Sinh viên UET ghi dấu ấn với nghiên cứu AI đa phương thức: Từ giải Nhất nghiên cứu khoa học đến công bố tại hội thảo quốc tế CVPR 2026

Đề tài “Robust multimodal learning under imperfect sentiment data” (tên tiếng Việt là, “Học đa phương thức bền vững với dữ liệu cảm xúc không hoàn hảo”) của hai sinh viên Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Công nghệ – ĐHQGHN (VNU-UET) gồm Phạm Anh Tiến (QH-2023) và Nguyễn Phương Anh (QH-2022), không chỉ giành giải Nhất cấp Trường và được lựa chọn tham dự Giải thưởng Sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Bộ năm 2026, nghiên cứu còn được công bố tại hội thảo quốc tế CVPR 2026, đánh dấu hành trình trưởng thành của UETers trong tư duy nghiên cứu và khám phá những hướng phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) phục vụ các bài toán thực tiễn.

Sinh viên Phạm Anh Tiến (thứ hai, bên trái ảnh) và Nguyễn Phương Anh (ngoài cùng, bên trái ảnh) đạt giải Nhất tại hội nghị Sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Trường

“Điều thú vị nhất của nghiên cứu là luôn bắt đầu bằng một câu hỏi”

Điều gì đã đưa hai em đến với đề tài “Học đa phương thức bền vững với dữ liệu cảm xúc không hoàn hảo”?

Trong lĩnh vực học đa phương thức, phần lớn các nghiên cứu hiện nay đều giả định dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh luôn đầy đủ. Nhưng thực tế thì không như vậy. Dữ liệu có thể bị thiếu do nhiễu âm thanh, lỗi thiết bị hay điều kiện môi trường.

Từ đó, chúng em đặt ra câu hỏi: Liệu một mô hình AI có thể hoạt động ổn định khi dữ liệu không còn hoàn hảo?

Chính câu hỏi đó trở thành điểm khởi đầu cho đề tài. Mục tiêu của nhóm không chỉ là cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn hướng tới việc xây dựng những hệ thống AI có khả năng thích ứng tốt hơn với điều kiện triển khai thực tế.

Trong quá trình nghiên cứu, nhóm đề xuất phương pháp BALM, giúp mô hình khai thác thông tin cân bằng giữa nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và vẫn duy trì hiệu quả ngay cả khi mức độ thiếu hụt dữ liệu giữa các phương thức không đồng đều.

Theo nhóm, hướng nghiên cứu này có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như phân tích cảm xúc, chăm sóc sức khỏe thông minh, xe tự hành, robot, giám sát an ninh hay các hệ thống AI đa cảm biến.

Tháng 06/2026, kết quả nghiên cứu của nhóm đã được công bố tại kỷ yếu hội thảo IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2026, xếp hạng CORE A*), một trong những hội thảo hàng đầu thế giới về Thị giác máy và nhận dạng mẫu, thể hiện sự ghi nhận về các đóng góp học thuật và tiềm năng ứng dụng của đề tài nghiên cứu.

Sinh viên Phạm Anh Tiến và Nguyễn Phương Anh chụp ảnh cùng giảng viên hướng dẫn ThS. Nguyễn Thị Cẩm Vân (ngoài cùng, bên phải ảnh) tại hội nghị Sinh viên nghiên cứu khoa học cấp Trường

Nghiên cứu khoa học không chỉ là tìm lời giải, mà còn rèn luyện cách tư duy

Điều các em nhận được lớn nhất sau gần một năm theo đuổi đề tài là gì?

Chúng em bắt đầu thực hiện đề tài từ đầu năm thứ ba đại học dưới sự hướng dẫn của TS. Lê Đức Trọng và ThS. Nguyễn Thị Cẩm Vân.

Ban đầu, chúng em nghĩ nghiên cứu đơn giản là đọc tài liệu, lựa chọn phương pháp rồi áp dụng. Nhưng khi bắt tay vào thực nghiệm mới thấy mọi vấn đề chỉ thực sự xuất hiện khi làm với dữ liệu thật. Có những thời điểm kết quả hoàn toàn không như kỳ vọng, buộc nhóm phải quay lại từ bước tiền xử lý dữ liệu, điều chỉnh tham số, thậm chí thay đổi hướng tiếp cận.

Những lần thử nghiệm thất bại lại chính là lúc giúp chúng em học được nhiều nhất.

Bên cạnh kiến thức chuyên môn, quá trình nghiên cứu còn rèn luyện cách lập kế hoạch, làm việc nhóm, phân chia công việc linh hoạt và giải quyết vấn đề một cách khoa học. Đặc biệt, sự đồng hành của các giảng viên hướng dẫn không chỉ nằm ở chuyên môn mà còn ở việc luôn động viên nhóm kiên trì theo đuổi hướng nghiên cứu đến cùng.

Theo nhóm, điều giá trị nhất không phải là việc hoàn thành một đề tài mà là sự thay đổi trong cách tiếp cận tri thức. Thay vì chỉ quan tâm đến kết quả cuối cùng, các thành viên bắt đầu hình thành thói quen đặt ra những câu hỏi mới như: “Vì sao phương pháp này hiệu quả?”, “Nếu thay đổi dữ liệu thì điều gì sẽ xảy ra?”, “Liệu còn cách tiếp cận nào tốt hơn không?”

Đó cũng chính là tư duy nghiên cứu mà nhóm cho rằng quan trọng hơn bất kỳ kết quả ngắn hạn nào.

Đề tài hôm nay là nền tảng cho những nghiên cứu ngày mai

Sau giải thưởng, nhóm có dự định tiếp tục phát triển hướng nghiên cứu này như thế nào?

Hiện tại, mục tiêu của chúng em chưa phải là thương mại hóa sản phẩm mà tiếp tục phát triển các ý tưởng học thuật từ nền tảng đã xây dựng.

Một thành viên của nhóm sẽ tiếp tục theo đuổi hướng nghiên cứu này trong khóa luận tốt nghiệp. Nhóm cũng sẵn sàng chia sẻ dữ liệu, mã nguồn và kinh nghiệm để các khóa sau có thể kế thừa, cải tiến hoặc mở rộng sang những bài toán mới.

Chúng em xem đề tài không phải là điểm kết thúc của một cuộc thi mà là nền tảng để tiếp tục phát triển những hướng nghiên cứu có giá trị hơn trong tương lai.

Thông qua quá trình thực hiện đề tài, nhóm càng tin rằng nghiên cứu khoa học không chỉ giúp giải quyết một bài toán cụ thể mà còn góp phần hình thành những công nghệ có khả năng phục vụ cộng đồng và xã hội.

Sinh viên Nguyễn Phương Anh (thứ hai, bên trái ảnh) chụp ảnh cùng giảng viên hướng dẫn TS. Lê Đức Trọng (thứ ba, bên trái ảnh) tại lễ bế giảng

Gửi tới các sinh viên Trường ĐH Công nghệ, nhóm cũng chia sẻ một lời nhắn giản dị: hãy xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc, luôn chủ động học hỏi và đừng chờ đến khi cảm thấy mình “đủ giỏi” mới bắt đầu nghiên cứu. Mọi công trình nghiên cứu đều bắt đầu từ một câu hỏi đủ lớn và một tinh thần dám thử, dám sai, dám học hỏi.

Cảm ơn nhóm nghiên cứu.

TS. Lê Đức Trọng, giảng viên Khoa Công nghệ thông tin và đồng giảng viên hướng dẫn đánh giá cao tinh thần chủ động, cầu thị và khả năng nghiên cứu của sinh viên Phạm Anh Tiến và Nguyễn Phương Anh. Trong quá trình thực hiện đề tài, các em luôn tích cực trao đổi, đề xuất ý tưởng, chủ động đặt câu hỏi và phối hợp với hai giảng viên hướng dẫn là TS. Lê Đức Trọng và ThS. Nguyễn Thị Cẩm Vân, để lựa chọn phương án tối ưu giải quyết các vấn đề nghiên cứu. Theo thầy, những kết quả đạt được là sự ghi nhận xứng đáng cho quá trình học hỏi không ngừng và tinh thần làm việc nghiêm túc của nhóm.

Về chuyên môn, đề tài tập trung giải quyết bài toán “Học đa phương thức với dữ liệu cảm xúc không hoàn hảo” – một hướng nghiên cứu quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo tin cậy (Reliable AI). Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn, là cơ sở cho khả năng triển khai các mô hình AI nhận diện cảm xúc trong điều kiện dữ liệu chưa đầy đủ hoặc mất cân bằng. Tuy nhiên, theo TS. Lê Đức Trọng, kết quả hiện nay mới dừng ở giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm trên các bộ dữ liệu quy mô nhỏ và nhóm nghiên cứu cần tiếp tục đánh giá, tối ưu trước khi có thể phát triển thành sản phẩm ứng dụng hoàn chỉnh.

(UET-News)