Viện Nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và Chuyển đổi số

TỔ CHỨC THÀNH CÔNG HỘI NGHỊ QUỐC TẾ EAI LẦN THỨ 2 VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO CÓ TRÁCH NHIỆM VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU
(The 2nd EAI International Conference on Responsible Artificial Intelligence and Data Science - EAI RAIDS 2026)
---
Hội nghị EAI RAIDS 2026 được tổ chức lần thứ 2 tại Trường Đại học Đông Á từ ngày 10 - 12/03/2026. Chủ đề hội nghị lần này tập trung vào các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo (TTNT) trong công nghiệp, tài chính, y tế và chăm sóc sức khỏe, Khoa học dữ liệu (KHDL), sử dụng TTNT có trách nhiệm, an toàn, minh bạch và có thể giải thích được. Hướng đến công nghiệp 5.0, nơi con người và máy móc cùng hợp tác để tạo ra giải pháp thông minh, an toàn và bền vững.

Hội nghị quy tụ nhiều chuyên gia và các nhà nghiên cứu trên thế giới trong lĩnh vực TTNT, KHDL, Y tế, Kinh doanh và công nghiệp... Năm nay, hội nghị đã nhận về hơn 120 bản thảo từ các nhà nghiên cứu trên thế giới. Sau quá trình bình duyệt nghiêm ngặt do 50 chuyên gia thực hiện, 40 bài báo đã được chấp nhận, đạt tỉ lệ chấp nhận là 33%, trong số đó có 32 bài chính thức (camera-ready) và trình bày tại hội nghị.

Đồng thời, tại hội nghị đã diễn ra kí kết giữa Trường Đại học Đông Á và Công ty Cổ phần Công nghệ VN168 trong việc hợp tác nghiên cứu, đào tạo, chuyển giao công nghệ và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu và chuyển đổi số, đặc biệt trong các lĩnh vực nông nghiệp thông minh, quản lý tài nguyên thiên nhiên và chính quyền số tại khu vực Tây Nguyên.

Về mặt học thuật, hội nghị đã tạo ra diễn đàn trao đổi khoa học uy tín, nơi các nhà nghiên cứu và chuyên gia quốc tế chia sẻ những kết quả nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu. Các báo cáo và thảo luận tại hội nghị đã góp phần thúc đẩy các hướng nghiên cứu mới, đặc biệt trong lĩnh vực AI có trách nhiệm, AI có thể giải thích, cũng như các ứng dụng thực tiễn của AI và KHDL trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Cuối cùng, BTC hội nghị xin trân trọng cảm ơn các diễn giả, nhà khoa học, tác giả, các đối tác trong và ngoài nước đã tham gia và đóng góp cho thành công của hội nghị. Đồng thời, xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu Trường Đại học Đông Á cùng các đơn vị trong trường đã quan tâm, hỗ trợ và tạo điều kiện để hội nghị được tổ chức thành công tốt đẹp.

Hình ảnh các bạn sinh viên trao đổi đến từ Trường Đại học Lille (Pháp) đang thích thú trải nghiệm Tết Việt trong học kỳ quốc tế tại Đại học Đông Á do Viện IAD hướng dẫn❤️❤️❤️

CƠ HỘI ĐĂNG TẠP CHÍ Q2 CHO NHỮNG BÀI BÁO ĐƯỢC CHẤP NHẬN TẠI HỘI NGHỊ EAI RAIDS 2026
---
Thời gian đếm ngược hạn chót nộp bài vào hội nghị EAI RAIDS 2026 đang đến gần, các bài báo được bình chọn sẽ được khuyến khích mở rộng và đăng tải trong một special issue trên tạp chí “𝐉𝐨𝐮𝐫𝐧𝐚𝐥 𝐨𝐟 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐃𝐞𝐬𝐢𝐠𝐧” (Q2).

Link journal: https://think.taylorandfrancis.com/special_issues/ai-driven-human-system-interaction-models-for-intelligent-and-resilient-manufacturing/

Special Issue này tập trung vào vai trò của AI trong thiết kế và tối ưu tương tác người - hệ thống trong sản xuất hiện đại: từ digital twin, giao diện thông minh, robot cộng tác, đến an toàn, ergonomics và vận hành bền vững.

Các chủ đề của journal:
- Thiết kế tương tác người - máy dựa trên AI cho hệ thống sản xuất bền vững
- Bản sao kỹ thuật số trong thiết kế kỹ thuật và môi trường sản xuất thích nghi
- AI hỗ trợ an toàn, công thái học và khả năng sử dụng trong nhà máy
- Giao diện thông minh cho robot cộng tác và nhà máy thông minh
- Robot đa tác tử và điều khiển thích nghi có sự tham gia của con người
- Dự đoán bảo trì kết hợp AI và giám sát của con người
- Thiết kế tương tác an toàn, bảo mật và đáng tin cậy trong công nghiệp
- Đánh giá quá tải, trình trạng trong các hệ thống tích hợp AI
- Kiến trúc cảm biến công nghiệp cho hợp tác người - hệ thống

Deadline hội nghị 𝐄𝐀𝐈 𝐑𝐀𝐈𝐃𝐒 đã được mở rộng:
- Hạn chót nộp bản thảo: 30/01/2026
- Hạn thông báo chấp nhận: 11/02/2026
- Hạn nộp bản chỉnh thức: 21/02/2026

𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐞𝐝𝐢𝐧𝐠 của hội nghị EAI RAIDS 2024 hiện nay đã chính thức phát hành tại:
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-032-14055-5

Chúng tôi trân trọng kính mời các nhà nghiên cứu, giảng viên, sinh viên tham gia nộp bài và trình bày tại hội nghị!

#

PROCEEDING HỘI NGHỊ EAI RAIDS LẦN THỨ I NĂM 2024
---
Chúng tôi trân trọng thông báo rằng Proceedings của Hội nghị Khoa học EAI RAIDS 2024 đã được hoàn thiện và phát hành.

Link proceeding:
https://link.springer.com/book/9783032140548

Hội nghị EAI RAIDS 2024 quy tụ các khoa học, nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, Khoa học dữ liệu và Hệ thống thông minh... Phản ánh những xu hướng nghiên cứu mới, cả về phương pháp luận lẫn ứng dụng thực tiễn và là kết quả của quá trình phản biện nghiêm túc và hợp tác khoa học quốc tế.

Ban Tổ chức xin gửi lời cảm ơn chân thành tới các keynote speakers, editors, reviewers và toàn thể tác giả cùng các bên liên quan đã đóng góp trí tuệ, thời gian và tâm huyết để tạo nên thành công của EAI RAIDS 2024🙏.

Trong thời gian sắp tới, Viện IAD, Đại học Đông Á cùng với Trường Đại học Lille (pháp) tiếp tục phối hợp và làm việc chặt chẽ với European Alliance for Innovation (Liên minh châu Âu vì sự đổi mới - EAI) tổ chức hội nghị EAI RAIDS lần thứ 2 vào tháng 03/2026 này. EAI RAIDS lần 2 năm 2026 sẽ tiếp tục là diễn đàn học thuật uy tín, thúc đẩy trao đổi tri thức và kết nối cộng đồng nghiên cứu. Chúng tôi mong tiếp tục nhận được sự đồng hành và đóng góp của quý nhà khoa học trong các kỳ hội nghị sắp tới.

📢[CALL FOR PAPERS] – EAI RAIDS 2026
(Submission deadline extended to Jan 30, 2026)
We would like to introduce and invite you to submit your new study to 𝟐𝐧𝐝 𝐄𝐀𝐈 𝐈𝐍𝐓𝐄𝐑𝐍𝐀𝐓𝐈𝐎𝐍𝐀𝐋 𝐂𝐎𝐍𝐅𝐄𝐑𝐄𝐍𝐂𝐄 𝐎𝐍 𝐑𝐄𝐒𝐏𝐎𝐍𝐒𝐈𝐁𝐋𝐄 𝐀𝐑𝐓𝐈𝐅𝐈𝐂𝐈𝐀𝐋 𝐈𝐍𝐓𝐄𝐋𝐋𝐈𝐆𝐄𝐍𝐂𝐄 𝐀𝐍𝐃 𝐃𝐀𝐓𝐀 𝐒𝐂𝐈𝐄𝐍𝐂𝐄 (𝐄𝐀𝐈 𝐑𝐀𝐈𝐃𝐒 𝟐𝟎𝟐𝟔)
📍 D**g A University, ,
📅 10–12 March, 2026 | 🌐 Hybrid ( & )
🔗 Website:
https://raids.eai-conferences.org/2026/
🌍 𝐀𝐛𝐨𝐮𝐭 𝐭𝐡𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞
(AI) and (DS) are transforming societies and industries in the era of .0, while raising key challenges in ethics, transparency, fairness, accountability, and sustainability.
EAI RAIDS 2026 focuses on Responsible AI and Data Science, providing an interdisciplinary forum for researchers, academics, and practitioners to share advances and discuss trustworthy, human-centered, and socially aligned AI solutions.
⏰ 𝐈𝐦𝐩𝐨𝐫𝐭𝐚𝐧𝐭 𝐃𝐚𝐭𝐞𝐬
- Paper submission deadline: 30 January 2026
- Author notification: 11 February 2026
- Camera-ready deadline (hard deadline): 21 February 2026
- Conference dates: 10–12 March 2026
📚 𝐏𝐮𝐛𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐎𝐩𝐩𝐨𝐫𝐭𝐮𝐧𝐢𝐭𝐢𝐞𝐬
- All registered and presented papers will be submitted for publication in the Springer – LNICST series and made available through the SpringerLink Digital Library: RAIDS proceedings. This series is indexed in leading indexing services, such as Web of Science, Compendex, Scopus, DBLP, EU Digital Library, Inspec, SCImago and Zentralblatt MATH.
- Additional publication opportunities:
• EAI Transactions series (Open Access)
• EAI/Springer Innovations in Communications and Computing Book Series
(titles in this series are indexed in Ei Compendex, Web of Science & Scopus)
👉 𝐒𝐮𝐛𝐦𝐢𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 & 𝐆𝐮𝐢𝐝𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞𝐬:
https://raids.eai-conferences.org/2026/call-for-paper/
📖 𝐏𝐫𝐞𝐯𝐢𝐨𝐮𝐬 𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐞𝐝𝐢𝐧𝐠𝐬:
https://link.springer.com/book/9783032140548
📌 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐓𝐨𝐩𝐢𝐜𝐬 (𝐢𝐧𝐜𝐥𝐮𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐛𝐮𝐭 𝐧𝐨𝐭 𝐥𝐢𝐦𝐢𝐭𝐞𝐝 𝐭𝐨)
I. Data Science & Responsible AI
Core Topics
• Machine Learning and Deep Learning
• Statistical Learning and Probabilistic Modeling
• Time Series Analysis and Forecasting
• Anomaly Detection and Change-Point Analysis
• Graph Analytics and Network Science
• High-Dimensional Data Analysis
Emerging & Cross-disciplinary Topics
• Explainable and Interpretable Data Science (XAI)
• Trustworthy and Responsible AI
• Federated and Privacy-Preserving Data Science
• Edge AI and Distributed Analytics
• Physics-Informed and Hybrid Data-Driven Models
• Human-in-the-Loop Data Science
Strategic & Advanced Topics
• Causal Discovery and Causal Machine Learning
• Foundation Models for Scientific Data
• Self-Supervised and Weakly-Supervised Learning
• Digital Twins Powered by Data Science
• Data-Centric AI and Dataset Engineering
• AI for Sustainability and Energy Systems
II. Business Analytics
Core Topics
• Descriptive, Diagnostic, and Predictive Analytics
• Prescriptive Analytics and Optimization
• Business Forecasting and Demand Planning
• Customer, Market, and Sales Analytics
• Financial and Risk Analytics
Applied & Cross-disciplinary Topics
• AI-Driven Business Analytics
• Explainable Analytics for Managerial Decision-Making
• Supply Chain and Logistics Analytics
• Marketing Analytics and Customer Intelligence
• HR Analytics and People Analytics
Strategic & Emerging Topics:
• Responsible and Ethical Business Analytics
• Analytics Under Uncertainty and Incomplete Data
• Causal Analytics for Business Strategy
• Real-Time and Streaming Analytics
• Analytics for ESG and Sustainability Reporting
• Data-Driven Digital Transformation
III. Economics & Econometrics
Core Topics
• Econometrics and Applied Econometric Methods
• Macroeconomic Modeling and Forecasting
• Micro-econometrics and Panel Data Analysis
• Labor Economics and Industrial Organization
• Financial Economics and Risk Modeling
Data Science for Economics:
• Machine Learning Applications in Economics
• Causal Inference and Policy Evaluation
• Big Data Analytics for Economic Research
• Behavioral Economics and Data Analytics
• Network Economics and Platform Markets
• Computational Economics
Strategic & Policy-Oriented Topics:
• AI for Economic Policy and Public Decision-Making
• Economics of AI and Digital Platforms
• Climate Economics and Energy Market Analytics
• Inequality, Welfare, and Data-Driven Policy Design
• Real-Time Economic Indicators and Nowcasting
• Agent-Based Modeling and Economic Simulations
IV. Cross-Cutting & Special Sessions
• Explainable AI for Business and Economic Decisions
• Federated Analytics for Finance, Health, and Markets
• Data Science for Supply Chain Resilience
• Causal and Counterfactual Analytics for Policy and Management
• Digital Twins for Economic and Industrial Systems
We appreciate your contributions and look forward to seeing you at the conference!

📢 [CALL FOR PAPERS] – EAI RAIDS 2026
We would like to introduce and invite you to submit your new study to 𝟐𝐧𝐝 𝐄𝐀𝐈 𝐈𝐍𝐓𝐄𝐑𝐍𝐀𝐓𝐈𝐎𝐍𝐀𝐋 𝐂𝐎𝐍𝐅𝐄𝐑𝐄𝐍𝐂𝐄 𝐎𝐍 𝐑𝐄𝐒𝐏𝐎𝐍𝐒𝐈𝐁𝐋𝐄 𝐀𝐑𝐓𝐈𝐅𝐈𝐂𝐈𝐀𝐋 𝐈𝐍𝐓𝐄𝐋𝐋𝐈𝐆𝐄𝐍𝐂𝐄 𝐀𝐍𝐃 𝐃𝐀𝐓𝐀 𝐒𝐂𝐈𝐄𝐍𝐂𝐄 (𝐄𝐀𝐈 𝐑𝐀𝐈𝐃𝐒 𝟐𝟎𝟐𝟔)

📍 D**g A University, ,
📅 10–12 March, 2026 | 🌐 Hybrid ( & )
🔗 Website:
https://raids.eai-conferences.org/2026/

🌍 𝐀𝐛𝐨𝐮𝐭 𝐭𝐡𝐞 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞
(AI) and (DS) are transforming societies and industries in the era of .0, while raising key challenges in ethics, transparency, fairness, accountability, and sustainability.

EAI RAIDS 2026 focuses on Responsible AI and Data Science, providing an interdisciplinary forum for researchers, academics, and practitioners to share advances and discuss trustworthy, human-centered, and socially aligned AI solutions.

⏰ 𝐈𝐦𝐩𝐨𝐫𝐭𝐚𝐧𝐭 𝐃𝐚𝐭𝐞𝐬
- Paper submission deadline: 20 January 2026
- Author notification: 1 February 2026
- Camera-ready deadline (hard deadline): 12 February 2026
- Conference dates: 10–12 March 2026

📚 𝐏𝐮𝐛𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐎𝐩𝐩𝐨𝐫𝐭𝐮𝐧𝐢𝐭𝐢𝐞𝐬
- All registered and presented papers will be submitted for publication in the Springer – LNICST series and made available through the SpringerLink Digital Library: RAIDS proceedings. This series is indexed in leading indexing services, such as Web of Science, Compendex, Scopus, DBLP, EU Digital Library, Inspec, SCImago and Zentralblatt MATH.

- Additional publication opportunities:
• EAI Transactions series (Open Access)
• EAI/Springer Innovations in Communications and Computing Book Series
(titles in this series are indexed in Ei Compendex, Web of Science & Scopus)

👉 𝐒𝐮𝐛𝐦𝐢𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 & 𝐆𝐮𝐢𝐝𝐞𝐥𝐢𝐧𝐞𝐬:
https://raids.eai-conferences.org/2026/call-for-paper/

📖 𝐏𝐫𝐞𝐯𝐢𝐨𝐮𝐬 𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐞𝐝𝐢𝐧𝐠𝐬:
https://link.springer.com/book/9783032140548

📌 𝐂𝐨𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐓𝐨𝐩𝐢𝐜𝐬 (𝐢𝐧𝐜𝐥𝐮𝐝𝐢𝐧𝐠 𝐛𝐮𝐭 𝐧𝐨𝐭 𝐥𝐢𝐦𝐢𝐭𝐞𝐝 𝐭𝐨)
I. Data Science & Responsible AI
Core Topics
• Machine Learning and Deep Learning
• Statistical Learning and Probabilistic Modeling
• Time Series Analysis and Forecasting
• Anomaly Detection and Change-Point Analysis
• Graph Analytics and Network Science
• High-Dimensional Data Analysis

Emerging & Cross-disciplinary Topics
• Explainable and Interpretable Data Science (XAI)
• Trustworthy and Responsible AI
• Federated and Privacy-Preserving Data Science
• Edge AI and Distributed Analytics
• Physics-Informed and Hybrid Data-Driven Models
• Human-in-the-Loop Data Science

Strategic & Advanced Topics
• Causal Discovery and Causal Machine Learning
• Foundation Models for Scientific Data
• Self-Supervised and Weakly-Supervised Learning
• Digital Twins Powered by Data Science
• Data-Centric AI and Dataset Engineering
• AI for Sustainability and Energy Systems

II. Business Analytics
Core Topics
• Descriptive, Diagnostic, and Predictive Analytics
• Prescriptive Analytics and Optimization
• Business Forecasting and Demand Planning
• Customer, Market, and Sales Analytics
• Financial and Risk Analytics

Applied & Cross-disciplinary Topics
• AI-Driven Business Analytics
• Explainable Analytics for Managerial Decision-Making
• Supply Chain and Logistics Analytics
• Marketing Analytics and Customer Intelligence
• HR Analytics and People Analytics

Strategic & Emerging Topics:
• Responsible and Ethical Business Analytics
• Analytics Under Uncertainty and Incomplete Data
• Causal Analytics for Business Strategy
• Real-Time and Streaming Analytics
• Analytics for ESG and Sustainability Reporting
• Data-Driven Digital Transformation

III. Economics & Econometrics
Core Topics
• Econometrics and Applied Econometric Methods
• Macroeconomic Modeling and Forecasting
• Micro-econometrics and Panel Data Analysis
• Labor Economics and Industrial Organization
• Financial Economics and Risk Modeling

Data Science for Economics:
• Machine Learning Applications in Economics
• Causal Inference and Policy Evaluation
• Big Data Analytics for Economic Research
• Behavioral Economics and Data Analytics
• Network Economics and Platform Markets
• Computational Economics

Strategic & Policy-Oriented Topics:
• AI for Economic Policy and Public Decision-Making
• Economics of AI and Digital Platforms
• Climate Economics and Energy Market Analytics
• Inequality, Welfare, and Data-Driven Policy Design
• Real-Time Economic Indicators and Nowcasting
• Agent-Based Modeling and Economic Simulations

IV. Cross-Cutting & Special Sessions
• Explainable AI for Business and Economic Decisions
• Federated Analytics for Finance, Health, and Markets
• Data Science for Supply Chain Resilience
• Causal and Counterfactual Analytics for Policy and Management
• Digital Twins for Economic and Industrial Systems

We appreciate your contributions and look forward to seeing you at the conference!

Chào mừng anh Trần Kim Đức, Viện trưởng Viện IAD - hoàn thành chương trình Tiến sĩ Pháp trở về 🎉🎉🎉.

Anh Trần Kim Đức hiện đang là Giám đốc thường trực; Giám đốc khoa học của Viện IAD và là Giám đốc của International Chair in Data Science and Explainable Artificial Intelligence (Chủ tọa Quốc tế về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo giải thích được) [1] - Một sáng kiến của IAD dưới sự điều hành của PGS. TSKH. Trần Kim Phúc, nhằm thu hút nhân sự và nhân tài trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu (DS) và Trí tuệ nhân tạo (AI) cho Viện IAD và Trường Đại học Đông Á.

Chính sách thu hút nhân sự cấp cao và các chuyên gia trong lĩnh vực DS và AI không chỉ là một định hướng quan trọng và chiến lược của Viện IAD, Đại học Đông Á với minh chứng là International Chair [1], mà còn là một tầm nhìn chiến lược của Chính phủ trong việc trả lương hậu hĩnh để thu hút các chuyên gia cấp cao nước ngoài [2]. Một chính sách và tầm nhìn mà Viện IAD đã thực hiện từ năm 2018 đến nay và tiếp tục mở rộng mạng lưới với nhiều chuyên gia đến từ các nước trên thế giới.

Trong tương lai, anh Trần Kim Đức sẽ tiếp tục điều hành Viện IAD và International Chair, đưa ra tầm nhìn và định hướng chiến lược nghiên cứu - phát triển, hợp tác dự án quốc tế cho Viện IAD, Trường Đại học Đông Á.

Một lần nữa, xin chúc mừng Trường Đại học Đông Á, chúc mừng anh Trần Kim Đức và gia đình. Anh em trong Viện xin cảm ơn những món quà rất ý nghĩa từ anh Đức ạ ❤️.

[1] https://iad.donga.edu.vn/International-Chair-in-DS-and-XAI
[2] https://www.facebook.com/share/p/1Fw49636w2/?mibextid=wwXIfr

NCS. Nguyễn Đắc Hiếu - giảng viên ngành Trí tuệ Nhân tạo (AI), nghiên cứu viên của Viện nghiên cứu quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu (IAD), Đại học Đông Á, đã chính thức nhận học bổng Tiến sĩ toàn phần trị giá 3 tỷ đồng (≈108.000 EUR) từ Đại học Lille – CH Pháp.

Quyền lợi của học bổng
• Miễn 100% học phí trong toàn bộ 3 năm nghiên cứu.
• Lương nghiên cứu sinh 2.200 EUR/tháng, cùng đầy đủ chế độ bảo hiểm – phúc lợi xã hội theo tiêu chuẩn của Chính phủ Pháp.
• Kinh phí nghiên cứu, thực nghiệm và tham gia dự án trong khuôn khổ chương trình ANR.
• Hưởng đầy đủ quyền lợi dành cho nghiên cứu sinh quốc tế theo quy định của Đại học Lille và Chính phủ Pháp.

---
Đây là kết quả đến từ kết nối chiến lược giữa IAD – UDA và Đại học Lille (ENSAIT – GEMTEX), với sự chủ trì của TS. Trần Kim Đức - Viện trưởng International Chair in Data Science & Explainable AI – IAD – Đại học Đông Á, là đầu mối triển khai các dự án AI quốc tế và kết nối học thuật với đối tác Pháp và GEMTEX Laboratory – ENSAIT – Đại học Lille - Phòng thí nghiệm hàng đầu của Pháp về vật liệu thông minh, AI và công nghệ dệt – cũng là nơi NCS. Nguyễn Đắc Hiếu sẽ theo học Tiến sĩ.

Theo đó, NCS. Nguyễn Đắc Hiếu được Viện IAD Đại học Đông Á tiến cử và được các giáo sư đầu ngành tại Pháp đề cử, xác nhận về năng lực nghiên cứu nổi bật, hồ sơ khoa học chất lượng và triển vọng phát triển lâu dài.

Với học bổng toàn phần 100% học phí toàn bộ 3 năm nghiên cứu, kinh phí nghiên cứu, thực nghiệm và tham gia dự án cùng nhiều sự hỗ trợ khác, NCS. Nguyễn Đắc Hiếu sẽ tham gia thực hiện đề tài tiến sĩ “Systemic Material AI Recycling for Textiles using Federated AI Learning” thuộc Dự án ANR do Chính phủ Pháp tài trợ.

Được biết, Dự án tập trung vào những hướng nghiên cứu mang tính đột phá về AI đa mô hình, đa tỉ lệ (Multiscale & Multimodal AI); Federated Learning cho các nhà máy tái chế; Digital Product Passport (DPP) – hộ chiếu số sản phẩm; Tự động hóa tái chế vật liệu trong dệt may – nhựa – điện tử. Đây là lĩnh vực then chốt của Chiến lược Kinh tế Tuần hoàn châu Âu, định hướng bởi EU theo chiến lược thoả thuận xanh và Cách mạng công nghiệp lần thứ 5.

“Thành công của NCS. Nguyễn Đắc Hiếu không chỉ là niềm tự hào cá nhân, mà còn là minh chứng cho tầm nhìn của Đại học Đông Á trong việc kết nối – đồng hành – phát triển nguồn nhân lực AI chất lượng cao cho Việt Nam. International Chair in Data Science & Explainable AI – IAD sẽ tiếp tục mở rộng hợp tác quốc tế, tạo ra nhiều cơ hội học bổng và nghiên cứu cho giảng viên – nghiên cứu viên của Đại học Đông Á trong tương lai.”, TS. Trần Kim Đức - Viện trưởng Viện nghiên cứu quốc tế về trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu Đại học Đông Á (IAD) nhận định.

CHÚC MỪNG NHÀ NGHIÊN CỨU – VIỆN TRƯỞNG TRẦN KIM ĐỨC ĐÃ HOÀN THÀNH BẰNG TIẾN SĨ THEO HÌNH THỨC VAE TẠI ĐẠI HỌC LILLE 🎉🎉🎉
---
Viện Nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu (Đại học Đông Á) trân trọng thông báo: Nhà nghiên cứu – Viện trưởng Trần Kim Đức đã chính thức được Đại học Lille (Université de Lille, Cộng hòa Pháp) công nhận học vị Tiến sĩ theo hình thức VAE – Validation des Acquis de l’Expérience.

Đây là một dấu mốc quan trọng đối với cộng đồng khoa học Việt Nam, ghi nhận hơn một thập kỷ cống hiến liên tục của ông trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thống kê ứng dụng và chuyển giao công nghệ.

1. VAE – Cơ chế công nhận kinh nghiệm duy nhất của hệ thống giáo dục Pháp
Validation des Acquis de l’Expérience (VAE) là một cơ chế đặc thù của nền giáo dục Pháp, cho phép thẩm định và công nhận chính thức các thành quả nghề nghiệp, nghiên cứu và đóng góp khoa học khi chúng đạt trình độ tương đương với một luận án Tiến sĩ truyền thống.

Khác biệt với nhiều hệ thống giáo dục khác, Pháp xem các sản phẩm lao động khoa học – bao gồm công bố, thuật toán, mô hình, dự án triển khai và kinh nghiệm nghiên cứu – là các giá trị hàn lâm thực sự. Quy trình xét duyệt VAE được thực hiện một cách nghiêm ngặt, chuẩn mực và đề cao tính nhân văn.

2. Hành trình khoa học được Hội đồng VAE ghi nhận
Theo đánh giá của Hội đồng khoa học Đại học Lille, nhà nghiên cứu Trần Kim Đức đã hoàn thiện một hồ sơ học thuật đặc biệt thuyết phục, bao gồm:
- Hơn 10 năm nghiên cứu AI và thống kê ứng dụng;
- Trên 30 công bố quốc tế ở các tạp chí và hội nghị uy tín;
- Đề xuất nhiều thuật toán và mô hình mới trong SPC, Machine Learning, Federated Learning, Blockchain và Reliability;
- Tham gia, chủ trì hoặc triển khai nhiều dự án liên quan đến sản xuất thông minh và chăm sóc sức khỏe thông minh;
- Góp phần quan trọng trong xây dựng Viện Nghiên cứu AI & DS tại Đại học Đông Á;
- Giảng dạy, hướng dẫn và điều phối hoạt động nghiên cứu tại ENSAIT/GEMTEX – Université de Lille.

Hội đồng khẳng định tập hợp các đóng góp này tương đương với cấu trúc và giá trị học thuật của một luận án Tiến sĩ hoàn chỉnh theo chuẩn quốc tế.

3. Nền tảng học thuật đa tầng
Các học vị và kinh nghiệm của ông Trần Kim Đức tạo nên một nền tảng khoa học vững chắc:
- Bằng Kỹ sư: giúp hình thành tư duy toán học – mô hình hóa – xử lý dữ liệu – tư duy hệ thống;
- BA & MBA: bổ sung tư duy quản trị, đánh giá rủi ro và chiến lược công nghệ;
- Kinh nghiệm nghiên cứu và giảng dạy: đóng góp vào công bố quốc tế, xây dựng thuật toán, hướng dẫn học viên và triển khai dự án.
Chính sự cộng hưởng của ba tầng nền tảng này là cơ sở để lựa chọn VAE như con đường phù hợp và chính xác nhất.

4. Tri ân các tổ chức và cộng đồng khoa học
Nhà nghiên cứu Trần Kim Đức bày tỏ lòng tri ân sâu sắc đến gia đình, gồm vợ Đoàn Điểm, cha Phương Hoài, mẹ Lan, anh trai Phúc Trần và toàn thể người thân – những người đã luôn là chỗ dựa tinh thần vững chắc trong suốt hành trình nghiên cứu.

Ông cũng gửi lời cảm ơn đến đội ngũ đồng nghiệp và bạn bè, đặc biệt là các cộng sự thân thiết như Nguyễn Thị Phượng Khanh, Nguyễn Đắc Hiếu, Trần Việt Hiếu, Lương Minh Anh, Nguyễn Lê Hoàng, Nguyễn Thọ, Nguyễn Thị Lực, Ngô Văn Úc, Lê Long Hải, Nguyễn Thị Thúy Vân, Đỗ Thu Hà, Tạ Phương Bắc, Nguyễn Quốc Thông, Nguyễn Thị Hiền cùng nhiều đồng nghiệp trong và ngoài nước.

Đáng chú ý, trong giai đoạn gia đình ông đều nhiễm Covid, những cuộc trao đổi học thuật căng thẳng với cộng sự Nguyễn Hữu Du đã góp phần giúp ông Du tháo gỡ các vấn đề khó khăn trong nghiên cứu “The Shewhart-type RZ control chart for monitoring the ratio of autocorrelated variables.”

Bên cạnh đó, ông dành lời cảm ơn sâu sắc đến Đại học Đông Á, nơi đã tạo điều kiện thuận lợi để ông phát triển sự nghiệp học thuật. Hiệu trưởng Nguyễn Thị Anh Đào và Chủ tịch Lương Minh Sâm là những người đã tin tưởng và trao cơ hội để ông xây dựng Viện Nghiên cứu AI & DS, hướng dẫn các nghiên cứu sinh như Nguyễn Lê Hoàng, Lê Long Hải, Trần Việt Hiếu, Lương Nguyên Anh và phát triển mạng lưới International Chair in DS & XAI từ 10 lên 60 thành viên – một bước tiến quan trọng trong hợp tác khoa học quốc tế.

Tại ENSAIT – GEMTEX – Université de Lille, ông gửi lời tri ân đến các giáo sư trong International Chair in DS & XAI, gồm:
Cédric Heuchenne, Xianyi Zeng, Ludovic Koehl, Bruno Agard, Hongmei He, Sébastien Thomassey, Narayanaswamy Balakrishnan, Abdessamad Kobi, Frédéric Vanderhaegen, Slim Hammadi, Damien Soulat, Michael Khoo Boon Chong, Giovanni Celano, Pascal Bruniaux, Thi Le Hoa Vo, Arne Johannssen, Sidharta Gautama, Jaafar Gaber, Laëtitia Roux, Khanh Nguyen, Guillaume Tartare.

Ông cũng bày tỏ sự trân trọng đối với hệ thống giáo dục Pháp, nơi cơ chế VAE cho phép công nhận xứng đáng giá trị của lao động khoa học thực tiễn. Cơ chế này đồng thời mở ra cơ hội cho nhiều giảng viên và nghiên cứu viên tại Đại học Đông Á tiếp tục theo đuổi hành trình học thuật của mình.

5. Mở ra chương mới cho hợp tác khoa học Pháp – Việt
Việc được công nhận học vị Tiến sĩ theo hình thức VAE khép lại một chặng đường quan trọng và mở ra giai đoạn mới, trong đó ông Trần Kim Đức sẽ tiếp tục:
- Đẩy mạnh hợp tác khoa học Pháp – Việt;
- Đào tạo và đồng hành cùng thế hệ nghiên cứu trẻ;
- Phát triển các nghiên cứu AI có giá trị ứng dụng cao.
Viện Nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu – Đại học Đông Á trân trọng chúc mừng và ghi nhận những đóng góp của Tiến sĩ Trần Kim Đức đối với cộng đồng khoa học trong nước và quốc tế.

Chúc mừng NCS. Trần Kim Đức đã vượt qua tất cả các vòng phản biện kín và tiến tới bảo vệ luận án tiến sĩ chính thức.
---
Thời gian bảo vệ:
🗓️ Ngày: Thứ Sáu, ngày 21 tháng 11 năm 2025
⏰ Thời gian: 14:00
📍 Địa điểm: Laboratory GEMTEX - ENSAIT - Đại học Lille, Pháp.

Là nghiên cứu sinh tiến sĩ của Trường Tiến sĩ MADYS ED-631 (Toán học, Khoa học Kỹ thuật số và Tương tác) thuộc Đại học Lille, với đề tài nghiên cứu: "Contributions to monitoring, anomaly detection and classification using artificial intelligence and statistical methods: Applications in smart manufacturing and smart healthcare." (Tạm dịch: Đóng góp vào việc giám sát, phát hiện và phân loại bất thường bằng trí tuệ nhân tạo và phương pháp thống kê: Ứng dụng trong sản xuất thông minh và chăm sóc sức khỏe thông minh), anh đã vượt qua các vòng phản biện kín và tiến tới bảo vệ chính thức. Luận án của anh được thực hiện dưới sự hướng dẫn ​​của GS. Ludovic Koehl, Laboratory GEMTEX, Đại học Lille, Pháp.

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7394992497531187200/

THÀNH VIÊN CỦA VIỆN IAD THÀNH CÔNG BẢO VỆ LUẬN ÁN TIẾN SĨ.
---
Chúc mừng TS. Di Sha vừa thành công bảo vệ luận án tiến sĩ đề tài "Research on the Production Behavior and Collaborative Regulation of Sustainable Apperal Enterprises under Carbon Emission Constraints and Government Incentives" do PGS. TSKH. Trần Kim Phúc (Cố vấn khoa học cấp cao Trường Đại học Đông Á và Viện IAD) làm giám đốc đề tài.

TS. Di Sha hiện đang là thành viên của Chủ tọa quốc tế về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo giải thích được (XAI) - Viện IAD, và là thành viên của Viện Quản lý Rủi ro An toàn Thực phẩm, Đài Loan (Trung Quốc) và Cơ sở Nghiên cứu An toàn Thực phẩm Tỉnh Giang Tô, Giang Tô, Trung Quốc.

Trong tương lai, TS. Di Sha sẽ tiếp tục nghiên cứu và có những đóng góp quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích và Khoa học dữ liệu theo định hướng của Viện IAD.