[SME] SINH VIÊN KỸ THUẬT NHIỆT LÀM CHỦ ỨNG DỤNG AI VÀ TỰ ĐỘNG HÓA: ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA NHÓM CHUYÊN MÔN HỆ THỐNG VÀ TỰ ĐỘNG HÓA QUÁ TRÌNH NHIỆT

Trong bối cảnh chuyển đổi số và cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI), khoa học dữ liệu và tự động hóa đang trở thành những công nghệ nền tảng trong hầu hết các lĩnh vực công nghiệp. Đối với ngành Kỹ thuật Nhiệt, AI không thay thế kiến thức chuyên ngành mà trở thành công cụ hỗ trợ các kỹ sư nâng cao hiệu quả thiết kế, vận hành, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống năng lượng. Vì vậy, bên cạnh nền tảng chuyên môn vững chắc, việc trang bị cho sinh viên năng lực ứng dụng AI và các công nghệ số đang trở thành yêu cầu tất yếu nhằm đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp và thị trường lao động trong thời đại mới.

Với định hướng đó, Nhóm chuyên môn Hệ thống và Tự động hóa quá trình nhiệt, Khoa Năng lượng nhiệt, Trường Cơ khí luôn chú trọng gắn kết giữa đào tạo, nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ hiện đại. Trên nền tảng thế mạnh truyền thống về điều khiển tự động, mô hình hóa và tối ưu hóa các quá trình nhiệt, nhóm chuyên môn từng bước tích hợp kiến thức về AI, khoa học dữ liệu và các công nghệ số vào các học phần chuyên ngành, đồ án tốt nghiệp và các đề tài nghiên cứu khoa học. Mục tiêu không phải đào tạo các chuyên gia phát triển AI mà trang bị cho sinh viên khả năng lựa chọn, khai thác và làm chủ các công cụ AI để giải quyết hiệu quả các bài toán của ngành Kỹ thuật Nhiệt.

    Trong những năm gần đây, hoạt động nghiên cứu khoa học và đồ án tốt nghiệp của sinh viên do các giảng viên trong nhóm chuyên môn hướng dẫn đã có nhiều chuyển biến tích cực. Nhiều đề tài đã tiếp cận các vấn đề mang tính thời sự và có giá trị ứng dụng cao, tập trung vào việc khai thác AI để giải quyết các bài toán trong lĩnh vực kỹ thuật nhiệt và năng lượng.

    Các hướng nghiên cứu nổi bật bao gồm ứng dụng AI trong giám sát và tối ưu vận hành nhà máy nhiệt điện; dự báo và phân tích hiệu suất hệ thống pin mặt trời; chẩn đoán, dự báo sự cố và tối ưu hóa hệ thống lạnh, điều hòa không khí; xây dựng các mô hình điều khiển thông minh cho các quá trình nhiệt; phân tích dữ liệu vận hành nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng, giảm tiêu hao nhiên liệu và giảm phát thải. Đây đều là những lĩnh vực đang được các doanh nghiệp, tập đoàn năng lượng và các viện nghiên cứu trong và ngoài nước đặc biệt quan tâm.

    Điểm khác biệt trong các đề tài nghiên cứu là sinh viên không học AI như một lĩnh vực độc lập mà được hướng dẫn ứng dụng AI để giải quyết các bài toán thực tế của ngành Kỹ thuật Nhiệt. Trên nền tảng kiến thức về truyền nhiệt, nhiệt động lực học, hệ thống năng lượng và điều khiển tự động, sinh viên sử dụng các công cụ hiện đại như Python, học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) và phân tích dữ liệu để xây dựng các mô hình dự báo, tối ưu hóa và hỗ trợ ra quyết định. Thông qua quá trình thực hiện đề tài, các em được rèn luyện tư duy liên ngành, khả năng giải quyết vấn đề thực tiễn, kỹ năng nghiên cứu khoa học, làm việc nhóm và trình bày kết quả nghiên cứu.

    Việc tham gia nghiên cứu khoa học ngay từ khi còn ngồi trên giảng đường giúp sinh viên tiếp cận các công nghệ đang được ứng dụng trong doanh nghiệp và các nhà máy hiện đại. Đây cũng là cơ hội để các em làm quen với quy trình nghiên cứu, phát triển sản phẩm công nghệ và từng bước hình thành tư duy đổi mới sáng tạo. Nhiều sinh viên sau khi tham gia các đề tài nghiên cứu đã tiếp tục học tập ở bậc cao hơn hoặc được các doanh nghiệp trong lĩnh vực năng lượng, tự động hóa và chuyển đổi số đánh giá cao nhờ nền tảng chuyên môn kết hợp với năng lực ứng dụng AI vào thực tiễn.

Một số hướng nghiên cứu ứng dụng AI tiêu biểu của sinh viên trong thời gian gần đây gồm:

• Ứng dụng AI dự báo và tối ưu các thông số vận hành của nhà máy nhiệt điện nhằm nâng cao hiệu suất và giảm tiêu hao nhiên liệu.

• Xây dựng mô hình AI dự báo nhiệt độ và hiệu suất của các hệ thống điện mặt trời phục vụ quản lý và vận hành hiệu quả nguồn năng lượng tái tạo.

• Ứng dụng học máy trong chẩn đoán sớm các sự cố của hệ thống lạnh và điều hòa không khí, góp phần nâng cao độ tin cậy và giảm chi phí bảo trì.

• Phát triển các mô hình điều khiển thông minh cho các quá trình nhiệt và hệ thống năng lượng.

• Nghiên cứu ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu lớn, dự báo nhu cầu năng lượng và tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong công nghiệp.

Hình ảnh sản phẩm ASPC: hệ thống AI dự đoán nhiệt độ tấm pin năng lượng mặt trời

    Trong thời gian tới, Nhóm chuyên môn Hệ thống và Tự động hóa quá trình nhiệt sẽ tiếp tục phát triển theo định hướng tích hợp giữa kỹ thuật nhiệt, tự động hóa, chuyển đổi số và AI ứng dụng. Đồng thời, nhóm sẽ tăng cường hợp tác với doanh nghiệp nhằm tạo điều kiện để sinh viên tham gia thực tập và chuyển giao công nghệ, gắn học tập, nghiên cứu với bài toán thực tế.

    Đặc biệt, nhóm chuyên môn định hướng sinh viên được tiếp cận và ứng dụng các công nghệ tiên tiến như Digital Twin (bản sao số), Predictive Maintenance (bảo trì dự báo), Industrial Internet of Things (IIoT), hệ thống quản lý năng lượng thông minh (Energy Management System), AIoT và các mô hình AI phục vụ điều khiển, giám sát và tối ưu hóa các quá trình nhiệt. Đây đều là những công nghệ đang được triển khai mạnh mẽ trong các nhà máy và hệ thống năng lượng hiện đại, đồng thời cũng là những kỹ năng mà doanh nghiệp kỳ vọng ở đội ngũ kỹ sư trong tương lai.

    Với phương châm đào tạo gắn với nghiên cứu khoa học và thực tiễn sản xuất, Nhóm chuyên môn Hệ thống và Tự động hóa quá trình nhiệt mong muốn đào tạo những kỹ sư có nền tảng chuyên môn vững vàng, tư duy đổi mới sáng tạo và khả năng làm chủ việc ứng dụng AI cùng các công nghệ tự động hóa để giải quyết hiệu quả các bài toán của ngành Kỹ thuật Nhiệt. Đây sẽ là hành trang quan trọng giúp sinh viên nâng cao năng lực cạnh tranh, đáp ứng yêu cầu của thị trường lao động trong nước và quốc tế, đồng thời sẵn sàng đồng hành cùng quá trình chuyển đổi số và phát triển bền vững của ngành năng lượng Việt Nam.

Hình ảnh SV tham gia hoạt động NCKH