Hội nghị quốc tế EIDT 2025: Bàn về Trí tuệ nhân tạo và hệ song sinh số

Trong bối cảnh Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành trụ cột của chuyển đổi số và giáo dục mở, Trường ĐH Mở TP HCM phối hợp với Đại học Chung-Ang (Hàn Quốc) tổ chức Hội nghị quốc tế “Trí tuệ nhân tạo minh bạch trong hệ song sinh số – EIDT 2025”. Sự kiện diễn ra theo hình thức trực tiếp kết hợp trực tuyến, quy tụ hơn 150 đại biểu trong và ngoài nước.

Các khách mời, diễn giả tham gia hội thảo

Hội nghị là diễn đàn học thuật quốc tế uy tín, nơi các nhà khoa học, giảng viên và chuyên gia công nghệ trao đổi kết quả nghiên cứu mới về AI minh bạch (Explainable AI), hệ song sinh số (Digital Twin Systems), thị giác máy tính (Computer Vision) và tự động hóa thông minh (Smart Automation). Đại biểu đến từ nhiều quốc gia như Hàn Quốc, Singapore, Nhật Bản, Ấn Độ, Tây Ban Nha và Úc, đại diện cho các đại học danh tiếng gồm Sejong, Basque, SUTD, Nara, Canberra, cùng các cơ sở giáo dục ĐH trong nước như ĐHQG TP HCM, ĐH FPT, ĐH Sài Gòn…

Tại EIDT 2025, 38 bài báo khoa học được trình bày, tập trung vào các hướng nghiên cứu mới: AI minh bạch trong chẩn đoán y học và giáo dục, học máy với ít dữ liệu (Few-shot Learning), học máy liên kết (Federated Learning), AI đa phương thức, cùng ứng dụng bản sao số trong sản xuất, giao thông và chăm sóc sức khỏe.

Ba diễn giả chính mang đến các tham luận tiêu biểu:

- GS Fadi Dornaika (ĐH Quốc gia Basque, Tây Ban Nha) trình bày về phân tích ảnh y tế bằng học sâu, giúp AI trong chẩn đoán y học trở nên dễ hiểu và đáng tin cậy hơn.

- GS Byung Seok Shin (ĐH Inha, Hàn Quốc) giới thiệu mô hình “Human Digital Twin”, tích hợp dữ liệu sinh trắc học và hành vi để mô phỏng con người kỹ thuật số.

- PGS U-Xuan Tan (ĐH Khoa học & Thiết kế Singapore) chia sẻ hành trình đổi mới tự động hóa y tế với robot vận chuyển vật tư và robot khử khuẩn thông minh.

Hội nghị EIDT 2025 không chỉ là nơi trao đổi tri thức mà còn mở ra cơ hội hợp tác quốc tế, thúc đẩy nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo minh bạch và hệ song sinh số – hai xu hướng công nghệ trọng yếu trong kỷ nguyên số hiện nay.