Công cụ cho các hệ phức
Nhóm nghiên cứu tập trung 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
TS. Lê Trung Thành, Trưởng nhóm nghiên cứu
GS. Karim Abed-Meraim, Cố vấn quốc tế
Phân tích ma trận và ten-xơ thích nghi
Hiện nay, tại bất kỳ mỗi thời điểm, một lượng lớn dữ liệu đang được sinh ra, đặc biệt từ các cơ sở dữ liệu giao dịch, nội dung đa phương tiện, truyền thông xã hội và các ứng dụng của cảm biến trong mạng lưới thiết bị kết nối (Internet Internet of Things). Khi kích thước của các tập dữ liệu vượt quá khả năng thu thập, lưu trữ, quan lý và phân tích của các công cụ phần mềm cơ sở dữ liệu điển hình, chúng ta phải đối mặt với hiện tượng dữ liệu lớn (big data), đòi hỏi phát triển các công cụ phân tích dữ liệu mới và thông minh hơn. Dữ liệu lớn mang đến những cơ hội cho việc phân tích dữ liệu dẫn đến tăng hiệu suất vượt trội. Chúng tôi sử dụng phân tích ma trận và ten-xơ nhanh (thích nghi) làm công cụ tính toán để xử lý và phân tích dữ liệu lớn đa chiều (tập trung vào dữ liệu truyền trực tuyến). Chúng tôi xem xét một số vấn đề thực tế như Giảm nhiễu tần số vô tuyến (RFI) trong thiên văn học vô tuyến hoặc theo dõi dữ liệu EEG đa kênh.
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.
Phân tích hiệu suất thống kê của các hệ thống truyền thông
Chúng tôi sử dụng các công cụ từ thống kê, lý thuyết xác suất và quá trình ngẫu nhiên để ước lượng giới hạn hiệu suất cho các hệ thống truyền thông quan tâm. Sau đó, các thông số của cấu hình hệ thống có thể được tối ưu hóa để đạt hiệu suất mong muốn.
Thông tin khác
Liên hệ: TS. Lê Trung Thành