VINIF.2020.DA16 – Dự báo ô nhiễm không khí và nước ở Việt Nam với dữ liệu thực bằng phương pháp của học máy và bài toán ngược

Chủ nhiệm dự án
GS. TSKH. Đinh Nho Hào
Tổ chức chủ trì
Viện Toán học, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Ô nhiễm môi trường là vấn đề bức xúc của toàn xã hội, chúng không chỉ ảnh hưởng đến đời sống nhân sinh một cách tức thời, mà còn ảnh hưởng lâu dài đến nhiều thế hệ tương lai, do đó việc dự báo, chỉ ra các chiến lược về môi trường là hết sức cần thiết. Mục tiêu của dự án là dự báo ô nhiễm không khí và nước tại Việt Nam bằng các phương pháp của  học máy và bài toán ngược. Cụ thể dự án sẽ đặt cơ sở toán học cho các cách tiếp cận của học máy và bài toán ngược cho mô hình dữ liệu (data-driven models) và mô hình toán học (mathematical models) để mô tả các quá trình ô nhiễm không khí và nước. Cơ sở toán học đó là nền tảng cho các ứng dụng thực tiễn của dự án: 1) Dự báo chất lượng không khí dựa trên các số liệu quan trắc thực tế với địa chỉ ứng dụng cụ thể (dự kiến ở một vùng của Thành phố Hồ Chí Minh),  2) Dự báo chất lượng nước dựa trên các số liệu quan trắc thực tế với địa chỉ ứng dụng cụ thể (dự kiến ở một vùng của Tỉnh Bình Dương),  3) Phát triển phần mềm, giao diện thân thiện với người sử dụng và ứng dụng (apps) trên điện thoại thông minh.

Đây là một dự án nghiên cứu đa ngành, các kết quả của dự án có các ảnh hưởng đến phát triển Khoa học, Công nghệ, Giáo dục, Phát triển kinh tế xã hội và bảo vệ môi trường ở nhiều khía cạnh khác nhau.

Chủ nhiệm dự án
GS. TSKH. Đinh Nho Hào
Tổ chức chủ trì
Viện Toán học, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam

Tags

Tiến độ dự kiến
01/10/2020
01/11/2021
Giai đoạn 1

Lựa chọn các mô hình dự báo, đặt cơ sở toán học cho cho các phương pháp học mô hình và phương pháp bài toán ngược, thu thập và huấn luyện dữ kiện. Sản phẩm: hỗ trợ đào tạo 01 NCS và 01 thạc sỹ, 02 tiền ấn phẩm.

01/10/2022
Giai đoạn 2

Cơ sở toán học cho cho các phương pháp học mô hình và phương pháp bài toán ngược. Thử nghiệm các mô hình. Sản phẩm: hỗ trợ đào tạo 01 thạc sỹ, 02 tiền ấn phẩm, 02 bài báo Q1.

01/10/2023
Giai đoạn 3

Hỗ trợ đào tạo 01 thạc sỹ, phần mềm, giao diện thân thiện, apps trên điện thoại thông minh, 04 bài báo Q1.