SỞ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Nhờ tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo và học máy, có khả năng tự động nhận diện, ghi nhớ và phân tích cùng lúc hàng ngàn khuôn mặt, nên giải pháp camera giám sát do nhóm chuyên gia thuộc Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM triển khai đã giúp nâng cao đáng kể hiệu quả công tác đảm bảo an ninh.

hững năm gần đây, nhu cầu trang bị camera giám sát (camera an ninh) dần phổ biến rộng rãi trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực, từ các tòa nhà văn phòng, cơ quan hành chính... cho đến các cửa hàng buôn bán nhỏ lẻ, hộ gia đình… dưới  nhiều hình thức khác nhau. Ngoài mục đích then chốt là đảm bảo an ninh, thì camera giám sát còn được sử dụng như một công cụ để doanh nghiệp phân tích thói quen, hành vi của con người, qua đó tăng cường trải nghiệm tích cực từ phía người dùng, cũng như đơn vị quản lý. 

Trước nhu cầu đó, nhiều trường viện và tổ chức khoa học đã đẩy mạnh nghiên cứu và triển khai thử nghiệm việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào hệ thống camera giám sát, thông qua việc khai thác các lĩnh vực/công nghệ như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robotics, biểu diễn tri thức và suy diễn…; từ đó cho phép tăng cường khả năng xử lý dữ liệu, phân tích và nhận diện con người với số lượng lớn tại cùng một thời điểm.

Đáng chú ý, nhóm nghiên cứu thuộc Đại học Bách khoa TP.HCM đã phát triển và ứng dụng thành công hệ thống camera an ninh tích hợp AI, phục vụ công tác quản lý sinh viên tại ký túc xá của trường này; và đây cũng là nội dung chính của nhiệm vụ khoa học “Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong bài toán giám sát an ninh tại Trung tâm dịch vụ Ký túc xá Bách Khoa - Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM” được Sở KHCN TP.HCM nghiệm thu hồi đầu tháng 12/2021. 

camtm

Tổng quan hệ thống giám sát an ninh 3 mức độ tại Trung tâm dịch vụ Ký túc xá Bách Khoa (Trường ĐH Bách Khoa TP.HCM)

TS Dương Ngọc Hiếu, chủ nhiệm nhiệm vụ cho biết, giải pháp được hướng đến khả năng quản lý tại mỗi thời điểm khoảng 2.500 sinh viên và thường xuyên biến động (khoảng 40% sinh viên mỗi năm). Bên cạnh đó, giải pháp cũng có khả năng phân biệt nam -  nữ và cán bộ nhân sự, để cho phép bước vào các khuôn viên tương ứng.

Sau quá trình nghiên cứu, “thành quả” của nhiệm vụ là vận hành thành công hệ thống giám sát có khả năng nhận diện nhiều góc khuôn mặt khác nhau. Trong đó, tỷ lệ chính xác ở mức 71,86% đối với sinh viên mới; 84,25% đối với sinh viên cũ đã thu thập đủ mẫu; và 83,46% đối với sinh viên mới được tăng cường mẫu bằng nội suy…

camtm1

Hệ thống giám sát nhận diện khuôn mặt được triển khai thực tế tại KTX Đại học Bách Khoa TP.HCM.

Nhờ hệ thống camera giám sát này, KTX cũng giải quyết nhiều vấn đề an ninh như trộm cắp, phá rối), vi phạm nội quy… để từ đó tạo nề nếp học tập, sinh hoạt lành mạnh trong khuôn viên KTX, nâng cao ý thức tôn trọng tài sản chung, cũng như hỗ trợ công tác giám sát từ xa của Ban quản lý KTX.

Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cũng xây dựng và hoàn thiện các phần mềm và công nghệ đi kèm, gồm: Phần mềm vào cổng kết hợp công nghệ RFID và trí tuệ nhân tạo; Phần mềm quản lý video VMS; Lõi nhận diện khuôn mặt bằng thuật giải học sâu; Phần mềm giám sát an ninh 3 mức độ; Ứng dụng di động phục vụ giám sát từ xa.

camtm2

Kiến trúc các phân hệ của hệ thống giám sát an ninh.

“Huấn luyện” AI để giải quyết nhiều bài toán khó 

TS Dương Ngọc Hiếu cho biết, trước đây, KTX Đại học Bách Khoa TP.HCM đã ứng dụng công nghệ thẻ RFID trong việc giám sát vào cổng. 

"Tuy nhiên điểm hạn chế của cơ chế nhận dạng này là phụ thuộc vào con người (nhân viên bảo vệ) và rất khó để nhận biết đâu là sinh viên đang lưu trú, đâu là người đột nhập trái phép, đặc biệt là những lúc có số lượng sinh viên đông", TS. Dương Ngọc Hiếu nêu vấn đề.

Chính vì thế, nhóm nghiên cứu tập trung xây dựng hệ thống giám sát với số lượng 174 camera được bố trí tại nhiều khu vực khác nhau trong khuôn viên KTX. Tất cả dữ liệu từ camera được truyền trực tiếp đến Phần mềm quản lý video VMS (Video Management System). Phần mềm này cũng có khả năng lưu trữ những bất thường để làm bằng chứng, đó là những hình ảnh, video playback được rút trích tại thời điểm xảy ra bất thường thông qua phần mềm VMS. 

camtm3

Kiến trúc hệ thống phần mềm trong đó (a) là phần nội dung huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo và (b) là phần nội dung giám sát thời gian thực.

Cũng theo lời TS. Hiếu, để ứng dụng các mô hình học máy (machine learning) vào bài toán nhận diện khuôn mặt của AI đạt độ chính xác cao, Ban quản lý KTX yêu cầu mỗi sinh viên cung cấp 10 hình ảnh (khuôn mặt) để huấn luyện mô hình học máy.

“Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu cũng sẽ tiếp tục nâng cấp trọn bộ giải pháp này, bằng cách tại thời điểm sinh viên quẹt thẻ xác thực vào cổng thì phần mềm sẽ chụp lại hình của sinh viên. Hình này sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy. Dự kiến mỗi sinh viên sẽ chụp lại từ 20 đến 50 hình để làm mẫu huấn luyện.”, TS. Hiếu thông tin thêm.

camtm4

Quy trình xây dựng tâp dữ liệu mẫu

Dựa trên hình ảnh thu thập, kết hợp cùng dữ liệu trong lưu trữ trong hệ thống, trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích, nhận diện khuôn mặt và đưa ra kết quả chỉ trong thời gian tính bằng giây. Phần mềm đảm bảo độ chính xác hơn 90% trong thí nghiệm và đạt 85% trong vận hành thực tế.

Ngoài ra, trong quá trình triển khai thực tế, những trường hợp dự đoán bởi mô hình máy học có thể bị sai lệch sẽ được ghi nhận, làm nhãn và bổ sung thêm vào tập dữ liệu mẫu. Đây là một quá trình tinh chỉnh mô hình trí tuệ nhân tạo để "hệ thống" có thể thích nghi với tính chất dữ liệu từ các camera thực tế triển khai.

Bên cạnh nhận diện khuôn mặt, bộ giải pháp còn ứng dụng công nghệ học sâu (deep learning) vào nhận diện giới tính đối tượng, có khả năng phân loại nam/nữ đạt độ chính xác hơn 90%. 

Đại diện nhóm triển khai nhiệm vụ thuộc Đại học Bách Khoa TP.HCM cho biết, phương pháp đánh giá cũng tương tự khi đánh giá mô hình nhận diện khuôn mặt.

camtm6

Hệ thống giám sát có khả năng nhận diện nhiều góc khuôn mặt khác nhau, kể cả đang đeo khẩu trang

Không chỉ việc tập trung xây dựng công cụ nhận diện khuôn mặt bằng trí tuệ nhân tạo, nhóm nghiên cứu còn hoàn thiện bộ giải pháp bao gồm nhiều phần mềm "con", hoạt động liên hoàn tạo thành một hệ thống giám sát thời gian thực, từ đó giải quyết tất cả mục tiêu đề ra. Đơn cử như Phần mềm kiểm tra chéo việc đối tượng quẹt thẻ RFID vào cổng; Ứng dụng di động cho phép cảnh báo thời gian thực các sự kiện an ninh; Ứng dụng quản trị và giám sát trên nền web; Các phân hệ trực quan thông tin như Dashboard, eMap…

Ngoài ra, bộ giải pháp còn đi kèm Ứng dụng di động phục vụ giám sát từ xa trên nền tảng iOS và Android với các tính năng: Xác thực và phân quyền; Nhận thông báo tình hình vi phạm an ninh dựa trên cấu hình cảnh báo; Xem dữ liệu minh chứng mức độ an ninh vi phạm, đối tượng vi phạm, thời điểm vi phạm, minh chứng (video playback)…

camtm7

Giao diện quản lý qua ứng dụng trên thiết bị di động.

Cũng theo lời đại diện nhóm triển khai nhiệm vụ khoa học nói trên, bên cạnh giải pháp sử dụng AI trong quản lý sinh viên tại KTX, ĐH Bách Khoa TP.HCM cũng đã và đang triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giám sát an ninh, trật tự công cộng tại nhiều địa phương và đơn vị, điển hình như như Công an P.1 Q. 10 (TP.HCM). 

Đại diện hội đồng tư vấn nghiệm thu nhiệm vụ Sở KHCN TP.HCM đánh giá rằng, kết quả nghiên cứu của nhóm rất tốt, đặc biệt là độ chính xác của lõi trí tuệ nhân tạo. Do vậy, tính ứng dụng của kết quả đề tài không nên chỉ dừng lại ở quy mô giám sát an ninh KTX mà có thể ứng dụng cho nhiều nhu cầu khác nhau như hệ thống điểm danh/chấm công, kiểm tra đối tượng có chứng nhận tiêm vắc xin phòng COVID-19, cũng  như các giải pháp xác thực/nhận diện vào ra khác.

 

Thông tin liên hệ:

Trung Tâm Kỹ Thuật Điện Toán, Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM

Địa chỉ: 268 Lý Thường Kiệt, P.14, Q.10, TP.HCM
Điện thoại: (028) 3864 7256.  Website: www.cce.hcmut.edu.vn

Nhiệm vụ khoa học vừa được Sở KH&CN TP.HCM nghiệm thu đã gợi mở những thay đổi về hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong đối với các cơ sở giáo dục đại học (CSGDĐH) trên địa bàn Thành phố, đồng thời khuyến nghị Bộ Giáo dục và Đào tạo xây dựng những chính sách hợp lý để hướng dẫn CSGDĐH triển khai hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong thành công.

Gần 20 năm qua, hệ thống BĐCL bên trong hầu hết CSGDĐH đều có một đơn vị chuyên trách về bảo đảm chất lượng (BĐCL) hệ thống BĐCL bên trong.

cldh

Tuy nhiên, việc triển khai hệ thống BĐCL bên trong ở các CSGDĐH có sự phân hoá ở nhiều cấp độ khác nhau giữa các trường. Hệ thống BĐCL bên trong của nhiều CSGDĐH vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, chưa hiệu quả trong việc đạt các mục tiêu chiến lược. Ví dụ, các CSGDĐH đều có sứ mạng và tầm nhìn, nhưng chưa có sự liên kết của các hoạt động bảo đảm chất lượng với sứ mạng và tầm nhìn, đó là chưa kể đến hiện trạng rất ít CSGDĐH phát triển toàn diện một cơ chế bảo đảm chất lượng phù hợp với sứ mạng và tầm nhìn mà họ đang theo đuổi. Một ví dụ khác là các công cụ BĐCL bên trong của các CSGDĐH chưa phục vụ đắt lực cho cải tiến chất lượng, mà đôi khi chỉ tập trung vào việc thực hiện các yêu cầu tối thiểu của cơ quan quản lý như Bộ Giáo dục và Đào tạo (GD&ĐT).

cldh1

Hình 1: Hệ thống BĐCL bên trong của các trường đại học (theo khung lý thuyết của Luckett, 2007, tr. 5)

Do đó, nhiệm vụ khoa học và công nghệ “Nghiên cứu đề xuất mô hình bảo đảm chất lượng bên trong hiệu quả cho các trường đại học tại TP.HCM nhằm nâng cao chất lượng giáo dục” do Viện Nghiên cứu Giáo dục – Trường Đại học Sư phạm TPHCM chủ trì thực hiện là rất cần thiết để tìm hiểu về những thách thức và rào cản mà các CSGDĐH tại TPHCM đã và đang gặp phải trong quá trình xây dựng và phát triển hệ thống BĐCL bên trong.

Nhiệm vụ đã xây dựng và đề xuất mô hình BĐCL bên trong cho các trường đại học ở TPHCM cùng với bộ tài liệu hướng dẫn xây dựng hệ thống BĐCL bên trong, gợi mở những thay đổi về cách xây dựng hệ thống BĐCL ở các trường đại học tại TPHCM. Nhiệm vụ cũng đưa ra các khuyến nghị gửi Bộ GD&ĐT để ban hành thông tư hướng dẫn CSGDĐH triển khai hệ thống BĐCL bên trong hiệu quả.

Xây dựng và phát triển văn hoá chất lượng

TS Nguyễn Vũ Phương (chủ nhiệm thực hiện nhiệm vụ) cho biết hệ thống BĐCL nên bớt tập trung quá vào các vấn đề kỹ thuật mà cần tập trung vào việc nâng cao nhận thức, ý nghĩa và nổ lực cải tiến chất lượng của từng cá nhân trong các CSGDĐH, từng bước hình thành văn hoá chất lượng. Theo mô tả của nhóm nghiên cứu, trong bối cảnh phải thay đổi để thể hiện trách nhiệm giải trình và cải tiến liên lục, thì CSGDĐH cần tập trung xây dựng và phát triển văn hóa chất lượng. Để có văn hóa chất lượng thì CSGD cần xem xét và hoàn thiện cấu trúc BĐCL bên trong và các yếu tố tâm lý tổ chức ở hai cấp độ cá nhân và tập thể. Về cấu trúc, việc xây dựng hệ thống BĐCL bên trong cần dựa trên sự cân bằng giữa cơ chế quản lý tập trung và phân cấp, thể hiện khuynh hướng phát huy sự tham gia các bên liên quan (“hợp lý tập thể” - collegial relationality) trong đó thể hiện sự cân bằng giữa quyền lực và kiểm soát. Các cá nhân trong một CSGD sẽ chia sẻ những giá trị chung (shared values) của tổ chức, cam kết (commitment), trách nhiệm (responsibility), và tham gia (engagement) vào tất cả các hoạt động của nhà trường. Xây dựng và phát triển văn hóa chất lượng đòi hỏi sự lãnh đạo (leadership), thông tin và truyền thông (communication), và sự cam kết tham gia (commitment and participation) của các bên liên quan.

cldh2

Hình 2: Xây dựng và phát triển văn hóa chất lượng (Sattler, Sonntag, Götzen, 2016)

cldh3

Hình 3: Mô hình hệ thống BĐCL bên trong đề xuất cho các trường đại học ở TPHCM

Những kiến nghị

CSGD cần tập trung hoàn thiện hệ thống BĐCL bên trong với các nội dung cốt lõi sau:

Xây dựng các quy định để thực hiện thành công hệ thống BĐCL bên trong

Các kết quả nghiên cứu cho thấy sự phân tán trong phương thức vận hành hệ thống BĐCL bên trong, bao gồm cấu trúc nhân sự BĐCL, hệ thống tài liệu bảo đảm chất lượng bên trong, phê duyệt, vận hành hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong; việc đánh giá hệ thống bảo đảm chất lượng bên trong; hoạt động cải tiến liên tục; chế độ báo cáo; và hệ thống quản lý thông tin. Do đó, hệ thống hóa các quy định liên quan các nội dung này sẽ là cơ sở để thực hiện thành công hệ thống BĐCL bên trong.

- Mô hình hệ thống BĐCL bên trong

Kết quả nghiên cứu cho thấy các CSGD còn những hạn chế trong việc thiết lập hệ thống đo lường mục tiêu, chỉ số đánh giá hiệu quả CSGD tương thích với tầm nhìn, sứ mạng và các mục tiêu chiến lược. Do đó, việc thiết kế một hệ thống BĐCL bên trong nhấn mạnh vào tính hiệu quả của CSGD là cần thiết để đánh giá sự phù hợp của các kết quả so với các ưu tiên chiến lược, tầm nhìn, sứ mệnh của trường.

- Phát triển và nâng cao hiệu quả các công cụ BĐCL để cải tiến chất lượng giáo dục

Để thực hiện đảm bảo chất lượng chức năng, các CSGD cần có một hệ thống các công cụ và quy trình đảm bảo chất lượng, thành phần chính của mô hìnhBĐCL bên trong của AUN-QA. Công cụ BĐCL cần được xây dựng một cách khoa học và có hệ thống nhằm thu thập dữ liệu có giá trị giúp nhà trường thực hiện các hoạt động cải tiến. Việc các bên có liên quan tham gia vào việc xây dựng và hoàn thiện các công cụ BĐCL sẽ góp phần hình thành văn hóa chất lượng.

- Hệ thống thông tin BĐCL

Quá trình đánh giá tính hiệu quả của CSGD dựa trên việc kiểm tra xem liệu các kết quả hoạt động có phù hợp với tầm nhìn, sứ mệnh và mục tiêu chiến lược, cũng như quy trình đảm bảo chất lượng chức năng; điều này đòi hỏi phải có hệ thống thông tin quản lý. Các CSGD phải đảm bảo việc thu thập, phân tích và sử dụng thông tin liên quan để quản lý hiệu quả các chương trình và các hoạt động khác. Dữ liệu đáng tin cậy là rất quan trọng để đưa ra quyết định dự trên thông tin đầy đủ và hiểu biết về các khía cạnh tích cực của hiệu quả và các lĩnh vực cần cải thiện. Do đó, các quy trình hiệu quả để thu thập và phân tích thông tin về các chương trình học và các hoạt động khác cần được tích hợp vào hệ thống đảm bảo chất lượng bên trong.

Như đã đề cập ở trên, CSGD cần xây dựng hệ thống BĐCL bên trong hiệu quả và văn hóa chất lượng. Trong bối cảnh phải thay đổi để thể hiện trách nhiệm giải trình và cải tiến liên lục mà CSGD phải đáp ứng, ngoài những ảnh hưởng của các bên liên quan bên ngoài, thì yếu tố trung tâm hạn chế sự thay đổi là văn hóa, cụ thể là tập trung vào chất lượng trong văn hóa.

Chẳng hạn đối với trường hợp Trường L, khi phân tích hệ thống hệ thống BĐCL bên trong ở Trường L (tên trường đã thay đổi), nhóm nghiên cứu nhận xét Trường L có hệ thống thông tin quản lý giúp quản lý hoạt động và quá trình ra quyết định. Trường đã thực hiện lập kế hoạch chiến lược trong từng giai đoạn với các mục tiêu tương thích với tầm nhìn sứ mạng của trường, có các kế hoạch đào tạo nhằm đáp ứng nhu cầu xã hội và định hướng quốc tế, nhưng gặp nhiều thách thức về nguồn tài chính (do bước sang giai đoạn tự chủ tài chính).

Do vậy, đối với Trường L, nhóm nghiên cứu đề xuất các chiến lược và giải pháp cải tiến hệ thống BĐCL bên trong cho Trường L tập trung vào việc xác định các kết quả mong đợi (chẳng hạn, các chỉ số thực hiện chính – KPIs) và xây dựng hệ thống công cụ để đo lường hiệu quả hoạt động của Trường, song song với việc xây dựng và phát triển văn hoá chất lượng. Phát triển hệ thống thông tin quản lý, tích hợp cơ sở dữ liệu. Hệ thống công cụ đo lường việc đạt được các kết quả mong đợi và hệ thống thông tin quản lý sẽ giúp đối sánh nội bộ, quốc gia, quốc tế làm cơ sở để đánh giá hiệu quả và cải tiến liên tục. Kế hoạch chiến lược BĐCL có thể tích hợp vào kế hoạch chiến lược của Trường. Chẳng hạn, các chiến lược giúp tăng nguồn thu với các quy tắc, quy định BĐCL. Tăng nguồn thu từ các hợp đồng nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ đi với việc hoàn thiện cơ chế phối hợp, phân quyền cho các đơn vị trong việc chủ động tìm kiếm nguồn thu từ dịch vụ, tư vấn pháp lý; mở rộng quan hệ hợp tác quốc tế với các trường đại học uy tín trên thế giới, nâng cao số lượng chương trình và nguồn thu từ liên kết đào tạo quốc tế thông qua cải tiến chương trình; hình thành các trung tâm/viện/công ty cung cấp các dịch vụ cho người học, xã hội theo hướng tiên phong, gắn với nhu cầu phát triển năng động của TP.HCM và các tỉnh thành. Đối với chiến lược nâng cao hình ảnh của trường, trường có thể xây dựng bộ tiêu chí đánh giá về khả năng có việc làm của sinh viên sau khi tốt nghiệp; thu thập ý kiến phản hồi của các bên có liên quan chất lượng đào tạo, thực hiện trách nhiệm công khai, giải trình về các cam kết chất lượng đào tạo đối với xã hội; định kỳ thực hiện rà soát và điều chỉnh chương trình đào tạo, đối chiếu và so sánh với các tiêu chuẩn kiểm định, chương trình của các trường đại học có uy tín quốc tế để không ngừng nâng cao chất lượng; xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu đảm bảo cho việc triển khai đánh giá các chương trình đào tạo thuận lợi, hiệu quả; xây dựng bộ chỉ số theo dõi các kết quả đã đạt được trong đánh giá đảm bảo chất lượng.

CSGD cần thực hiện chu kỳ đánh giá hoạt động (xem hình 4). Đứng đầu mô hình đánh giá của CSGD là chu kỳ đánh giá. Trước khi bắt đầu quá trình này, điều cần thiết là phải xây dựng một Kế hoạch đánh giá. Mục tiêu chính của kế hoạch này phải dựa trên nhu cầu của đơn vị và phù hợp với sứ mạng của đơn vị. Một Chu kỳ Đánh giá nên bao gồm sứ mạng và mục tiêu của đơn vị, kết quả, các hoạt động đã xác định, các biện pháp/tiêu chí đánh giá thành công và quan trọng nhất là phần “kết thúc vòng lặp” bao gồm phân tích kết quả và thực hiện các cải tiến.

cldh4

 Hình 4: Chu kỳ đánh giá CSGD

Chu kỳ đánh giá hoạt động bao gồm 6 bước: Xác định nhiệm vụ và mục tiêu của đơn vị; Xây dựng và sửa đổi mục tiêu; Xác định các Hoạt động/Nguồn dữ liệu; Thiết lập các biện pháp và tiêu chí để đánh giá mức độ thành công; Thu thập dữ liệu; Phân tích kết quả và cải tiến.

Từ kết quả của nhiệm vụ, nhóm nghiên cứu cũng đề xuất cơ quan quản lý nhà nước tiến hành các nghiên cứu đánh giá các chỉ số thực hiện hiệu quả của CSGDĐH, nghiên cứu và hoàn thiện hệ thống thông tin quản lý phục vụ xây dựng hệ thống hệ thống BĐCL bên trong ở cả cấp nhà nước và cấp CSGDĐH, nghiên cứu về mức độ minh bạch thông tin làm cơ sở cải tiến chất lượng. Đề tài thành công trong việc xây dựng hướng dẫn triển khai các hoạt động BĐCL bên trong cho các trường đại học ở Việt Nam cùng với bản khuyến nghị gửi Bộ Giáo dục và Đào tạo ban hành chính sách BĐCL bên trong cho hệ thống GDĐH của Việt Nam.

Thông tin liên hệ:
Viện Nghiên cứu Giáo dục
Địa chỉ: 115 Hai Bà Trưng, P. Bến Nghé, Q.1, TP.HCM
Điện thoại: (028) 38245955. Email: viennghiencuu@ieredu.vn

Bên cạnh việc hoàn thiện các mô hình dự báo, cảnh báo mưa và ngập theo mô hình toán về thuỷ văn, thuỷ lực kết hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) trên cơ sở dữ liệu thống kê trích xuất từ nhiều đơn vị khí tượng thủy văn, nhóm chuyên gia tại Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu cũng đưa vào vận hành thành công hệ thống cảnh báo ngập bằng camera giám sát cùng trọn bộ phần mềm quản lý ngập, thông tin ngập bằng WebGIS và ứng dụng trên thiết bị di động.

Với mục tiêu xây dựng hệ thống cảnh báo ngập thông qua hệ thống camera, kết nối xây dựng thành phố thông minh cho Thành phố Hồ Chí Minh, nhóm các chuyên gia tại Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu đã chủ động đề xuất và thực hiện nhiệm vụ khoa học công nghệ Xây dựng mô hình dự báo, cảnh báo và quản lý ngập cho đô thị thông minh tại TP.HCM.

TS Phạm Thanh Long, chủ nhiệm đề tài cho biết, mục tiêu cụ thể của nhiệm vụ khoa học mà đơn vị này vừa hoàn thành và cũng được thông qua bởi hội đồng tư vấn nghiệm thu do Sở KH&CN TP.HCM tổ chức hồi cuối tháng 11/2021 đã giải quyết hai mục tiêu cụ thể, đó là (1) Dự báo, cảnh báo ngập trên các tuyến đường thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi ngập trên địa bàn TP.HCM và thí điểm ở vùng Đông của TP.HCM, nay là Thành phố Thủ Đức; (2) Xây dựng công cụ trực quan (hình ảnh camera, bản đồ 2D/3D, các phần mềm trên điện thoại, WebGIS) quản lý và cảnh báo ngập nhằm kết nối chung cho mô hình đô thị thông minh mà TP.HCM đang xây dựng.

gsngap1

Toàn cảnh buổi nghiệm thu nhiệm vụ

Bên cạnh đó, nhóm các chuyên gia và nhà khoa học tham gia thực hiện nhiệm vụ này cũng chủ động đề xuất, xây dựng các quy trình cảnh báo ngập với định hướng sẵn sàng kết nối, chia sẻ dữ liệu với các hạ tầng quản lý cũng như vận hành của một thành phố thông minh.

Đưa trí tuệ nhân tạo vào dự báo, cảnh báo ngập

Báo cáo tại buổi nghiệm thu nhiệm vụ, đại diện nhóm nghiên cứu khẳng định, các mô hình dự báo, cảnh báo mưa, ngập được hoàn thiện ngoài việc khai thác trọn vẹn các số liệu thống kê cũng như cập nhật thường xuyên từ các cơ quan chuyên ngành khí tượng thủy văn cũng như các đơn vị, sở ngành thuộc lĩnh vực giao thông, công chánh của TP.HCM thì nhóm cũng chủ động đưa công nghệ trí tuệ nhân tạo, chủ yếu là giải pháp máy học (machine learning), vào các mô hình thẩm định, để qua đó tăng độ chính xác hơn nữa cho các mô hình dự báo tương ứng với từng lưu vực, khu vực mà các cơ quan quản lý nhà nước cần giám sát, chú trọng việc vận hành và điều phối chống ngập.

gsngap2

Giao diện kết quả mực nước dự báo trong tháng 10/2021 hiển thị trên trang WebGIS

Về cơ bản, theo lời TS. Phạm Thanh Long, toàn bộ các mô hình mô phỏng dự báo, cảnh báo mưa và ngập mà nhóm nghiên cứu hoàn thiện hiện hoàn toàn có thể áp dụng cho phạm vi toàn TP.HCM, đặc biệt ở khu vực trung tâm và TP Thủ Đức (thuộc TP.HCM).

Bên cạnh đó, trong xu hướng 4.0 hiện đại, để nâng cao hơn nữa việc giám sát hiệu quả để từ đó đưa ra các cảnh báo "tức thời" đối với hiện tượng mưa, thì nhóm thực hiện nhiệm vụ đã triển khai giải pháp camera giám sát các điểm ngập, đồng thời tạo ra ra một bộ cơ sở dữ liệu mới nhằm phục vụ nhu cầu đối chiếu lại tính chính xác của các số liệu được các mô hình dự báo cung cấp trước đó.

Các thông tin dự báo mưa và  ngập cũng như các thông tin khác về thời tiết, về cơ bản đều được hiển thị trực quan trên bản đồ WebGIS được cung cấp tại địa chỉ http://chongngaphcm.info.

Quản lý tập trung

Là một phần của giải pháp, nhóm nghiên cứu đã khảo sát, xây dựng hệ thống camera giám sát hàng chục điểm ngập thường xuyên tại đường Cây Trâm (quận Gò Vấp), đường Xô Viết Nghệ Tĩnh, đường Ung Văn Khiêm (quận Bình Thạnh), đường Trần Ngọc Diện, đường Phạm Văn Đồng, Đỗ Xuân Hợp (TP Thủ Đức). 

gsngap3

Camera giám sát điểm ngập được tích hợp trên WebGIS ở chế độ thời gian thực

Từ hình ảnh, hệ thống sẽ "số hóa" ảnh chụp, sau đó đó sử dụng các thuật toán so sánh "hình ảnh gốc" với các "mốc marker" tại hiện trường để xác định mức ngập tương ứng. Hay nói cách khác, nhóm nghiên cứu đã hoàn thiện công cụ trích xuất bản đồ ngập từ camera được xây dựng qua các bước tiền xử lý ảnh và phân tích mức ngập được lưu trữ trong server.

gsngap4

Dự báo tình trạng mưa hiển thị trên giao diện WebGIS

Đại diện nhóm thực hiện nhiệm vụ cho biết, quy trình thông báo các điểm ngập phát sinh, hay sự cố hệ thống thoát nước dẫn đến ngập lụt sẽ gây hậu quả lâu dài nếu không được phát hiện và khắc phục sớm sẽ khiên điểm ngập trở nên nghiêm trọng và ảnh hưởng trực tiếp đến cuộc sống của người dân cũng như công tác chống ngập, quy trình thông báo gồm các bước: (1) Quản lý hệ thống camera kịp thời thông báo các vị trí con đường ngập, phối hợp với các đơn vị khác, cǜng như người dân để kịp thời nhận thông tin thông qua công kết nối hai chiều; (2) Đưa các thông tin về điểm ngập phát sinh lên báo cáo, trang thông tin website để các cơ quan quản lý kịp thời khác phục.

gsngap5

Quy trình vận hành hệ thống cảnh báo mưa, ngập

Đại diện cho biết, xây dựng kênh kết nối hai chiều về ngập chính là xây dựng kết nối giữa các nhà quản lý với người dân, thông qua một ứng dụng hay một nền tảng có thể thông báo kịp thời các thông tin về ngập, các sự cố về kẹt xe do ngập từ các đơn vị quản lý đến người dân, cũng như nhận được những phản hồi nhanh chóng và chính xác về các đường, điểm ngập phát sinh hay có sự cố về thoát nước, hỏng hóc từ người dân đến các đơn vị quản lý, các đơn vị chức năng có liên quan. 

gsngap6

Thông tin cảnh báo ngập được hiển thị trên app di động

"Mục tiêu chính của nền tảng là tạo ra một công cụ thu thập dữ liệu số, đảm bảo dữ liệu được lưu trữ một cách có hệ thống, từ đó dữ liệu có thể được dễ dàng tổng hợp, trích xuất phục vụ cho công tác báo cáo, cũng như phân tích, quản lý tình hình ngập. Bên cạnh đó, nền tảng cũng là một kênh thu thập và chia sẻ thông tin ngập của TP.HCM (sau khi đã được kiểm chứng) với người dân trên địa bàn Thành phố", TS. Phạm Thanh Long nhấn mạnh. 

Cũng thời lời khẳng định của TS. Phạm Thanh Long, chủ nhiệm nhiệm vụ, xuyên suốt quá trình triển khai nhiệm vụ, nhóm thực hiện "tập trung đề tài vào khu vực phía Đông của TP.HCM, bởi kỳ vọng của đề tài là giải quyết bài toán chống ngập của TP Thủ Đức nói riêng và khu vực TP.HCM nói chung, và sau đó là giúp người dân có thể lựa chọn được cung đường di chuyển để tránh những tuyến đường bị ngập có thể xảy ra trong thời gian sắp tới.

"Bên cạnh đó, nhiệm vụ khoa học công nghệ vừa được nghiệm thu này cũng giúp Trung tâm Quản lý hạ tầng kỹ thuật - Sở Xây dựng TP.HCM có những chiến lược, chính sách để quản lý vấn đề ngập của TP được hiệu quả hơn trong thời gian tới", TS. Long nhận định.

 

Thông tin liên hệ:
Phân viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
Địa chỉ: 19 Nguyễn Thị Minh Khai, P.Bến Nghé, Q.1, TP.HCM
Điện thoại: (028) 38290057
E-mail: khcn.sihymecc@gmail.com - Website: http://sihymecc.vn

Nhóm nghiên cứu tại Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam đã tổng hợp thành công vật liệu α-Canxi Sulphat Hemihydrate (α-HH) và Biphasic Canxi Phosphate (BCP) trong quy mô phòng thí nghiệm. Đây là hai loại vật liệu được sử dụng chính yếu trong lĩnh vực chế tạo, ghép xương nhân tạo nói riêng và y học tái tạo nói chung.

Có thể thấy rằng, việc cấy ghép xương trên cơ thể người hiện có nhiều bước tiến vượt bậc, từ chủng loại cho đến kỹ thuật, tất cả nhằm giúp bệnh nhân khắc phục được những mất mát về chức năng, tổn thương về tinh thần bằng việc thay thế hay phục hồi các bộ phận đã mất, khiếm khuyết.

So với cấy ghép bằng xương tự thân (hay còn gọi là xương tự nhiên, xương đồng loại), thì cấy ghép xương nhân tạo từ lâu đã được ngành y đặc biệt quan tâm nhiều hơn, bởi nhiều ưu điểm như bệnh nhân không phải đau đớn, trải qua một ca phẫu thuật cắt xương, cùng một số đòi hỏi khắt khe khác về bảo quản phần xương vừa tách khỏi cơ thể. Dĩ nhiên, dù xương nhân tạo vẫn còn những "hạn chế" nhất định như dễ diễn ra tình trạng tiêu xương sau khi cấy, thời gian cứng/khô lâu, độ kết dính không cao vì thế cơ chế lành vết thương rất chậm, nhưng với sự phát triển của khoa học, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, thì nhiều loại xương nhân tạo vẫn có cấu trúc, tính chất và thành phần giống xương tự nhiên.

PGS. TS Nguyễn Đại Hải (Viện khoa học vật liệu ứng dụng, Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam) cho biết, khuynh hướng sử dụng xương nhân tạo ngày càng phổ biến, nhưng khách quan mà nhận định thì việc nghiên cứu phát triển vật liệu y sinh nói chung và vật liệu xương nói riêng chưa được quan tâm đúng mức, không chỉ tại Việt Nam mà còn tại nhiều quốc gia khác.

"Hơn thế nữa, nguồn cung cấp xương nhân tạochủ yếu được nhập khẩu nên giá thành cao, ảnh hưởng trực tiếp tới kinh tế người bệnh", TS. Nguyễn Đại Hải chia sẻ, "Chính vì vậy, nhóm nghiên cứu tại Viện khoa học vật liệu ứng dụng đã đặt mục tiêu tạo ra các sản phẩm liên quan tới vật liệu y sinh mà cụ thể là vật liệu tái tạo xương, và mục tiêu này không chỉ mang tính khoa học cao, tạo tiền đề cho các vật liệu khác phát triển mà còn có tính thực tiễn cao khi đáp ứng được nhu cầu bức thiết của bệnh nhân trong nước".

xuong

Hình ảnh sản xuất thực tế hợp chất α-HH và BCP quy mô 1.000 gam/mẻ tại Viện khoa học vật liệu ứng dụng, Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam.

Sẵn sàng thay thế nguyên liệu nhập khẩu

Trong nhiều năm qua, tổng hợp vật liệu tái tạo xương đã được nghiên cứu nhiều, bằng các phương pháp và từ nguồn nguyên liệu khác nhau, tùy thuộc vào mục đích ứng dụng mà chọn phương pháp phù hợp. Hiện nay có hai loại xương nhân tạo nổi bật nhất, đó là α-Calcium Sulfate Hemihydrate (α-HH)Biphasic Calcium Phosphate (BCP). Trong đó, α-HH(CaSO4.0.5H2O) là một dạng của Calcium sulfate, được sử dụng trong cấy ghép và tái tạo xương; còn BCP là hỗn hợp của hai loại vô cơ khác nhau, gồm Hydroxyapatites (HA), có công thức hóa học là Ca10(PO4)6(OH)2 và β-tricalcium phosphate (β-TCP), có công thức hóa học là β-Ca3(PO4)2, với các tỷ lệ HA/β-TCP khác nhau. 

Nếu như α-HH thường được sử dụng để làm vật liệu thay thế xương trong nha khoa và phẫu thuật chỉnh hình bởi khả năng tương thích sinh học cao, thời gian tự đóng rắn tốt, có khả năng tái hấp thụ tốt mà không gây ra các phản ứng viêm nhiễm; thì BCP có hoạt tính và khả năng thích ứng sinh học tốt nên được sử dụng rộng rãi về phương diện lâm sàng. 

Tuy nhiên, giá thành của hai loại nguyên liệu α-HH và BCP từ nguồn nhập trực tiếp từ nước ngoài hiện nay rất cao, ở mức 2-5 triệu đồng cho một đơn vị sản phẩm (0,5gam), do đó việc nghiên cứu quy trình tổng hợp, sản xuất hai hợp chất chủ yếu cho lĩnh vực tổng hợp ghép xương nhân tạo này là hoàn toàn cấp bách.

Sau 2 năm nghiên cứu cùng với sự hỗ trợ từ nhiều đơn vị hữu quan tại Thành phố Hồ Chí Minh như Sở KH&CN TP, Đại học y Dược TPHCMViện Kiểm nghiệm thuốc TPHCM, Đại học Khoa học Tự Nhiên TPHCM và một số trường viện khác trên địa bàn, PGS.TS Nguyễn Đại Hải và cộng sự tại Viện khoa học vật liệu ứng dụng đã hoàn thành việc nghiên cứu tổng hợp, đánh giá tính chất sinh học, hóa lý của vật liệu α-HH và BCP; để sau đó xây dựng quy trình tổng hợp hai loại vật liệu này ở quy mô 1.000 gam/mẻ hướng đến sản xuất ở quy mô công nghiệp trong nước. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng hoàn thành nội dung xây dựng tiêu chuẩn cơ sở cho bán thành phẩm α-HH và BCP phù hợp với các quy định của ngành y tế trong và ngoài nước.

xuong1

Quy trình sản xuất α-HH được hoàn thiện

Nhóm nghiên cứu cho biết, hóa chất dùng để tổng hợp α-HH và BCP chủ yếu là Calcium sulfate dihydrate, Calcium chloride Anhydrous, Trisodium phosphate dodecahydrate, Sulfuric acid, Oleic acid, Chloric acid, Acetone, Sodium hydroxide được sử dụng trong suốt quá trình thực hiện đề tài đều nhập từ hãng Fisher Scientific (Mỹ) nhằm đảm bảo chất lượng vật liệu đầu vào ở mức cao nhất.

Bên cạnh thực hiện các so sánh đối chứng với sản phẩm cùng loại nhập khẩu như α- Former bone graft (hãng 3D Global Biotech Inc, Đài Loan) và MBCP+ (hãng Biolatmante, Pháp) ở hàng loạt tiêu chí hóa học và sinh học, thì bán thành phẩm của đề tài nghiên cứu cũng đã được gửi đến các đơn vị kiểm tra độc lập như Trung tâm Dịch vụ Phân tích Thí nghiệm TPHCM, Trung tâm Eurofins (Sắc Ký Hải Đăng). Kết quả phân tích tại các đơn vị này khẳng định, bán thành phẩm α-HH và BCP được tổng hợp từ đề tài hoàn toàn đáp ứng các tiêu chí đề ra về chất lượng trong lĩnh vực hóa chất, vật liệu ngành y tế.

xuong4

Hợp chất BCP và α-HH được tổng hợp thành công đạt chất lượng về các chỉ tiêu hóa lý, an toàn về y tế. 

Cũng theo lời PGS.TS Nguyễn Đại Hải, với vật liệu ghép xương, việc đánh giá các phép thử định tính các mẫu vật liệu cũng rất cần thiết, và các kết quả kiểm nghiệm được thực hiện tại phòng thí nghiệm của Viện Hàn lâm khoa học công nghệ Việt Nam đều cho thấy α-HH và BCP tổng hợp từ quy mô phòng thí nghiệm cho đến sản xuất quy mô 1.000 gram/mẻ đều phù hợp, tương ứng với tiêu chuẩn chuẩn hóa lý với độ tinh khiết cao, cùng với đó là các chỉ tiêu khác về sinh học như độ nhiễm khuẩn, tỷ lệ khoáng xương, độ ổn định,… an toàn cho lĩnh vực y học tái tạo.

Thử nghiệm thành công trên thỏ

Đáng chú ý, nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm cấy ghép xương từ vật liệu thay thế α-HH và BCP trên thỏ để đánh giá khả năng tái tạo xương trên động vật. Kết quả chỉ ra rằng các vật liệu đã kết hợp tốt với xương vật chủ, và sự hình thành xương mới thâm nhập vào cấu trúc của vật liệu. Từ những luận cứ về nghiên cứu huyết học và đánh giá các phản ứng miễn dịch của thỏ trước và sau khi cấy ghép, cùng các nghiên cứu mô học truyền thống và hiện đại, cũng đã cho thấy sự tương đồng về khả năng ứng dụng của vật liệu tổng hợp với các vật liệu đã tồn tại trên thị trường và đã được chứng minh lâm sàng. Từ đó, nhóm nghiên cứu đã kết luận rằng vật liệu được trình bày trong đề tài này hoàn toàn có khả năng ứng dụng trong y học tái tạo.

xuong5

Các thử nghiệm khả năng tái tạo xương trên thỏ cũng ghi nhận kết quả tích cực.

Bên cạnh đó, cũng theo lời PGS.TS Nguyễn Đại Hải, trong quá trình trước và sau phẫu thuật, cho thấy tỷ lệ sống sót 100% và sức khỏe của các nhóm thỏ hoàn toàn ở tình trạng tốt, không có dấu hiệu của sự đào thải và các phản ứng sinh học nguy hiểm của vật liệu cấy ghép α-HH và BCP, điều này chứng minh tính tương thích sinh học và sự phù hợp cho các nghiên cứu mô học tiếp theo.

Nhận định về khả năng sản xuất ở quy mô lớn hơn và thương mại hóa hai loại vật liệu α-HH và BCP theo quy trình vừa hoàn thiện, PGS.TS Nguyễn Đại Hải cho rằng với nguồn nguyên liệu phổ biến với giá thành thấp, quy trình tổng hợp ổn định và dễ nâng quy mô công nghiệp và trang thiết bị sản xuất đơn giản chi phí đầu tư thấp thì việc thương mại hóa sản phẩm là hoàn toàn khả thi. Ngoài ra, sự thành công của đề tài đóng vai trò như một tiền đề cho các nghiên cứu nhằm tối ưu hóa sản phẩm xương nhân tạo trong tương lai cũng như các loại vật liệu y sinh khác.

Tại cuộc họp, Chủ tịch UBND TPHCM Phan Văn Mãi và Bộ trưởng Bộ Khoa học - Công nghệ (KH-CN) Huỳnh Thành Đạt đã thống nhất thành lập tổ công tác trong lĩnh vực KH-CN để đôn đốc, thực hiện các việc đề ra trong năm 2020 và Bộ trưởng Bộ KH-CN cũng đề nghị TPHCM sớm thành lập Viện Công nghệ tiên tiến và đổi mới sáng tạo.

Bộ trưởng Bộ KH-CN Huỳnh Thành Đạt làm việc với lãnh đạo UBND TPHCM. Ảnh: CAO THĂNG

Bộ trưởng Bộ KH-CN Huỳnh Thành Đạt làm việc với lãnh đạo UBND TPHCM. Ảnh: CAO THĂNG

Ngày 18-12, đoàn công tác Bộ KH-CN do Ủy viên Trung ương Đảng, Bộ trưởng Bộ KH-CN Huỳnh Thành Đạt dẫn đầu, đã làm việc với lãnh đạo UBND TPHCM. Tiếp và làm việc với đoàn có Ủy viên Trung ương Đảng, Phó Bí thư Thường trực Thành ủy, Chủ tịch UBND TPHCM Phan Văn Mãi.

Tại buổi làm việc, Chủ tịch UBND TPHCM Phan Văn Mãi đã cảm ơn, ghi nhận những hợp tác trong thời gian qua giữa Bộ KH-CN với TPHCM và qua đây, mong muốn Bộ KH-CN tiếp tục hỗ trợ TPHCM trong những chương trình cụ thể.

Đề nghị TPHCM sớm thành lập Viện Công nghệ tiên tiến và đổi mới sáng tạo ảnh 1
Chủ tịch UBND TPHCM Phan Văn Mãi phát biểu tại cuộc họp. Ảnh: CAO THĂNG
Hệ sinh thái khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo (ĐMST) TPHCM ước tính có khoảng 2.000 doanh nghiệp (chiếm tỷ lệ 50%) so với cả nước. Năm 2021 là một năm hoạt động tích cực của hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST TPHCM khi lượng vốn đầu tư mạo hiểm thu hút được của các startup là 1,1 tỷ USD (chiếm 60% lượng vốn và 70% số thương vụ của cả nước).
Đề nghị TPHCM sớm thành lập Viện Công nghệ tiên tiến và đổi mới sáng tạo ảnh 2
Ông Nguyễn Việt Dũng, Giám đốc Sở KH-CN nêu kiến nghị tại cuộc họp. Ảnh: CAO THĂNG
Tại cuộc họp, ông Nguyễn Việt Dũng, Giám đốc Sở KH-CN phát biểu: “TPHCM rất cần phối hợp với Bộ KH-CN chặt chẽ để phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp ĐMST và cũng đề xuất Bộ KH-CN có cơ chế chính sách đặc thù để hỗ trợ cho việc thành lập Viện Công nghệ tiên tiến và ĐMST”. 
Bổ sung thêm, ông Lâm Đình Thắng, Giám đốc Sở TT-TT TPHCM đề xuất: “TPHCM rất mong hợp tác cùng Bộ KH-CN nghiên cứu thành lập Trung tâm hỗ trợ chuyển giao ứng dụng AI; thúc đẩy các hoạt động nghiên cứu và chuyển giao ứng dụng AI tại TPHCM; Hợp tác trong nghiên cứu triển khai các đề tài thiết kế vi mạch phục vụ cho đô thị thông minh; Hỗ trợ TPHCM trong nghiên cứu, hình thành công cụ, mô hình phân tích, dự báo phục vụ cho công tác quản trị điều hành, phát triển kinh tế - xã hội của TPHCM…”.

Trong thời gian tới, Sở TT-TT TPHCM sẽ tập trung xây dựng và phát triển hệ sinh thái nghiên cứu và ứng dụng AI; đưa AI trở thành công nghệ then chốt phục vụ chuyển đổi số; Thực hiện chuyển đổi số một cách toàn diện, phát triển kinh tế số, xây dựng xã hội số và tập trung triển khai các trụ cột của Đề án Đô thị thông minh.

Các kiến nghị của TPHCM cũng chính là các đầu bài cụ thể đặt ra để phát triển KH-CN tại TPHCM, đã được Thứ trưởng Bộ KH-CN Bùi Thế Duy ghi nhận và phân công công việc đến các đơn vị trực thuộc Bộ KH-CN để triển khai thực hiện trong năm 2022. 

Tại cuộc họp, Chủ tịch UBND TPHCM Phan Văn Mãi và Bộ trưởng Bộ KH-CN Huỳnh Thành Đạt đã thống nhất thành lập tổ công tác trong lĩnh vực KH-CN để đôn đốc, thực hiện các việc đề ra trong năm 2020 và qua đây, Bộ trưởng Bộ KH-CN cũng đề nghị TPHCM sớm thành lập Viện Công nghệ tiên tiến và ĐMST.

BÁ TÂN - SGGP

Đây là kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả Đại học Y dược TP.HCM, giúp phát hiện sớm bệnh ung thư đại trực tràng, mang lại cơ hội sống cho nhiều bệnh nhân, cùng như giảm gánh nặng chi phí điều trị bệnh. 

Tại Việt Nam, ung thư đại trực tràng (UTĐTT) nằm trong nhóm 5 loại ung thư phổ biến nhất, đứng thứ 2 ở nữ giới (sau ung thư vú) và đứng thứ 4 trong 5 loại ung thư phổ biến ở nam giới. UTĐTT là một trong số ít bệnh lý ác tính có tiên lượng khá tốt nếu được phát hiện và điều trị sớm. 

GS.TS.BS Trần Diệp Tuấn, Đại học Y dược TP.HCM cho biết, nếu UTĐTT được phát hiện ở giai đoạn sớm, điều trị đúng phương pháp, tỷ lệ khỏi bệnh có thể đạt từ 50 đến 100%. Thời gian sống còn của bệnh nhân UTÐTT phụ thuộc chủ yếu vào giai đoạn bệnh ở thời điểm được chẩn đoán. Chính vì vậy việc chẩn đoán sớm chính xác, tránh nhầm lẫn các bệnh khác rất quan trọng, giúp cải thiện tỷ lệ khỏi bệnh, thời gian sống còn cũng như chất lượng sống của bệnh nhân.

Một số phương pháp phát hiện sớm UTĐTT như nội soi đại trực tràng vẫn được xem là phương pháp chuẩn vàng cho chẩn đoán UTĐTT với ưu điểm là độ chính xác cao và cho phép kết hợp tiến hành phẫu thuật loại bỏ khối u ngay khi phát hiện. Tuy nhiên, do giá thành cao và có tính xâm lấn nên mức tiếp cận kỹ thuật này còn hạn chế và khó triển khai rộng rãi. Các phương pháp phân tích kháng nguyên trong phân như phân tích máu hiện diện trong phân FOBT (faecal occult blood) và FIT (fecal immunochemical), tuy không xâm lấn, nhưng độ đặc hiệu của cả hai kỹ thuật này thấp (6% -56%) và kết quả chẩn đoán có khả năng sai lệch do chảy máu ruột xảy ra do nhiều bệnh lý khác như bướu thịt, trĩ, viêm ruột hoặc do chế độ ăn uống của bệnh nhân. 

Theo giáo sư Trần Diệp Tuấn, vài năm gần đây, một số đơn vị tại Việt Nam đã bắt đầu nghiên cứu xây dựng quy trình sinh thiết lỏng phát hiện ctDNA (DNA ngoại bào mang đột biến ung thư) ở bệnh nhân ung thư, hầu hết thuộc giai đoạn muộn (tức giai đoạn III và IV), tuy nhiên hiện chưa ghi nhận đơn vị nào nghiên cứu quy trình phát hiện ctDNA trong giai đoạn sớm của ung thư.

Do đó, từ sự hỗ trợ kinh phí từ Sở KH&CN TP.HCM, từ giữa năm 2019, nhóm các nhà khoa học là giáo sư, bác sỹ tại Đại học Y dược TPHCM đã tiến hành triển khai nhiệm vụ khoa học công nghệ “Xây dựng quy trình phát hiện ctDNA (circulatin tumor DNA) trong ung thư đại trực tràng giai đoạn sớm bằng công nghệ giải trình tự thế hệ mới”. 

Sự khác biệt gene đột biến ung thư

Sau khi nghiên cứu mẫu máu ở các bệnh nhân UTĐTT, bệnh nhân khỏe mạnh và ứng dụng công nghệ giải trình tự thế hệ hệ mới, nhóm đã tách chiết cfDNA từ mẫu huyết tương thành công và đánh giá được sự khác biệt giữa nồng độ cfDNA ở bệnh nhân UTĐTT và người khỏe mạnh.

Nghiên cứu cho thấy, nồng độ cfDNA trung bình thu được từ nhóm bệnh là 0,78ng/μl, khoảng dao động từ 0,20-5,18ng/μl. Nhóm chứng có nồng độ cfDNA trung bình là 0,46ng/μl, khoảng dao động từ 0,06-1,27ng/μl. 98% mẫu được tách chiết có kết quả nồng độ tách chiết cfDNA ≥ 0,1ng/μl.

So sánh nồng độ cfDNA giữa nhóm bệnh và nhóm đối chứng, thì nồng độ cfDNA ở nhóm bệnh cao hơn nhóm chứng khoảng 1,7 lần. Xu hướng gia tăng hàm lượng cfDNA tổng số, phần lớn bắt nguồn từ việc gia tăng của hàm lượng ctDNA trong máu. Với bệnh nhân ở giai đoạn tiến triển xa của ung thư, hàm lượng ctDNA gia tăng đáng kể. 

uttt1

Tương quan nồng độ cfDNA giữa nhóm bệnh và nhóm chứng

CfDNA sau khi tách chiết được, nhóm nghiên cứu đã tiến hành các bước chuẩn bị thư viện giải trình tự bằng kit Accel NGS 2S Plus DNA library kit và lai-bắt giữ được thư viện trình tự 20 gene mục tiêu. Ngoài ra, nhóm cũng khảo sát thành công ngưỡng phát hiện của quy trình (LOD) tại 0,1% MAF. Đồng thời, có dữ liệu sơ bộ về độ nhạy và độ đặc hiệu của quy trình lần lượt đạt 84% và 91,7%.

uttt2

Phân bố nồng độ cfDNA của các mẫu sau bước chuẩn bị thư viện

Mở ra những hướng nghiên cứu mới

Sau 2 năm nghiên cứu, nhóm tác giả đã xây dựng thành công quy trình sinh thiết lỏng phát hiện ctDNA trong máu ở bệnh nhân UTĐTT giai đoạn sớm.

Theo  trình tự, trước tiên, thu nhận mẫu huyết tương bệnh nhân. Sau đó, mẫu huyết tương sẽ được tách chiết để thu nhận các mảnh DNA tự do (circulating free DNA-cfDNA). Tiếp theo, các cfDNA sẽ được tiến hành giải trình tự trên hệ thống giải trình tự NextSeq550 với các bước cụ thể gồm: gắn mã UID kết hợp tạo thư viện giải trình tự, làm giàu thư viện giải trình tự thông qua các đầu dò đặc hiệu với 20 gene mục tiêu cần quan tâm, kiểm tra chất lượng thư viện và giải trình tự. Cuối cùng là bước phân tích dữ liệu giải trình tự, từ đó xác định được sự hiện diện của ctDNA trong mẫu huyết tương bệnh nhân. 

uttt3

Phổ đột biến gen trên mẫu FFPE

BS Tuấn cho biết thêm, nghiên cứu của đề tài cũng đã minh chứng được tính khả thi về mặt kĩ thuật của quy trình sinh thiết lỏng sàng lọc ung thư giai đoạn sớm dựa trên đột biến đặc trưng ung thư, đạt độ tin cậy tương tự như nghiên cứu trên thế giới. Nghiên cứu cũng đã khắc phục được hạn chế về mặt kỹ thuật của phương pháp sinh thiết lỏng gặp phải như hiện tượng clonal hematopoiesis.

Một đặc điểm đáng chú ý trong nghiên cứu là nhóm tác giả nhận thấy 44/50 (88%) số mẫu có sự hiện diện của các đột biến xuất phát từ WBC (tế bào bạch cầu) hiện diện trong khối u của bệnh nhân. Giải thích cho điều này, đó là hiện tượng xâm nhập của tế bào miễn dịch vào trong khối u. Hiện tượng này đã được báo cáo trong nhiều nghiên cứu trước đó. Với đặc tính mẫu nghiên cứu là UTĐTT giai đoạn sớm, có thể thấy hệ miễn dịch đã tấn công rất sớm vào khối u. Tuy nhiên, tại sao hệ miễn dịch vẫn chưa thể loại bỏ hiệu quả khối u thì vẫn cần được làm rõ. Với ghi nhận này, có thể mở ra thêm những nghiên cứu về ứng dụng của liệu pháp điều trị miễn dịch trong nghiên cứu điều trị ung thư.

uttt4

Đột biến ghi nhận trên mẫu LB (sinh thiết lỏng) của bệnh nhân UTĐTT

Một xét nghiệm phát hiện ung thư giai đoạn sớm có độ chính xác cao, giá thành hợp lý và đặc biệt là sự đơn giản, không xâm lấn có thể được ứng dụng rộng rãi và thường qui trong sàng lọc sớm các loại ung thư nói chung và ưng thư đại trực tràng (UTĐTT) nói riêng. Hiện nay hơn 70% số ca ung thư ở Việt Nam được phát hiện khi bệnh đã ở giai đoạn tiến xa, dẫn đến việc điều trị và chăm sóc bệnh nhân ung thư trở thành gánh nặng đối với xã hội. Được biết, tỷ lệ sống sau 5 năm của bệnh nhân ung thư giai đoạn muộn thường thấp hơn 5%. 

Việc nghiên cứu thành công của đề tài là tiền đề mở rộng cho các dạng ung thư khác ở người Việt Nam. Qua đó, nếu phát hiện sớm được ung thư sẽ giảm gánh nặng chi phí cho điều trị, chăm sóc bệnh nhân và tăng cơ hội chữa khỏi bệnh.

Chia sẻ thêm về khả năng mở rộng kết quả của nhiệm vụ khoa học công nghệ nảy trong tương lai, giáo sư Trần Diệp Tuấn cho rằng, hướng nghiên cứu sắp tới là phân biệt được phổ đột biến giữa u lành tính và u ác tính. Ngoài ra, đây là nghiên cứu bước đầu xây dựng quy trình nên được nhóm thực hiện nhiệm vụ thiết kế theo nghiên cứu bệnh - chứng, do đó các giá trị (độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị tiên đoán dương, giá trị tiên đoán âm) đạt được trên nhóm dân số có nguy cơ rất cao UTĐTT (tỷ lệ 34,2%). Vì vậy, để triển khai quy trình vào trong thực tế cần mở rộng nghiên cứu trên nhóm dân số chung với cỡ mẫu lớn hơn và mang tính đại diện.

Thông tin liên hệ:

Đại học Y Dược TP.HCM

Địa chỉ: 217 Hồng Bàng, Quận 5, Tp.HCM

Điện thoại: 028. 38558441 - 0985598528

E-mail: dieptuan@ump.edu.vn

Dựa trên công nghệ máy học, nhóm nghiên cứu tại Đại học Sài Gòn đã thiết kế thành công giải pháp phân tách hoàn toàn tự động ảnh não chụp cộng hưởng từ, qua đó giúp bác sỹ có thể nhanh chóng chuẩn đoán và đưa ra phương án điều trị cho bệnh nhân.

Ảnh y khoa là các hình ảnh kỹ thuật tiếp cận trực quan đến cấu trúc phức tạp bên trong cơ thể, để bác sĩ có thể đánh giá các chức năng của chúng mà không cần xâm nhập, qua đó hỗ trợ việc chẩn đoán và điều trị bệnh nhân một cách chính xác. 

Trong đó, chụp cộng hưởng từ (MR) là phương pháp tiên tiến và được sử dụng rộng rãi  bởi ưu điểm về độ tương phản rõ rệt giữa các loại mô như mô mềm, dịch trong tổn thương, có giá trị trong chẩn đoán các tổn thương của phần mềm, hệ thống mạch máu, hệ thống thần kinh.

Hiện nay, các nhà nghiên cứu đang tập trung phát triển các công cụ hỗ trợ về phân đoạn ảnh não và trích xuất các vùng trong ảnh não MR 3D tự động để có thể hỗ trợ chẩn đoán nhanh một số bệnh về não. Tuy nhiên, các công cụ này cũng gặp nhiều khó khăn trong việc trích xuất các vùng trong não do ảnh hưởng bởi nhiễu, các thành phần khác trong não.

mri1

Ảnh minh hoạ tách hộp sọ sử dụng các phương pháp học sâu phổ biến.

Hiểu được những thách thức từ những công cụ hiện có, cũng như đáp ứng mong muốn cải thiện chất lượng trong xử lý ảnh MRI bằng công nghệ máy học, nhóm nghiên cứu thuộc Đại học Sài Gòn đã tiến hành nghiên cứu và hoàn thành nhiệm vụ khoa học công nghệ “Trích xuất tự động vùng chất xám, vùng chất trắng và vùng dịch não từ ảnh não MRI”. 

Cụ thể hơn, mục tiêu của đề tài là nghiên cứu việc phân đoạn não, sau đó trích xuất các vùng bên trong não như vùng chất trắng, vùng chất xám và vùng dịch tủy não để hỗ trợ chẩn đoán bệnh Alzheimer.

Sau quá trình nghiên cứu, nhóm đã hoàn thiện và xây dựng thành công giải pháp ứng dụng máy học dựa trên nền tảng UNET 3D với kết quả tốt hơn, đồng thời đề xuất các thuật toán phân vùng não và các chất trong não từ ảnh MR não ba chiều để hỗ trợ chẩn đoán bệnh. 

Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu còn cung cấp phần mềm hỗ trợ trích xuất 3 vùng WM, GM và CSF với đầu vào là ảnh MR 3D não, và cho kết quả đầu ra là ảnh các vùng trong não. Bằng cách này, giải pháp có thời gian trích xuất các thành phần tối đa chỉ 120 giây/bệnh nhân, qua đó giúp bác sỹ trong việc phân tích, theo dõi và điều trị các bệnh liên quan đến não. 

Phân tích não từng lát cắt 2D để “dạy” AI

Theo PGS. TS Phạm Thế Bảo, chủ nhiệm triển khai đề tài, Trong ảnh MR não có nhiều vùng quan trọng, cần thiết cho công việc chẩn đoán các bệnh liên quan đến não như vùng Trắng (White Matter - WM), vùng Xám (Gray Matter – GM), dịch não tuỷ (Cerebrospinal Fluid), vùng Đồi thị (Thalamus), hạch Hạnh nhân (Amygdala)…

Trong đó, nhóm nghiên cứu tập trung vào phân vùng 3 chất quan trọng là WM , GM và CSF từ ảnh cộng hưởng từ ba chiều (MRI 3D), bởi đây là các vùng có mối liên hệ mật thiết khi chẩn đoán bệnh Alzheimer, mất trí, bệnh lú lẫn... Bên cạnh đó, cũng theo lời đại diện nhóm nghiên cứu, ngày nay có rất nhiều bệnh nhân bị tử vong vì các bệnh liên quan đến hệ thần kinh như u não, bệnh Alzheimer, bệnh Dementia…

"Theo tổ chức Alzheimer’s Disease International, có gần 44 triệu người bị mắc bệnh Alzheimer, bệnh dementia trên thế giới. Và mỗi ngày có gần 700 người bị chẩn đoán u não", PGS. TS Phạm Thế Bảo nhấn mạnh, "Do đó nếu được phát hiện sớm sẽ giúp việc hỗ trợ phòng ngừa và điều trị bệnh nhân được hiện quả hơn".

mri2

Ảnh cắt lát và ba thành phần bên trong ảnh não sau khi tách hộp sọ.

Thông qua tìm hiểu kiến thức chuyên sâu về các công cụ hỗ trợ đã có, nhóm nghiên cứu đã đề xuất nhiều giải pháp khác nhau nhằm có thể phân tích tối đa phân vùng các chất trong ảnh MRI 3D, đồng thời phát triển một phương pháp riêng dựa trên công nghệ học sâu UNET. 

mri3

Tổng quan về phương pháp đề xuất phân vùng ba đối tượng trong não từ ảnh não trên MRI

“Với những ưu điểm của mô hình UNET, chúng tôi tiếp tục phát triển và cải tiến phương pháp khảo sát, phân tích để tăng độ chính xác khi phân tách các thành phần trong não”, PGS. TS. Phạm Thế Bảo cho biết.

Cụ thể, trong phân vùng các chất trong não, nhóm nghiên cứu hoàn thiện đầu vào của mô hình phân vùng, bao gồm sự kết hợp của hình ảnh gốc và các đặc trưng từ mô hình 3D CNN (Convolutional Neural Network) thu nhỏ. Mô hình 3D CNN thu nhỏ này có chứa mối quan hệ giữa các lát cắt. Bên cạnh đó, nhóm cũng sử dụng một mô-đun có chức năng tìm ra vùng có xác suất dự đoán thấp, từ đó tiếp tục phân vùng để cải thiện kết quả.

mri4

Ảnh minh hoạ mô hình tăng cường dữ liệu ảnh

Từ mô hình 3D CNN, nhóm áp dụng UNET làm mô hình ban đầu. Sau khi áp dụng mặt nạ tách hộp sọ tương ứng có trong cơ sở dữ liệu, các lát cắt 2D được sử dụng làm đầu vào cho CNN và ba mô não, mô WM, GM và CSF, được phân vùng thành đầu ra của CNN.

Ngày nay, các phương pháp dựa trên máy học không chỉ phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu, mà còn trong nhiều ứng dụng trong thế giới thực. Điều này thúc đẩy máy học trở thành một xu hướng chính trong công nghệ xử lý hình ảnh hiện nay. Các phương pháp dựa trên máy học sử dụng thuật toán, dữ liệu lớn và sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa để phân đoạn hình ảnh với độ chính xác cao ví dụ như các nghiên cứu đã ứng dụng máy học để trích xuất 3 vùng WM, GM và CSF thông qua máy học kết hợp Gaussian Mixture Model (GMM). Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đã đề xuất một phương pháp hiệu quả để hỗ trợ các bác sĩ chẩn đoán bệnh Alzheimer thông qua phương pháp học sâu UNET. 

Về cơ bản, UNET là phương pháp dựa trên mô hình Deep Convolutional Encoder-Decoder Neural Networks. Mô hình này có 2 thành phần chính là encoder và decoder. Trong phần decoder ngoài việc upsample, mô hình còn thực hiện kết nối đối xứng với các layer phần encoder vì nếu như upsample ngay từ layer cuối cùng ở phần encoder thì thông tin của bức ảnh ban đầu bị mất đi rất nhiều. Do đó việc kết nối đối xứng với phần encoder sẽ giúp ta phục hồi lại thông tin đã mất tại các lớp pooling.

Kết quả cho thấy, đối với phân đoạn WM, độ chính xác của phương pháp của nhóm và U-Net là như nhau (0,92) do đặc trưng trên lát cắt 2D và 2 lát cắt liền nhau khi sử dụng phương pháp này vẫn không đủ để tăng cường độ chính xác

Đối với phân đoạn GM, kết quả cho phương pháp của nhóm (mức 0,92) tốt hơn so với kết quả phân đoạn của các phương pháp khác (mức 0,91). Kết quả này là do thành phần phát hiện biên và phát hiện đối tượng nhỏ phát hiện chính xác hầu hết điểm ảnh sai, nằm trên đường biên giữa các mô GM và CSF. Do đó, độ chính xác của phân đoạn CSF của phương pháp đề xuất cũng tốt hơn cho so với các phương pháp khác.

Đại diện nhóm nghiên cứu cho biết, kết quả nghiên cứu của nhóm cho các số liệu tốt hơn so với các phương pháp khác nhờ vào hình ảnh gốc kết hợp với dự đoán từ mô hình 3D thu nhỏ là đầu vào cho mô hình CNN thứ hai để phân vùng. Cách thức này cho phép mô hình tiếp nhận nhiều đặc trưng hơn.

“Ưu điểm của mô hình của chúng tôi là có sử dụng mối quan hệ giữa các lát cắt để phân vùng và có nhiều dữ liệu để huấn luyện hơn so với mô hình 3D ban đầu, không sử dụng augmentation để tăng thêm dữ liệu”, PGS. TS Phạm Thế Bảo cho biết.

Từ nghiên cứu trên, nhóm tiếp tục xây dựng phần mềm hỗ trợ  trích xuất 3 vùng WM,  GM và CSF từ ảnh MRI. Qua đó, từ các thành phần đã trích xuất, bác sĩ có thể sử dụng để xem trực tiếp và chẩn đoán bệnh Alzheimer một cách trực quan.

mri5

Giao diện trang chủ ứng dụng nền tảng web.

Theo đó, khi truy cập ứng dụng, người dùng nhập dữ liệu đầu vào là ảnh MRI 3D, sau đó có thể chọn chức năng tách hộp sọ để có kết quả là MRI chỉ chứa vùng não. Với ảnh sau khi phân vùng não, ứng dụng có thể trích xuất 3 vùng WM, GM và CSF. 

"Ứng dụng cũng hiện minh họa một số lát cắt ở giữa theo trục axial. Để xem toàn ảnh MRI, người dùng có thể tải hình ảnh về máy", báo cáo được nhóm nghiên cứu trình bày tại hội đồng tư vấn nghiệm thu nhiệm vụ nêu rõ.

Có thể khẳng định rằng, kết quả của nhiệm vụ khoa học công nghệ do nhóm chuyên gia tại Đại học Sài Gòn thực hiện và được Sở KH&CN TP.HCM nghiệm thu trong năm 2021 đã mở ra một hướng tiếp cận hoàn toàn mới, hiệu quả cho công tác thăm khám, chẩn đoán và điều trị nhiều chứng bệnh liên quan đến não, đặc biệt là chứng Alzheimer. Được biết, cùng với nhiệm vụ khoa học công nghệ nói trên, nhóm tác giả đã công bố 3 bài báo khoa học quốc tế và đào tạo 1 thạc sỹ chuyên ngành khoa học máy tính với luận văn tốt nghiệp "Phân đoạn vùng chất trắng, chất xám và vùng dịch não bằng phương pháp học sâu".

Nhiệm vụ đề xuất những giải pháp quy hoạch và kiến trúc khu dân cư nhằm ứng phó với tình trạng ngập lụt do biến đổi khí hậu, nước biển dâng tại TP.HCM.

Biến đổi khí hậu (BĐKH) đang diễn ra ngày càng mạnh mẽ trên thế giới. Tại TP.HCM, các khu vực có đặc trưng là vùng trũng thấp và sông ngòi chằng chịt như hai huyện Nhà Bè và Cần Giờ đang chịu ảnh hưởng nặng nề do BĐKH, thêm vào đó là tình trạng nước biển dâng (NBD) gây xâm nhập mặn, sạt lở đất, ngập lụt xảy ra thường xuyên.

Đáng chú ý hơn, hiện tượng ngập lụt gây hư hỏng các công trình dân sinh, nhất là nhà ở của người dân, ảnh hưởng nghiêm trọng tới đời sống do không thể “an cư lạc nghiệp”. Điển hình là tuyến đường Lê Văn Lương (huyện Nhà Bè), có chiều rộng khá hẹp và vỉa hè ngắn, dù đã được nâng cấp hệ thống cống rãnh thoát nước nhưng tốc độ nước dâng rất nhanh, gây ngập úng khi triều cường xảy ra, ảnh hưởng nghiêm trọng đến giao thông và sinh hoạt của người dân.

bdkh1

Tình trạng ngập lụt thường xuyên được ghi nhận trên tuyến đường Lê Văn Lương, huyện Nhà Bè (ảnh tư liệu)

Trước thực tế đó, sau 2 năm tiếp nhận, nhóm nghiên cứu tại Đại học Tôn Đức Thắng (do kiến trúc sư Ngô Lê Minh làm chủ nhiệm) đã hoàn thành nhiệm vụ khoa học và công nghệ “Đánh giá tác động của ngập lụt do biến đổi khí hậu đến nhà ở tại khu vực Nhà Bè, Cần Giờ (TP.HCM), và đề xuất giải pháp quy hoạch và kiến trúc nhằm ứng phó”. Đây là nhiệm vụ khoa học được giới chuyên gia và cơ quan quản lý nhà nước nhận định là rất cần thiết và cấp bách, xuất phát từ nhu cầu bảo vệ cuộc sống người dân, đưa ra các giải pháp quy hoạch và kiến trúc khu dân cư (KDC) hướng tới sự tồn tại và phát triển bền vững trong tương lai. Từ đó, phát huy tiềm năng to lớn về kinh tế công nghiệp biển, du lịch sinh thái nghỉ dưỡng ở địa phương, thực hiện Nghị quyết số 24 Hội nghị lần 7 của Ban chấp hành Trung ương khóa XI về “Chủ động ứng phó BĐKH, tăng cường quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường”.

Để giải quyết tình trạng ngập úng ở huyện Nhà Bè, nhóm nghiên cứu đề xuất áp dụng giải pháp sử dụng vỉa hè thẩm thấu nước kết hợp mảng xanh và hồ điều hòa tăng khả năng thoát nước cho khu dân cư, do khả năng thẩm thấu vào đất của nước mưa, lũ đối với đất đô thị trung bình chỉ bằng 1/5 so với đất cây xanh tự nhiên. Cụ thể, trong hồ sơ cấp phép quy hoạch, mọi dự án xây dựng và phát triển đô thị đều phải thể hiện vị trí của dự án trên bản đồ vùng có nguy cơ ngập lụt (chủ yếu dọc theo các dòng sông). Các công trình, khu đất nằm trong vùng có nguy cơ ngập lụt đều bị hạn chế phát triển và bắt buộc có những biện pháp phòng lụt khi cải tạo công trình. Gia tăng không gian cho mặt nước và cây xanh tự nhiên không chỉ làm giảm nguy cơ ngập lụt mà còn tạo cảnh quan cho đô thị. Gia tăng không gian cho nước còn là giải pháp bền vững hơn khi không làm biến đổi dòng chảy đột ngột như xây đập, đắp đê hay tôn nền công trình.

bdkhvh2

Thiết kế vỉa hè thẩm thấu nước

Một giải pháp khác được nhóm nghiên cứu đề xuất là tạo mương sinh học và tuyến thẩm thấu. Mục đích là xây dựng hệ thống thu nước ngầm trong lòng đất, bên dưới những tuyến đường giao thông và không gian xanh tự nhiên. Khi bị ngập, nước tràn trên mặt đường và sẽ được dẫn hướng chảy qua vỉa hè, đến một hệ thống lọc tự nhiên, hay còn gọi là mương sinh học. Mương sinh học có độ dốc nhỏ từ 1-5%, và được bao phủ bởi các lớp cỏ cây, thảm thực vật hoặc phân hữu cơ. Dòng chảy của mương sinh học được thiết kế nông và rộng, nhằm tối ưu hóa việc thẩm thấu nguồn nước bề mặt. Đáy của mỗi mương sinh học được thiết kế chứa nhiều đá và cát để tăng cường khả năng thấm hút. Khi có mưa, phần lớn nước thấm qua các kẽ gạch xuống lớp cát đá bên dưới, rồi chảy xuống cống để thoát ra kênh rạch, nước tiêu thoát rất nhanh, giúp giảm thiểu tối đa tình trạng ngập do triều cường.

bdkhvh3

Cấu tạo mương sinh học và tuyến thẩm thấu

Các giải pháp kiến trúc kể trên đều nhằm mục đích tạo ra những không gian trống có khả năng tạm thời trữ nước khi có hiện tượng ngập do triều cường, hướng đến việc tìm đường cho nước thoát, để nước xâm nhập vào khu vực có dân cư theo cách có thể kiểm soát được, từ đó chủ động chống ngập. Theo tính toán, mỗi một ngôi nhà có diện tích 50m2, nếu đào sâu bên dưới sàn nhà khoảng 1m để thi công bể chứa tạm thời khi nước dâng lên thì lượng nước thu được sẽ vào khoảng 50m3 nước/mỗi nhà. Nhân rộng ra cho những ngôi nhà khác, sẽ lưu trữ được hàng ngàn mét khối nước. Bên cạnh đó, kết hợp với việc đào các mương thoát nước nhân tạo trong các sân vườn, men theo vỉa hè, các trục đường giao thông, thì khi có triều cường thì hệ thống “tạo chỗ cho nước” này sẽ thu được một lượng nước đáng kể góp phần làm giảm ngập. Phần nước thu được sẽ được xử lý bởi hệ thống ống ngầm để thoát trở lại các kênh rạch hoặc theo sông lớn ra biển khi hiện tượng ngập cực đoan trôi qua.

Tiến sỹ Ngô Lê Minh cho biết, về giải pháp tổng thể về kiến trúc ứng phó với ngập lụt huyện Cần Giờ, tuy đê kè và tường chắn hiện nay ở các mũi đất có tác dụng bảo vệ bờ biển khỏi lũ lụt, nhưng tình trạng NBD đòi hỏi có các giải pháp mới linh hoạt điều chỉnh theo mực nước đang dần dâng cao, vì đê kè không thể vươn lên mãi theo mực NBD (dự báo cao thêm 1m vào cuối thế kỷ 21). Theo đó, biện pháp khả thi có thể thực hiện được là mở rộng dòng chảy của sông rạch, đồng thời tiến hành nạo vét tăng cường độ sâu để có thể chứa nhiều nước hơn. Các con sông, kênh rạch được mở rộng sẽ thuận theo địa hình và dòng chảy tự nhiên, giúp lượng nước lưu thông dễ dàng, thoát nước nhanh và phù hợp với cảnh quan tự nhiên chung của khu vực. Với địa hình chằng chịt các con sông lớn nhỏ, diện tích đất dự trữ còn rất nhiều thì phương án này sẽ tỏ ra hiệu quả đáng kể.

Hơn nữa, một khối lượng lớn đất dôi ra sau quá trình nạo vét có thể được tận dụng để bồi đắp lên những khu vực đất trũng, từ đó, cao độ đất nền xây dựng sẽ được gia tăng đáng kể. Giải pháp này mang lại hiệu quả kép cho Cần Giờ trong việc tổ chức mô hình cư trú thích ứng NBD.

Để có thể “sống chung với ngập lụt” do ngập nặng, nhóm nghiên cứu đề xuất mô hình phát triển quy hoạch kiến trúc nhà ở theo tuyến cho KDC nội thị xã Bình Khánh (Cần Giờ). Các tuyến được tổ chức chạy dọc theo mép bờ sông hoặc có thể phát triển mô hình cư trú ngay bên trên mặt nước, tạo thành một mạng lưới cư trú nổi, nhường đất lại cho việc chứa nước. Giải pháp tổ chức bao gồm 1 dãy nhà kéo dài hoặc “lưỡng cư” nửa trên đất liền, nửa trên mặt nước hoặc nằm tách bạch hoàn toàn trên mặt nước, liên kết với nhau và với đất liền thông qua hệ thống cầu phao nổi. Riêng những khu đất ở xa bờ sông, có thể đề xuất giải pháp xây nhà kiên cố với nền nhà được nâng cao so với mặt đường như nhà sàn, nhà chòi, nhà lõi…

bdkhvh4

Giải pháp quy hoạch cụm KDC nội thị xã Bình Khánh

Trong khi đó, các KDC ở xã An Thới Đông được hình thành theo sự tương đồng trong sinh kế của người dân. Do vậy, mô hình đưa ra là phát triển theo cụm dân cư, tập trung quanh một điểm hoạt động kinh tế chung như chợ, làng nghề. Mỗi cụm dân cư sẽ được quy hoạch tạo thành một cộng đồng nhỏ gồm khoảng 20 -30 căn nhà, quy hoạch kiểu tập trung để thuận tiện cho nhu cầu kinh doanh và sản xuất của người dân. Theo đó, các căn nhà có hướng tiếp cận chính từ trục đường giao thông tạo thành hệ bàn cờ, mặt sau quay về khoảnh sân trong. Khoảng sân này là một không gian mở, được xử lý bằng cách đào thấp xuống 80cm, để có thể chứa được một lượng nước nhất định góp phần làm giảm cao độ mặt nước trong trường hợp có thời tiết diễn biến cực đoan khiến ngập lụt xuất hiện. Khoảng không gian giữa các căn nhà sẽ được bố trí các sàn nổi để khi cả vùng bị ngập, sàn nổi này có tác dụng như điểm tiếp cận để vào bên trong nhà các ngôi nhà thông qua lối mở có tính toán trước. Những sàn nổi này trong điều kiện bình thường sẽ được sử dụng làm không gian sinh hoạt cộng đồng, nơi đỗ xe, hoặc nơi hoạt động kinh tế bổ sung (phơi khô thủy hải sản, đan lưới, bán trái cây, bán hải sản tươi sống…). Do sự phức tạp của tổ chức không gian, các giải pháp tạo không gian cho nước, thiết kế nhà kiểu sàn nổi và sử dụng mương sinh học thu nước mưa có thể được áp dụng cho các khu vực láng giềng lân cận kiểu tập trung này.

bdkhvh5

Mô hình nhà ở theo cụm dân cư được bố trí sàn nổi

Nhóm nghiên cứu Đại học Tôn Đức Thắng cũng đề xuất nên những mô hình quy hoạch, thiết kế kiến trúc nhà ở thích ứng với tình trạng ngập lụt, phù hợp với điều kiện kinh tế, đảm bảo tính thẩm mỹ và phù hợp với tập quán sinh sống của người dân, thích ứng với ảnh hưởng của BĐKH và NBD cho hai huyện Nhà Bè Và Cần Giờ.

Các đề xuất cũng có thể ứng dụng và triển khai tiếp tục cho các nghiên cứu, quy hoạch nhà ở vùng thiên tai lũ lụt, nhà ở thích ứng với BĐKH tại TP.HCM và các tỉnh thành lân cận như Long An, Đồng Nai, Bà Rịa - Vũng Tàu. 

 

Thông tin liên hệ:
Đại học Tôn Đức Thắng
Địa chỉ: Số 19 đường Nguyễn Hữu Thọ, Quận 7, TP.HCM
Điện thoại: (028) 37755035

Website: http://www.tdtu.edu.vn

Ngày 13/12/2021, Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM và Quỹ đầu tư VinaCapital Ventures tiến hành ký kết thỏa thuận hợp tác nhằm hỗ trợ cho các doanh nghiệp khởi nghiệp đổi mới sáng tạo (startups).

Theo đó, các nội dung hợp tác gồm hỗ trợ phát triển startups tiềm năng dựa trên nguồn lực hiện có của các bên; kết nối startups tiềm năng với các nguồn lực khác của xã hội hoặc thông qua việc hợp tác với các doanh nghiệp có năng lực; phối hợp tổ chức các hoạt động và sự kiện về khởi nghiệp đổi mới sáng tạo nhằm phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo tại TP.HCM.

12HDKHLVkykethoptacVinacapitalh4.jpg

Ông Nguyễn Việt Dũng (Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM) cho biết, Sở rất hoan nghênh mối quan hệ hợp tác với VinaCapital. Trước đây, khi thiết kế các chương trình hỗ trợ phát triển hệ sinh thái khởi nghiệp đổi mới sáng tạo, Sở đã mời các cộng đồng hệ sinh thái, các quỹ đầu tư tham gia. Đặc biệt là với chương trình SpeedUp, Sở mong muốn có sự tham gia hợp tác của các quỹ nhiều hơn nữa. Bên cạnh đó, Sở cũng có các chương trình hỗ trợ hoạt động nghiên cứu, mỗi năm tài trợ hàng trăm dự án nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, quá trình thương mại hóa còn hạn chế, gặp nhiều khó khăn vướng mắc dù nhiều dự án rất có tiềm năng, sản phẩm tốt. Vì vậy, việc hợp tác giữa Sở và VinaCapital không chỉ có ý nghĩa hỗ trợ về tài chính, mà còn hỗ trợ về chuyên gia tư vấn, kiến thức thị trường, phương án kinh doanh để thúc đẩy nhiều ý tưởng sáng tạo, phát triển thương mại hóa kết quả nghiên cứu.

Trao đổi tại buổi lễ ký kết, ông Hoàng Đức Trung (Giám đốc VinaCapital Ventures) cho biết, Quỹ đầu tư VinaCapital Ventures được thành lập từ năm 2018, là quỹ đầu tư mạo hiểm hoạt động trong lĩnh vực công nghệ có vốn lên đến 100 triệu USD, chuyên đầu tư vào các công ty startup Việt Nam hoạt động trong lĩnh vực khoa học và công nghệ. Thông qua việc hợp tác với Sở Khoa học và Công nghệ, VinaCapital mong muốn kết nối với các đơn vị nghiên cứu trong cả nước, cũng như kết nối với cơ quan quản lý nhà nước để có thể định hướng ngay từ đầu nhằm tránh lãng phí trong quá trình đầu tư hỗ trợ các dự án nghiên cứu, phát triển startups.

Trên cơ sở ký kết thỏa thuận hợp tác, hai bên sẽ triển khai những chương trình, hoạt động cụ thể trong thời gian tới.

Lam Vân (CESTI)

Ngày 14/12, trong khuôn khổ TECHFEST- WHISE 2021 (Ngày hội Khởi nghiệp Đổi mới Sáng tạo Quốc gia và Tuần lễ Đổi mới Sáng tạo và Khởi nghiệp TP.HCM 2021), Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM tổ chức lễ tổng kết và trao giải chương trình HIS-COVID 2021.

Top 10 của chương trình HIS-COVID 2021 (Tìm kiếm và kết nối các giải pháp đổi mới sáng tạo ứng phó dịch COVID-19 tại TP.HCM) đã được vinh danh và trao giải thưởng gồm WeShare.asia; giải pháp quản lý đô thị CyHome; giải pháp sàng lọc vi khuẩn đường ruột kháng kháng sinh carbapenem; bản đồ Covidmaps hỗ trợ phòng chống dịch bệnh Covid-19; CovidPass.vn – chứng nhận số xét nghiệm Covid-19 trên nền tảng công nghệ Blockchain; công nghệ nano và tinh chế hoạt chất từ dược liệu ứng dụng trong các sản phẩm phòng chống SARS-COV-2; ứng dụng phác đồ Đông y xử trí sớm Covid-19; tủ sát khuẩn tự động đa năng PPS-TKS01; giải pháp kiểm soát Covid qua nước thải bảo vệ vùng xanh, nhà máy sản xuất sử dụng hố ga Thuận Thiên và dụng cụ xét nghiệm cầm tay; T-Check: thiết bị khai báo y tế và kiểm soát ra vào.

13HDKHLVtraogiaiHISCOVIDh1.jpg

Đối với Top 10, Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM sẽ tiếp tục hỗ trợ, kết nối sâu với các sở, ban ngành, quận/huyện, các hiệp hội, doanh nghiệp của Thành phố để truyền thông, lan tỏa và triển khai ngay các giải pháp hữu ích vào thực tế để hỗ trợ công tác phòng, chống dịch tại TP.HCM. Bên cạnh đó, để khích lệ tinh thần cho các giải pháp tiếp tục phát triển trong tương lai, mỗi dự án trong Top 10 sẽ nhận được 10 triệu đồng là hiện kim từ Sở KH&CN TP.HCM.

Chia sẻ tại buổi lễ trao giải, bà Chu Vân Hải (Phó Giám đốc Sở KH&CN TP.HCM) cho biết, HIS-COVID 2021 là sáng kiến của Sở nhằm tìm kiếm và kết nối các giải pháp đổi mới sáng tạo ứng phó dịch Covid-19 tại TP.HCM phục vụ phát triển kinh tế. Với mục tiêu tìm kiếm những giải pháp sẵn sàng chuyển giao cho các đơn vị quận huyện, sở ngành của Thành phố, chương trình đã nhận được 99 giải pháp và lựa chọn 20 giải pháp tốt để tổ chức các buổi kết nối ứng dụng. Trong 20 giải pháp, chương trình đã lựa chọn 10 giải pháp tốt nhất để vinh danh và trao giải HIS-COVID 2021 hôm nay. Thời gian tới, Sở KH&CN TP.HCM sẽ triển khai nhiều dự án khác nhau, tập trung vào quản trị công, trong đó có đổi mới sáng tạo về quản trị công. Đồng thời triển khai nhiều chương trình lớn để giải quyết các bài toán lớn của Thành phố như nâng cao năng lực quản trị y tế của các cơ sở y tế, chuyển đổi số trong giáo dục, nâng cao năng lực quản trị tại các cơ sở quận huyện, xây dựng nhà ở cho người có thu nhập thấp,… Sở hy vọng các dự án, chương trình sẽ tiếp tục nhận được sự chung tay của cộng đồng xã hội, cũng như mong muốn các doanh nghiệp có thể “đặt hàng” với các trường, viện để tạo ra mạng lưới đổi mới sáng tạo mở, phục vụ cho phát triển khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo của Thành phố.

Lam Vân (CESTI)


Bản quyền © 2018 Sở Khoa học và Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh
Thiết kế và phát triển bởi HCMGIS
Tổng số truy cập: 11537353