Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội

TẠO TÍN HIỆU QUANG HỌC NGẪU NHIÊN BẰNG BỘ LIÊN KẾT PHI TUYẾN

Bùi Xuân Kiên, Mai Văn Lưu, Hồ Quang Qúy — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bài báo này đặc trưng phụ thuộc của cường độ ra vào cường độ vào của bộ liên kết định hướng phi tuyến (nonlinear directional coupler-NDC) được khảo sát. Từ kết quả nghiên cứu NDC sẽ được ứng dụng để chia một tín hiệu quang thành hai tín hiệu có biên độ khác nhau đồng thời với biến điệu chuỗi tín hiệu. Kết quả khảo sát số đã cho thấy có thể chọn khoảng độ lớn cường độ tín hiệu vào phù hợp với cấu trúc của NDC, nhờ đó một tín hiệu quang mã hóa có thể tách thành hai tín hiệu ra có biên độ dao động ngẫu nhiên (tạo ra hai tín hiệu quang ngẫu nhiên). Điều này cho chúng ta cơ hội thiết kế linh kiện tạo tín hiệu quang ngẫu nhiên phục vụ bảo đảm an toàn thông tin trong công nghệ truyền thông không dây.

PHƯƠNG PHÁP ĐỒNG BỘ THỜI GIAN CHO HỆ THỐNG OFDM TRUYỀN DỮ LIỆU DƯỚI NƯỚC

Đặng Thành Trung, Đỗ Đình Hưng — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bài báo này, nhóm tác giả xin đề xuất một phương pháp mới dùng để đồng bộ thời gian T cho hệ thống OFDM sử dụng loại sóng âm thanh để truyền dữ liệu trong môi trường dưới nước. Với đặc điểm của hệ thống thông tin dưới nước là rất hạn chế về băng thông, do tín hiệu bị ảnh hưởng mạnh của nhiễu trắng và nhiễu mầu. Kênh truyền biến đổi nhanh với độ dịch tần Doppler lớn nên khi thiết kế các khung truyền dẫn, để tăng hiệu quả băng thông chúng tôi không sử dụng thêm các thông tin mào đầu (preamble) để đồng bộ như trong các hệ thống OFDM sử dụng sóng radio trên mặt đất mà kỹ thuật đồng bộ ở đây chỉ dựa trên khoảng GI của các tín hiệu OFDM để xác định chính xác vị trí bắt đầu của mỗi OFDM. Kết quả thực nghiệm cho thấy thuật toán đồng bộ đề xuất hoạt động tốt và có ưu điểm vượt trội hơn so với một số thuật toán khác trong môi trường truyền thông dưới nước.

THIẾT KẾ ĂNG-TEN VI DẢI SỬ DỤNG CÁC PHẦN TỬ THỤ ĐỘNG ĐỒNG PHẲNG ĐỂ CẢI THIỆN ĐỘ LỢI VÀ BĂNG THÔNG

Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Bài báo đề xuất một cấu trúc ăng-ten vi dải băng rộng hoạt động tại 5,4 GHz nhằm khắc phục các hạn chế đặc trưng của ăng-ten vi dải truyền thống như băng thông hẹp và độ lợi thấp. Giải pháp được thực hiện bằng cách bổ sung các phần tử thụ động đồng phẳng đặt đối xứng hai bên phần tử bức xạ chính. Một ăng-ten chữ nhật cơ bản được thiết kế làm tham chiếu, sau đó lần lượt tích hợp một và hai phần tử thụ động để đánh giá ảnh hưởng đến hiệu năng. Mô phỏng được thực hiện trên phần mềm mô phỏng trường điện từ Ansys HFSS. Kết quả cho thấy, so với mẫu tham chiếu có băng thông 3,89% và độ lợi đỉnh 4,5 dBi, cấu trúc cuối cùng đạt băng thông 12,78% và độ lợi 6,7 dBi, tương ứng tăng hơn ba lần về băng thông và 2,2 dB về độ lợi. Kết quả khẳng định các phần tử thụ động đồng phẳng là giải pháp đơn giản và hiệu quả để đồng thời mở rộng băng thông và nâng cao độ lợi cho ăng-ten vi dải.

ĐỀ XUẤT CƠ CHẾ TRUYỀN THÔNG TRẠNG THÁI THÍCH NGHI DỰA TRÊN MỨC ĐỘ QUAN TRỌNG CHO BÀI TOÁN PHÂN TẢI TÁC VỤ ĐA TÁC TỬ TRONG ĐIỆN TOÁN BIÊN DI ĐỘNG

Hoàng Trọng Nghĩa — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Hiệu quả truyền thông là một yếu tố mang tính quyết định trong các hệ đa tác tử, đặc biệt trong môi trường điện toán biên (Mobile Edge Computing - MEC) nơi băng thông bị giới hạn. Bài báo này đề xuất cơ chế truyền thông trạng thái thích nghi dựa trên mức độ quan trọng (Adaptive Importance-Weighted State Communication - IWSC), một cơ chế truyền thông thông minh được tích hợp với thuật toán học tăng cường đa tác tử ( Multi-Agent Proximal Policy Optimization - MAPPO) nhằm tối ưu hóa quyết định chuyển tải tác vụ từ các thiết bị đến các máy chủ biên. Thay vì truyền toàn bộ trạng thái của tất cả tác tử, mô-đun IWSC học cách truyền có chọn lọc chỉ những chiều trạng thái quan trọng dựa trên điều kiện mạng thực tế. Thông qua các thí nghiệm với 3 hạt giống ngẫu nhiên và 500 tập huấn luyện, kết quả cho thấy Adaptive IWSC giảm 37% chi phí truyền thông, đồng thời duy trì thông lượng tác vụ tương đương và cải thiện lợi ích trung bình thêm 3,6% so với các đường cơ sở Full Communication. Các phát hiện này khẳng định rằng không phải mọi thông tin trạng thái đều cần thiết như nhau để đạt ra quyết định tối ưu; truyền thông thích ứng có thể mang lại mức tiết kiệm tài nguyên đáng kể mà không làm suy giảm hiệu năng.

NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ, CHẾ TẠO THIẾT BỊ KÉO GIÃN CỘT SỐNG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG ỨNG DỤNG TRONG VẬT LÝ TRỊ LIỆU

Đỗ Đình Hưng, Đỗ Khoa Bình, Nguyễn Văn Mận, Trần Thị Mỹ Nhung — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Kéo giãn cột sống là một trong những phương pháp sử dụng trong vật lý trị liệu để điều trị thoái hóa cột sống, thoát vị đĩa đệm, vẹo cột sống,. Phương pháp này có thể kết hợp với nhiệt, điện châm, sóng xung kích để tăng hiệu quả điều trị. So với phương pháp kéo liên tục bằng tạ, phương pháp kéo điều khiển tự động mang lại hiệu quả điều trị cao hơn. Bài báo này trình bày giải pháp thiết kế, chế tạo thiết bị kéo giãn cột sống đi từ thiết kế cơ khí, mạch điện tử, điều khiển, phù hợp với các ứng dụng thực tế tại Việt Nam.

PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ MẠCH SỐ TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG THẤP DỰA TRÊN CNTFET

Đỗ Phương Nhung, Phạm Trường Sinh — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các hệ thống nhúng, Internet vạn vật (IoT), thiết bị điện tử y sinh…, đặt ra yêu cầu ngày càng khắt khe đối với các bo mạch số về mức tiêu thụ năng lượng, trong khi vẫn phải đảm bảo hiệu năng xử lý và độ tin cậy cao. Công nghệ bóng bán dẫn (transistor) dựa trên silic truyền thống (TTL, CMOS) đang dần tiếp cận các giới hạn vật lý khi tiếp tục thu nhỏ kích thước công nghệ, dẫn đến các vấn đề nghiêm trọng như dòng rò lớn, hiệu ứng kênh ngắn và suy giảm hiệu quả năng lượng. Trong bối cảnh đó, transistor hiệu ứng trường ống nano carbon (CNTFET) nổi lên như một giải pháp thay thế đầy triển vọng nhờ đặc tính vận chuyển điện tích gần như đạn đạo, điện áp ngưỡng có thể điều chỉnh và khả năng hoạt động hiệu quả ở điện áp thấp. Bài báo này trình bày một nghiên cứu toàn diện về cơ sở lý thuyết, phương pháp thiết kế và đánh giá hiệu năng các mạch số tiêu thụ năng lượng thấp dựa trên CNTFET. Các khối mạch cơ bản như Flip-Flop, các thanh ghi và bộ tính toán số học và logic (ALU) được thiết kế, mô phỏng và so sánh với các thiết kế tương đương sử dụng công nghệ CMOS. Các tiêu chí đánh giá bao gồm công suất trung bình, độ trễ lan truyền và tích công suất-độ trễ (PDP). Kết quả mô phỏng SPICE và Verilog-A cho thấy các mạch CNTFET có thể giảm từ 40-60% năng lượng tiêu thụ so với CMOS, trong khi độ trễ chỉ tăng nhẹ và vẫn nằm trong giới hạn cho phép đối với các ứng dụng nhúng và IoT.

HỆ THỐNG NHÚNG - TẠO VÀ HIỂN THỊ MÃ QR DỰA TRÊN ESP32 TRUY XUẤT NGUỒN GỐC SẢN PHẨM

Nguyễn Thống Nhất, Đào Xuân Phúc — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Truy xuất nguồn gốc trong các kho hàng thông minh (AIoT) thường đối mặt với sự thiếu đồng bộ giữa định danh vật lý và dòng dữ liệu sự kiện, khiến các mã QR tĩnh không thể phản ánh trạng thái thời gian thực của sản phẩm. Bài báo này trình bày việc thiết kế, triển khai và đánh giá một hệ thống nhúng chi phí thấp dựa trên ESP32, có khả năng tạo và hiển thị mã QR động, liên kết tức thời tới chuỗi sự kiện hậu cần. Hệ thống tích hợp ba trụ cột chính: (i) mã hóa định danh sản phẩm theo chuẩn GS1 Digital Link để tạo ra các URL có ngữ nghĩa; (ii) tạo và truyền tải sự kiện theo mô hình EPCIS 2.0 để đồng bộ hóa trạng thái giữa thiết bị biên và đám mây; (iii) kiểm soát chất lượng quang học của mã QR theo tiêu chuẩn ISO/IEC 15415 để đảm bảo khả năng đọc ổn định. Đóng góp chính của nghiên cứu là một kiến trúc thời gian thực hoàn chỉnh, một cơ chế ràng buộc chặt chẽ giữa định danh-sự kiện-dữ liệu, và một bộ phương pháp đo lường hiệu năng-độ tin cậy được chuẩn hóa. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ trễ đầu-cuối 43 ms (p95 = 57 ms) cho một chu kỳ cập nhật; tỉ lệ đọc thành công 99,2% trong dải sáng 200-800 lux ở khoảng cách 30-60cm; và mức tiêu thụ năng lượng chỉ 0,16 Wh/ngày khi sử dụng màn hình e-paper 2,9˝. Hệ thống này chứng tỏ tính khả thi của việc triển khai mã QR code thời gian thực trong môi trường kho AIoT, giúp giảm thiểu sai lệch dữ liệu và tăng cường khả năng tương tác hệ thống.

THIẾT KẾ ĂNG-TEN VI DẢI PHÂN CỰC TRÒN BĂNG RỘNG SỬ DỤNG CẤU TRÚC SIÊU BỀ MẶT

Nguyễn Mạnh Hùng, Phạm Duy Phong, Kiều Văn Lưu, Hoàng Đình Thuyên, Phạm Văn Hải — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Bài báo này trình bày thiết kế và đánh giá hiệu năng của một ăng-ten vi dải phân cực tròn dải rộng sử dụng cấu trúc siêu bề mặt (metasurface). Ăng-ten được cấu trúc trên hai lớp vật liệu điện môi FR-4 với độ dày 1,6 mm. Nhằm khắc phục hạn chế về băng thông của ăng-ten vi dải truyền thống, nghiên cứu đề xuất phương pháp cấp nguồn bằng phần tử kim loại hình chữ Y ở lớp dưới để kích thích phân cực tròn, kết hợp với một mảng siêu bề mặt 2x2 ở lớp trên đóng vai trò là mặt bức xạ chính. Quá trình thiết kế và tối ưu hóa tham số được thực hiện thông qua phần mềm mô phỏng trường điện từ HFSS. Kết quả cho thấy ăng-ten đạt được dải thông phối hợp trở kháng (|S₁₁| ≤ -10 dB) rộng 17,2%. Đồng thời, dải thông phân cực tròn (AR ≤ 3 dB) đạt 4,3%. Bên cạnh đó, thiết kế duy trì độ lợi ổn định với giá trị lớn nhất đạt 5,43 dBi và cung cấp đặc tính bức xạ phân cực tròn trái (LHCP) tốt. Các kết quả này khẳng định cấu trúc đề xuất là một giải pháp hiệu quả để nâng cao đồng thời băng thông và độ tăng ích, mở ra tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống truyền thông không dây băng rộng hiện đại.

TỐI ƯU HÓA QUY HOẠCH ĐỘNG TRÊN CÁC HỆ THỐNG TÍNH TOÁN BIÊN: MỘT KHUNG TIẾP CẬN THỐNG NHẤT SỬ DỤNG HÌNH HỌC TÍNH TOÁN VÀ NHÂN TỬ LAGRANGE

Nguyễn Thị Phi Doan — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bối cảnh các thiết bị tính toán biên (Edge Computing) ngày càng đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý chuỗi dữ liệu thời gian thực, rào cản lớn nhất nằm ở sự xung đột giữa yêu cầu độ trễ cực tiểu và giới hạn năng lượng tiêu thụ. Các tiếp cận quy hoạch động (DP) kinh điển, vốn mang độ phức tạp, thường trở thành bình cảnh không thể vượt qua khi kích thước dữ liệu chạm ngưỡng. Bài báo này thiết lập một khung triển khai hợp nhất (Unified Implementation Framework), tích hợp sức mạnh của kỹ thuật bao lồi (Convex Hull Trick - CHT) và phương pháp tối ưu hóa Lambda (-Optimization) để hạ bậc độ phức tạp xuống tuyến tính. Những đóng góp khoa học cốt lõi bao gồm: kiến tạo cơ chế tính toán số học an toàn trên miền nguyên 128-bit nhằm triệt tiêu hoàn toàn sai số làm tròn số thực. Sau đó đề xuất chiến lược “phá vỡ thế cân bằng” (tie-breaking strategy) đặc thù cho phương pháp Lagrange để đảm bảo sự hội tụ ổn định; cuối cùng là kiểm chứng thực nghiệm toàn diện trên các tập dữ liệu mô phỏng quy mô lớn. Số liệu cho thấy tại , giải thuật đề xuất chỉ tiêu tốn trung bình 8.5ms, cải thiện hiệu năng tới 99.9% so với mức 20150ms của phương pháp cơ sở, khẳng định tính khả thi khi triển khai trên các thiết bị hạn chế tài nguyên.

NGHIÊN CỨU VÀ ỨNG DỤNG ROBOT TRONG TỰ ĐỘNG HÓA NÔNG NGHIỆP HƯỚNG TỚI NÔNG NGHIỆP THÔNG MINH

Hoàng Sơn, Hoàng Anh Dũng, Nguyễn Văn Mạnh — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Xuyên suốt tiến trình lịch sử, lĩnh vực nông nghiệp luôn giữ vững vị thế là trụ cột của nền kinh tế Việt Nam, dự kiến thu hút khoảng 26% lực lượng lao động vào năm 2026 và đóng góp trọng yếu vào đà tăng trưởng chung. Trải qua hơn ba thập kỷ kể từ thời kỳ đổi mới, Việt Nam đã vươn lên mạnh mẽ, thoát khỏi tình trạng thiếu hụt lương thực để trở thành cường quốc xuất khẩu nông sản hàng đầu toàn cầu. Mặc dù đạt được những thành tựu đáng kể, ngành nông nghiệp nội địa vẫn đang phải đương đầu với hàng loạt thách thức nghiêm trọng: hệ quả tiêu cực từ biến đổi khí hậu, tính chất manh mún của canh tác nhỏ lẻ, cùng với đó là hàm lượng khoa học công nghệ, tự động hóa và cơ giới hóa trong các khâu sản xuất còn nhiều hạn chế. Nhằm tháo gỡ những nút thắt này, các chiến lược tái cơ cấu toàn diện ngành nông nghiệp đã được triển khai, lấy trọng tâm là đẩy mạnh cơ giới hóa và tự động hóa để gia tăng chuỗi giá trị và hướng tới phát triển bền vững. Nghiên cứu này tập trung phân tích những tác động sâu rộng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (CMCN 4.0) lên lĩnh vực canh tác, đánh giá tính khả thi về mặt hiệu quả kinh tế của các hệ thống tự động, đồng thời phác họa bức tranh thực tiễn về việc ứng dụng robot và trí tuệ nhân tạo (AI) trong công cuộc kiến thiết một nền nông nghiệp thông minh tại Việt Nam.

ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU KHIỂN HỌC LẶP CHO BỘ BIẾN ĐỔI BUCK BOOST CONVERTER MÔ PHỎNG BẰNG PSCAD/EMTDC

Phạm Minh Tú, Trịnh Văn Cường, Nguyễn Thế Phong — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Bài viết này trình bày thiết kế, phân tích và triển khai bộ điều khiển học lặp (ILC) cho mạch chuyển đổi công suất Buck-Boost. Mạch Buck-Boost là một mạch chuyển đổi DC-DC linh hoạt được tích hợp có thể chạy ở chế độ hạ áp (Buck converter) và tăng áp (Boost converter). Một bộ điều khiển học lặp cho mạch chuyển đổi buck-boost, nhằm cải thiện hiệu suất và độ ổn định của hệ thống. Bộ điều khiển ILC được đề xuất nhằm tối ưu hóa đáp ứng của mạch dưới các điều kiện tải biến thiên, đồng thời giảm thiểu sai lệch theo chu kỳ hoạt động. Thông qua việc học từ các chu kỳ trước, bộ điều khiển ILC có khả năng tự điều chỉnh các thông số điều khiển để đạt được hiệu suất tối ưu mà không cần mô hình chính xác của hệ thống. Các mô phỏng và thử nghiệm thực nghiệm đã được thực hiện trên phần mềm PSCAD để đánh giá hiệu quả của bộ điều khiển ILC trong việc điều chỉnh điện áp đầu ra và cải thiện hiệu suất của mạch chuyển đổi buck-boost. Kết quả cho thấy bộ điều khiển ILC mang lại độ ổn định và khả năng thích ứng tốt với các điều kiện hoạt động khác nhau, mở ra tiềm năng ứng dụng trong các hệ thống biến đổi công suất yêu cầu độ chính xác cao.

KHUNG MÔ PHỎNG DỰA TRÊN THUẬT TOÁN METROPOLIS CHO CÁC THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA LƯỢNG TỬ CÓ NHIỄU

Hoàng Anh Dũng, Nguyễn Văn Mạnh, Phạm Tiến Huy — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Sự phát triển của điện toán lượng tử hiện đang gặp phải những rào cản đáng kể do các giới hạn nội tại của kỷ nguyên lượng tử quy mô trung bình có nhiễu. Những thách thức về phần cứng, cụ thể là số lượng qubit bị hạn chế và mức độ nhiễu vận hành cao, đã tạo ra những rào cản lớn trong việc phát triển và xác thực các thuật toán lượng tử phức tạp. Hệ quả tất yếu là các phương pháp mô phỏng cổ điển đã trở thành công cụ không thể thiếu để thiết kế và tối ưu hóa thuật toán trước khi triển khai trên phần cứng vật lý. Bài báo này đề xuất và đánh giá một khung mô phỏng ứng dụng thuật toán Metropolis-Hastings, một nền tảng nòng cốt của các phương pháp Monte Carlo chuỗi Markov. Kiến trúc tập trung vào việc mô phỏng bản chất xác suất của các phép đo lượng tử và sự tiến hóa của hệ thống dưới tác động của nhiễu, đặc biệt nhắm tới các bài toán tối ưu hóa. Cốt lõi của phương pháp là ánh xạ không gian năng lượng của hệ lượng tử sang một cảnh quan năng lượng cổ điển, cho phép thuật toán Metropolis lấy mẫu từ phân phối Boltzmann tương ứng. Cách tiếp cận này tỏ ra đặc biệt hiệu quả trong việc tìm kiếm các trạng thái năng lượng thấp, một mục tiêu tối thượng trong các thuật toán như ủ lượng tử và thuật toán tối ưu hóa tiệm cận lượng tử. Thông qua việc mô phỏng chi tiết mô hình Ising trường ngang, chúng tôi chứng minh khung mô phỏng đạt được hiệu suất bộ nhớ vượt trội trong việc ước lượng trạng thái cơ bản của hệ thống. Thêm vào đó, thông số nhiệt độ có thể tinh chỉnh cung cấp một cơ chế trực quan để nghiên cứu ảnh hưởng của nhiễu nhiệt và hiện tượng mất liên kết. Dù không phải là một bộ mô phỏng lượng tử vạn năng, phương pháp tiếp cận dựa trên MCMC này đại diện cho một công cụ thực tiễn và thiết yếu trong kỷ nguyên NISQ vốn đang bị hạn chế nghiêm trọng về mặt tài nguyên.

NGHIÊN CỨU ROBOT 4 BẬC TỰ DO SỬ DỤNG ARDUINO MEGA 2560

Trịnh Thị Hậu, Phan Văn Hải, Đinh Khắc Long, Từ Viết Hoàng, Trịnh Bích Ngọc — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Mục tiêu của bài báo là chế tạo cánh tay robot 4 bậc tự do sử dụng động cơ step kết hợp động cơ servo để phân loại sản phẩm theo màu sắc sử dụng camera GENIUS 1000x. Camera GENIUS 1000x phát hiện các màu như màu đỏ, vàng, xanh. Hệ thống được trang bị một máy tính xách tay hiển thị đầu ra của Arduino Mega 2560 để thông báo về màu sắc đã phát hiện được. Quá trình di chuyển các sản phẩm dựa trên màu sắc được mô phỏng bằng ba sản phẩm có màu là đỏ, vàng, xanh. Cánh tay Robot di chuyển để kẹp vật ở vị trí đặt cố định và di chuyển các sản phẩm có màu sắc đến vị trí đã định trước. Phần mềm được sử dụng là Arduino IDE và Pycharm. Phân loại được các sản phẩm có màu sắc khác nhau sử dụng camera GENIUS 1000x máy tính nhận và xử lý thông tin để phân loại màu sắc sử dụng phần mềm Pycharm để phân tích, sau đó được Arduino Mega 2560 xử lý bằng cách sử dụng thuật toán lập trình trong phần mềm Arduino IDE.

THUẬT TOÁN DÒ TÌM VỊ TRÍ MẶT TRỜI KHÔNG SỬ DỤNG CẢM BIẾN QUANG

Từ Viết Hoàng, Hoàng Anh Dũng, Trịnh Thị Hậu, Đinh Khắc Long, Phan Văn Hải — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận trong việc tối ưu hóa hiệu suất thu hoạch năng lượng mặt trời thông qua thuật toán dò tìm vị trí mặt trời vòng hở, hoàn toàn không phụ thuộc vào các cảm biến quang học truyền thống. Thách thức lớn nhất đối với các hệ thống bám hướng mặt trời (Solar Trackers) tại khu vực nhiệt đới như Việt Nam là sự thay đổi thất thường của thời tiết, mây che phủ và bụi bẩn tích lũy trên bề mặt cảm biến, dẫn đến sai số điều khiển và suy giảm hiệu suất đáng kể. Để khắc phục, bài báo đề xuất ứng dụng thuật toán của Michalsky (1988) (Michalsky, 1988)kết hợp với các hiệu chỉnh thiên văn chuyên sâu từ công trình của Jean Meeus để xác định tọa độ mặt trời với độ chính xác xấp xỉ 0,01°. Hệ thống được triển khai trên nền tảng vi điều khiển NodeMCU ESP8266, cho phép tính toán góc cao (Elevation) và góc phương vị (Azimuth) dựa trên kinh độ, vĩ độ và thời gian thực tại địa điểm lắp đặt. Dữ liệu thực nghiệm được đối chiếu trực tiếp với công cụ SunEarthTools cho thấy sự tương quan chặt chẽ với sai số không đáng kể. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp một giải pháp công nghệ bền bỉ, ít bảo trì mà còn đặt nền móng cho việc tích hợp các hệ thống năng lượng tái tạo thông minh vào mạng lưới IOT trong tương lai.

MÔ HÌNH LAI SARIMA-SVR TỐI ƯU BẰNG THUẬT TOÁN FIREFLY VỚI KỸ THUẬT NỘI SUY NÂNG CAO CHO DỰ BÁO TIÊU THỤ NĂNG LƯỢNG TÒA NHÀ

Nguyễn Văn Minh Đức, Trần Văn Thịnh, Hoàng Anh — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nghiên cứu đề xuất một khung phương pháp toàn diện nhằm nâng cao độ chính xác dự báo tiêu thụ năng lượng từ dữ liệu thực tế chứa nhiều lỗi. Trọng tâm là mô hình lai SARIMA-SVR (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average - Support Vector Regression) được tối ưu hóa siêu tham số bằng thuật toán Firefly (FA). Phương pháp có ba đóng góp chính: (1) Kỹ thuật nội suy dựa trên mẫu hình thời vụ (theo giờ, ngày, mùa) để khôi phục dữ liệu lỗi, đảm bảo chất lượng đầu vào; (2) Kiến trúc lai chặt chẽ, sử dụng đầu ra dự báo xu hướng và thời vụ từ mô hình SARIMA làm một đặc trưng ưu tiên cho mô hình SVR, cho phép SVR tập trung học các thành phần phi tuyến phức tạp; (3) Ứng dụng FA để tự động tìm bộ tham số tối ưu cho SVR, hiệu quả hơn các phương pháp truyền thống. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu thực tế chứng minh mô hình lai đề xuất đạt độ chính xác vượt trội một cách có ý nghĩa so với các mô hình cơ sở như SARIMA, SVR thuần túy, LSTM (Long Short-Term Memory). Nghiên cứu không chỉ cung cấp một công cụ dự báo khả thi cho các hệ thống năng lượng mà còn đóng góp một phương pháp luận tích hợp giữa tiền xử lý dữ liệu, mô hình hóa lai và tối ưu hóa. Hướng phát triển tương lai bao gồm tích hợp biến ngoại cảnh và thử nghiệm trên các bộ dữ liệu đa lĩnh vực.

THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT MÁY LỌC NƯỚC DỰA TRÊN INTERNET OF THINGS

Phan Văn Hải, Trịnh Thị Hậu, Từ Viết Hoàng, Đỗ Văn Tân, Nguyễn Trung Kiên — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Bài báo này đề xuất một kiến trúc giám sát từ xa ứng dụng công nghệ mạng lưới vạn vật (IoT). Hệ thống được thiết kế để định lượng theo thời gian thực ba tham số cốt lõi: mức độ tinh khiết của nguồn nước (thông qua hệ số TDS), tổng lượng nước và công suất điện năng tiêu thụ. Thiết bị trong hệ thống có một khối xử lý trung tâm sử dụng ESP32 (một vi điều khiển) thực hiện việc thu thập các thông số của cảm biến, sau đó đồng bộ hóa dữ liệu lên máy chủ đám mây ThingsBoard để trực quan hóa và lưu trữ. Quá trình kiểm chứng thực nghiệm cho thấy hệ thống đáp ứng được các chức năng đặt ra, với độ sai lệch số liệu nằm trong ngưỡng cho phép của bài toán giám sát kỹ thuật. Kết quả nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi của hệ thống trong việc số hóa quy trình quản lý tài nguyên nước tại các công sở hoặc hộ gia đình.

KHẢO SÁT ĐẶC TÍNH KHÔNG TẢI CỦA ĐỘNG CƠ JW6314 BẰNG BỘ THÍ NGHIỆM NVIS 7006

Từ Viết Hoàng, Trịnh Thị Hậu, Đinh Khắc Long, Phan Văn Hải — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Bài báo trình bày kết quả khảo sát thực nghiệm đặc tính không tải của động cơ không đồng bộ ba pha JW6314 (180W) trên hệ thống thí nghiệm NVIS 7006. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xác định các thông số mạch từ, tách biệt tổn hao sắt từ và tổn hao cơ, đồng thời đánh giá độ chính xác của hệ thống đo lường tích hợp khi làm việc với động cơ công suất nhỏ. Phương pháp nghiên cứu kết hợp thu thập dữ liệu thực nghiệm (điện áp, công suất, tốc độ) trong dải từ 0V đến 440V với hai cấu hình đấu dây Sao và Tam giác. Kết quả thực nghiệm xác định công suất tổn hao không tải tại 380V là 17,11W (Sao) và 51,89W (Tam giác), phù hợp với lý thuyết mạch điện (Aliprantis & Wasynczuk, 2022; Fitzgerald và cộng sự, 2003). Nghiên cứu cũng chỉ ra hiện tượng bão hòa từ nghiêm trọng tại điện áp cao và sự không tương thích về dải đo của ampe kế tích hợp trên bộ NVIS 7006 đối với dòng điện nhỏ. Từ đó, bài báo đề xuất các giải pháp kỹ thuật và phương pháp xử lý số liệu bằng tỷ số Wattmeter để tối ưu hóa việc sử dụng thiết bị trong đào tạo và nghiên cứu .

LÀM GIÀU BIỂU DIỄN NỘI DUNG BẰNG TIÊN NGHIỆM THỂ LOẠI: MÔ HÌNH GAGE CHO HỆ THỐNG GỢI Ý

Dương Tấn Nghĩa , Trần Tiến Dũng — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Biểu diễn nội dung dạng dày đặc cho phim đóng vai trò nền tảng trong nhiều hệ gợi ý hiện đại, đặc biệt khi mục tiêu không chỉ là dự đoán sở thích mà còn là giải thích được vì sao một mục nội dung được đề xuất. Tag Genome của MovieLens cung cấp một ma trận mức liên quan liên tục giữa phim và nhãn mô tả, nhờ đó cho phép đo độ tương tự nội dung ở mức tinh hơn so với cách gắn nhãn rời rạc truyền thống. Tuy nhiên, các điểm liên quan này vẫn chịu ảnh hưởng của nhiễu, của thiếu bằng chứng quan sát và của bất nhất trong tri thức cộng đồng. Bài báo đề xuất mô hình Genre-Aware Genome Enrichment (GAGE), một cơ chế hiệu chỉnh điểm liên quan dựa trên tiên nghiệm theo thể loại, nhằm khử nhiễu và làm giàu biểu diễn nội dung trước khi đưa vào mô hình gợi ý dựa trên độ tương tự. Phương pháp gồm bốn giai đoạn: xác định ngưỡng thích ứng theo từng nhãn, ước lượng xác suất tiên nghiệm P(nhãn|thể loại), tổng hợp tiên nghiệm đa thể loại cho từng phim, và cập nhật phi tuyến điểm liên quan với cơ chế bảo vệ biên để tránh làm méo các giá trị đã có độ chắc chắn cao. Trên dữ liệu MovieLens 20M sau tiền xử lý với 10.133 phim và 916 nhãn, thực nghiệm với phương pháp lân cận gần nhất k, độ tương tự cosin và sai số căn phương trung bình cho thấy khi tăng cường độ can thiệp theo thể loại, sai số dự đoán có xu hướng tăng so với mốc đối chứng. Kết quả này chỉ ra rằng việc khuếch tăng hai chiều theo thể loại có thể làm đồng nhất hóa các vectơ nội dung và bơm dương tính giả. Từ đó, bài báo đề xuất một định hướng thận trọng hơn: ưu tiên khử nhiễu một chiều thay vì đồng thời vừa thưởng vừa phạt, và đánh giá mô hình theo nhiều mục tiêu gợi ý thay vì chỉ dựa trên một chỉ số duy nhất.

KIỂM THỬ TỰ ĐỘNG ỨNG DỤNG WEB THẾ HỆ MỚI

Chử Đăng Định, Phạm Tiến Huy, Đỗ Xuân Thụ, Phạm Việt Trung — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nghiên cứu giải quyết bài toán kiểm thử tự động thiếu ổn định trên ứng dụng web phong phú (RIA) và ứng dụng trang đơn (SPA). Sự thay đổi DOM liên tục và trạng thái dữ liệu bất đồng bộ gây ra lỗi chập chờn (flaky tests) ở các công cụ truyền thống. Nghiên cứu đề xuất hệ thống kiểm thử tự động tích hợp mô hình hướng dữ liệu (Data-Driven Testing) và khung Playwright. Hệ thống áp dụng thuật toán đồng bộ hóa trạng thái giao diện với tầng mạng thông qua cơ chế chặn bắt API (network interception) và tự động chờ. Thuật toán này loại bỏ hoàn toàn việc sử dụng độ trễ thời gian tĩnh. Kết quả thực nghiệm trên các ứng dụng React, Vue và Angular ghi nhận tỷ lệ kịch bản thành công đạt 98,67% và giới hạn tỷ lệ lỗi chập chờn ở mức 1,33%. Cơ chế chạy đa luồng làm giảm 62,8% tổng thời gian thực thi. Cấu trúc tệp cấu hình JSON tách biệt cho phép mở rộng hệ thống sang các ứng dụng mới với chi phí bảo trì 0 dòng mã (0 LOC).

HỆ THỐNG TRỢ LÝ Y TẾ ẢO DỰA TRÊN MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN TỐI ƯU HÓA TẠI BIÊN SỬ DỤNG TRÊN THIẾT BỊ HẠN CHẾ TÀI NGUYÊN

Đỗ Đình Hưng *, Đỗ Quốc Trinh — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Sự phát triển vượt bậc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã mang lại tiềm năng to lớn trong chẩn đoán và tư vấn y tế. Tuy nhiên, việc phụ thuộc vào hạ tầng điện toán đám mây tiềm ẩn nhiều rủi ro về bảo mật dữ liệu y tế nhạy cảm và hạn chế tính khả dụng tại các khu vực thiếu kết nối Internet. Bài báo này đề xuất thiết kế và triển khai một hệ thống trợ lý y tế ảo cục bộ, hoạt động hoàn toàn ngoại tuyến trên vi máy tính NVIDIA Jetson Nano. Cốt lõi của hệ thống là mô hình Llama 3.2 1B Instruct, được tinh chỉnh tham số hiệu quả bằng kỹ thuật LoRA và thư viện Unsloth trên bộ dữ liệu y khoa tiếng Việt. Để vượt qua rào cản tài nguyên phần cứng (RAM 4GB), mô hình được lượng tử hóa xuống định dạng GGUF 4-bit và thực thi thông qua engine llama.cpp. Hệ thống tích hợp module nhớ ngữ cảnh cục bộ dựa trên SQLite và giao diện nhận dạng/tổng hợp giọng nói. Các thử nghiệm thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt tốc độ suy luận trung bình 6.8 tokens/giây, tiêu thụ 2.8 GB VRAM, và đạt độ chính xác lâm sàng khả quan (>4.0/5.0 theo đánh giá chuyên gia) trên 200 kịch bản bệnh lý phổ biến. Nghiên cứu khẳng định tính khả thi của việc dân chủ hóa AI y tế trên các thiết bị biên chi phí thấp, đảm bảo quyền riêng tư và khả năng phản ứng thời gian thực.

HỆ THỐNG GHI NHẬN DỮ LIỆU CẢM BIẾN CÓ KHẢ NĂNG MỞ RỘNG LINH HOẠT DỰA TRÊN CÔNG NGHỆ NB-IOT

Nguyễn Đức Xuân, Phan Duy Hùng, Đặng Khánh Hòa — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Việc thu thập dữ liệu cảm biến trong thời gian thực luôn đặt ra thách thức về việc cân đối giữa tính toàn vẹn của dữ liệu và khả năng mở rộng của hệ thống. Các phương pháp quan trắc cũ thường gặp hạn chế khi phải xử lý khối lượng thông tin lớn ngay tại điểm đo hoặc bị phụ thuộc quá nhiều vào sự ổn định của đường truyền mạng. Nghiên cứu này giới thiệu một kiến trúc giám sát chất lượng không khí mới, tận dụng sức mạnh của mô hình Điện toán biên (Edge Computing) phối hợp cùng giao thức truyền dẫn NB-IoT. Hệ thống được thiết kế theo mô hình lai: vi điều khiển STM32 đảm nhiệm vai trò thu thập chính xác các thông số môi trường, trong khi máy tính nhúng Raspberry Pi hoạt động như một Gateway thông minh tại biên để thực hiện tiền xử lý, lưu trữ đệm và đóng gói dữ liệu. Các thử nghiệm thực tế chứng minh hệ thống vận hành ổn định, bảo toàn dữ liệu ngay cả khi kết nối mạng gián đoạn nhờ cơ chế hàng đợi tại biên, đồng thời kiến trúc vi dịch vụ (Microservices) giúp hệ thống dễ dàng mở rộng quy mô khi cần thiết.

PHƯƠNG PHÁP TRUY XUẤT ZERO-SHOT DỰA TRÊN QUAN HỆ CHO BÀI TOÁN KHÁM PHÁ TRÍCH DẪN KHOA HỌC

Đào Xuân Phúc , Nguyễn Thống Nhất, Nguyễn Thanh Xuân — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nhiệm vụ chia sẻ về khám phá trích dẫn tập trung vào việc dự đoán trích dẫn chính xác từ một tập hợp ứng viên cho một đoạn văn bản đầu vào. Những thách thức chính bắt nguồn từ độ dài của các đoạn tóm tắt và độ tương đồng cao giữa các ứng viên, gây khó khăn cho việc xác định chính xác bài báo cần trích dẫn. Để giải quyết vấn đề này, bài báo trình bày một hệ thống thực hiện truy xuất top-k bản tóm tắt tương đồng nhất dựa trên các đặc trưng quan hệ được trích xuất từ đoạn văn bản đã cho. Tận dụng mô hình ngôn ngữ lớn để xác định chính xác trích dẫn phù hợp nhất. Dùng để đánh giá khung hệ thống dựa trên tập dữ liệu chuẩn của bài toán, qua đó chứng minh tính hiệu quả của phương pháp trong việc dự đoán trích dẫn.

GIẢI PHÁP DỊCH VỤ TÊN MIỀN ĐỘNG CẤU HÌNH TỰ ĐỘNG CHO DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ: NGHIÊN CỨU VÀ TRIỂN KHAI THỰC TIỄN

Đặng Hải Đăng, Nguyễn Thanh Nghị, Nguyễn Đức Tín — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nghiên cứu này tập trung vào việc thiết kế, xây dựng và triển khai một giải pháp dịch vụ tên miền động (Dynamic DNS - DDNS) theo mô hình tự triển khai dành cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam. Trên cơ sở phân tích các hạn chế của một số dịch vụ DDNS thương mại (ví dụ: No-IP, DynDNS) và lựa chọn miễn phí (ví dụ: DuckDNS), nhóm tác giả đề xuất một hệ thống tinh gọn nhưng có hiệu năng cao, sử dụng PowerDNS làm máy chủ DNS có thẩm quyền, hỗ trợ cập nhật động thông qua backend cơ sở dữ liệu quan hệ. Hệ thống được hiện thực bằng ngôn ngữ Go và triển khai trên nền tảng container (Docker), cho phép vận hành nhẹ, linh hoạt và dễ tích hợp với hạ tầng sẵn có. Kết quả phân tích cho thấy mô hình DDNS tự triển khai đạt hiệu năng cập nhật tốt, độ ổn định cao và chi phí vận hành thấp hơn đáng kể so với việc sử dụng dịch vụ thương mại, đồng thời nâng cao mức độ tự chủ hạ tầng cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. Từ đó, bài báo đề xuất một số khuyến nghị kỹ thuật nhằm hỗ trợ doanh nghiệp Việt Nam xây dựng hạ tầng truy cập từ xa an toàn, bền vững và phù hợp với điều kiện thực tế.

THIẾT KẾ VÀ ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG THỦY CANH MÀNG DINH DƯỠNG TÍCH HỢP AIOT NHẰM KIỂM SOÁT CHẤT LƯỢNG RAU MÁ

Phí Văn Toàn — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Sự bùng nổ nhu cầu đối với các chế phẩm y sinh chiết xuất từ rau má đang đặt ra những sức ép nặng nề lên các chuỗi cung ứng dược liệu. Canh tác thổ nhưỡng bộc lộ nhiều nhược điểm chí mạng, từ sự bất ổn định trong nồng độ hợp chất thứ cấp đến nguy cơ ô nhiễm kim loại nặng. Nghiên cứu này trình bày thiết kế, triển khai thực nghiệm và đánh giá toàn diện một nền tảng thủy canh màng dinh dưỡng (NFT) tích hợp mạng lưới Trí tuệ Nhân tạo Vạn vật (AIoT). Quy trình bắt đầu bằng việc tuyển chọn dòng vô tính ưu tú RM14 kết hợp vi nhân giống. Về mặt vận hành, hệ thống ứng dụng thuật toán Mờ-PID để xử lý dữ liệu cảm biến đa môi trường tại biên (edge computing), tự động bù trừ nồng độ dung dịch với độ vọt lố giảm 65% so với PID truyền thống. Đồng thời, mô hình thị giác máy tính YOLOv5 được huấn luyện chuyên sâu đạt độ chính xác mAP@0.5 lên tới 96.8% nhằm nhận diện sớm các biến chứng sinh lý trên lá. Kết quả thực nghiệm đối chứng nghiêm ngặt cho thấy hệ thống AIoT đề xuất đã cải thiện năng suất sinh khối lên 32.5% và tăng hàm lượng asiaticoside lên 18.4% so với phương pháp trồng đất, đồng thời tiết kiệm 85% lượng nước tiêu thụ. Các thông số hóa sinh của thành phẩm hoàn toàn đáp ứng tiêu chuẩn Thực hành tốt trồng trọt và thu hái, mở ra giải pháp công nghệ bền vững cho ngành công nghiệp thảo dược.

TỐI ƯU HÓA MÃ HÓA ĐỒNG HÌNH TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG VỚI CÁC PHƯƠNG PHÁP BẢO MẬT TRONG ỨNG DỤNG HỌC MÁY

Thái Thanh Tùng, Vũ Xuân Hạnh, Lê Hữu Nam, Trần Duy Hùng, Đặng Thùy Linh — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Mã hóa đồng hình (Homomorphic Encryption – HE) cho phép thực hiện tính toán trực tiếp trên dữ liệu được mã hóa, mở ra hướng tiếp cận hiệu quả cho học máy bảo vệ quyền riêng tư (PPML). Tuy nhiên, chi phí tính toán cao của HE là rào cản lớn đối với việc triển khai trên các thiết bị di động có tài nguyên hạn chế. Bài báo này đánh giá tính khả thi của lược đồ CKKS trong suy luận giọng nói được mã hóa trên điện thoại thông minh thông qua một kiến trúc di động–đám mây lai. Chúng tôi triển khai mô hình CNN 3 lớp tương thích HE và thực nghiệm trên tập dữ liệu LibriSpeech. Kết quả cho thấy độ trễ đầu-cuối đạt dưới 1,5 giây (Wifi) và dưới 2 giây (LTE), với mức tiêu thụ năng lượng chấp nhận được. Mặc dù quá trình mã hóa trên thiết bị vẫn là nút thắt cổ chai, các kỹ thuật như lượng tử hóa mô hình, xử lý theo lô và phân bổ tính toán hợp lý cho thấy tiềm năng triển khai thực tế của các ứng dụng AI bảo vệ quyền riêng tư trên thiết bị di động.

XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHATBOT HỎI ĐÁP TRÊN TÀI LIỆU KỸ THUẬT SỬ DỤNG RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION

Đặng Khánh Hòa, Phạm Thị Thu Trang, Phạm Minh Việt, Nguyễn Thanh Nghị — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Bài báo trình bày quá trình thiết kế và hiện thực một hệ thống chatbot hỏi đáp trên tài liệu kỹ thuật dựa trên kiến trúc Retrieval-Augmented Generation (RAG) nhằm giảm thiểu hiện tượng ảo giác (hallucination) và tăng cường khả năng truy vết nguồn thông tin. Hệ thống được xây dựng theo kiến trúc hai pha tách biệt: pha ngoại tuyến bao gồm nạp dữ liệu, làm sạch, phân đoạn văn bản, sinh vector nhúng và lập chỉ mục; pha trực tuyến thực hiện truy xuất ngữ nghĩa, xếp hạng lại, xây dựng ngữ cảnh và sinh câu trả lời thông qua mô hình ngôn ngữ lớn. Nghiên cứu triển khai và so sánh hai chiến lược phân đoạn (theo ký tự và theo cấu trúc markdown), ba chế độ truy xuất (dense, keyword, hybrid), mô hình nhúng đa ngôn ngữ BAAI/bge-m3 và mô hình xếp hạng lại BAAI/bge-reranker-v2-m3, đồng thời hỗ trợ hai backend sinh văn bản (Qwen2.5-7B-Instruct cục bộ qua Ollama và Gemini 1.5 Flash đám mây). Trên bộ kiểm thử gồm 25 câu hỏi có gán nhãn về tài liệu viễn thông 5G, cấu hình dense retrieval đạt Hit@1 = 84% và MRR = 0,913; khi bổ sung bước reranking, Hit@1 tăng lên 92% và MRR tăng lên 0,960 trong khi Hit@3 duy trì ở mức 100%. Kết quả chứng minh rằng kết hợp truy xuất ngữ nghĩa dày đặc với xếp hạng lại Cross-Encoder là hướng tiếp cận hiệu quả cho bài toán hỏi đáp theo miền; đồng thời cơ chế file-based cache và fallback backend giúp hệ thống có tính khả thi cao trên hạ tầng phần cứng phổ thông.

HỆ THỐNG MÔ PHỎNG GIỌNG NÓI BẰNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG THIẾT KẾ HỌC LIỆU ĐIỆN TỬ

Đặng Hải Đăng, Quách Thị Hạnh, Nguyễn Văn Hoàng, Nguyễn Đức Tín — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bối cảnh đào tạo trực tuyến phát triển mạnh, học liệu điện tử cần được thiết kế theo hướng cá nhân hóa và dễ cập nhật. Học liệu âm thanh (giọng thuyết minh/bài giảng) là thành phần quan trọng nhưng quy trình thu âm truyền thống còn tốn thời gian, phụ thuộc nhân lực và khó bảo đảm tính nhất quán khi chỉnh sửa nội dung. Nghiên cứu này phát triển hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-Speech - TTS) ứng dụng trí tuệ nhân tạo có khả năng mô phỏng giọng giảng viên nhằm rút ngắn, tiến tới giảm nhu cầu thu âm khi sản xuất học liệu. Hệ thống theo kiến trúc client-server, tích hợp mô hình viXTTS tinh chỉnh trên bộ dữ liệu viVoice để tạo âm thanh theo giọng tham chiếu. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ tương đồng giữa giọng mô phỏng và giọng gốc đạt trên 95% và duy trì tính nhất quán giữa các mẫu giọng. Nghiên cứu góp phần đề xuất một quy trình kỹ thuật khả thi để tích hợp voice cloning vào xây dựng học liệu điện tử có âm thanh trong bối cảnh tiếng Việt, đồng thời cung cấp cơ sở cho các thử nghiệm triển khai tại cơ sở giáo dục.

TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT BẢO MẬT ĐA TẦNG CHO HỆ THỐNG IOT TÍCH HỢP AI

Nguyễn Đăng Hiếu, Đào Xuân Phúc — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bối cảnh hệ sinh thái Internet vạn vật (IoT) phát triển nhanh chóng với quy mô hàng tỷ thiết bị, vấn đề bảo mật đang trở thành một thách thức mang tính sống còn đối với các hệ thống thông tin truyền thống. Sự hạn chế về tài nguyên tính toán và tính phân tán cao của các nút mạng biên đã làm suy yếu hiệu quả của các cơ chế phòng thủ cổ điển. Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), tiêu biểu như Random Forest, mạng Nơ-ron tích chập (CNN), mạng bộ nhớ dài - ngắn (LSTM), Autoencoder và BiLSTM, đang được áp dụng ngày càng sâu rộng trong nỗ lực nâng cao tính an toàn, linh hoạt và khả năng tự thích ứng của các hệ thống IoT. Bài viết tổng quan này tiến hành phân tích chi tiết kiến trúc phân lớp của hệ thống IoT hiện đại, đánh giá toàn diện các lỗ hổng bảo mật tại từng phân tầng, và khảo sát các phương pháp tiếp cận AI/ML tiên tiến đang được triển khai. Đặc biệt, nghiên cứu đi sâu vào các xu hướng công nghệ mới nổi định hình tương lai bảo mật IoT, bao gồm học liên kết (Federated Learning - FL) giúp bảo vệ quyền riêng tư, AI có khả năng giải thích (XAI) nhằm tăng tính minh bạch, các cơ chế bảo vệ tính toàn vẹn của mô hình AI, và kiến trúc phòng thủ đa tầng. Dựa trên các phân tích chuyên sâu, tác giả đề xuất một mô hình kiến trúc bảo mật IoT tích hợp AI đa tầng, đồng thời vạch ra các định hướng nghiên cứu chiến lược nhằm đáp ứng yêu cầu thực tiễn trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0.

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ BLOCKCHAIN TRONG ĐỐI SOÁT TÀI CHÍNH GIÁO DỤC PHỔ THÔNG

Lê Minh Tuấn, Nguyễn Công Dự — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nghiên cứu này giải quyết bài toán “nút thắt cổ chai” trong quy trình đối soát tài chính tại các cơ sở giáo dục phổ thông (K-12) Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia. Mặc dù thanh toán không dùng tiền mặt được thúc đẩy mạnh mẽ theo Quyết định 1813/ QĐ-TTg, sự phân mảnh dữ liệu giữa hệ thống ngân hàng và nhà trường dẫn đến quy trình đối soát thủ công tốn kém, độ trễ thông tin cao và thiếu sự tin cậy. Dựa trên phương pháp nghiên cứu khoa học thiết kế (Design Science Research - DSR), bài báo đề xuất kiến trúc hệ thống lai ghép tích hợp công nghệ chuỗi khối (blockchain) làm lớp “Kế toán tam phân” (Triple-Entry Accounting). Việc sử dụng cơ chế Oracle để ghi nhận siêu dữ liệu giao dịch lên chuỗi khối giúp thiết lập “Nguồn sự thật duy nhất” (Single Source of Truth), cho phép đối soát hoàn toàn tự động trong khi vẫn đảm bảo tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về tiền tệ và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Giải pháp này không chỉ giảm thiểu chi phí vận hành mà còn kiến tạo nền tảng hạ tầng minh bạch, bảo mật cho hệ sinh thái giáo dục số.

KIẾN TRÚC QUẢN TRỊ ĐẠI HỌC THÍCH ỨNG DỰA TRÊN AGENTIC AI

Vũ Thị Phương Hoa, Đỗ Phương Nhung, Nguyễn Văn Minh Đức — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bối cảnh chuyển đổi số giáo dục đại học, các cơ sở đào tạo đang đối mặt với yêu cầu ngày càng cao về minh bạch hóa, đo lường hiệu năng và tối ưu hóa hoạt động quản trị. Tuy nhiên, phần lớn hệ thống quản lý hiện nay mới dừng ở số hóa quy trình và báo cáo theo lô, chưa cho phép giám sát KPI thời gian thực và thiếu cơ chế tự thích ứng (Ross và cộng sự, 2006; Lankhorst, 2017; The Open Group, 2018). Bài báo đề xuất một kiến trúc quản trị đại học tự thích ứng dựa trên Agentic AI, tích hợp giám sát, phân tích và ra quyết định bán tự động. Kiến trúc được xây dựng trên nguyên lý đa tác tử thông minh, mở rộng kiến trúc truyền thống bằng các nút điều phối quyết định, đồng bộ thời gian thực và trao đổi dữ liệu liên tục (Wooldridge, 2009; Russell & Norvig, 2021; Jennings, 2000). Kết quả phân tích lý thuyết cho thấy mô hình cho phép chuyển từ đánh giá định kỳ sang giám sát liên tục, nâng cao khả năng phản ứng chính sách và tối ưu nguồn lực. Mô hình cung cấp khung tham chiếu cho các cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam trong tiến trình xây dựng đại học thông minh và quản trị dựa trên dữ liệu.

NGHIÊN CỨU SỰ LAN TRUYỀN VIRUS MÁY TÍNH THEO LƯỢC ĐỒ SAI PHÂN KHÔNG CHUẨN HÓA

Vũ Tất Điệp, Quách Thị Hạnh, Nguyễn Thị Tố Uyên — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Trong bài báo này, một lược đồ sai phân không chuẩn được thiết kế nhằm bảo toàn các tính chất động học cốt lõi của một hệ mô hình lan truyền virus máy tính. Khác biệt với các phương pháp xấp xỉ truyền thống, lược đồ đề xuất đảm bảo tính chất dương, tính bị chặn của nghiệm, cũng như sự tồn tại và tính chất ổn định của điểm cân bằng bất kể kích thước bước thời gian. Tính ổn định của điểm cân bằng trong hệ rời rạc NSFD được khảo sát và chứng minh chặt chẽ thông qua việc sử dụng và mở rộng định lý ổn định Lyapunov. Các kết quả mô phỏng số học không chỉ xác thực tính đúng đắn của nền tảng lý thuyết đã xây dựng mà còn minh chứng rõ nét tính ưu việt của phương pháp NSFD trong việc khắc phục hiện tượng bất ổn định số thường gặp ở các lược đồ sai phân bình thường.

PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG ĐA XỬ LÝ ĐỐI XỨNG (SMP) TRÊN VI ĐIỀU KHIỂN ESP32-WROOM-32E-N4

Quách Thị Hạnh, Nguyễn Thị Tố Uyên — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Nghiên cứu này tập trung đánh giá hiệu quả thực tế của kiến trúc đa xử lý đối xứng (Symmetrical Multiprocessing - SMP) trên dòng vi điều khiển ESP32-WROOM- 32E-N4. Bằng phương pháp thực nghiệm, chúng tôi so sánh thời gian thực thi của các thuật toán tính toán dấu phẩy động (floating-point arithmetic) trong hai kịch bản: chạy tuần tự trên đơn nhân và chạy song song trên hai nhân. Kết quả thực nghiệm cho thấy, đối với các tác vụ tính toán chuyên sâu (compute-bound) có khối lượng đủ lớn, việc tận dụng lõi thứ hai giúp hệ thống đạt mức tăng tốc 1.995 lần, tương đương hiệu suất 99.7% so với lý thuyết. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng ở các tác vụ có thời gian thực thi ngắn (dưới 4 mili giây), chi phí khởi tạo tác vụ và quản lý ngữ cảnh của hệ điều hành thời gian thực (FreeRTOS) sẽ làm giảm đáng kể hiệu quả song song hóa. Những phát hiện này cung cấp cơ sở quan trọng cho việc tối ưu hóa ứng dụng điện toán biên (Edge Computing) trên các thiết bị IoT giá thành thấp.

MÃ HÓA TÀI SẢN THỰC BẰNG NFT: PHÂN TÍCH CHI PHÍ TRÊN CÁC MẠNG EVM PHỔ BIẾN VÀ KHUYẾN NGHỊ TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ TẠI VIỆT NAM

Nguyễn Đức Xuân, Lê Bảo Minh, Chử Đăng Định — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Mã hóa tài sản thực (Real World Asset Tokenization) sử dụng NFT trên blockchain được xem là hướng tiếp cận hứa hẹn cho số hóa và quản trị tài sản trong bối cảnh chuyển đổi số tại Việt Nam. Nghiên cứu này tiến hành thực nghiệm có kiểm soát, triển khai cùng một hợp đồng thông minh trên ba mạng tương thích EVM (Ethereum Sepolia, BSC Testnet, Polygon Amoy), đo trực tiếp lượng gas tiêu thụ cho các thao tác deploy, mint và transfer, sau đó quy đổi chi phí sang USD theo giá gas và giá token trung bình. Kết quả cho thấy Polygon cung cấp chi phí token hóa gần như tiệm cận 0 trên mỗi NFT, BSC đạt điểm cân bằng giữa chi phí thấp và thời gian xác nhận rất nhanh, trong khi Ethereum duy trì ưu thế về bảo mật nhưng chi phí cao hơn đáng kể. Từ các phát hiện này, nghiên cứu đề xuất khung lựa chọn nền tảng theo giai đoạn triển khai (PoC/MVP, vận hành quy mô lớn, tài sản giá trị cao), hỗ trợ các cơ quan và tổ chức trong thiết kế hệ thống token hóa tài sản số phù hợp với ràng buộc chi phí và yêu cầu vận hành thực tiễn.

LỌC CỘNG TÁC TĂNG CƯỜNG NGỮ NGHĨA CHO HỆ THỐNG GỢI Ý PHIM BẰNG MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN

Phạm Thị Thu Trang, Đặng Khánh Hòa, Nguyễn Hoàng, Nguyễn Vũ Sơn — Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0700

Các hệ gợi ý truyền thống thường gặp khó khăn do tính thưa của dữ liệu và khả năng hiểu ngữ nghĩa hạn chế đối với sở thích người dùng cũng như nội dung của mục. Để giải quyết các thách thức này, bài báo đề xuất một khung gợi ý lai mới tích hợp lọc cộng tác với các đặc trưng ngữ nghĩa được rút ra từ siêu dữ liệu phim và các mô tả do mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sinh ra. Chúng tôi sử dụng một LLM huấn luyện sẵn để tự động tạo ra nội dung văn bản phong phú cho phim, sau đó biểu diễn bằng fastText nhằm tăng cường cách biểu diễn mục. Các embedding ngữ nghĩa này được kết hợp với dữ liệu tương tác người dùng - mục để tạo ra các gợi ý chính xác và cá nhân hóa hơn. Kết quả thực nghiệm trên bộ dữ liệu MovieLens-20M cho thấy mô hình đề xuất vượt trội đáng kể so với các phương pháp truyền thống theo các chỉ số RMSE, Precision@5 và Recall@5. Các phát hiện này nhấn mạnh tiềm năng của LLM và tăng cường văn bản trong việc cải thiện hiệu quả của các hệ gợi ý.