Thân mời tất cả thầy cô, NCS, học viên cao học và các bạn sinh viên tham dự buổi seminar về Cơ học. Đến với seminar lần này, chúng ta sẽ được giới thiệu hai báo cáo nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong cơ học kết cấu và hệ thống điều hòa không khí.

1. Thời gian: Sáng Thứ Năm, ngày 04 tháng 09 năm 2025
2. Địa điểm: Phòng F207, Trường ĐH Khoa học tự nhiên, ĐHQG-HCM (227 Nguyễn Văn Cừ, Phường Chợ Quán, TP. Hồ Chí Minh).
3. Báo cáo 1:

• • Tiêu đề: A Deep Learning Approach for Parametric Truss Problems Using G-DeepONet
  • Báo cáo viên: Nghiên cứu sinh Trần Thị Làng Zing, Đại học Sejong, Hàn Quốc
  • Thời gian: 09h00 – 10h00
  • Tóm tắt: Báo cáo giới thiệu khung mô hình Graph Deep Operator Neural Network (G-DeepONet), kết hợp deep neural operator với graph neural network để phân tích tham số các kết cấu giàn. Phương pháp cho phép ước lượng trực tiếp phản ứng của kết cấu trong nhiều trường hợp, giảm nhu cầu sử dụng các bộ giải số truyền thống tốn thời gian. Kết quả thực nghiệm cho thấy G-DeepONet có độ chính xác cao và khả năng mở rộng tốt.

4. Báo cáo 2:

• • Tiêu đề: Data-Driven HVAC Modeling via CFD and Machine Learning Integration
  • Báo cáo viên: Tiến sĩ Đặng Lê Quang, Trường Đại học Ngoại Thương TP.HCM
  • Thời gian: 10h00 – 11h00
  • Tóm tắt: Báo cáo trình bày phương pháp lai mới kết hợp mô phỏng Computational Fluid Dynamics (CFD) với Machine Learning (ML) để tối ưu hóa vận hành hệ thống điều hòa không khí. CFD cung cấp dữ liệu chi tiết về phân bố nhiệt độ, luồng khí và độ ẩm, từ đó huấn luyện các mô hình ML nhằm dự đoán nhanh phản ứng của môi trường trong nhà. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể thời gian tính toán so với CFD toàn phần, đồng thời mở ra khả năng điều khiển thông minh và thời gian thực cho hệ thống HVAC.

Để BTC có thể đón tiếp chu đáo, quý thầy cô, NCS và các bạn học viên vui lòng đăng ký thông tin tham dự tại liên kết TẠI ĐÂY.