Các em đã giành được giải Nhì tại lễ trao giải Khoa học và công nghệ sinh viên do Bộ GD&ĐT tổ chức năm 2022.

5 sinh viên đó là: Nguyễn Thùy Dung, Nguyễn Anh Duy, Phùng Thu Hằng, Đoàn Ngọc Khánh và Nguyễn Đức Long. Dưới sự dẫn dắt của giảng viên hướng dẫn Nguyễn Phi Lê, nhóm đã hoàn thành sản phẩm nghiên cứu khoa học về tối ưu hóa đồng thời vị trí và thời gian sạc mạng cảm biến không dây.

Nhóm sinh viên nghiên cứu đề tài “Tối ưu hóa đồng thời vị trí và thời gian sạc nhằm kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến sạc không dây”.

Xử lý bài toán cũ bằng phương pháp mới

Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSNs) được thiết lập từ những bộ cảm biến nhằm phục vụ mục đích cụ thể. Bao gồm ba bộ phận chính: Trạm trung tâm, các bộ cảm biến cùng robot sạc, hệ thống này tập hợp các thiết bị giao tiếp thông tin thu thập từ hiện trường được giám sát qua các liên kết không dây (vô tuyến, hồng ngoại, quang học) và phân tán với quy mô lớn trong bất kỳ điều kiện và ở bất kỳ vùng địa lý nào.

Tuy chưa phổ biến ở Việt Nam nhưng theo nhóm sinh viên, trên thế giới đã triển khai thành công mô hình cảm biến không dây, áp dụng trong nhiều lĩnh vực như địa lý, môi trường, nông nghiệp hay quân đội…

Giải thích về mục đích của đề tài nghiên cứu, nhóm trưởng Nguyễn Thùy Dung (K63, chương trình Global ICT) cho biết các mạng cảm biến không dây được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bởi sự nhỏ gọn, tốc độ xử lý nhanh.

Ngoài ra, việc sử dụng sạc không dây cho mạng cảm biến giúp tiết kiệm chi phí vì có thể duy trì được thời gian tồn tại của mạng cảm biến. “Việc đề xuất được chiến lược sạc hiệu quả sẽ giúp cho việc triển khai mô hình WSNs hiệu quả, tiết kiệm hơn trong thực tế”.

Dung chia sẻ thêm mạng cảm biến không dây có thể duy trì nhờ vào MC - một loại robot di động xung quanh mạng lưới để sạc pin cho các cảm biến.

Dung cho biết: “Khi tìm hiểu về các công trình liên quan tới tối ưu hóa lộ trình sạc cho cảm biến không dây, tôi nhận thấy tại thời điểm đó hầu hết các chiến lược sạc cho mô hình WSNs thường mang nặng tính lý thuyết bởi đều dựa trên các mô hình toán học phức tạp. Từ đó, cả nhóm đề xuất một giải pháp linh hoạt và độ phức tạp thấp, có thể áp dụng vào nhiều mô hình thực tế”.

Đánh giá về điểm đặc biệt của đề tài, TS. Nguyễn Phi Lê - giảng viên hướng dẫn trực tiếp cho rằng, điều đặc biệt nằm ở việc các bạn đã giải quyết vấn đề bằng việc kết hợp những kĩ thuật mới, khác biệt hẳn với những phương pháp mô hình hóa truyền thống trước đây. Điều này sẽ giúp cho giải thuật tăng tính linh động, hiệu năng tốt hơn và có thể tùy biến với nhiều cấu hình mạng.

Trau dồi thêm nhiều kỹ năng, kinh nghiệm

Năm sinh viên đã bắt đầu công trình nghiên cứu bằng việc xác định hai yếu tố mấu chốt nhằm tối ưu hóa vị trí và thời gian sạc Mạng cảm biến không dây.

Xuất phát điểm là những sinh viên đầy tiềm năng, có đam mê về nghiên cứu, Thùy Dung cho biết: “Tôi được làm quen với quy trình nghiên cứu, từ bước đề xuất bài toán, tìm hiểu những công trình liên quan, đề xuất ý tưởng, thực nghiệm và viết bản thảo khoa học”.

Nguyễn Anh Duy, một sinh viên trong nhóm, nhớ lại kỉ niệm cùng các thành viên thử sức tại một cuộc thi hackathon do Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông kết hợp với IBM tổ chức. “Dù không được giải, cuộc thi đó khiến tôi thân thiết hơn với mọi người và rút ra được nhiều bài học cho bản thân”, Duy bộc bạch.

Tham gia và nhận được giải Nhì trong cuộc thi nghiên cứu khoa học cấp Bộ là cả một quá trình nỗ lực, đánh dấu cột mốc trong hành trình nghiên cứu của năm gương mặt trẻ. Kết quả nghiên cứu chính của nhóm đã được công bố tại một tạp chí quốc tế uy tín Q1 về mạng. Ngoài ra, một phần nghiên cứu được công bố tại một tạp chí Q2 về cảm biến và một hội thảo rank B về mạng.

Nội dung phần thi được tái sử dụng từ tài liệu, bản thảo đã nộp vào các tạp chí và hội nghị uy tín. “Năm thành viên đều tập trung hơn về mặt tâm lí bởi cùng đảm nhận việc trả lời câu hỏi của giám khảo”, nhóm sinh viên tiết lộ.

Khi được hỏi về những khó khăn trong cuộc thi, năm bạn đã bật mí ba thách thức mà nhóm phải trải qua: Cân bằng giữa việc học ở trường và việc nghiên cứu, thời gian và tâm lý. “Có những lúc phương pháp hay ý tưởng thực hiện không có kết quả tốt đã khiến chúng tôi nản lòng và mất niềm tin vào bản thân. Khi nhìn lại, đây chính là khó khăn lớn nhất đối với cả nhóm”, Dung chia sẻ.

Bằng sự chỉ dẫn, góp ý tận tình của cô Nguyễn Phi Lê, năm sinh viên đã học được cách phân tích và nhận định các ưu, nhược điểm của mỗi giải pháp, từ đó, hoàn thiện ý tưởng và mô hình giải thuật.

“Cũng nhờ vào việc tham gia AIOT Lab (BK.AI), chúng tôi học được rất nhiều kiến thức về AI và toán học, khiến cho việc nghiên cứu và tìm ý tưởng dễ dàng hơn rất nhiều”, nhóm trưởng nói thêm.

Chia sẻ về dự định tương lai, các thành viên trong nhóm đều có tìm kiếm cơ hội học bổng tiến sĩ tại nước ngoài, vừa để tiếp tục con đường nghiên cứu, vừa để trải nghiệm các nền văn hóa khác nhau.

Theo TTTĐ