Vừa qua, Khoa Khoa học Tự nhiên và Công nghệ – Trường Đại học Tây Nguyên đã tổ chức nghiệm thu 03 đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở năm 2024 do sinh viên thực hiện. Các đề tài đều tập trung ứng dụng công nghệ mới, trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật (IoT) vào giải quyết các bài toán thực tiễn, góp phần thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số và lan tỏa tinh thần đổi mới sáng tạo trong sinh viên.
�� 1. Ứng dụng Deep Learning vào nhận diện và rút trích dữ liệu trên đơn đặt hàng
Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Hữu Phước – [T2024-06SV]
Đề tài tập trung nghiên cứu các công nghệ nhận diện ký tự quang học (OCR) ứng dụng Deep Learning để xây dựng hệ thống tự động rút trích thông tin từ đơn đặt hàng. Mô hình không chỉ minh chứng khả năng ứng dụng AI vào thực tiễn quản lý doanh nghiệp mà còn là bước khởi đầu cho các ứng dụng nhận dạng văn bản tự động trong lĩnh vực thương mại điện tử và logistics.
Hình 1. Sinh viên Nguyễn Hữu Phước báo cáo kết quả đề tài
�� 2. Xây dựng mô hình hệ thống quản lý cho thuê xe đạp ứng dụng IoT
Chủ nhiệm đề tài: Lê Trần Cường – [T2024-07SV]
Xuất phát từ nhu cầu xây dựng đô thị thông minh và giao thông xanh, nhóm tác giả đã phát triển hệ thống cho thuê xe đạp tự động dựa trên nền tảng công nghệ nhúng và IoT. Hệ thống tích hợp định vị GPS, điều khiển từ xa qua ứng dụng Web/App, và quản lý dữ liệu tập trung – một mô hình mẫu khả thi để triển khai dịch vụ xe đạp công cộng tại các đô thị nhỏ.
�� 3. Nhận diện và trích xuất dữ liệu trên hóa đơn điện tử bằng OCR
Chủ nhiệm đề tài: Nguyễn Nhật Quang – [T2024-08SV]
Đề tài nghiên cứu và so sánh các mô hình nhận dạng ký tự quang học như Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR,... để xây dựng hệ thống xử lý hóa đơn điện tử tự động. Sản phẩm mang tính ứng dụng cao trong quản trị tài chính kế toán, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, nâng cao tính chính xác và hiệu quả xử lý dữ liệu.
Hình 2. Sinh viên Nguyễn Nhật Quang báo cáo kết quả thực hiện đề tài
�� Điểm chung nổi bật của cả ba đề tài là khả năng vận dụng linh hoạt kiến thức chuyên ngành, tích hợp các công nghệ tiên tiến như AI, Deep Learning, IoT và lập trình Web, để giải quyết những vấn đề thiết thực của xã hội hiện đại.
�� Những kết quả đạt được không chỉ thể hiện năng lực nghiên cứu của sinh viên ngành CNTT, Khoa KHTN&CN mà còn là minh chứng cho hiệu quả của mô hình học đi đôi với hành, thúc đẩy khởi nghiệp đổi mới sáng tạo từ giảng đường đại học.
Acceptance Council of 03 student scientific research topics at university level
Acceptance of 03 research topics of students in 2024: Creative youth, applying new technology for the digital community Recently, the Faculty of Natural Sciences and Technology - Tay Nguyen University organized the acceptance of 03 basic-level scientific research topics in 2024 conducted by students. The topics all focus on applying new technology, artificial intelligence and the Internet of Things (IoT) to solve practical problems, contributing to promoting the digital transformation process and spreading the spirit of innovation and creativity among students.
�� 1. Applying Deep Learning to identify and extract data on orders Topic leader: Nguyen Huu Phuoc - [T2024-06SV] The topic focuses on researching optical character recognition (OCR) technologies applying Deep Learning to build an automatic system to extract information from orders. The model not only demonstrates the ability to apply AI to business management practices but is also the first step for automatic text recognition applications in the fields of e-commerce and logistics. �� 2. Building a model of a bicycle rental management system using IoT Project leader: Le Tran Cuong - [T2024-07SV] Based on the need to build smart cities and green transportation, the group of authors has developed an automatic bicycle rental system based on embedded technology and IoT. The system integrates GPS positioning, remote control via Web/App application, and centralized data management - a feasible model for deploying public bicycle services in small cities.
�� 3. Identify and extract data on electronic invoices using OCR Project leader: Nguyen Nhat Quang - [T2024-08SV] The topic researches and compares optical character recognition models such as Tesseract, EasyOCR, PaddleOCR,... to build an automatic electronic invoice processing system. The product is highly applicable in financial accounting management, helping businesses save time, improve accuracy and efficiency of data processing.
�� The outstanding common point of all three topics is the ability to flexibly apply specialized knowledge, integrate advanced technologies such as AI, Deep Learning, IoT and Web programming, to solve practical problems of modern society. �� The results achieved not only demonstrate the research capacity of students majoring in Information Technology, Faculty of Natural Sciences and Technology, but also demonstrate the effectiveness of the model of learning while practicing, promoting innovative startups from university lecture halls.
