Tại Hội thảo Quốc tế lần thứ 9 về Trí tuệ nhân tạo và Nhận dạng mẫu (AIPR 2026) diễn ra ở Hạ Môn (Trung Quốc), đoàn sinh viên Trường Đại học FPT đã ghi dấu ấn khi đóng góp 4 công trình nghiên cứu ứng dụng AI mang tính thực tiễn cao. Trong đó, các đại diện đến từ FPTU đã xuất sắc mang về 01 giải “Best Paper” (Bài báo xuất sắc nhất) và 02 giải “Best Presentation” (Thuyết trình xuất sắc nhất).
Từ những bài toán thực tiễn đến dấu ấn tại AIPR 2026
Diễn ra từ ngày 11-13/9/2026, AIPR 2026 (2026 9th International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition) là hội thảo học thuật quốc tế uy tín, quy tụ đông đảo các chuyên gia, nhà nghiên cứu hàng đầu thế giới trong các lĩnh vực học máy, thị giác máy tính, thị giác robot, xử lý hình ảnh, giọng nói và tín hiệu.
Tham dự hội thảo, sinh viên chuyên ngành An toàn thông tin, Trường Đại học FPT (FPTU) cơ sở Cần Thơ mang đến 04 công trình nghiên cứu, khai thác AI theo nhiều hướng tiếp cận khác nhau, từ giáo dục, giao thông thông minh đến nhận dạng cử chỉ và ngôn ngữ ký hiệu. Trong 04 nghiên cứu, công trình “Traffic Sign Pattern Recognition for ADAS: An Accuracy-Efficiency Analysis” của nhóm sinh viên FPTU nổi bật với hai giải thưởng “Best Paper” và “Best Presentation”.
04 công trình nghiên cứu mang về loạt giải thưởng cho FPTU tại hội thảo AIPR 2026
Theo Trần Nguyễn Tiểu Phụng – Sinh viên K19 chuyên ngành An toàn thông tin, đồng thời là đại diện nhóm tác giả, cho biết: “Nghiên cứu tập trung vào bài toán phân loại biển báo giao thông, một thành phần quan trọng trong hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS). Nhóm thực hiện so sánh ba mô hình gồm YOLOv8-cls, Custom CNN và Vision Transformer (ViT), qua đó đánh giá sự cân bằng giữa độ chính xác và hiệu suất tính toán”.
Kết quả thử nghiệm cho thấy Vision Transformer đạt độ chính xác lên đến 99,79% với chi phí tính toán tương đối thấp. Từ đó, nghiên cứu cung cấp thêm cơ sở thực nghiệm để đánh giá và lựa chọn mô hình phù hợp cho các ứng dụng hỗ trợ lái xe và phương tiện thông minh, nơi yêu cầu đồng thời về độ chính xác và tốc độ xử lý. Không chỉ tập trung vào hiệu quả của mô hình, nhóm còn hướng đến việc xây dựng quy trình đánh giá có tính minh bạch, giúp làm rõ sự đánh đổi giữa độ chính xác và hiệu suất khi lựa chọn mô hình AI cho từng bài toán cụ thể.
Sinh viên Trần Nguyễn Tiểu Phụng
Cùng với nghiên cứu về giao thông thông minh, công trình “Interpretable Motion-Word Encoding for Label-Efficient, Signer-Independent Skeleton-Based Sign Language Recognition” khai thác AI cho một bài toán khác: nhận dạng ngôn ngữ ký hiệu dựa trên dữ liệu skeleton. Nghiên cứu đề xuất phương pháp biểu diễn chuyển động bằng các “motion words”, qua đó mô tả hình dáng bàn tay và chuyển động trong ngôn ngữ ký hiệu. Điểm đáng chú ý là phương pháp được phát triển theo hướng nhẹ và dễ diễn giải, không cần huấn luyện một mạng sâu chuyên biệt hay sử dụng GPU nhưng vẫn đạt hiệu quả cạnh tranh trong điều kiện dữ liệu hạn chế.
Nhờ sự đầu tư chỉn chu, nghiêm túc, công trình này được trao giải Best Presentation tại AIPR 2026, ghi nhận không chỉ nội dung nghiên cứu mà còn khả năng trình bày và truyền đạt kết quả của nhóm trước cộng đồng học thuật quốc tế.
Bên cạnh 02 nghiên cứu đạt giải, sinh viên FPTU còn giới thiệu tại hội thảo 02 công trình khác, cho thấy sự đa dạng trong cách tiếp cận các bài toán AI. Trong đó, “EduLLM-Assess” ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào đánh giá nhận thức người học và xây dựng lộ trình học tập cá nhân hóa. Nghiên cứu đặt AI vào bối cảnh giáo dục, hướng tới khả năng sử dụng dữ liệu và mô hình ngôn ngữ để hỗ trợ hiểu rõ hơn năng lực của người học và đưa ra định hướng học tập phù hợp. Ở một hướng khác, “OccGCN” tập trung vào bài toán nhận dạng cử chỉ khi dữ liệu skeleton bị che khuất. Đây là một thách thức đáng chú ý trong các hệ thống nhận dạng hành động, bởi thông tin về chuyển động của con người có thể bị thiếu hoặc gián đoạn trong quá trình thu thập dữ liệu.
Đại diện ban tổ chức trao giấy chứng nhận cho các công trình nghiên cứu.
Đằng sau những kết quả được ghi nhận tại hội thảo là quá trình sinh viên tự tìm hiểu, thử nghiệm và điều chỉnh nghiên cứu. Tiểu Phụng cho biết khó khăn lớn của nhóm nằm ở việc tiếp cận các mô hình thuật toán khác nhau và xử lý những kết quả thử nghiệm chưa đạt kỳ vọng. Thay vì bỏ qua những kết quả này, các thành viên cùng tìm nguyên nhân, điều chỉnh phương pháp và thử nghiệm lại. “Nghiên cứu khoa học không phải lúc nào cũng có kết quả như mong muốn. Quan trọng là không ngại thử, không ngại sai và luôn kiên trì tìm hiểu đến cùng”, Tiểu Phụng nói.
Nghiên cứu về nhận diện cảm xúc bằng AI đăng trên tạp chí khoa học quốc tế nhóm Q1
Không chỉ ghi dấu tại các hội thảo chuyên ngành, rất nhiều sinh viên FPTU còn tham gia vào những công trình nghiên cứu được công bố trên các tạp chí quốc tế.
Mới đây, nhóm sinh viên chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo tại FPTU cơ sở TP.HCM gồm Trang Hoàng Khang, Nguyễn Quốc Bảo, Nguyễn Minh Nhựt và Đinh Viết Vĩnh Khánh, cùng các cộng sự đến từ Đại học Sungkyunkwan, Đại học Kyung Hee (Hàn Quốc) và Trường Đại học Quốc tế – Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh thực hiện nghiên cứu về nhận diện cảm xúc trong hội thoại. Công trình được thực hiện với sự đồng hành của AI Technology and Application Research Lab (AiTA Lab) – Trường Đại học FPT, dưới sự định hướng của PGS. TS. Đặng Ngọc Minh Đức và được chấp nhận đăng trên Information Sciences – tạp chí thuộc nhóm Q1 của Elsevier.
Nhóm sinh viên FPTU có nghiên cứu được đăng tải trên tạp chí Information Sciences (Elsevier, Q1)
Nghiên cứu tập trung vào bài toán Multimodal Emotion Recognition in Conversation (ERC), trong đó AI cần nhận diện cảm xúc dựa trên nhiều dạng dữ liệu như văn bản, giọng nói và hình ảnh, đồng thời xem xét ngữ cảnh xuyên suốt cuộc hội thoại. Nhóm phát triển mô hình DiGemo, trải qua quá trình thử nghiệm và phản biện trước khi được chấp nhận công bố. Cùng với những công trình được trình bày tại AIPR 2026, nghiên cứu này cho thấy sinh viên FPTU đang có cơ hội tiếp cận nhiều hướng nghiên cứu AI, từ các bài toán ứng dụng đến những vấn đề chuyên sâu, qua đó từng bước làm quen với môi trường nghiên cứu và công bố học thuật quốc tế.
Có thể thấy, việc tham gia các hội thảo, công bố quốc tế hay làm việc cùng các nhóm nghiên cứu trong và ngoài nước cũng giúp sinh viên FPTU từng bước rèn luyện tư duy nghiên cứu, khả năng làm việc nhóm, trình bày học thuật và sử dụng tiếng Anh trong môi trường chuyên môn. Với những trải nghiệm đó, nghiên cứu khoa học không chỉ dừng ở một công trình hay một giải thưởng, mà trở thành một phần của hành trình học tập và khám phá công nghệ của sinh viên nhà trường.
