường sinh thái và sức khỏe con người. Để xác định mức độ ô nhiễm không khí người ta thường sử dụng chỉ số AQI (Air Quality Index), nhưng điều đó là không đủ nếu như chúng ta muốn theo dõi môi trường không khí tại các khu vực như nhà máy, khu công nghiệp, khu vực không gian có nhiều người đang làm việc. Sẽ thế nào nếu chúng ta muốn dự đoán để cảnh báo sớm các tác động xấu đến sức khỏe con người do ô nhiễm không khí như: gây đau đầu, viêm phổi, co giật, buồn nôn và tử vong. Từ những dự đoán đó chúng ta có thể tìm ra được các biện pháp kịp thời để bảo vệ những người xung quanh khu vực có nguy cơ ô nhiễm tránh khỏi các ảnh hưởng xấu đến sức khoẻ. Chính vì điều đó mà nghiên cứu này đã được thực hiện và công bố thành bài báo khoa học tại hội nghị quốc tế.

Không khí, môi trường là chủ đề chính trong bài báo được đăng tải. Vậy ý tưởng này xuất phát từ đâu ạ? 

Hiện nay, ngày càng có nhiều người mắc các bệnh về đường hô hấp do hít thở không khí ô nhiễm. Nhiều khu công nghiệp được mở ra và môi trường không khí tại các thành phố lớn ở Việt Nam đang lọt top ô nhiễm trên thế giới. Ngoài các chất có hại trong không khí như CO, SO2, NO2, … thì bụi siêu mịn PM 2.5 trong không khí cũng là những tác nhân gây bệnh viêm phổi nếu hít thở trong thời gian đủ lâu. Là một người học tập, làm việc và nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ, mình nghĩ bản thân cần có một giải pháp nào đó về công nghệ để có thể cảnh báo sớm các tác động xấu đến sức khỏe con người do ô nhiễm không khí trong xu thế 4.0 với số hoá, kết nối vạn vật và trí thông minh nhân tạo.

Trong lúc thực hiện bài báo, bạn gặp những khó khăn gì?

Mình thực hiện bài nghiên cứu này từ tháng 9 năm 2021 đến tháng 3 năm 2022, đấy là giai đoạn mà dịch COVID-19 bùng phát mạnh ở Việt Nam và trên thế giới. Trong điều kiện giãn cách xã hội, việc tiếp cận và sử dụng các trang thiết bị như vi điều khiển, cảm biến, máy tính nhúng, module truyền dữ liệu,… quá trình nghiên cứu gặp nhiều khó khăn. Hơn nữa, bài toán trong nghiên cứu này là một vấn đề mới nên các tập dữ liệu không có sẵn mà phải tự thu thập, lưu trữ lại và xử lý. Với lượng kiến thức của một sinh viên đầu năm 3 là không đủ để có thể hiểu sâu về các mô hình máy học và học sâu nhằm tuỳ biến và áp dụng ngay lập tức. Do đó việc đọc, nghiên cứu thêm các tài liệu, khóa học trực tuyến, bài báo khoa học đã được công bố trên thế giới góp phần làm giàu thêm lượng kiến thức để thực hiện nghiên cứu này.

Trước những khó khăn đó, có khi nào bạn có ý định bỏ cuộc không?

Có những lúc mọi thứ như đi vào ngõ cụt, mình khá thất vọng nhưng với niềm đam mê, sự quyết tâm thực hiện thành công nghiên cứu, mình đã vượt qua tất cả để hoàn thành tốt mọi thứ. Mỗi lần mình muốn bỏ cuộc mình hay tự nhắc bản thân rằng: “Có những thứ dù cho chúng ta cố gắng như thế nào đi chăng nữa thì cũng không có được, nhưng nếu không cố gắng thì sẽ không có gì cả”.

Bài báo đã nêu giải pháp gì cho vấn đề ô nhiễm không khí?

Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận mới để dự đoán chất lượng không khí sử dụng Graph Neural Networks bằng cách biểu diễn dữ liệu thu thập được về môi trường không khí thành các đồ thị quan hệ. Mô hình học sâu được đề xuất giúp dự đoán sớm các tác động của nồng độ CO, NO2, O3 và bụi mịn PM 2.5 trong môi trường không khí đối với sức khỏe con người. Mô hình có thể được triển khai trên các thiết bị Gateway tương tự như Raspberry Pi trong hệ thống giám sát không khí tại các khu công nghiệp, nhà máy hoặc những nơi có nhiều người làm việc để cảnh báo sớm các tác động xấu đến sức khỏe con người do ô nhiễm không khí như: gây đau đầu, viêm phổi, co giật, buồn nôn và tử vong.

Qua đó, Tân Tạng cũng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy cô và Nhà trường đã giúp đỡ thực hiện bài báo thành công

Mình xin gửi lời cảm ơn quý thầy cô của Trường Đại học Công nghệ Thông tin nói chung và quý thầy cô của Khoa Mạng máy tính & Truyền thông nói riêng đã tận tâm, nhiệt huyết truyền đạt cho mình những kiến thức hữu ích cũng như các kỹ năng cần thiết để có thể đạt được những thành công nhất định sau này. Khoa Mạng máy tính & Truyền thông đã tổ chức nhiều chuỗi seminar học thuật và giới thiệu đến sinh viên các hướng nghiên cứu khoa học của khoa để giúp mình có được định hướng và ý tưởng thực hiện nghiên cứu, hoàn thành tốt các đồ án trong quá trình học tập tại trường. 

Mình xin chân thành cảm ơn đến PGS. TS Lê Trung Quân, cùng với nhóm nghiên cứu UiTiOt trong suốt thời gian qua đã đồng hành, hỗ trợ, tạo điều kiện để giúp mình có được môi trường học tập, nghiên cứu và công bố bài báo khoa học quốc tế.

Nguồn: Thu hòa - Tuyển sinh UIT

Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://tuyensinh.uit.edu.vn/uit-la-cai-noi-ren-giua-dinh-huong-tiep-buoc-chinh-phuc-giac-mo-cong-nghei-nguyen-tan-tang-nam-sinh-co-bai-bao-khoa-hoc-dang-tai-hoi-nghi-rivf-2022

Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông trường Đại học Công nghệ Thông tin