Sáng 11/11/2026, tại cơ sở 36 Tôn Thất Đạm, Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh (HUB) chính thức khai mạc Hội thảo quốc tế lần thứ nhất về Trí tuệ ngữ nghĩa trong Điện toán quy mô lớn (International Conference on Semantic Intelligence in Massive Computing – SIMC 2026). Hội thảo diễn ra trong hai ngày 10 và 11/11, mở đầu bằng phiên thảo luận bàn tròn theo thư mời, tiếp nối với ba báo cáo chính và năm phiên báo cáo khoa học song song.
Toàn cảnh chương trình
Diễn ra trong bối cảnh HUB hướng tới kỷ niệm 50 năm thành lập (1976–2026), SIMC 2026 đánh dấu lần đầu tiên Khoa Khoa học dữ liệu trong kinh doanh được giao là đơn vị đầu mối tổ chức hội thảo quốc tế quy mô lớn tại Trường. Sự kiện này cũng là dịp để các nhà khoa học và chuyên gia trong nước, quốc tế chia sẻ kết quả nghiên cứu, trao đổi về khả năng ứng dụng AI và tìm kiếm cơ hội hợp tác.
Phát biểu khai mạc, GS. TS. Nguyễn Đức Trung, Hiệu trưởng Nhà trường, nhấn mạnh việc đăng cai SIMC
2026 thể hiện định hướng của HUB trong thúc đẩy nghiên cứu khoa học, chuyển đổi số và hợp tác học thuật quốc tế. Trong bài phát biểu, Thầy giới thiệu hành trình 50 năm xây dựng và phát triển của HUB, từ một trường đại học công lập trực thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đến cơ sở đào tạo hiện có hơn 20.000 người học, với 20 chương trình đào tạo đại học, 9 chương trình thạc sĩ và 3 chương trình tiến sĩ; 100% chương trình đào tạo được kiểm định chất lượng và mạng lưới hợp tác với gần 130 trường đại học và đối tác trên thế giới. Theo Thầy, trí tuệ nhân tạo và điện toán quy mô lớn đang làm thay đổi cách con người sống, làm việc và ra quyết định; trong đó, trí tuệ ngữ nghĩa giúp hệ thống máy tính hiểu dữ liệu, kết nối tri thức và hỗ trợ ra quyết định thông minh, mở ra cơ hội ứng dụng trong tài chính, y tế, giáo dục và đô thị thông minh. Tại Hội thảo, GS.TS Nguyễn Đức Trung ghi nhận sự hỗ trợ học thuật của Đại học Sejong và Đại học Chung-Ang (Hàn Quốc), cho biết các bài báo được chấp nhận và trình bày tại hội thảo dự kiến được xuất bản trong bộ sách Lecture Notes in Electrical Engineering của Springer, được lập chỉ mục trong Scopus; đồng thời kỳ vọng SIMC 2026 sẽ khơi nguồn những ý tưởng nghiên cứu mới và thúc đẩy quan hệ hợp tác học thuật bền vững.
GS.TS. Nguyễn Đức Trung phát biểu khai mạc
Thay mặt Ban tổ chức, PGS. TS. Nguyễn Minh Hải, Trưởng khoa Khoa học dữ liệu trong kinh doanh - Trưởng Ban Tổ chức SIMC 2026 cũng thể hiện kỳ vọng những cuộc trao đổi tại SIMC sẽ đặt nền móng cho một cộng đồng nghiên cứu quốc tế có thể tiếp tục hợp tác qua các kỳ hội thảo tiếp theo. Hiện nay, định hướng phát triển của Khoa Khoa học dữ liệu trong Kinh doanh là đào tạo và nghiên cứu trong các lĩnh vực phân tích dữ liệu, trí tuệ kinh doanh, trí tuệ nhân tạo và công nghệ tài chính. Thầy cũng chia sẻ, chương trình cử nhân Khoa học dữ liệu của Khoa vừa hoàn thành đợt đánh giá chất lượng quốc tế của FIBAA vào tháng 10/2026. Về quy mô học thuật, SIMC 2026 tiếp nhận hơn 70 bài gửi từ gần 150 tác giả thuộc nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam, New Zealand, Singapore, Hàn Quốc và Ấn Độ; 37 bài báo được chấp nhận trình bày theo hình thức kết hợp trực tiếp và trực tuyến. Theo PGS. TS. Nguyễn Minh Hải, kết quả này là tín hiệu khởi đầu tích cực, thể hiện sự quan tâm ngày càng lớn đối với các hướng nghiên cứu của hội thảo. Bên cạnh việc công bố kết quả nghiên cứu, SIMC 2026 còn tạo không gian gặp gỡ, trao đổi ý tưởng và mở rộng kết nối quốc tế.
PGS. TS. Nguyễn Minh Hải, Trưởng khoa Khoa học dữ liệu trong kinh doanh phát biểu
Ba phát biểu quan trọng trong phiên khai mạc gợi mở nhiều chủ đề thú vị có ứng dụng thực tiễn sâu sắc.
PGS. TS. Nguyễn Phú Bình, đến từ Đại học Victoria ở Wellington (New Zealand), mở đầu phiên báo cáo chính với chuyên đề “Beyond the Molecular Graph: Structure, Scale, and Adaptation in AI for Drug Discovery”. Báo cáo bàn về cách sử dụng các mô hình AI trong việc biểu diễn cấu trúc phân tử, góp phần thử nghiệm các hợp chất trong nghiên cứu khám phá thuốc trong y tế.
PGS. TS. Nguyễn Phú Bình, đến từ Đại học Victoria ở Wellington (New Zealand)
Ngay sau đó, PGS. TS. U-Xuan Tan, Singapore University of Technology and Design (Singapore), trình bày chuyên đề “Semantic Intelligence for Robots to Collaborate and Easier Deployment”. Báo cáo minh họa một ví dụ về cách thức robot được vận hành ở một bệnh viện Singapore, qua đó chứng minh rằng trí tuệ ngữ nghĩa giúp robot hiểu tốt hơn không gian hoạt động, kể cả ở những môi trường mới, chưa được huấn luyên nhiều, qua đó hỗ trợ và phối hợp tốt hơn với con người trong quá trình làm việc.
PGS. TS. U-Xuan Tan, Singapore University of Technology and Design (Singapore)
Đến từ Đại học Ulsan (Hàn Quốc), Giáo sư Jaehyun Park trình bày chuyên đề “Heterogeneous Computing for Efficient AI at Scale”. Báo cáo đặt vấn đề từ góc độ hạ tầng: phối hợp các loại tài nguyên tính toán như thế nào để vận hành AI hiệu quả khi quy mô mô hình và dữ liệu ngày càng lớn.
Giáo sư Jaehyun Park, Đại học Ulsan (Hàn Quốc)
Từ 13 giờ, chương trình tiếp tục với ba phiên trực tiếp (A1–A3) và hai phiên trực tuyến (A4–A5). Các nghiên cứu đưa những vấn đề về dữ liệu, mô hình và khả năng triển khai AI vào nhiều bối cảnh thực tiễn:
Phiên A1: Phân tích cảm xúc đa phương thức, dự đoán RUL ổ bi từ rung và nhiệt độ, phân loại pallet công nghiệp, phát hiện tài trên ảnh SAR, phát hiện đối tượng thực hiện giao thông trong thời tiết xấu.
Phiên A2: Khử nhiễu ảnh y sinh, phân loại giai đoạn giấc ngủ từ tín hiệu điện não, hỗ trợ chẩn đoán sớm bệnh bạch cầu và tạo báo cáo từ ảnh X-quang ngực. Phiên cũng có nghiên cứu về phát hiện nội dung có hại trong video mạng xã hội nhằm bảo vệ trẻ em.
Phiên A3: Dự báo ngập lụt, phát hiện bình luận độc hại trên mạng xã hội Việt Nam, nhận dạng biểu thức toán học viết tay, dự đoán mức độ tương tác các nội dung tiếng Việt trên tiktok, đánh giá mô hình chấm điểm tín dụng có khả năng giải thích, phát hiện bệnh kết hợp phân loại mức độ nghiêm trọng trên cây củ cải.
Phiên A4: Chẩn đoán lỗi ổ bi và dự báo tuổi thọ còn lại, Dự báo các chuyến bay trễ giờ, Ảnh hưởng của tần số lấy mẫu đến đặc trưng âm thanh khi phân loại tần suất ăn của cá, Phát hiện các ngôn từ mang tính chất tiêu cực nhằm giám sát các kiểu tấn công bằng ngôn từ trên mạng xã hội.
Phiên A5: Nhận dạng viên thuốc từ ảnh chụp bằng điện thoại trong điều kiện thực tế, khi ánh sáng, nền và góc chụp thay đổi; Phát hiện các khuyết tật mối hàn bằng X-quang khi các ảnh chụp ở nhà máy bị nhiễu và mờ; Phân tích khách hàng và marketing trong bán lẻ trực tuyến, kết hợp học máy có giải thích; Xử lý ảnh và thị giác máy tính trong điều kiện ảnh thiếu sáng
Các phiên báo cáo diễn ra trong chương trình Hội thảo
Các phiên báo cáo là dịp để các tác giả và người tham dự trao đổi về cách kiểm chứng mô hình, giới hạn của dữ liệu và điều kiện đưa kết quả nghiên cứu vào thực tiễn.
Diễn giả, BTC cùng các nhà khoa học, sinh viên tham dự chụp hình lưu niệm
Tin bài và hình ảnh: Phòng TS&TT