Là thành phố biển thu hút hàng chục triệu lượt khách mỗi năm, Quy Nhơn cũng đặt ra những yêu cầu không nhỏ về an toàn tại các khu vực ven biển. Từ mối quan tâm đó, anh Lê Văn Khang, kỹ sư AI thuộc đơn vị FHM.QAI (FPT Software) tham gia cùng nhóm tác giả thuộc Trường Đại học Quy Nhơn thực hiện nghiên cứu ứng dụng AI trong phát hiện dòng chảy xa bờ (Rip Current) - một trong những mối nguy ở biển có thể khó nhận biết bằng mắt thường. Công trình mới được công bố trên tạp chí quốc tế Artificial Intelligence and Applications vào ngày 7/9/2026.
Dòng chảy xa bờ là những dòng nước chảy mạnh từ bờ ra biển, có thể xuất hiện tại những khu vực nhìn tương đối yên tĩnh và dễ bị bỏ qua khi quan sát bằng mắt thường. Với đặc điểm này, bài toán không chỉ nằm ở việc nhận diện “có dòng chảy hay không”, mà còn cần xác định dòng chảy nằm ở đâu và bao phủ khu vực nào để hỗ trợ quan sát, đánh giá rủi ro.
Công trình “Evaluating RF-DETR and YOLOv26 for Rip Current Detection and Segmentation” (tạm dịch: Đánh giá RF-DETR và YOLOv26 trong phát hiện và phân đoạn dòng chảy xa bờ) sử dụng 18.389 hình ảnh huấn luyện và 4.349 hình ảnh để đánh giá. Nghiên cứu áp dụng kỹ thuật Instance Segmentation (phân đoạn đối tượng trên hình ảnh) để tạo các mask (dữ liệu dùng để che giấu, giữ lại hoặc thay đổi các phần cụ thể), qua đó xác định trực quan vị trí và phạm vi của dòng chảy xa bờ. Hai mô hình RF-DETR và YOLOv26 được thử nghiệm nhằm so sánh khả năng phân đoạn và tốc độ xử lý trong bài toán này.
 |
| Mô hình RF-DETR thể hiện kết quả suy luận trong nghiên cứu công bố. Ảnh chụp màn hình. |
Kết quả cho thấy RF-DETR đạt mAP@50 (chỉ số đánh giá độ chính xác nhận diện và phân đoạn) cao nhất 90,19% ở cấu hình EMA (kỹ thuật giúp mô hình ổn định và cải thiện kết quả trong quá trình huấn luyện), trong khi YOLOv26m-seg đạt 66,66%. Ở bài toán xử lý video, YOLOv26 đạt tốc độ khoảng 33–35 FPS (số khung hình được xử lý mỗi giây), cao hơn mức 8–10 FPS của RF-DETR. Kết quả cho thấy sự khác biệt giữa hai mô hình về độ chính xác và tốc độ xử lý, qua đó cung cấp thêm cơ sở để lựa chọn mô hình phù hợp với từng yêu cầu ứng dụng. Độc giả có thể xem toàn bộ nghiên cứu công bố tại đây.
Chia sẻ với Chungta.vn, Khang cho biết trong nhóm nghiên cứu, anh đảm nhận các công việc gồm: xử lý tập dữ liệu (dataset), thử nghiệm huấn luyện (training) và đánh giá tính ứng dụng của 2 mô hình trí tuệ nhân tạo (model RF-DETR và YOLOv26), viết bản khởi tạo công trình nghiên cứu (paper init), và đối ứng các câu phản hồi của chuyên gia đánh giá (reviewer).
Là kỹ sư AI đang tham gia 2 dự án với khách hàng Nhật của FHM.QAI, Lê Văn Khang bật mí đã tranh thủ các ngày cuối tuần để huấn luyện mô hình AI và dành các buổi tối hoàn thiện nghiên cứu.
“Khó nhất là phần xử lý data và training”, Khang tiết lộ và cho hay, dữ liệu đầu vào của 2 model khác nhau về định dạng (format) và cơ chế huấn luyện (training). Với mô hình nặng (hơn 300 triệu tham số - params) và dữ liệu nhiều (hơn 30G) nên cần máy có GPU lớn và thời gian huấn luyện tương đối lâu.
 |
| Anh Lê Văn Khang, kỹ sư AI thuộc đơn vị FHM.QAI (FPT Software). |
Chia sẻ về kỳ vọng đưa nghiên cứu vào thực tế, anh Khang cho biết kết quả này có thể được phát triển thành một công cụ hỗ trợ giám sát an toàn tại các khu vực ven biển, đặc biệt trong việc phát hiện sớm những vùng có khả năng xuất hiện dòng chảy xa bờ.
“Khi AI có thể tự động phân tích hình ảnh và xác định cụ thể vị trí, phạm vi của dòng chảy, thông tin này có thể giúp lực lượng giám sát nhanh chóng khoanh vùng những khu vực cần chú ý, thay vì chỉ dựa vào quan sát thủ công”, Khang bày tỏ. Theo anh, trong tương lai, nếu được kết hợp với hệ thống camera và dữ liệu thực tế tại các khu vực biển, mô hình có thể góp phần xây dựng cơ chế cảnh báo sớm, hỗ trợ con người chủ động hơn trong công tác đảm bảo an toàn cho người dân và du khách.
Khi công trình nghiên cứu của nhóm được công bố quốc tế, kỹ sư FPT cảm thấy tự hào và nhẹ nhõm. “Những tháng ngày cày cuốc cuối cùng đã để lại một dấu vết hữu hình”, Khang trải lòng. Cậu tin những trải nghiệm quý giá khi tham gia nghiên cứu sẽ giúp hành trình phía trước sẽ có thêm động lực và sức sáng tạo mới.
Công Hoàng
Ý kiến
()