Sinh viên Trường ĐH FPT phát triển sản phẩm giải quyết vấn đề xã hội qua đồ án tốt nghiệp

Từ ứng dụng AI xử lý hình ảnh, bản đồ du lịch đa ngôn ngữ đến mô hình điều khiển đèn giao thông thông minh… các đồ án tốt nghiệp kỳ Summer 2025 của sinh viên Trường ĐH FPT cho thấy khả năng nắm bắt xu hướng công nghệ nhanh nhạy và ứng dụng giải quyết những vấn đề thực tiễn của xã hội. 

TraVinhGo - Bản đồ du lịch số đa ngôn ngữ

Tại Trường ĐH FPT phân hiệu Cần Thơ, nhóm sinh viên ngành Kỹ thuật phần mềm gồm đã phát triển TraVinhGo, hệ thống bản đồ du lịch đa ngôn ngữ dựa trên công nghệ GIS.

Sản phẩm hướng đến số hóa các điểm du lịch, lễ hội, sản phẩm OCOP của tỉnh Trà Vinh (nay là Vĩnh Long sau sáp nhập), đồng thời quảng bá đặc trưng văn hóa Khmer và các giá trị địa phương. Hệ thống hỗ trợ tiếng Việt, tiếng Anh, cho phép người dùng tìm kiếm, định vị, chỉ đường, đánh giá và tương tác trực tiếp với bản đồ như trên Google Maps. Sản phẩm không chỉ giúp du khách khám phá các điểm đến mà còn quảng bá những sản phẩm đặc trưng của địa phương, qua đó góp phần kết nối du lịch với phát triển kinh tế địa phương.

Việc phát triển hệ thống này đặc biệt có ý nghĩa trong bối cảnh hiện nay, khi Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 749/QĐ-TTg về “Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030”. Quyết định này không chỉ khẳng định cam kết của Nhà nước trong việc ứng dụng và phát triển công nghệ số mà còn tạo nền tảng chính sách quan trọng cho các địa phương triển khai du lịch số, phù hợp với xu thế công nghệ toàn cầu. Bên cạnh đó, việc xây dựng hệ thống bản đồ du lịch đa ngôn ngữ còn dựa trên các cơ sở pháp lý quan trọng khác như Quyết định số 147/QĐ-TTg phê duyệt “Chiến lược phát triển du lịch Việt Nam đến năm 2030” và Nghị quyết số 08-NQ/TW về “Phát triển du lịch trở thành ngành kinh tế mũi nhọn. Đặc biệt, dự án cũng phù hợp với “Đề án phát triển du lịch tỉnh Trà Vinh đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030”, trong đó nhấn mạnh việc ứng dụng công nghệ thông tin và số hóa để nâng cao trải nghiệm du lịch.

Về mặt công nghệ, nhóm xây dựng website cho quản trị viên và ứng dụng di động cho du khách. Dữ liệu được thu thập từ các sở, ngành địa phương, đảm bảo tính chính thống. Các công nghệ mới như MongoDB, Flutter, Redis, Firebase và HERE Maps được áp dụng để tối ưu chi phí và trải nghiệm.

Quá trình triển khai, nhóm gặp nhiều khó khăn như chi phí API cao, dữ liệu thiếu cập nhật, thiếu kinh nghiệm quản lý dự án và bất đồng quan điểm nội bộ. Nhóm giải quyết bằng cách lựa chọn HERE Maps thay thế Google Maps, phân công công việc rõ ràng, họp trực tuyến thường xuyên và áp dụng mô hình Scrum với sự hỗ trợ của giảng viên Võ Hồng Khanh. 

Sản phẩm được đánh giá cao bởi tính sáng tạo, khả năng ứng dụng và ý nghĩa trong phát triển du lịch địa phương. Hội đồng chấm đồ án tốt nghiệp khuyến khích nhóm tiếp tục hoàn thiện để thương mại hóa rộng rãi hơn. Được biết, dự án đã được bàn giao và ký kết MOU với doanh nghiệp đối tác Công ty TNHH Sokfarm Trà Vinh để tiếp tục phát triển, hoàn thiện. 

Evemask - Giải pháp làm mờ logo cá cược trong truyền hình thể thao

Đến từ chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo, Trường ĐH FPT AI Quy Nhơn, nhóm sinh viên Hà Khải Hoàn, Nguyễn Trọng Nghĩa, Đặng Phúc Bảo Châu và Nguyễn Văn Thụ đã phát triển Evemask - một module AI có khả năng tự động phát hiện và làm mờ logo cá cược trong các luồng phát sóng trực tiếp giải đấu bóng rổ chuyên nghiệp NBA. Mục tiêu của hệ thống là giúp các đài truyền hình tuân thủ quy định pháp luật, bảo vệ khán giả trước nội dung nhạy cảm, đồng thời đảm bảo chất lượng hình ảnh.

Evemask sử dụng pipeline nhiều giai đoạn với các công nghệ học sâu tiên tiến. Mô hình YOLOv8-seg và Mask-RCNN được áp dụng để tạo mask chính xác, chỉ làm mờ phần logo mà không ảnh hưởng tới cầu thủ hay quả bóng. Bộ phận trích xuất đặc trưng (Resnet, VGG, MobileNet) giúp nhận diện cả những logo mới, trong khi công nghệ TensorRT tối ưu tốc độ xử lý lên 2-–25 FPS.

Khó khăn lớn nhất của nhóm là hạn chế phần cứng khi chỉ có GPU RTX 3050ti. Để khắc phục, nhóm tối ưu mô hình, giảm tải bộ nhớ, đồng thời xây dựng thuật toán làm mờ nhanh hơn so với phương pháp truyền thống.

Kết quả, hệ thống đạt độ chính xác 90%, độ trễ dưới 2 giây, chất lượng hình ảnh giữ nguyên. Mô hình sản phẩm linh hoạt và dễ mở rộng với kiến trúc trích xuất đặc trưng, việc cập nhật hệ thống để nhận diện các logo cá cược mới sẽ dễ dàng hơn nhiều so với việc phải huấn luyện lại toàn bộ mô hình. Với Evemask, các đài truyền hình sẽ tránh được những rủi ro vô tình phát sóng các nội dung quảng cáo bị cấm, tối ưu hóa được quy trình kiểm duyệt thủ công, tiết kiệm đến 70% về chi phí và 80% về thời gian.

Hội đồng đánh giá sản phẩm có tính khả thi cao, sẵn sàng triển khai và mở rộng sang nhiều môn thể thao. Để hoàn thiện sản phẩm cho việc triển khai, nhóm dự định sẽ tiếp tục thu thập thêm dữ liệu đa dạng hơn, hoàn thiện mô hình phân đoạn (segmentation) và tích hợp đầy đủ hệ thống với các công nghệ truyền phát video chuyên nghiệp.

Điều khiển đèn giao thông thông minh bằng học tăng cường

Cũng tại AI Quy Nhơn, nhóm sinh viên Hoàng Đức Trí, Nguyễn Duy Anh và Nguyễn Phúc Hưng lựa chọn một bài toán đô thị cấp thiết: giảm ùn tắc giao thông bằng hệ thống điều khiển đèn tín hiệu thông minh ứng dụng Reinforcement Learning (RL). 

Trong khi các phương pháp truyền thống dựa trên chu kỳ cố định hoặc cảm biến đơn giản khó thích nghi với điều kiện giao thông phức tạp, RL cho phép hệ thống học cách phản ứng theo thời gian thực.

Nhóm xây dựng hệ thống dựa trên mô phỏng bằng SUMO, huấn luyện bằng PyTorch kết hợp SKRL, áp dụng cách tiếp cận multi-agent để tăng tính mở rộng. Quá trình thử nghiệm, nhóm phải đọc và phân tích hàng loạt nghiên cứu, thử 197 lần tinh chỉnh siêu tham số trước khi tìm ra mô hình tối ưu. Khó khăn lớn nằm ở việc xác định trạng thái có ý nghĩa và xây dựng hàm phần thưởng hợp lý. Sau nhiều lần chạy giả lập, tốc độ đã được rút ngắn từ 5 phút xuống 20 giây mỗi lần. 

Hệ thống sẽ giúp điều khiển đèn tín hiệu giao thông ở một nút giao với cảm biến là các camera sẵn có tuy nhiên vẫn cần phải thay đổi vị trí để tối ưu. Hệ thống sẽ giúp tối ưu tín hiệu hoặc bỏ qua các hướng không có xe tới nhằm giảm thời gian chờ, hàng đợi đồng thời tăng thông lượng thông qua ngã tư.

Hội đồng chấm đồ án tốt nghiệp đánh giá đề tài có ý nghĩa khoa học và tiềm năng ứng dụng thực tế, đề xuất hướng nghiên cứu cho sản phẩm để đối phó với yếu tố môi trường phức tạp như dữ liệu thiếu chính xác, phương tiện ưu tiên hay giao thông hỗn hợp. 

Thu Uyên - fpt.edu.vn