CHÚC MỪNG SINH VIÊN LỚP HTTT2022.2 ĐẠT BEST PAPER AWARD TẠI HỘI NGHỊ KHOA HỌC QUỐC TẾ SCFF26 NĂM 2026
Sinh viên Nguyễn Văn Thắng (lớp HTTT2022.2), Khoa Hệ thống Thông tin, Trường Đại học Công nghệ Thông tin – ĐHQG-HCM đã xuất sắc đạt Best Paper Award tại The 4th International Conference on From Smart Cities to Smart Factories for a Sustainable Future (SCFF26) năm 2026.
SCFF26 là hội nghị khoa học quốc tế lần thứ 4 với chủ đề “From Smart Cities to Smart Factories for a Sustainable Future”, quy tụ các nhà khoa học, giảng viên và nghiên cứu viên trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning), dữ liệu lớn (Big Data), chuyển đổi số, sản xuất thông minh và phát triển bền vững.
Hội nghị được đồng tổ chức bởi VSB – Technical University of Ostrava (Cộng hòa Séc) và Trường Đại học Tài chính – Marketing (UFM). Các bài báo được chấp nhận được xuất bản trong bộ sách Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS) thuộc cơ sở dữ liệu Scopus. Bên cạnh đó, những công trình có chất lượng khoa học nổi bật còn được Hội đồng Chương trình trao tặng giải thưởng Best Paper Award.
Thông tin công trình đạt giải
- Giải thưởng: Best Paper Award
- Tên bài báo: An Ensemble Framework Synergizing Machine Learning Models with Optimized Feature Selection for Anticancer Peptides Prediction
- Sinh viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng (MSSV: 22521338) – Lớp HTTT2022.2
- Giảng viên hướng dẫn: TS. Cao Thị Nhạn
Tóm tắt nghiên cứu: Anticancer Peptides (ACPs) là các peptide có tiềm năng ứng dụng trong điều trị ung thư nhờ khả năng tiêu diệt chọn lọc tế bào ung thư, đồng thời giảm tác dụng phụ so với nhiều phương pháp điều trị truyền thống. Tuy nhiên, quá trình phát hiện và sàng lọc ACPs bằng thực nghiệm thường tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí và nguồn lực.
Nhằm giải quyết thách thức này, nhóm nghiên cứu đã đề xuất một mô hình học kết hợp (ensemble framework) tích hợp các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng tối ưu, kết hợp nhiều mô hình học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning) thông qua cơ chế bỏ phiếu (voting). Cách tiếp cận này giúp nâng cao hiệu quả dự đoán các peptide có khả năng kháng ung thư.
Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu kiểm thử độc lập cho thấy mô hình đạt độ chính xác 91,38% và độ đặc hiệu 93,40%, vượt trội so với nhiều phương pháp hiện có. Nghiên cứu góp phần thúc đẩy việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tin sinh học và hỗ trợ quá trình phát triển các phương pháp sàng lọc thuốc điều trị ung thư.
Giải thưởng Best Paper Award là sự ghi nhận đối với chất lượng khoa học, tính đổi mới và giá trị ứng dụng của công trình, đồng thời khẳng định năng lực nghiên cứu của sinh viên Khoa Hệ thống Thông tin trên các diễn đàn học thuật quốc tế.
Khoa Hệ thống Thông tin trân trọng chúc mừng sinh viên Nguyễn Văn Thắng và TS. Cao Thị Nhạn với thành tích nghiên cứu khoa học xuất sắc. Thành công này không chỉ là dấu mốc đáng tự hào của cá nhân giảng viên và sinh viên mà còn góp phần khẳng định chất lượng đào tạo, nghiên cứu khoa học của Khoa Hệ thống Thông tin trong môi trường học thuật quốc tế.
