
- Nghiên cứu hoàn thiện và đánh giá chất lượng sinh phẩm realtime-LAMP phát hiện nhanh SARS-CoV-2
- Nghiên cứu độ dẫn điện tầng điện ly ở Việt Nam và biến thiên chu kỳ dài của các tham số điện ly ở Phú Thụy phục vụ nghiên cứu biến đổi khí hậu không gian vũ trụ
- Nghiên cứu giải pháp nâng cao khả năng lưu giữ và khai thác hiệu quả tài nguyên nước mặt phục vụ phát triển bền vững khu vực Tây Nguyên
- Nghiên cứu phân loại chi Cóc (Spondias L) ở Việt Nam dựa trên hình thái và phân tử
- Xây dựng mô hình nuôi cá chẽm (Lates cal carifer Bloch 1790) trong thủy vực nước ngọt quy mô nông hộ tại tỉnh Phú Yên
- Nghiên cứu sản xuất tinh bò Blanc - Bleu - Belge (BBB) thuần đông lạnh dạng cọng rợ và thử nghiệm phương pháp phân tách tinh phân giới
- Các lý thuyết quan hệ quốc tế đương đại
- Đánh giá thực trạng môi trường đất và phân vùng thích nghi nông nghiệp tỉnh Tiền Giang theo hướng biến đổi khí hậu và nước biển dâng
- Nghiên cứu công nghệ thiết kế chế tạo thiết bị thu hồi bụi theo nguyên lý thấm ướt ứng dụng cho các dây chuyền sản xuất phân bón NPK
- Thiết lập duy trì và phát triển cơ sở dữ liệu thông tin trực tuyến về đối tượng sở hữu công nghiệp và công cụ khai thác phục vụ doanh nghiệp nhỏ và vừa



- Ứng dụng kết quả thực hiện nhiệm vụ
BĐKH/16-20
2021-04-361/KQNC
Nghiên cứu cơ sở khoa học và giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo để nhận dạng hỗ trợ dự báo và cảnh báo một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm trong bối cảnh biến đổi khí hậu tại Việt Nam
Trung tâm Thông tin và Dữ liệu Khí tượng thủy văn
Bộ Tài nguyên và Môi trường
Quốc gia
ThS. Ngô Văn Mạnh
PGS.TS. Nguyễn Xuân Hoài; TS. Ban Hà Bằng; TS. Nguyễn Đăng Quang; KS. Vũ Trọng Thành; TS. Nguyễn Bá Thủy; TS. Võ Văn Hòa; ThS. Bùi Đình Lập; ThS. Lê Đại Thắng; KS. Vũ Duy Tiến
Khí hậu học
01/07/2018
01/12/2020
30/12/2020
2021-04-361/KQNC
08/03/2021
Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia
Sản phẩm của đề tài đã được ứng dụng hiệu quả trong công tác hỗ trợ nghiệp vụ cho một số đơn vị trong dự báo và cảnh báo khí tượng thủy văn liên quan đến bão, mưa lớn, rét đậm rét hại và lũ ở lưu vực sông Hồng. Ngoài ra, các phương pháp nghiên cứu trong đề tài đã được nhiều đề tài tiếp sau đó kế thừa, nghiên cứu và phát triển tiếp.
Các sản phẩm của ứng dụng có thể kể đến bao gồm: - Mô hình, thuật toán, cơ chế học máy của một số mô hình trí tuệ nhân tạo đế nhận dạng và dự báo một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm gồm bão, mưa lớn diện rộng, không khí lạnh, lũ (trên hệ thống sông Hồng), nước biển dâng do bão (ven biển Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ). - Hệ thống nhận dạng, hỗ trợ dự báo và cảnh báo một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo phù hợp.
Đây đều là các sản phẩm rất quan trọng, ứng dụng thường xuyên trong các hoạt động nghiệp vụ hàng ngày của Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV và là kênh thông tin tham khảo cho các đơn vị dự báo cấp quốc gia, khu vực và cấp tỉnh. Các sản phẩm của đề tài đã được tích hợp vào hệ thống nghiệp vụ tại Trung tâm Thông tin và Dữ liệu KTTV đường dẫn website: http://ai.thoitietnguyhiem.gov.vn/.
Đề tài đã cung cấp được một kênh thông tin bổ sung hữu ích để tham khảo giúp cải thiện chất lượng dự báo, phục vụ cộng đồng cũng như cung cấp cơ sở khoa học và dữ liệu thực tế cho một số các nghiên cứu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong các hoạt động dự báo, cảnh báo trong ngành khí tượng thủy văn sau này.
Biến đổi khí hậu; Khí tượng thủy văn; Trí tuệ nhân tạo; Nhận dạng; Dự báo; Hỗ trợ; Khoa học công nghệ
Ứng dụng
Đề tài KH&CN
Khoa học kỹ thuật và công nghệ,
Được ứng dụng giải quyết vấn đề thực tế,
Số lượng công bố trong nước: 6
Số lượng công bố quốc tế: 2
Giấy chứng nhận đăng ký quyền tác giả cho “Phần mềm hệ thống nhận dạng, hỗ trợ dự báo và cảnh báo một số hiện tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo” số 8599/2020/QTG do Cục bản quyền tác giả cấp.
Có 01 tiến sỹ và 04 thạc sỹ đã sử dụng kết quả của đề tài cho nội dung luận án, luận văn của mình.