Nhận bản tin miễn phí
Báo Xây dựng - Tin tức trong ngày, tin mới nhất, tin nhanh 24h Bạn cần biết

Sinh viên Học viện Hàng không đưa AI vào quản lý rác thải, giành giải tại InnoStar 2026

Sinh viên Học viện Hàng không đưa AI vào quản lý rác thải, giành giải tại InnoStar 2026

-

Từ bài toán quản lý rác thải, ba sinh viên Học viện Hàng không Việt Nam cùng các sinh viên Hàn Quốc đã phát triển giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo lượng rác, tối ưu thu gom và nâng cao hiệu quả phân loại, tái chế.

Theo thông tin từ Học viện Hàng không Việt Nam, vừa qua, Trung tâm Khởi nghiệp Sáng tạo TP.HCM (SIHUB) thuộc Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM đã tổ chức cuộc thi Ý tưởng Khởi nghiệp Sinh viên - Innostar 2026

Đây là cuộc thi hướng đến kết nối sinh viên Việt Nam và Hàn Quốc, thúc đẩy tinh thần khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo và hội nhập quốc tế. Chủ đề của cuộc thi năm nay là "Ứng dụng khoa học công nghệ vào kinh doanh thời đại số".

Tại cuộc thi, đại diện của Học viện Hàng không trong đội EcoLoop AI gồm Nguyễn Đăng Khoa, sinh viên khoa Kỹ thuật Hàng không; Nguyễn Doãn Ngọc Hân và Lê Ngọc Trinh, sinh viên khoa Công nghệ thông tin đã cùng 5 thành viên Hàn Quốc đã tạo thành một đội thi liên ngành, liên quốc gia.

Sinh viên Học viện Hàng Không đưa AI vào xử lý rác thải, giành giải tại INNOSTAR 2026 - Ảnh 1.

Ba sinh viên Học viện Hàng không Việt Nam cùng đội EcoLoop AI phát triển giải pháp quản lý, thu hồi rác thải thông minh và giành giải Excellence Prize tại cuộc thi InnoStar 2026.

Tham gia cuộc thi, đội EcoLoop AI lựa chọn bài toán quản lý và thu hồi rác thải để phát triển giải pháp. Nhóm tập trung nghiên cứu cách ứng dụng AI và dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả thu gom, phân loại và tái chế rác.

Theo ý tưởng của nhóm, hệ thống có khả năng dự báo lượng rác phát sinh, qua đó hỗ trợ tối ưu tuyến đường thu gom, phân bổ nhân lực và phương tiện phù hợp. Hệ thống cũng ghi nhận các dữ liệu về loại rác, khối lượng, mức độ lẫn tạp chất và quá trình bàn giao.

Từ những dữ liệu này, nhóm hướng đến việc nâng cao hiệu quả thu hồi, phân loại và tái chế, đồng thời giảm chi phí vận hành. Mục tiêu lâu dài là góp phần biến rác thải thành nguồn tài nguyên có giá trị, thay vì chỉ xem đây là chất thải cần xử lý.

Trong quá trình tham gia InnoStar 2026, các thành viên EcoLoop AI không chỉ phát triển giải pháp công nghệ mà còn cùng nhau nghiên cứu thị trường, xác định nhu cầu, hoàn thiện mô hình kinh doanh và chuẩn bị phần thuyết trình dự án (pitching).

Sinh viên Học viện Hàng Không đưa AI vào xử lý rác thải, giành giải tại INNOSTAR 2026 - Ảnh 2.

Nhóm sinh viên Học viện Hàng không cùng các thành viên Hàn Quốc tạo thành một đội thi liên ngành, liên quốc gia.

Sự kết hợp giữa sinh viên Kỹ thuật Hàng không và Công nghệ thông tin tạo nên cách tiếp cận liên ngành cho dự án. Năng lực kỹ thuật, dữ liệu và AI được kết hợp với tư duy kinh doanh và định hướng phát triển bền vững.

Bên cạnh đó, việc làm việc cùng các thành viên Hàn Quốc giúp nhóm có thêm trải nghiệm trong môi trường đa văn hóa, rèn luyện kỹ năng giao tiếp, phản biện và phối hợp để phát triển ý tưởng.

Tại InnoStar 2026 , EcoLoop AI trải qua các vòng nghiên cứu thị trường, xây dựng mô hình kinh doanh và thuyết trình dự án (pitching). Sau các vòng thi, EcoLoop AI vượt qua vòng bán kết, góp mặt trong Top 10 chung kết và giành giải Excellence Prize ở nhóm các đội Hàn Quốc.

Kết quả này ghi nhận nỗ lực của các thành viên trong việc đưa công nghệ vào giải quyết một vấn đề thực tế, đồng thời cho thấy khả năng làm việc liên ngành, phát triển mô hình kinh doanh và hợp tác quốc tế của sinh viên.

Theo Học viện Hàng không Việt Nam, thành tích tại InnoStar 2026 không chỉ mang ý nghĩa về mặt giải thưởng mà còn là cơ hội để sinh viên tiếp cận một bài toán thực tiễn, vận dụng kiến thức chuyên môn và công nghệ để tìm kiếm giải pháp cho các vấn đề của xã hội.

Từ giảng đường, các sinh viên Việt Nam và Hàn Quốc đã cùng nghiên cứu, phát triển một ý tưởng chung, hướng tới việc ứng dụng công nghệ để quản lý rác thải hiệu quả hơn, nâng cao khả năng thu hồi, tái chế và tạo thêm giá trị từ nguồn tài nguyên này.


Bạn cần đăng nhập để thực hiện chức năng này!

Bạn không thể gửi bình luận liên tục. Xin hãy đợi
60 giây nữa.