29/04/2022 10:52 GMT+7

Nghiên cứu dự báo COVID-19 của sinh viên Bách khoa công bố trên tạp chí quốc tế hạng 1

TRẦN HUỲNH
TRẦN HUỲNH

TTO - Với kết quả dự đoán số ca mắc bệnh, nhiễm bệnh, tử vong trên toàn thế giới chính xác đến 98%, bài báo khoa học của nhóm sinh viên Trường ĐH Bách khoa và khoa y (ĐH Quốc gia TP.HCM) được tạp chí quốc tế uy tín thuộc nhóm Q1 đăng.

Nghiên cứu dự báo COVID-19 của sinh viên Bách khoa công bố trên tạp chí quốc tế hạng 1 - Ảnh 1.

Các sinh viên Nguyễn Hồ Quang, Võ Quang Nghĩa và Nguyễn Quang Đức - Ảnh: THY HUYỀN

Bài báo có tựa đề: BeCaked - An Explainable Artificial Intelligence Model For COVID-19 Forecasting (BeCaked - Mô hình trí tuệ nhân tạo với khả năng tự giải thích để dự báo COVID-19) được chấp thuận đăng trên tạp chí Scientific Reports được xếp loại Q1 của Nhà xuất bản Springer Nature.

Nhóm tác giả công trình nghiên cứu này gồm 3 sinh viên: Nguyễn Quang Đức, Nguyễn Hồ Quang (khoa khoa học và kỹ thuật máy tính Trường ĐH Bách khoa) và Võ Quang Nghĩa (khoa y - ĐH Quốc gia TP.HCM), dưới sự hướng dẫn của các giảng viên Trường ĐH Bách khoa và Trường ĐH Y dược TP.HCM.

Nguyễn Quang Đức đã phát triển ra một mô hình học máy có khả năng tích hợp trực tiếp hệ động lực học SIRD và đạt được một số kết quả khá tốt. Sau đó, mô hình này được đem đi đến các cuộc thi, hội nghị, hội thảo để có được góp ý và cải tiến. Đây cũng là dự án giành giải nhất lĩnh vực công nghệ sinh học - y sinh cuộc thi Sinh viên nghiên cứu khoa học Eureka năm 2020.

Tiếp theo đó, hệ thống đã được nâng cấp dần và được chuyển giao cho Sở Y tế TP.HCM sau khi đạt được kết quả dự đoán số ca mắc bệnh, nhiễm bệnh, tử vong trên toàn thế giới chính xác đến 98%.

Không dừng lại ở đó, nhóm vẫn tiếp tục cải tiến và nghiên cứu, đồng thời nhờ sự giúp đỡ từ các giảng viên hướng dẫn, nhóm đã viết mô hình thành bài báo và nộp cho tạp chí Scientific Reports và được chấp thuận đăng vào ngày 26-4 vừa qua.

Nghiên cứu của hệ thống BeCaked thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu thực tế về tình hình dịch bệnh (số ca nhiễm mới, hồi phục, tử vong) được công bố công khai từ các nguồn đáng tin cậy. Từ đó, mô hình sẽ áp dụng các kỹ thuật AI tiên tiến dựa trên kỹ thuật học sâu để suy ra các thông số nội tại của dịch bệnh, chẳng hạn như tần số lây nhiễm trực tiếp và gián tiếp.

Ngoài ra việc suy luận các thông số cũng khiến cho BeCaked có thể giúp các chuyên gia và nhà hoạch định chính sách giải thích được nguyên nhân của tình hình dịch bệnh và đưa ra các biện pháp ứng phó phù hợp.

Kết quả thí nghiệm với dữ liệu thật cho thấy BeCaked có độ chính xác rất cao, đặc biệt nếu so với các công trình tương tự được công bố trên thế giới. Hiện tại, các kết quả dự báo của BeCaked đang được triển khai tại trang web: http://cse.hcmut.edu.vn/BeCaked.

PGS.TS Quản Thành Thơ - phó trưởng khoa khoa học máy tính Trường ĐH Bách khoa, giảng viên hướng dẫn nhóm - cho hay: "Nghiên cứu của nhóm có sự tham gia của một sinh viên năm nhất, hiện tại khi bài báo được chấp thuận đăng thì em lên năm hai. Ngoài ra, việc nghiên cứu không chỉ dừng lại ở một thời điểm nào, mà luôn luôn cải tiến để nâng cao chất lượng công trình".

Scientific Reports được thành lập năm 2011 là tạp chí đa ngành chuyên xuất bản các bài báo về khoa học tự nhiên, được xếp loại Q1 của Nhà xuất bản Springer Nature và được xem như là competitor với tạp chí Plos One nổi tiếng (Plos One là một trong những tạp chí đa ngành hàng đầu thế giới).

Scientific Reports nằm trong top 10 những tạp chí đa ngành uy tín nhất do Tổ chức SCImago đánh giá dựa trên những đóng góp của nó vào cộng đồng khoa học.

Năm 2016, Scientific Reports trở thành tạp chí có số lượng bài báo xuất bản lớn nhất thế giới. Bên cạnh đó, Nhà xuất bản Springer Nature là một trong những nhà xuất bản hàng đầu thế giới về khoa học tự nhiên và y học.

Sinh viên viết bài báo khoa học quốc tế Sinh viên viết bài báo khoa học quốc tế

TTO - Nhiều sinh viên Trường ĐH Công nghệ thông tin (ĐH Quốc gia TP.HCM) có bài báo khoa học được đăng tải trên các tạp chí, hội nghị khoa học quốc tế tại Nhật, Mexico...

Trở thành người đầu tiên tặng sao cho bài viết 0 0 0
Bình luận (0)
    Xem thêm bình luận