Từ ngày 9 đến 11/11, Trường Đại học Mở TPHCM chủ trì, phối hợp với Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông tổ chức Hội nghị quốc tế lần thứ hai về trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số (Explainable Intelligence in Digital Twins – EIDT 2026) tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (số 96A Trần Phú, phường Hà Đông, Hà Nội), theo hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến.
EIDT 2026 thu hút 157 bài báo khoa học, trong đó 118 bài được đưa vào quy trình phản biện, với sự tham gia của 181 tác giả đến từ Việt Nam và nhiều quốc gia như Anh, Tây Ban Nha, Cộng hòa Séc, Nhật Bản, Hoa Kỳ và Indonesia.
Tại hội nghị, 56 báo cáo khoa học được chấp nhận sau phản biện sẽ được trình bày, tạo diễn đàn để các nhà khoa học, chuyên gia và nhà nghiên cứu trong nước, quốc tế trao đổi kết quả nghiên cứu, chia sẻ tri thức và mở rộng cơ hội hợp tác.
Các phiên báo cáo tập trung vào những xu hướng công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo khả giải (explainable AI), học máy (machine learning), học sâu, AI đa phương thức (multimodal AI) và hệ song sinh số (digital twins).
Trong đó, các nghiên cứu chú trọng phát triển những mô hình AI có khả năng giải thích, nâng cao tính minh bạch và độ tin cậy; đồng thời ứng dụng AI trong mô phỏng, giám sát, dự báo và tối ưu hóa hoạt động của các hệ thống thực.
Bên cạnh đó, hội nghị còn giới thiệu những tiến bộ trong học máy phân tán, điện toán biên và mạng truyền thông thế hệ mới, mở ra triển vọng ứng dụng trong y tế, sản xuất thông minh, giao thông và quản lý đô thị, góp phần thúc đẩy chuyển đổi số và phát triển các hệ thống thông minh.
Phát biểu tại hội nghị, GS.TS Nguyễn Minh Hà, Hiệu trưởng Trường Đại học Mở TPHCM cho biết, EIDT 2026 sẽ góp phần tăng cường hợp tác nghiên cứu quốc tế, thúc đẩy đổi mới sáng tạo, đồng thời kết nối tri thức khoa học với hoạt động đào tạo và ứng dụng thực tiễn, hướng đến một tương lai số có trách nhiệm và phát triển bền vững.
Trong khuôn khổ EIDT 2026, GS Torsten Braun – Viện Khoa học Máy tính, Đại học Bern (Thụy Sĩ) sẽ trình bày tham luận “Học máy phân tán cho các mạng truyền thông di động tương lai và những ứng dụng mới nổi”.
GS Torsten Braun chia sẻ các phương pháp học máy phân tán, cho phép xử lý và phân tích dữ liệu trên nhiều thiết bị, hệ thống mà không cần tập trung toàn bộ dữ liệu tại một nơi, qua đó góp phần nâng cao hiệu quả xử lý và bảo vệ quyền riêng tư.
Báo cáo còn giới thiệu những ứng dụng của AI trong tối ưu hóa mạng truyền thông di động thế hệ mới, phát triển hệ thống mạng thông minh và các công nghệ thực tế hỗn hợp, mở ra triển vọng xây dựng hạ tầng kết nối nhanh hơn, hiệu quả hơn.
GS Hyunjoon Moon – Khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính, Đại học Sejong (Hàn Quốc) chia sẻ tham luận “Mô hình thị giác – ngôn ngữ: Kiến trúc, phương pháp thích ứng hiệu quả về tham số và các hướng phát triển trong tương lai”.
Bài trình bày tập trung vào những tiến bộ của AI đa phương thức, đặc biệt là các mô hình có khả năng kết hợp xử lý hình ảnh và ngôn ngữ, phục vụ những ứng dụng như nhận diện hình ảnh, tạo mô tả tự động và trả lời câu hỏi dựa trên hình ảnh.
Các bài báo khoa học được chấp nhận và đáp ứng yêu cầu xuất bản của Hội nghị sẽ được công bố trong chuỗi ấn phẩm quốc tế Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE) của Nhà xuất bản Springer, được lập chỉ mục trong cơ sở dữ liệu Scopus.
