Nhóm nghiên cứu trọng tậm vào các công cụ tính toán cùng với ứng dụng cho phép phân tích, và hiểu sự tương tác giữa các thành phần của một hệ thống và toàn bộ hệ thống. Từ những phân tích này, chúng tôi trợ giúp việc đưa ra các quyết định chọn các tham số hoặc mô hình phù hợp, tối ưu và đảm bảo hiệu năng của hệ thống. Để thực hiện mục tiêu này, chúng tôi nghiên cứu và phát triển những công cụ toán học nâng cao cùng với các giải thuật thích nghi để thiết kế và mô hình các hệ thống thực một cách hiệu quả trong lĩnh vực y sinh, điện tử và truyền thông.

Nhóm nghiên cứu về Công cụ cho Các hệ thống phức tạp có lĩnh vực nghiên cứu liên ngành; Hợp tác với các nhà khoa học và các nhóm nghiên cứu của nhiều lĩnh vực có liên quan trong AVITECH, Trường ĐHCN và ĐHQGHN.

Các hướng nghiên cứu chính hiện tại của nhóm bao gồm phân tích ma trận và ten-xơ thích nghi, nhận dạng hệ thống, phân tích hiệu năng thống kê của hệ thống truyền thông và trí tuệ nhân tạo cho truyền thông. 

Thành viên chính

Adaptive matrix and tensor analysis

Large volumes of data are being generated at any given time, especially from transactional databases, multimedia content, social media, and applications of sensor networks. When the size of datasets is beyond the ability of typical database software tools to capture, store, manage, and analyze, we face the phenomenon of big data for which new and smarter data analytic tools are required. Big data provides opportunities for new form of data analytics, resulting in substantial productivity. We explore fast (adaptive) matrix and tensor decompositions as computational tools to process and analyze multidimensional massive-data (with a focus on streaming data). We consider some real-world problems such as Radio Frequency Interference (RFI) Mitigation in radio astronomy or monitoring long and multi-channel EEG data.

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU: Bám không gian con trơ có cấu trúc

Nhận dạng hệ thống có tri thức mới

Nhận dạng hệ thống (SI: system identification) là bài toán xây dựng mô hình toán học của các hệ thống động chưa biết trước, dựa trên dữ liệu quan sát, đo lường được. Đây là một bài toán ngược (bài toán nghịch đảo), trong đó ta cần xác định mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào của hệ thống nhằm khôi phục hoặc trích xuất thông tin. Bài toán này là cần thiết trong nhiều lĩnh vực, ví dụ như điều khiển, viễn thông, nhận dạng giọng nói, phục hồi hình ảnh, xử lý tín hiệu địa chấn, xử lý tín hiệu y sinh, trong đó ta cần hiểu được hệ thống đang xem xét và từ đó có thể điều khiển được những trạng thái, hành vi của nó.

Statistical performance analysis of telecommunication systems

We use tools from statistics, probability theory and stochastic processes to achieve performance bounds for communication systems of interest.  Then, parameters of system configuration can be optimized to reach optimal performance.

Thông tin khác:

Liên lạc: TS. Nguyễn Việt Dũng, Trưởng nhóm nghiên cứu, AVITECH