Ngày 1/10/2026, tại Trường Đại học Thủy lợi, Hội thảo hợp tác nghiên cứu Việt Nam – Vương quốc Anh về Toán học vì môi trường (UK – Viet Nam Research Collaboration Workshop on Mathematics for the Environment) được tổ chức với sự tham gia của các nhà khoa học, chuyên gia đến từ Việt Nam, Vương quốc Anh và một số cơ sở nghiên cứu quốc tế.
Không chỉ trao đổi các kết quả và hướng nghiên cứu mới, hội thảo hướng tới kết nối các nhóm chuyên môn, xác định những bài toán chung và từng bước hình thành các đề xuất hợp tác nghiên cứu cụ thể.
Hội thảo là hoạt động trong khuôn khổ chương trình gặp gỡ Việt Nam – Vương quốc Anh về Toán học vì môi trường, với sự tham gia của Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, các cơ sở đào tạo, nghiên cứu của Việt Nam cùng các chuyên gia quốc tế.
Chương trình tập trung kết nối toán học, khoa học tính toán và trí tuệ nhân tạo với những bài toán đang đặt ra trong lĩnh vực khí hậu, tài nguyên nước, môi trường và phát triển bền vững.
PGS. Lê Minh Hà, Giám đốc điều hành Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, giới thiệu khái quát mục tiêu của chương trình hợp tác
Trong phiên làm việc buổi sáng, PGS. Lê Minh Hà, Giám đốc điều hành Viện Nghiên cứu cao cấp về Toán, giới thiệu khái quát mục tiêu của chương trình hợp tác và những kết quả kỳ vọng.
Các nhà khoa học sau đó tập trung trao đổi về khả năng hình thành những hướng nghiên cứu chung giữa các đơn vị của Việt Nam và các đối tác Vương quốc Anh.
Đại diện Trường Đại học Thủy lợi, PGS.TS Đinh Nhật Quang giới thiệu hướng nghiên cứu về hệ thống cảnh báo sớm lũ, trong đó đặt ra khả năng kết hợp các mô hình toán học, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo.
TS Phạm Thị Hồng trao đổi về các nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo, công nghệ quang tử và vật liệu sinh học, với những hướng tiếp cận có thể phục vụ đặc trưng hóa vật liệu tiên tiến và giám sát nông nghiệp thông minh.
Hội thảo tạo không gian kết nối, trao đổi trực tiếp giữa các nhà khoa học Việt Nam và các đối tác quốc tế.
Các nhà khoa học đến từ Vương quốc Anh đồng thời chia sẻ những hướng nghiên cứu đang được quan tâm, qua đó mở rộng thảo luận về khả năng kết nối các nhóm chuyên môn và triển khai những hoạt động nghiên cứu chung.
Một trong những điểm nổi bật của hội thảo là cách tiếp cận liên ngành, trong đó toán học không chỉ được nhìn nhận ở góc độ lý thuyết mà được đặt trực tiếp vào những bài toán thực tiễn của khí hậu và môi trường.
Các nội dung chuyên môn trải rộng từ mô hình toán học, đồng hóa dữ liệu, dự báo xác suất, kiểm chứng chất lượng dự báo đến trí tuệ nhân tạo, học máy và các phương pháp tính toán tiên tiến.
Các nhà khoa học từ University of Reading giới thiệu các nghiên cứu về học các bộ lọc xác suất trong đồng hóa dữ liệu và các phương pháp thống kê đánh giá chất lượng của hệ thống dự báo.
Những nghiên cứu này có ý nghĩa đối với các bài toán dự báo thời tiết, khí hậu và môi trường, nơi dữ liệu quan trắc thường tồn tại nhiễu, bất định và các mối quan hệ phi tuyến phức tạp.
Trong lĩnh vực khí tượng và khí hậu, các trao đổi đề cập xu hướng kết hợp mô hình động lực truyền thống với trí tuệ nhân tạo, học máy và các phương pháp toán học hiện đại.
Một vấn đề được đặt ra là làm thế nào tạo ra thông tin khí hậu có độ phân giải cao từ các mô hình quy mô lớn nhưng vẫn bảo đảm tính nhất quán vật lý, phản ánh đúng các hiện tượng cực đoan và lượng hóa được mức độ bất định.
Các tham luận cũng đề cập đến động lực khí quyển, khả năng dự báo, ENSO cũng như phương pháp kết hợp mô hình WRF với thuật toán XGBoost để hạ quy mô lượng mưa tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Các nhà khoa học trao đổi những hướng nghiên cứu liên ngành, hướng tới giải quyết các bài toán thực tiễn về khí hậu và môi trường.
Ở lĩnh vực tài nguyên nước, nghiên cứu về mô hình hóa nhiều lưu vực và dự báo vận hành nguồn nước tại khu vực Mekong mở rộng cho thấy tiềm năng kết hợp mô hình số, dữ liệu viễn thám, Internet vạn vật và học máy trong hỗ trợ cảnh báo sớm, quản lý nguồn nước và giảm nhẹ rủi ro thiên tai.
Một hướng tiếp cận khác được giới thiệu tại hội thảo là phát triển nền tảng “bản sao số” sử dụng trí tuệ nhân tạo cho giao thông và chất lượng không khí đô thị.
Nghiên cứu hướng tới cung cấp cơ sở dữ liệu và công cụ hỗ trợ xây dựng các chính sách giao thông bền vững, giảm phát thải và cải thiện môi trường sống.
Điểm đáng chú ý của chương trình là các trao đổi không dừng lại ở việc trình bày tham luận mà tiếp tục được phát triển thông qua các nhóm làm việc chuyên đề.
Các đại biểu được chia thành những nhóm tập trung vào ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hạ quy mô khí hậu, mô hình hóa phát thải và chất lượng không khí, cũng như rủi ro khí hậu và quy hoạch khả năng chống chịu.
Tại mỗi nhóm, các nhà khoa học cùng xác định những vấn đề nghiên cứu còn bỏ ngỏ, thế mạnh chuyên môn của các bên, nguồn dữ liệu và mô hình hiện có, từ đó xây dựng câu hỏi nghiên cứu và định hướng phương pháp triển khai.
Chương trình hướng tới việc phát triển các ý tưởng ban đầu thành những đề xuất nghiên cứu có cấu trúc, xác định rõ bài toán, mục tiêu, phương pháp, đối tác, dữ liệu, nguồn lực, kết quả kỳ vọng và những bước tiếp theo.
Cách tổ chức này cho thấy tinh thần thực chất của hội thảo, từ gặp gỡ và trao đổi học thuật tiến tới hình thành những đầu mối hợp tác và các hướng nghiên cứu có khả năng tiếp tục phát triển sau chương trình.
Đối với Trường Đại học Thủy lợi, sự hiện diện của các chủ đề về cảnh báo lũ, tài nguyên nước, khí hậu, môi trường, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cũng mở thêm không gian kết nối giữa những lĩnh vực nghiên cứu truyền thống của Nhà trường với các phương pháp khoa học và công nghệ mới.
Thông qua hội thảo, các nhà khoa học Việt Nam và Vương quốc Anh có thêm cơ hội chia sẻ phương pháp, dữ liệu và kinh nghiệm nghiên cứu, đồng thời tìm kiếm những điểm giao thoa giữa toán học, khoa học tính toán và các vấn đề môi trường cụ thể.
Các đại biểu tham dự chương trình tăng cường kết nối, hướng tới những hoạt động và đề xuất hợp tác nghiên cứu trong thời gian tới.
Đây là cơ sở để tiếp tục phát triển các nhóm nghiên cứu liên ngành, thúc đẩy trao đổi học thuật và hướng tới những chương trình hợp tác dài hạn có giá trị khoa học và khả năng ứng dụng trong thực tiễn.
Bình Dương
