Phát triển khả năng học máy cho robot hình người thông qua mô hình nhận thức, mô hình thế giới và trí tuệ mô phỏng sinh học

Các ứng viên trúng tuyển sẽ trở thành Nghiên cứu sinh Tiến sĩ / Thạc sĩ nghiên cứu / Trợ lý nghiên cứu tại Viện Kỹ thuật và Khoa học Máy tính (CECS), VinUni và tham gia nhóm nghiên cứu robot cùng các phòng thí nghiệm đối tác quốc tế.

Thông tin dự án

Dự án hướng tới phát triển các thuật toán học cho robot hình người, nhằm tăng cường khả năng nhận thức – mô phỏng thế giới – hành động với mức độ chủ động, linh hoạt và an toàn cao hơn. Nhóm tập trung xây dựng các mô hình nhận thức mô phỏng sinh học (biomimetic perception), cải thiện hành vi an toàn, tăng khả năng học dài hạn và giúp robot thích ứng tốt hơn trong môi trường thực.

Các phương pháp nghiên cứu chính bao gồm: mô hình nhận thức (perception modeling), mô hình thế giới (world model), học bắt chước (imitation learning), học tăng cường (reinforcement learning) và các mô hình hành vi quy mô lớn.

Dự án được dẫn dắt bởi TS. Lê Duy Dũng (VinUni), phối hợp cùng các cộng sự quốc tế giàu kinh nghiệm bao gồm: anh Nguyễn Việt Dũng từ Đại học RIT (Hoa Kỳ); TS. Vũ Minh Nhật từ Đại học Công nghệ Vienna – TU Wien (Áo); TS. Lê Thái An từ VinUni/VinRobotics và TS. Nguyễn Quang Anh từ Đại học Liverpool (Vương quốc Anh).

Ứng viên tham gia sẽ có cơ hội trực tiếp phát triển thuật toán, xây dựng hệ thống thực nghiệm và đóng góp vào các báo cáo cũng như các kết quả nghiên cứu của nhóm.

Mục tiêu nghiên cứu 

Dự án tập trung vào các hướng chính:

• Phát triển các thuật toán học giúp robot hình người thực hiện nhiệm vụ dài hạn, ổn định và an toàn hơn trong môi trường thực.
• Xây dựng mô hình nhận thức và hành động theo hướng mô phỏng sinh học (biomimetic), qua đó cải thiện khả năng sinh dữ liệu và hiểu ngữ cảnh của robot.
• Triển khai các phương pháp học như học bắt chước (imitation learning) và học tăng cường (reinforcement learning) để tối ưu kỹ năng và hành vi của robot.
• Tăng khả năng khám phá độc lập của robot, giảm phụ thuộc vào hướng dẫn từ chuyên gia trong quá trình học.
• Tích hợp các hệ thống học vào môi trường thực và các kịch bản học trực tuyến (online learning) giúp robot thích ứng theo thời gian thực.
• Thu thập dữ liệu, xây dựng bộ chuẩn đánh giá (benchmark) và mô hình hành vi cho cả môi trường mô phỏng và môi trường thật.

Thông tin liên hệ dự án 

Để trao đổi chi tiết hơn, vui lòng gửi email đến TS. Lê Duy Dũng ([email protected])

Thông tin liên hệ tuyển sinh

Tuyển sinh Sau Đại học VinUni
 0978 549 846
 [email protected]

Tìm hiểu thêm về chương trình Thạc sĩ, Tiến sĩ & học bổng: https://vinuni.edu.vn/graduate-admission/GRE/

#VinUni #VinUniversity #VinUniPhD#VinUniMasters #Research #Robotics