Hội thảo quốc tế “International Conference on Semantic Intelligence in Massive Computing (SIMC 2026)” sẽ được tổ chức trong 02 ngày, ngày 10 và ngày 11 tháng 11 năm 2026 tại Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh (HUB).
SIMC 2026 là sự kiện học thuật quốc tế có ý nghĩa đặc biệt, hướng tới kỷ niệm 50 năm thành lập Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh. Hội thảo góp phần thể hiện định hướng của Nhà trường trong đẩy mạnh nghiên cứu khoa học, mở rộng hợp tác quốc tế và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và điện toán quy mô lớn.
Lần đầu tiên với sự tham gia tổ chức của Khoa Khoa học dữ liệu trong kinh doanh, SIMC 2026 hướng đến thúc đẩy trao đổi học thuật và hợp tác nghiên cứu giữa các trường đại học, viện nghiên cứu, doanh nghiệp công nghệ và các chuyên gia trong nước, quốc tế. Thông qua Hội thảo, HUB kỳ vọng mở rộng mạng lưới hợp tác nghiên cứu, phát triển các chương trình hợp tác đào tạo và tạo thêm cơ hội kết nối cho đội ngũ giảng viên, nhà khoa học và người học.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng rộng rãi, việc khai thác ý nghĩa, biểu diễn tri thức và xử lý dữ liệu quy mô lớn đặt ra nhiều vấn đề nghiên cứu mới. SIMC 2026 tạo không gian để cộng đồng học thuật cập nhật, trao đổi và thảo luận về học máy, học sâu, biểu diễn và khai phá tri thức, điện toán đám mây, điện toán biên cùng các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại.
Bên cạnh các vấn đề về phương pháp và công nghệ, Hội thảo chú trọng trao đổi những giải pháp ứng dụng trí tuệ ngữ nghĩa và điện toán quy mô lớn trong tài chính – ngân hàng, kinh doanh, giáo dục, quản trị và chuyển đổi số. Sự kết nối giữa nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn được kỳ vọng sẽ gợi mở những hướng nghiên cứu liên ngành, đáp ứng nhu cầu khai thác dữ liệu và phát triển các giải pháp thông minh trong kinh tế – xã hội.
Theo kế hoạch, chương trình buổi sáng gồm hoạt động khai mạc, các báo cáo chuyên đề và thảo luận học thuật, đồng thời dành thời gian để chuyên gia, giảng viên và người tham dự trao đổi kinh nghiệm nghiên cứu. Buổi chiều là các phiên báo cáo song song, với sự tham gia trực tiếp và trực tuyến, tạo điều kiện để các tác giả trình bày công trình, tiếp nhận ý kiến đóng góp và tìm kiếm cơ hội hợp tác.
Hai báo cáo chuyên đề được giới thiệu trong phiên khai mạc bao gồm:
- PGS. TS. Nguyễn Phú Bình – Victoria University of Wellington (VUW), New Zealand
PGS. TS. Nguyễn Phú Bình là nhà nghiên cứu trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo, với các hướng nghiên cứu bao gồm mạng nơ-ron, khoa học dữ liệu, tin-sinh học y tế và tin-sinh học. Ông nhận bằng Tiến sĩ Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Trước khi gia nhập Victoria University of Wellington, ông đã thực hiện nghiên cứu tại A*STAR, NUS và Duke-NUS Medical School ở Singapore.
PGS. TS. Nguyễn Phú Bình sẽ trình bày báo cáo “Beyond the Molecular Graph: Structure, Scale, and Adaptation in AI for Drug Discovery”. Báo cáo đề cập đến cấu trúc, quy mô và khả năng thích ứng của trí tuệ nhân tạo trong khám phá thuốc, qua đó gợi mở trao đổi về các hướng ứng dụng AI trong nghiên cứu khoa học.
Assoc. Prof. Nguyen Phu Binh
Victoria University of Wellington (VUW), New Zealand
- PGS. TS. U-Xuan Tan – Singapore University of Technology and Design (SUTD), Singapore
PGS. TS. U-Xuan Tan là nhà nghiên cứu trong các lĩnh vực cơ điện tử, robot, cảm biến và điều khiển, với mối quan tâm đặc biệt đến tương tác người–robot, robot chính xác và robot y tế. Ông nhận bằng Kỹ sư (B.Eng.) và Tiến sĩ (Ph.D.) tại Nanyang Technological University (NTU), Singapore, và giữ vị trí Phó Giáo sư tại SUTD từ năm 2021. Nghiên cứu của ông cũng tập trung vào các ứng dụng liên ngành của robot và công nghệ thông minh trong chăm sóc sức khỏe cũng như các môi trường thực tế khác.
PGS. TS. U-Xuan Tan sẽ trình bày báo cáo “Learning More With Less: A Generalizable, Self-Supervised Framework for Privacy-Preserving Capacity Estimation With EV Charging Data”. Báo cáo giới thiệu một khuôn khổ học tự giám sát có khả năng khái quát hóa để ước lượng công suất từ dữ liệu sạc xe điện theo hướng bảo vệ quyền riêng tư, kết nối các vấn đề về khai thác dữ liệu, phương pháp học máy và ứng dụng thực tiễn.
Assoc. Prof. U-Xuan Tan
Singapore University of Technology and Design, Singapore
Bên cạnh các bài trình bày của các diễn giả quốc tế được mời, Hội thảo quy tụ gần 70 bài nghiên cứu có chất lượng đến từ hơn 200 nhà nghiên cứu trong nước và nước ngoài như Các tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Ấn Độ, Hàn Quốc, Mỹ, Canada. Các hoạt động trình bày và thảo luận sẽ tạo cơ hội để giảng viên, nghiên cứu sinh, học viên và sinh viên tiếp cận những vấn đề nghiên cứu mới, trao đổi trực tiếp với chuyên gia và mở rộng kết nối học thuật.
Thông qua SIMC 2026, Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh hướng đến nâng cao năng lực nghiên cứu khoa học, tạo điều kiện trao đổi và lan tỏa các kết quả nghiên cứu có chất lượng, đồng thời tăng cường sự hiện diện của Nhà trường trong mạng lưới học thuật quốc tế. Hội thảo cũng góp phần cụ thể hóa định hướng phát triển nghiên cứu, chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo của HUB trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và công nghệ tính toán hiện đại.
Thông tin tổ chức Hội thảo
Thời gian: Ngày 10 và 11 tháng 11 năm 2026.
Địa điểm: Hội trường Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh, số 36 Tôn Thất Đạm, Thành phố Hồ Chí Minh.
Mọi thông tin chi tiết về SIMC 2026, vui lòng truy cập vào đường link: https://www.simc-conf.org.