Trường Đại học Mở TP.HCM tổ chức Hội nghị quốc tế với chủ đề: Trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số

Sáng ngày 12/11/2025, tại Hội trường 601, cơ sở 97 Võ Văn Tần, Trường Đại học Mở TP.HCM phối hợp cùng Đại học Chung-Ang (Hàn Quốc) tổ chức khai mạc Hội nghị quốc tế hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến với chủ đề “Trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số (Explainable Intelligence in Digital Twins 2025 – EIDT).”

Chương trình vinh dự đón tiếp, GS.TS. Nguyễn Minh Hà – Hiệu trưởng Trường Đại học Mở TP.HCM; Cùng với hơn 150 đại biểu đến từ Việt Nam, Hàn Quốc, Singapore, Nhật Bản, Ấn Độ, Tây Ban Nha và Úc, đại diện cho nhiều trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ hàng đầu đến tham dự và trao đổi học thuật.

Quang cảnh Hội nghị

Phát biểu khai mạc, GS.TS. Nguyễn Minh Hà – Hiệu trưởng Trường chia sẻ: “Hội nghị thể hiện cam kết mạnh mẽ của Trường trong việc thúc đẩy nghiên cứu, đổi mới sáng tạo và hợp tác quốc tế trong hai lĩnh vực mũi nhọn là Trí tuệ nhân tạo (AI) và Chuyển đổi số, trong đó tập trung nhấn mạnh các giá trị then chốt của tính minh bạch, khả năng diễn giải và đạo đức trong AI thời đại số.”

GS.TS. Nguyễn Minh Hà – Hiệu trưởng Trường phát biểu

Hội nghị diễn ra từ ngày 12-14/11/2025, nhận được sự quan tâm và ghi nhận sâu rộng trong cộng đồng học thuật quốc tế, với 38 bài báo khoa học xoay quanh các chủ đề mới như: Mô hình học máy có khả năng giải thích trong chẩn đoán y học và giáo dục; Mô hình học máy với ít mẫu (Few-shot Learning), mô hình học máy liên kết (Federated Learning) và trí tuệ nhân tạo đa phương thức; Ứng dụng bản sao số (Digital Twin) trong sản xuất, giao thông và chăm sóc sức khỏe; Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn trong các dịch vụ thông minh. Trong đó, 03 diễn giả chính trình bày các tham luận gồm:

GS. Fadi Dornaika – Đại học Quốc gia Basque, Tây Ban Nha trình bày tham luận với chủ đề: “Advancing Medical Image Analysis”. Báo cáo tập trung giới thiệu các kỹ thuật học sâu (deep learning) tiên tiến trong phân tích hình ảnh y khoa, hướng đến nâng cao độ chính xác trong phát hiện bệnh lý và phân đoạn mô tổn thương. Đặc biệt, diễn giả nhấn mạnh vai trò của AI khả giải, giúp các bác sĩ hiểu rõ hơn cách hệ thống đưa ra quyết định chẩn đoán, qua đó tăng tính minh bạch và độ tin cậy của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực y học.

Tham luận với chủ đề: “Advancing Medical Image Analysis” do GS. Fadi Dornaika – Đại học Quốc gia Basque, Tây Ban Nha trình bày

Tiếp nối xu hướng ứng dụng AI trong mô phỏng và dự đoán, GS. Byung Seok Shin – Đại học Inha, Hàn Quốc báo cáo tham luận với chủ đề: “Toward Human Digital Twin Using AI Technologies”. Bài trình bày mô hình tích hợp dữ liệu đa phương thức (chuyển động, sinh trắc học, hành vi) để tạo ra bản sao kỹ thuật số có khả năng phản ứng và dự đoán. Ứng dụng này trải rộng từ chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, huấn luyện thể thao, mô phỏng giáo dục đến đô thị thông minh, đánh dấu bước tiến quan trọng trong giao thoa giữa AI, IoT và nhân học số.

GS. Byung Seok Shin – Đại học Inha, Hàn Quốc báo cáo tham luận với chủ đề: “Toward Human Digital Twin Using AI Technologies”

Chuyển sang chủ đề: “Healthcare Automation Innovation Journey”, PGS. U-Xuan Tan – Đại học Khoa học và Thiết kế, Singapore dẫn dắt người nghe khám phá hành trình sáng tạo trong tự động hóa y tế tại Singapore. Nghiên cứu trình bày cách AI và robot được ứng dụng trong hỗ trợ điều dưỡng và kiểm soát nhiễm khuẩn bệnh viện thông qua 02 dự án tiêu biểu: (1) Hệ thống phối hợp giữa y tá và robot trong việc vận chuyển vật tư y tế, giúp giảm tải công việc thể lực, tối ưu thời gian chăm sóc bệnh nhân; (2) Robot khử khuẩn ứng dụng cảm biến và lập bản đồ không gian để hoạt động an toàn, hiệu quả, góp phần xây dựng hệ sinh thái y tế bền vững, nâng cao hiệu suất và giảm áp lực cho nhân.

PGS. U-Xuan Tan – Đại học Khoa học và Thiết kế, Singapore báo cáo tham luận với chủ đề: “Healthcare Automation Innovation Journey”

Theo đó, các bài báo được chấp nhận và trình bày tại Hội nghị sẽ được xuất bản trong chuỗi Bài giảng Kỹ thuật điện tử (Lecture Notes in Electrical Engineering) của Springer, được lập chỉ mục Scopus.

Tin rằng, EIDT 2025 trở thành diễn đàn quốc tế quan trọng, nơi các nhà nghiên cứu, giảng viên và chuyên gia chia sẻ tri thức, trao đổi ý tưởng và mở rộng hợp tác xây dựng hệ sinh thái số thông minh và đáng tin cậy. Đồng thời, hội nghị thể hiện nỗ lực không ngừng của Nhà trường trong thúc đẩy hợp tác nghiên cứu toàn cầu, đóng góp vào các sáng kiến AI hướng đến con người và đổi mới bền vững.