Hội nghị quốc tế về trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số - EIDT 2025

GD&TĐ - Trường ĐH Mở TPHCM phối hợp cùng ĐH Chung-Ang (Hàn Quốc) tổ chức Hội nghị quốc tế “Trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số – EIDT 2025”.



Hội nghị là diễn đàn học thuật uy tín, nơi các nhà khoa học, chuyên gia, giảng viên và học viên cao học trong và ngoài nước trao đổi, thảo luận các kết quả nghiên cứu mới về trí tuệ nhân tạo khả giải (Explainable AI), Mô hình song sinh số (Digital Twin Systems), Thị giác máy tính (Computer Vision) và Tự động hóa thông minh (Smart Automation).

Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò trung tâm trong chuyển đổi số, Cách mạng công nghiệp 4.0 và giáo dục mở, Trường ĐH Mở TPHCM phối hợp cùng Đại học Chung-Ang (Hàn Quốc) tổ chức Hội nghị quốc tế với chủ đề “Trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số” (EIDT 2025).

Hội nghị quốc tế về trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số

Sự kiện quy tụ 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 như: ĐH Sejong (Hàn Quốc), ĐH Quốc gia Basque (Tây Ban Nha), ĐH Công nghệ và Thiết kế Singapore (SUTD), Học viện Khoa học và Công nghệ Nara (Nhật Bản), ĐH Canberra (Úc), ĐH Quốc gia TPHCM, ĐH FPT, ĐH Sài Gòn, ĐH Khoa học và Công nghệ Hà Nội cùng nhiều đơn vị trong và ngoài nước.



Tại hội nghị, 38 bài báo khoa học sẽ được trình bày, xoay quanh các chủ đề 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 (LLMs) trong các dịch vụ thông minh.

3 diễn giả quan trọng

Ba diễn giả chính (keynote speakers) đã trình bày các tham luận tiêu biểu.

GS Fadi Dornaika – Đại học Quốc gia Basque, Tây Ban Nha với tham luận chủ đề: “Advancing Medical Image Analysis” — Phân tích các kỹ thuật học sâu tiên tiến trong xử lý ảnh y tế, cải thiện độ chính xác trong phát hiện bệnh lý và phân đoạn mô tổn thương, giúp tăng tính minh bạch và độ tin cậy của AI trong chẩn đoán y học.

GS Byung Seok Shin – Đại học Inha, Hàn Quốc vối tham luận: “Toward Human Digital Twin Using AI Technologies” — Trình bày mô hình tích hợp dữ liệu đa phương thức (chuyển động, sinh trắc học, hành vi) để xây dựng bản sao kỹ thuật số có khả năng phản ứng và dự đoán, ứng dụng trong y tế cá nhân hóa, thể thao, giáo dục và đô thị thông minh.

PGS. TS Xuan Tan – Đại học Khoa học và Thiết kế Singapore với tham luận: “Healthcare Automation Innovation Journey” — Giới thiệu hành trình sáng tạo trong tự động hóa y tế tại Singapore, ứng dụng AI và robot trong hỗ trợ điều dưỡng và kiểm soát nhiễm khuẩn, góp phần xây dựng hệ sinh thái y tế bền vững.

Các bài báo được chấp nhận và trình bày tại Hội nghị sẽ được xuất bản trong chuỗi Lecture Notes in Electrical Engineering (Springer) và được lập chỉ mục Scopus.







Hội nghị là diễn đàn học thuật uy tín, nơi các nhà khoa học, chuyên gia, giảng viên và học viên cao học trong và ngoài nước trao đổi, thảo luận các kết quả nghiên cứu mới về trí tuệ nhân tạo khả giải (Explainable AI), Mô hình song sinh số (Digital Twin Systems), Thị giác máy tính (Computer Vision) và Tự động hóa thông minh (Smart Automation).

Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng đóng vai trò trung tâm trong chuyển đổi số, Cách mạng công nghiệp 4.0 và giáo dục mở, Trường ĐH Mở TPHCM phối hợp cùng Đại học Chung-Ang (Hàn Quốc) tổ chức Hội nghị quốc tế với chủ đề “Trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số” (EIDT 2025).

Hội nghị quốc tế về trí tuệ khả giải trong hệ song sinh số

Sự kiện quy tụ 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 như: ĐH Sejong (Hàn Quốc), ĐH Quốc gia Basque (Tây Ban Nha), ĐH Công nghệ và Thiết kế Singapore (SUTD), Học viện Khoa học và Công nghệ Nara (Nhật Bản), ĐH Canberra (Úc), ĐH Quốc gia TPHCM, ĐH FPT, ĐH Sài Gòn, ĐH Khoa học và Công nghệ Hà Nội cùng nhiều đơn vị trong và ngoài nước.



Tại hội nghị, 38 bài báo khoa học sẽ được trình bày, xoay quanh các chủ đề 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 (LLMs) trong các dịch vụ thông minh.

3 diễn giả quan trọng

Ba diễn giả chính (keynote speakers) đã trình bày các tham luận tiêu biểu.

GS Fadi Dornaika – Đại học Quốc gia Basque, Tây Ban Nha với tham luận chủ đề: “Advancing Medical Image Analysis” — Phân tích các kỹ thuật học sâu tiên tiến trong xử lý ảnh y tế, cải thiện độ chính xác trong phát hiện bệnh lý và phân đoạn mô tổn thương, giúp tăng tính minh bạch và độ tin cậy của AI trong chẩn đoán y học.

GS Byung Seok Shin – Đại học Inha, Hàn Quốc vối tham luận: “Toward Human Digital Twin Using AI Technologies” — Trình bày mô hình tích hợp dữ liệu đa phương thức (chuyển động, sinh trắc học, hành vi) để xây dựng bản sao kỹ thuật số có khả năng phản ứng và dự đoán, ứng dụng trong y tế cá nhân hóa, thể thao, giáo dục và đô thị thông minh.

PGS. TS Xuan Tan – Đại học Khoa học và Thiết kế Singapore với tham luận: “Healthcare Automation Innovation Journey” — Giới thiệu hành trình sáng tạo trong tự động hóa y tế tại Singapore, ứng dụng AI và robot trong hỗ trợ điều dưỡng và kiểm soát nhiễm khuẩn, góp phần xây dựng hệ sinh thái y tế bền vững.

Các bài báo được chấp nhận và trình bày tại Hội nghị sẽ được xuất bản trong chuỗi Lecture Notes in Electrical Engineering (Springer) và được lập chỉ mục Scopus.