Hai đội thi của Trường ĐH Bách Khoa ĐHQG-HCM gồm các sinh viên, học viên cao học đã đoạt giải thưởng xuất sắc của cuộc thi “International Capstone Design Contest 2021 do Trường Đại học Quốc gia Pukyong (Hàn Quốc) tổ chức ngày 26/11- 8/12.

Cả 2 đội thi đề đoạt giải thưởng trị giá 700 USD cho mỗi đội.

Đội HVAC do PGS.TS Nguyễn Tấn Tiến - Giám đốc PTN TTQG Điều khiển kỹ thuật số và Kỹ thuật hệ thống - hướng dẫn, gồm 3 thành viên là Dương Phúc Long, Mô Võ Nhựt Quang, Nguyễn Tấn Huy - Bộ môn Cơ điện tử, Khoa Cơ khí, tham gia dự thi với đề tài “Thiết kế buồng cách ly áp lực âm dưới dạng container module”.

Sinh viên Dương Phúc Long cho biết: “Phòng cách ly áp lực âm được sử dụng để ngăn chặn virus lây lan ra môi trường bên ngoài khu vực điều trị. Căn phòng này có áp suất thấp hơn môi trường xung quanh, nơi không khí chỉ có thể đi vào từ một phía và thoát ra qua phía khác thông qua các bộ lọc đặc biệt tiêu diệt vi sinh trước khi cấp vào phòng hoặc thải ra môi trường bên ngoài. Đề tài này còn bổ sung thiết kế gói gọn phòng cách ly cực âm bên trong các container, giúp chúng có khả năng vận chuyển giữa các điểm nóng bùng phát dịch bệnh”.

Long cũng nói thêm, để hoàn thiện đề tài, nhóm đã liên tục trao đổi với các bác sĩ của Trường ĐH Y Dược TP.HCM, chuyên gia đến từ các công ty chuyên thiết kế hệ thống thông khí và các thầy/cô trong khoa Cơ Khí, đặc biệt là thầy Nguyễn Tấn Tiến và thầy Phan Hoàng Long. Hiện đề tài đã có bản duyệt thiết kế cuối cùng và sẽ thi công vào đầu tháng 1/2022.

Cùng với đội HCAV, đội của thầy Ngô Khánh - PTN TĐ ĐHQG-HCM Động cơ đốt trong, hướng dẫn gồm học viên cao học Trần Quang Khôi  - Trưởng dự án Trí tuệ nhân tạo của Công ty Real-Time Robotics Vietnam, các sinh viên, học viên chuyên ngành Kỹ thuật Hàng không: Lê Đình Anh Huy, Trương Lữ Tiến, Dương Lý Thuận Thảo, Nguyễn Huỳnh Như, Trần Hải Quân.

Với đề tài “Study on a real-time plant detection companion computer of an agriculture and forestry surveillance drone based on neural network approach” nhằm tích hợp máy tính nhúng và trí tuệ nhân tạo lên thiết bị bay không người lái Vian drone nhận diện cây trồng. Việc tích hợp này giúp khả năng nhận diện vật thể trong quá trình bay, thay vì dùng phương thức xử lý dữ liệu sau khi bay hoặc truyền dữ liệu về trạm mặt đất xử lý.

THIÊN DI