https://tbi.hcmut.edu.vn/intro-if

Phòng thí nghiệm chế tạo sản phẩm mẫu - Innovation Fablab, HCMUT, Phòng 119, Tòa nhà B1/268 Lý Thường Kiệt, Phường 14, Quận 10, TP. HCM, Ho Chi Minh City (2026)

Q: What is the address?

Phòng 119, Tòa Nhà B1/268 Lý Thường Kiệt, Phường 14, Quận 10, TP. HCM

17/07/2026

🚀 ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀO BỘ ĐIỀU KHIỂN LOGIC PLC CÔNG NGHIỆP 🚀

Trong kỷ nguyên sản xuất truyền thống, bộ điều khiển PLC luôn được ví như "bộ não" của mọi dây chuyền nhà máy. Tuy nhiên, bộ não này thường hoạt động thuần túy dựa trên các quy tắc logic cứng nhắc kiểu: “Nếu A và B xảy ra, thì thực hiện C”.

Khi làn sóng Công nghiệp 4.0 và chuyển đổi số trỗi dậy, các nhà máy thông minh đòi hỏi khả năng tự thích ứng cao hơn trước những biến động phức tạp. Việc tích hợp AI vào PLC chính là một bước tiến đột phá! Thay vì chỉ chạy các vòng lặp quét tuần tự, PLC tích hợp AI giờ đây có thể tự học hỏi từ dữ liệu cảm biến, dự đoán xu hướng và tự động điều chỉnh tham số vận hành mà không cần kỹ sư phải can thiệp thủ công.

⚙️ ĐẶC ĐIỂM KỸ THUẬT: 2 HƯỚNG TIẾP CẬN CHÍNH

1. Edge AI (AI tại biên - Tích hợp trực tiếp trên PLC)
Thuật toán Machine Learning hoặc Deep Learning huấn luyện trước sẽ được nạp thẳng vào module phần cứng chuyên dụng của PLC (như chip Tensor/NPU). PLC thu thập dữ liệu và suy luận ngay lập tức trong chu kỳ quét để đưa ra quyết định điều khiển tức thời.

2. Hybrid AI (AI kết hợp Cloud và Cạnh biên)
PLC đóng vai trò trạm thu thập dữ liệu thô, gửi lên Cloud qua các giao thức IoT (MQTT, OPC UA). Các mô hình AI hạng nặng trên Cloud sẽ phân tích hành vi dài hạn, tái huấn luyện và gửi ngược thông số tối ưu về cho PLC thực thi.

🌟 LỢI ÍCH CHIẾN LƯỢC CHO NHÀ MÁY HIỆN ĐẠI

➖ Bảo trì dự đoán vượt trội: Không đợi máy hỏng mới sửa! AI phân tích các dấu hiệu bất thường nhỏ nhất từ độ rung, dòng điện, nhiệt độ để cảnh báo trước khi sự cố xảy ra.
➖ Tối ưu hóa quy trình động: AI tự động dò và tối ưu hóa bộ tham số PID theo thời gian thực khi biến số môi trường thay đổi liên tục, giúp tiết kiệm năng lượng và nguyên liệu tối đa.
➖ Kiểm soát chất lượng trực quan: Kết hợp AI Vision giúp PLC phân loại sản phẩm lỗi, vết xước ngay trên băng chuyền tốc độ cao với độ chính xác tiệm cận tuyệt đối.

⚠️ HẠN CHẾ VÀ RÀO CẢN KỸ THUẬT

➖ Tính thời gian thực: Chu kỳ quét của PLC thường từ 1ms - 10ms. Chạy mô hình AI quá phức tạp có thể gây trễ suy luận, phá vỡ tính thời gian thực và gây treo hệ thống.
➖ An toàn chức năng: AI ra quyết định dựa trên xác suất, khó giải trình logic. Giao quyền điều khiển cơ cấu nguy hiểm cho AI vẫn là một rủi ro cực lớn mà các tiêu chuẩn an toàn chưa sẵn sàng chấp nhận.
➖ Chi phí phần cứng: PLC hỗ trợ module AI có giá đắt hơn gấp nhiều lần PLC tiêu chuẩn.

🚧 THÁCH THỨC LỚN NHẤT

Đó chính là "sự lệch pha" kiến thức! Kỹ sư tự động hóa thạo PLC nhưng thiếu kỹ năng AI, còn nhà khoa học dữ liệu giỏi thuật toán lại thiếu kinh nghiệm về cơ điện tử và an toàn nhà máy.

Thêm vào đó, dữ liệu hiện trường thường bị nhiễu nặng bởi sóng điện từ phát ra từ biến tần, động cơ, khiến việc thu thập dữ liệu trở nên vô cùng gian nan.

Tuy nhiên, làm chủ công nghệ AI và ứng dụng vào PLC chắc chắn là xu hướng tất yếu. Điều này đòi hỏi các sinh viên và kỹ sư ngành Điều khiển và Tự động hóa phải liên tục cập nhật kiến thức, bắt kịp xu hướng thời đại để làm chủ những công nghệ mới nhất!

📌 Nguồn tham khảo: Bluemation blog - AI in PLC programming
🚀 LIÊN HỆ PHÁT TRIỂN/ỨNG DỤNG: PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📍 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P.14, Q.10, TP.HCM
📧 Email: [email protected] Ẩn bớt

16/07/2026

INNOVATION FABLAB 2024 – Tuyển thành viên OISP K24 ngành Tự động hóa
Innovation FabLab không dành cho tất cả mọi người. Đây là nơi dành cho những sinh viên tin rằng mình đủ tài giỏi để sáng tạo, cạnh tranh và dẫn đầu. Nếu bạn là sinh viên OISP K24 ngành Tự động hóa và muốn chứng minh năng lực, hãy bước vào FabLab.
Tại đây, bạn sẽ trực tiếp thiết kế, chế tạo và thử nghiệm sản phẩm công nghệ tiên tiến, làm chủ các lĩnh vực Robotics, AI, IoT và hệ thống nhà máy thông minh. Bạn sẽ được trải nghiệm môi trường sáng tạo hiện đại, kết nối với chuyên gia, hợp tác cùng những tài năng hàng đầu và tham gia các cuộc thi học thuật lớn.
Bất kỳ sinh viên nào nghĩ mình đủ bản lĩnh đều có thể apply và chứng minh bản thân. Innovation FabLab 2024 đang tìm kiếm những người xuất sắc nhất.
Liên hệ: [email protected]
Địa chỉ: 119 – B1, 268 Lý Thường Kiệt, Q.10, TP. Hồ Chí Minh

13/07/2026

SWARM ROBOTICS & IoT: HƯỚNG ĐI MỚI CHO NÔNG NGHIỆP SỐ 🤖🌾

Đã qua rồi thời kỳ nông nghiệp dựa trên những quy trình rời rạc và quản lý thủ công. Với sự kết hợp giữa Swarm Robotics (Robot bầy đàn) và IoT, các hệ thống nông nghiệp hiện đại giờ đây được vận hành bởi một mạng lưới cộng tác thông minh – chìa khóa tối ưu hóa chuỗi giá trị nông sản trong kỷ nguyên số 2026.

1️⃣ HỆ SINH THÁI NÔNG NGHIỆP SỐ VẬN HÀNH NHƯ THẾ NÀO?
Hệ thống là một mạng lưới hợp nhất giữa các thiết bị thông minh, tạo nên một dây chuyền tự động hóa khép kín:
👉 Cảm biến IoT (Mắt thần): Thu thập dữ liệu thời gian thực về môi trường, độ ẩm và tình trạng cây trồng, gửi tín hiệu điều phối đến bầy đàn robot.
👉 Robot thực thi đa nhiệm: Sử dụng cánh tay robot tích hợp AI để xử lý các tác vụ tinh vi như hái quả, tỉa cành. Bầy đàn vận chuyển (Autonomous Swarm) tự hành phối hợp nhịp nhàng để luân chuyển nông sản, tự động hóa khâu hậu cần nội khu.
👉 Nền tảng quản lý tập trung: Toàn bộ dữ liệu được đồng bộ hóa giúp tối ưu hóa lộ trình di chuyển và phân bổ nguồn lực của bầy đàn một cách khoa học.

2️⃣ LỢI ÍCH VƯỢT TRỘI
🔹 Năng suất đột phá: Hoạt động liên tục 24/7 với độ chính xác cao, loại bỏ hoàn toàn các sai sót do yếu tố con người.
🔹 Khả năng mở rộng linh hoạt: Dễ dàng bổ sung số lượng robot vào bầy đàn để đáp ứng quy mô sản xuất mà không cần thay đổi cấu trúc hệ thống.
🔹 Tối ưu hóa tài nguyên: Giảm thiểu lãng phí nông sản sau thu hoạch nhờ quy trình hậu cần "Just-in-Time" cực kỳ chuẩn xác.

3️⃣ ỨNG DỤNG THỰC TẾ: TỪ MÔ HÌNH LAB ĐẾN THỰC ĐỊA
🔸 Nhà máy thực vật (Plant Factory): Tự động hóa hoàn toàn từ khâu gieo hạt, chăm sóc đến thu hoạch và đóng gói.
🔸 Nông nghiệp chính xác: Robot có khả năng tự định vị và xử lý các tác vụ đặc biệt tại những khu vực có địa hình phức tạp hoặc không gian hạn chế.
🔸 Quản trị bản sao số (Digital Twin): Giám sát và mô phỏng toàn bộ hoạt động của nông trại trên không gian ảo để dự báo và tối ưu hóa năng suất.

4️⃣ THÁCH THỨC & TẦM NHÌN TƯƠNG LAI
Dù là hướng đi tất yếu, công nghệ này vẫn đang tiếp tục hoàn thiện về:
👉 Giao tiếp đa phương thức: Tối ưu hóa giao thức kết nối giữa các robot trong môi trường có nhiều nhiễu tín hiệu.
👉 Trí tuệ nhân tạo tại biên (TinyML): Giúp mỗi robot cá thể sở hữu khả năng tự học và xử lý tình huống độc lập, giảm áp lực cho máy chủ trung tâm.

5️⃣ Ý NGHĨA
Sự giao thoa giữa Robot bầy đàn và IoT không chỉ nâng cao hiệu quả kinh tế mà còn đặt nền móng cho một nền nông nghiệp bền vững, hiện đại và hoàn toàn tự chủ.

💻 Tham khảo: "A new SMART gripper with soft fingers and integrated force sensors for adaptive robotic tasks" - ScienceDirect
🚀 LIÊN HỆ PHÁT TRIỂN/ỨNG DỤNG: PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📍 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P.14, Q.10, TP.HCM
📧 Email: [email protected]

08/07/2026

ANOMALY DETECTION: "THÁM TỬ" THẦM LẶNG TRONG THẾ GIỚI DỮ LIỆU 🕵️‍♂️📊

Mỗi ngày, có hàng tỷ dữ liệu được tạo ra và đưa vào sử dụng trong đa dạng các lĩnh vực. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu đó đều đáng tin cậy. Sự tồn tại của những dữ liệu sai lệch, tiềm ẩn bất thường khó nhận ra đã dẫn đến không ít hệ quả nghiêm trọng. Đó là lý do công nghệ phát hiện bất thường - Anomaly Detection - đang được phát triển mạnh mẽ nhằm giúp nhận diện chính xác các điểm dữ liệu sai lệch, hỗ trợ ngăn chặn gian lận và tăng cường bảo mật.

1️⃣ ANOMALY DETECTION LÀ GÌ?
Anomaly Detection là quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu để tự động nhận diện các sự kiện, hành vi hoặc điểm dữ liệu có dấu hiệu sai lệch rõ rệt so với quy luật thông thường.

2️⃣ TẠI SAO ANOMALY DETECTION LẠI QUAN TRỌNG?
Trong kỷ nguyên Dữ liệu lớn (Big Data), việc kiểm tra dữ liệu thủ công là điều bất khả thi. Hệ thống phát hiện bất thường giúp doanh nghiệp giải quyết các bài toán trọng điểm:
👉 Ngăn chặn gian lận (Fraud Detection): Nhận diện các giao dịch tài chính đáng ngờ, lượt click quảng cáo ảo (Ad Fraud) hoặc hành vi tạo tài khoản giả mạo hàng loạt.
👉 An ninh mạng (Cybersecurity): Phát hiện lưu lượng truy cập bất thường hoặc các cuộc tấn công mạng đang xâm nhập vào hệ thống.
👉 Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance): Theo dõi các thông số của máy móc (nhiệt độ, độ rung) để phát hiện hư hỏng tiềm ẩn trước khi thiết bị ngừng hoạt động.
👉 Y tế: Phân tích các kết quả xét nghiệm hoặc hình ảnh y tế để chẩn đoán sớm bệnh lý.

3️⃣ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHÁT HIỆN BẤT THƯỜNG PHỔ BIẾN
Các kỹ thuật này thường được chia thành ba nhóm chính:
🔹 Học có giám sát (Supervised): Sử dụng tập dữ liệu đã được gán nhãn sẵn (bình thường hoặc bất thường) để huấn luyện mô hình.
🔹 Học không giám sát (Unsupervised): Là phương pháp phổ biến nhất. Mô hình tự học hỏi cấu trúc dữ liệu bình thường và tự nhận diện các điểm dị biệt mà không cần gán nhãn trước.
🔹 Học bán giám sát (Semi-supervised): Mô hình được huấn luyện dựa trên dữ liệu chuẩn ban đầu, sau đó tự động xác định các điểm lệch khỏi mốc chuẩn đó.

4️⃣ THUẬT TOÁN THƯỜNG DÙNG
Để xây dựng các hệ thống này, các kỹ sư thường ứng dụng các thuật toán như:
🔸 Isolation Forest: Thuật toán cô lập các điểm ngoại lai bằng cách chia nhỏ không gian dữ liệu.
🔸 Local Outlier Factor (LOF): Thuật toán dựa trên mật độ để so sánh mật độ của một điểm dữ liệu cụ thể với các điểm lân cận.
🔸 Autoencoders: Một loại mạng nơ-ron nhân tạo giúp nén và tái tạo dữ liệu, trong đó các điểm bất thường sẽ có sai số tái tạo rất lớn.

📚 Tham khảo: https://vnptai.io/vi/blog/detail/anomaly-detection-la-gi
🚀 LIÊN HỆ PHÁT TRIỂN/ỨNG DỤNG: PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📍 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P.14, Q.10, TP.HCM
📧 Email: [email protected]

29/06/2026

📡 [ PRIVATE 5G ]: TẠI SAO WI-FI THẤT BẠI TRONG NHÀ MÁY THÔNG MINH? 🏭

🔥 NÚT THẮT CỦA TỰ ĐỘNG HÓA HIỆN ĐẠI

Trong các nhà máy thông minh, robot tự hành (AGV/AMR) hay cánh tay robot (Cobots) đòi hỏi hai yếu tố sống còn: Băng thông lớn (để truyền video AI check lỗi) và Độ trễ bằng không (để nhận lệnh dừng/chạy từ PLC).

Nhiều doanh nghiệp cố gắng dùng Wi-Fi (kể cả Wi-Fi 6) cho hạ tầng này và nhận kết quả đắng: Robot đang chạy bỗng dưng dừng đột ngột (Emergency Stop).

⚠️ NGUYÊN NHÂN KỸ THUẬT SÂU XA:

💢 Hiện tượng mất gói khi chuyển vùng (Handover Dropout): Khi AGV di chuyển từ vùng phủ sóng của Access Point (AP) này sang AP khác, Wi-Fi mất từ 100 ms đến vài trăm mili giây để "bắt tay" lại. Trong tự động hóa, mất kết nối 100 ms đã là một thảm họa khiến hệ thống kích hoạt chế độ an toàn và dừng máy.

⚡ Nhiễu tần số công nghiệp (EMI): Sóng Wi-Fi chạy trên băng tần tự do 2.4 GHz hoặc 5 GHz rất dễ bị nhiễu do từ trường phát ra từ các máy hàn công nghiệp, động cơ công suất lớn hoặc cấu trúc vách ngăn kim loại của nhà xưởng.

🌐 PRIVATE 5G GIẢI QUYẾT TẬN GỐC BẰNG CÁCH NÀO?

Thay vì dùng chung mạng viễn thông công cộng, Private 5G (Mạng 5G dùng riêng) là một hệ thống độc lập, cấp phép riêng cho nhà máy với hai vũ khí cốt lõi:

🚀 Chuyển vùng không độ trễ (Seamless Handover): Cơ chế quản lý sóng của 5G cho phép thiết bị kết nối với trạm phát sóng mới trước khi ngắt kết nối với trạm cũ. Độ trễ chuyển vùng được ép xuống dưới 1 ms, robot di chuyển liên tục mà không hề biết mình vừa đổi trạm phát.

🛡️ Băng tần độc quyền: Doanh nghiệp được cấp một tần số riêng (ví dụ băng tần C-band), hoàn toàn "sạch" và cách ly khỏi mọi nguồn nhiễu dân dụng hay nhiễu máy móc.

🎯 KẾT LUẬN & TRIỂN VỌNG:

Wi-Fi sinh ra để đọc báo, xem video; còn Private 5G sinh ra để làm hệ thần kinh cho máy móc. Làm chủ được hạ tầng không dây này là bước đi đầu tiên để tiến tới một nhà máy tự vận hành không dây hoàn toàn.

📚 Nguồn tham khảo: 5G Alliance for Connected Industries and Automation (5G-ACIA), IEEE Communications Magazine.
💡 Liên hệ phát triển/ứng dụng:
PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📧 Email: [email protected]
📍 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P. Diên Hồng, Q.10, TP.HCM

26/06/2026

🤖 [AI AGENTS & LLMs IN SMART FACTORY] – KỶ NGUYÊN MỚI CỦA SỰ TỰ ĐỘNG HÓA THÔNG MINH 🤖

Trong làn sóng công nghiệp 4.0, vai trò của người kỹ sư đang dịch chuyển cực kỳ mạnh mẽ.
Bạn đã bao giờ nghĩ đến việc sở hữu một "trợ lý AI" không chỉ biết gõ code, mà còn có khả năng đọc hiểu HÀNG NGÀN trang tài liệu kỹ thuật phức tạp chỉ trong... vài giây?
Đó chính là sức mạnh của AI Agent và LLM (Large Language Models) trong vận hành nhà máy!

❓ AI AGENT TRONG CÔNG NGHIỆP LÀ GÌ?
Không dừng lại ở những chatbot hỏi-đáp thông thường, AI Agent trong công nghiệp là những hệ thống có khả năng tự nhận thức, lập kế hoạch và thực thi tác vụ.
Khi kết hợp với LLM, chúng biến thành những "KỸ SƯ ẢO" có thể giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên, nhưng lại hiểu cực sâu về cấu trúc phần cứng và logic điều khiển.

⚙️ CƠ CHẾ VẬN HÀNH ĐỘT PHÁ
Làm sao để các AI Agent tối ưu hóa quy trình làm việc của một kỹ sư Tự động hóa?
🔹 Smart Datasheet Reader (Đọc tài liệu siêu tốc): Ứng dụng kiến trúc RAG, AI Agent tự động phân tích các file PDF kỹ thuật dày cộp (biến tần, cảm biến, vi điều khiển...) để trích xuất sơ đồ chân (Pinout) hay thanh ghi chức năng theo thời gian thực.
🔹 Multi-Agent Workflows (Phối hợp đa nhiệm): Hệ thống tự chia nhỏ công việc. 1 Agent phân tích yêu cầu công nghệ, 1 Agent sinh mã nguồn, và 1 Agent làm Tester chạy giả lập để bắt lỗi cú pháp.
🔹 Code Generation (Tự động sinh mã chuẩn): Tạm biệt việc code thủ công (Boilerplate code)! AI tự tạo ra các đoạn mã cấu hình ngoại vi (Timer, ADC, UART) bằng C/C++ hoặc các khối hàm logic (Function Block/Structured Text) chuẩn hóa cho PLC.

🏭 ỨNG DỤNG TIỀM NĂNG TRONG NHÀ MÁY
👉 Hỗ trợ vận hành (O&M): Khi dây chuyền sự cố, kỹ sư tại hiện trường chỉ cần truy vấn bằng giọng nói. AI sẽ đối chiếu lịch sử và cẩm nang sửa chữa để đưa ra giải pháp ngay lập tức.
👉 Rút ngắn chu kỳ R&D: Hỗ trợ kỹ sư PCB Layout tra cứu nhanh thông số linh kiện tương đương, đề xuất giải pháp thay thế khi đứt gãy chuỗi cung ứng.
👉 Auto-Configuration: Dịch trực tiếp các kịch bản vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên thành mã điều khiển tuần tự.

💎 LỢI ÍCH KHÔNG THỂ BỎ QUA
✔️ Giải phóng sức lao động: Không còn cắm mặt gõ code nền hay tra cứu PDF thủ công.
✔️ Hạn chế Human Error: Việc chạy Tester giả lập giúp bắt sớm các lỗi tràn vùng nhớ, sai địa chỉ thanh ghi trước khi nạp vào phần cứng thật.
✔️ Tối ưu hóa hiệu suất: Tăng tốc độ triển khai dự án, nhường không gian để kỹ sư tập trung vào tư duy thuật toán nâng cao.

📈 THÁCH THỨC VÀ TRIỂN VỌNG
Đưa LLM vào nhà máy đòi hỏi tính CHÍNH XÁC TUYỆT ĐỐI – vì một dòng code sai có thể trả giá bằng cả dây chuyền triệu đô. Tuy nhiên, với sự phát triển của các giao thức kết nối mở như Model Context Protocol (MCP), AI Agents hứa hẹn sẽ là người đồng hành không thể thiếu của kỹ sư tương lai.

🔥 KẾT LUẬN
AI Agent KHÔNG sinh ra để thay thế kỹ sư. Chúng sinh ra để biến những kỹ sư "biết làm chủ công nghệ" trở nên vượt trội và dẫn dắt các nhà máy thông minh!

📑 Tham khảo tại: MIT Technology Review, OpenAI Applied Engineering, Gartner Emerging Technologies.

💡 PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📧 Email: [email protected]
📍 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P.14, Q.10, TP.HCM

28/02/2026

EDGE AI – TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TẠI BIÊN

Khi hàng tỷ thiết bị IoT liên tục tạo ra dữ liệu, tốc độ phản hồi trở thành yếu tố sống còn. Việc phụ thuộc hoàn toàn vào cloud đồng nghĩa với độ trễ, băng thông và rủi ro kết nối.
Edge AI đưa trí tuệ nhân tạo xuống ngay thiết bị biên – nơi dữ liệu được sinh ra.

Mô hình AI chạy trực tiếp trên camera, cảm biến, PLC, máy tính nhúng, cho phép hệ thống:
⚡ Xử lý gần như tức thì
🔒 Tăng bảo mật & quyền riêng tư
🌐 Hoạt động ổn định ngay cả khi mất Internet

- Ứng dụng tiêu biểu:
🏭 Sản xuất thông minh
Bảo trì dự đoán, phát hiện sớm hỏng hóc từ rung động, nhiệt độ, âm thanh.
🛒 Bán lẻ & thanh toán thông minh
Theo dõi hành vi mua sắm theo thời gian thực, tối ưu bố cục cửa hàng và chiến lược khuyến mãi.
🚦 Giao thông & đô thị thông minh
Xử lý video ngay tại camera: đếm xe, phát hiện ùn tắc, tai nạn, vi phạm trong thời gian thực.

- Thách thức:
Giới hạn phần cứng, quản lý số lượng lớn thiết bị, yêu cầu bảo mật cao và thiếu hụt nhân lực am hiểu AI + hệ thống nhúng.

👉 Dù vậy, Edge AI đang trở thành nền tảng cốt lõi cho các hệ thống thông minh thế hệ mới – nơi mỗi thiết bị đều có khả năng tự suy nghĩ và ra quyết định tại chỗ.

🎈 Tham khảo tại: https://www.intel.vn/content/www/vn/vi/learn/edge-ai.html

📌 Liên hệ phát triển/ứng dụng: PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📩 Email: [email protected]
📫 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P. Diên Hồng, Q.10, TP.HCM

31/01/2026

🎉 YEP tại Innovation Fablab 🎉
Cùng nhau tổng kết, nhìn lại một năm 2025 đầy ý nghĩa cùng các thành viên và các học viên cao học tại Lab.

25/01/2026

Hướng tới Net Zero - Mục tiêu và thách thức toàn cầu

- Net Zero là một trạng thái mà trong đó tổng lượng khí nhà kính thải vào khí quyển không vượt quá lượng khí được loại bỏ ra khỏi khí quyển. Tức là lượng khí phát thải bằng lượng khí hấp thụ.

🧲Tại sao Net Zero lại quan trọng?

- Là một kỹ sư không chỉ luôn tiên phong trong nghiên cứu, đổi mới và sáng tạo, mà còn luôn đặt trách nhiệm bảo vệ môi trường lên hàng đầu.
- Mục tiêu cốt lõi của Net Zero là nhằm giữ cho nhiệt độ Trái đất không tăng quá 1,5°C so với thời kỳ tiền công nghiệp để tránh các thảm họa thiên nhiên như lũ lụt, hạn hán và nước biển.
- Để đạt được mục tiêu này, thế giới cần giảm 45% lượng phát thải vào năm 2030 và đạt Net Zero vào năm 2050.

🧲Phương hướng để đạt được Net Zero

- Cắt giảm tối đa: Thay thế năng lượng hóa thạch (than, dầu) bằng năng lượng tái tạo (gió, mặt trời), sử dụng xe điện thay xe xăng, và tối ưu hóa hiệu suất năng lượng trong sản xuất.
- Loại bỏ lượng còn dư: Đối với những ngành khó cắt giảm hoàn toàn (như sản xuất xi măng hay hàng không), lượng khí thải còn lại sẽ được hấp thụ bởi rừng và đại dương hoặc sử dụng công nghệ thu giữ và lưu trữ carbon.
- Minh chứng rõ nét nhất cho việc ứng dụng tư duy sáng tạo vào mục tiêu Net Zero chính là lộ trình xanh hóa lưới điện, giúp giảm đáng kể cường độ phát thải CO2 trong sản xuất và tiêu dùng nói riêng và cả vòng đời từ lúc sản xuất đến lúc thải bỏ nói chung.

Tham khảo tại: https://netzero.vn/download/o-nhiem-khong-khi-phat-thai-co2-va-vai-tro-xe-dien-hoa-trong-giao-thong-ben-vung/

☎️Liên hệ phát triển/ứng dụng:
PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📩Email: [email protected]
Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P. Diên Hồng, Q.10, TP.HCM

05/01/2026

KỸ NĂNG PROMPT ENGINEERING: CÁCH RA LỆNH ĐỂ AI HIỂU VÀ LÀM VIỆC HIỆU QUẢ 💡

Đa số mọi người thường hay bỏ qua hoặc chưa khai thác hết sức mạnh của các công cụ AI (ChatGPT, Gemini, Claude...) vì câu trả lời nhận được thường chung chung, không đúng ý.
Thực tế, AI thông minh đến đâu cũng phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng câu lệnh (Prompt) đầu vào của bạn.
Để biến AI thành trợ lý đắc lực thực sự, hãy thử áp dụng công thức R-C-T-F dưới đây để tối ưu hóa mọi yêu cầu nhé:

📌 CÔNG THỨC 4 YẾU TỐ CỦA MỘT PROMPT CHUẨN:
R - Role (Vai trò): Hãy định danh cụ thể cho AI.
Ví dụ: Bạn là một chuyên gia Marketing / Một lập trình viên Senior / Một biên dịch viên...

C - Context (Bối cảnh): Cung cấp thông tin nền để AI hiểu vấn đề.
Ví dụ: Tôi đang viết email cho đối tác nước ngoài / Tôi cần tóm tắt tài liệu này cho cuộc họp 5 phút...

T - Task (Nhiệm vụ): Yêu cầu hành động cụ thể.
Ví dụ: Hãy viết lại đoạn văn này / Lên kế hoạch nội dung / Tìm lỗi sai trong code...

F - Format (Định dạng): Quy định cách trình bày kết quả mong muốn.
Ví dụ: Trình bày dưới dạng bảng / Gạch đầu dòng / Giọng văn trang trọng / Giới hạn dưới 200 từ.

⚖️ SO SÁNH HIỆU QUẢ:
❌ Cách hỏi sai (Thiếu thông tin): "Viết cho tôi một kịch bản video giới thiệu sản phẩm."
Kết quả: Một kịch bản chung chung, vô thưởng vô phạt.

✅ Cách hỏi đúng (Áp dụng R-C-T-F): "Đóng vai một đạo diễn sáng tạo (Role). Tôi có một sản phẩm là bàn phím cơ dành cho dân văn phòng (Context). Hãy viết kịch bản video ngắn 30 giây cho TikTok (Task). Phong cách hiện đại, hài hước và chia thành 2 cột: Hình ảnh và Lời bình (Format)."
Kết quả: Chi tiết, đúng trọng tâm và có thể sử dụng ngay.
💡 Tham khảo thêm các kỹ thuật prompting nâng cao tại: promptingguide.ai

Hy vọng công thức nhỏ này giúp mọi người tiết kiệm thời gian và khai thác tốt hơn sức mạnh của AI trong công việc.

📬 Các sản phẩm về chuyển đổi số - tích hợp AI trong tự động hóa xin vui lòng liên hệ:
PHÒNG THÍ NGHIỆM CHẾ TẠO SẢN PHẨM MẪU – INNOVATION FABLAB
📧 Email: [email protected]
📍 Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P. Diên Hồng, TP.HCM

Phòng thí nghiệm chế tạo sản phẩm mẫu - Innovation Fablab, HCMUT

17/07/2026

16/07/2026

13/07/2026

08/07/2026

29/06/2026

26/06/2026

28/02/2026

31/01/2026

25/01/2026

05/01/2026

Address

Website

Alerts

Contact The University

Shortcuts

Share

Category

Listing takedown request