Tác giả chính, đồng tác giả của hơn 340 công trình khoa học

“Tin vui nhất năm nay - Được trao giải công trình nghiên cứu khoa học xuất sắc nhất của hội nghị lớn nhất trên thế giới về Viễn thông - Sáng nay mới ngủ dậy mắt nhắm mắt mở, dùng cái điện thoại check mail thì nhận được tin bài báo khoa học của mình được trao giải "Best Paper Award" tại hội nghị Ieee Globecom 2019 sẽ được tổ chức vào đầu tháng 12 năm nay tại Hawaii, Mỹ”, GS Trung vừa chia sẻ tin vui trên trang cá nhân.

Được biết, hội nghị Globecom (có lịch sử trên 60 năm của ngành viễn thông và hầu như chỉ tổ chức tại Mỹ trong suốt lịch sử của hội nghị) là hội nghị lâu đời nhất và lớn nhất của ngành Viễn thông. Mỗi năm luôn có đến khoảng 3.000 công trình nộp và chỉ có khoảng 30% bài được chấp nhận đăng để trình bày tại hội nghị.

Năm nay trong tổng số trên 800 bài báo được chấp nhận đăng trong kỉ yếu của hội nghị, chỉ có 15 bài được chọn làm Best Paper Award. GS Trung và các cộng sự đã vinh dự được trao giải cho bài báo sử dụng trí tuệ nhân tạo và tối ưu theo thời gian thực cho mạng 5G.

GS Dương Quang Trung (sinh năm 1979 tại đô thị cổ Hội An) hiện đang giảng dạy và nghiên cứu tại Trường ĐH Queen’s University Belfast (1 trong 24 trường ĐH hàng đầu của Vương quốc Anh).

Riêng ngành Viễn thông, trường Queen’s được xếp hạng 28 trên thế giới, thứ 2 ở Vương Quốc Anh và thứ 5 ở Châu Âu (theo bảng xếp hạng của Thượng Hải, Shanghai Ranking).

Đây cũng là lần thứ 2 GS Trung được nhận giải thưởng Best Paper Award tại hội nghị Globecom, lần đầu tiên là tại Globecom 2016 tổ chức tại Washington DC, Mỹ.

GS Trung cũng là tác giả chính và đồng tác giả của hơn 340 công trình nghiên cứu khoa học được đăng trên các tạp chí chuyên ngành và hội nghị quốc tế (trong đó có hơn 200 công trình thuộc tạp chí danh mục ISI). Sau 5 năm tại trường Queen’s, GS Trung là chủ nhiệm và đồng chủ nhiệm đề tài lên đến hơn 5 triệu USD từ các tổ chức ở Anh Quốc.

GS Trung xuất sắc nhận được rất nhiều giải thưởng trong vòng 5 năm qua: Giải thưởng fellowship của Hội khoa học Hoàng gia Anh Quốc từ năm 2016 đến năm 2021 (cả Vương quốc Anh chỉ có 8 người). Giải thưởng Newton Prize 2017 danh giá của Chính phủ Anh.

Mới đây nhất, nhờ những thành tích vượt trội về nghiên cứu khoa học có sức ảnh hưởng tới xã hội và cộng đồng, GS Trung tiếp tục được trường Queens vinh danh là nhà khoa học có công trình nghiên cứu mang tính đột phá sáng tạo trong năm 2018. Năm 2016, GS cũng đã được trường Queen"s trao tặng giải thưởng Nhà khoa học trẻ xuất sắc nhất năm.

Sử dụng AI và học máy giải quyết vấn đề cấp thiết của mạng 5G

Trao đổi với PV Dân trí, giáo sư gốc Việt hào hứng cho hay: “Đây là công trình đầu tiên trên thế giới sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) cùng với tối ưu trong thời gian thực (realtime optimisation) để giải quyết các vấn đề cấp thiết của mạng 5G và mạng tương lai”.

Đối với truyền thông không dây 5G, các kỹ thuật tối ưu hóa thường xuyên được sử dụng để chọn hoặc cập nhật các thông số hệ thống mạng để tối ưu hóa hiệu suất mạng truyền thông tin.

Tuy nhiên, việc sử dụng các thuật toán tối ưu hóa truyền thống để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa vẫn còn tốn kém và việc thực thi chúng có thể tốn rất nhiều thời gian.

Hạn chế này sẽ rất khó đảm bảo các yêu cầu nghiêm ngặt về hiệu suất mạng và thời gian trễ cho phép trong thế hệ mới của truyền thông không dây, 5G.

Do đó, hạn chế này đòi hỏi phải cần phát triển các phương pháp mới, có thể đáp ứng sự nghiêm ngặt về thời gian xử lý, một yêu cầu rất quan trọng đối với việc triển khai mạng 5G trong tương lai, hay đặc biệt trong môi trường khẩn cấp (hỗ trợ quản lý thiên tai).

GS Trung cùng các cộng sự đã phát triển các thuật toán phân bổ tài nguyên với thời gian xử lý rất nhanh chóng nhằm tối đa hiệu suất năng lượng trong thời gian thực cho các hệ thống truyền thông tin 5G sử dụng thiết bị không người lái (UAV).

Thuật toán của họ hoạt động bằng cách kết hợp tối ưu hóa chương trình số nguyên hỗn hợp và phân bổ nguồn lực nhằm tối ưu quỹ đạo vận hành và tối đa hóa hiệu quả năng lượng của các mạng UAV.

Để phát triển các công cụ tối ưu hóa hiệu quả có thể thực sự tạo ra đột phá cho mạng truyền thông không dây (5G và hơn nữa), GS Trung cùng các cộng sự nỗ lực tìm ra các phương pháp mới nhằm giảm nhanh thời gian xử lý cũng như độ phức tạp trong tính toán của các vấn đề tối ưu hóa.

Một phương pháp tương tác giữa kỹ thuật tối ưu hóa và mô hình máy học (machine learning, dùng mô hình mạng nơ-ron sâu (deep neural network)) đã được đề xuất để giảm đáng kể thời gian thực thi việc giải quyết các vấn đề tối ưu hóa phức tạp đã nêu trên trong triển khai mô hình mạng không dây 5G sử dụng UAV.

Sau khi triển khai các mạng UAV, giải thuật phân bổ tài nguyên với phần xử lý phức tạp được giảm xuống thấp nhất, được thực hiện để tối đa hiệu quả năng lượng mạng UAV đối mặt với các hạn chế và ràng buộc chặt chẽ về nguồn năng lượng phát cho phép và chất lượng dịch vụ mạng.

Các thuật toán tối ưu thời gian thực được phát triển bởi GS Trung và các đồng nghiệp thực hiện chính xác điều này, giảm thời gian xử lý hệ thống xuống đến mili giây.

Tóm gọn cho sự kết hợp đầu tiên này giữa tối ưu hóa thời gian thực và máy học cho mạng 5G, GS Trung và nhóm nghiên cứu sử dụng một trích dẫn mới phù hợp cho bối cảnh này gọi là “hộp đen tối ưu hóa” (black-box optimization).

Trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt hoặc trong thảm họa thiên tai, công nghệ có thể tạo ra sự khác biệt lớn, giúp cứu sống và hỗ trợ cho những người sống trong những khu vực bị ảnh hưởng của thiên tai.

UAV có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc này, bởi chúng có thể tiếp cận các nhóm người bị ảnh hưởng và cung cấp các nguồn tài nguyên cần thiết.

Nghiên cứu của họ đã từng được trao giải thưởng Newton 2017, nhận được 200.000 bảng Anh bởi chính phủ Anh để phát triển một hệ thống truyền thông tin mới bằng các phương tiện bay không người lái (UAV) có thể hoạt động trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt và tại những thời điểm xảy ra thiên tai. GS Dương Quang Trung chính là chủ nhiệm dự án nghiên cứu này.

Trong và sau thiên tai, cơ sở hạ tầng viễn thông thường xuyên bị gián đoạn dẫn đến khó khăn cho những người ứng cứu khẩn cấp và các đội di tản hoàn thành nhiệm vụ.

Bằng cách giảm thời gian xử lý thông tin trong truyền thông tin của các UAV xuống còn mili giây, thuật toán phân bổ tài nguyên tối ưu cho UAV được phát triển bởi GS Trung và các đồng nghiệp có thể giúp cứu sống và hỗ trợ kịp thời cho những người sống sót.

GS Trung cho biết công trình này được tài trợ bởi quỹ khoa học Newton giữa trường ĐH Queen’s và ĐH ở Việt Nam do Hội Đồng Anh quản lý.