Sinh viên DNU gỡ “nút thắt” trong xây dựng không gian thực tế ảo tạo ấn tượng tại FAIR 2026

Từ số hóa hiện vật, xây dựng không gian thực tế ảo đến mô hình hóa sản phẩm, công nghệ tái tạo hình ảnh 3D có nhiều tiềm năng ứng dụng nhưng vẫn gặp thách thức khi dữ liệu đầu vào hạn chế. Với hướng nghiên cứu MACR-GS, hai sinh viên Trường Đại học Đại Nam tìm cách cải thiện chất lượng tái dựng từ số lượng ảnh rất ít, với công trình được chấp nhận tại Hội nghị khoa học quốc gia FAIR 2026.

Hai sinh viên Trường Đại học Đại Nam nghiên cứu bài toán tái tạo hình ảnh 3D từ số lượng ảnh đầu vào hạn chế được chấp nhận trình bày tại Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ XIX về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR 2026).

Giải bài toán tái tạo 3D khi hình ảnh còn thiếu

Ngày 8-9/10, tại Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ XIX về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR 2026), công trình “MACR-GS: Multi-Anchor Consensus Rendering for Extreme Sparse-View 3D Gaussian Splatting” của Trần Anh Tú (lớp K17-01) và Trần Minh Nghĩa (lớp K17-04), Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Đại Nam được chấp nhận.

Nghiên cứu tập trung vào một thách thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính: làm thế nào để tái tạo hình ảnh không gian ba chiều (3D) khi chỉ có rất ít ảnh chụp từ các góc khác nhau.

Sinh viên Trần Anh Tú đại diện cho nhóm nghiên cứu báo cáo tại Hội nghị khoa học quốc gia lần thứ XIX về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR 2026) về công trình MACR-GS hướng tới cải thiện chất lượng tái tạo hình ảnh 3D trong điều kiện dữ liệu đầu vào hạn chế.

Thông thường, để dựng lại một vật thể hoặc không gian 3D, máy tính cần nhiều hình ảnh làm dữ liệu đầu vào. Khi số lượng ảnh ít, những chi tiết nằm khuất hoặc chưa được ghi lại khiến hệ thống thiếu thông tin về hình dáng và chiều sâu. Vì vậy, mô hình tạo ra có thể bị biến dạng hoặc không phản ánh đúng cấu trúc ban đầu.

3D Gaussian Splatting (3DGS) là một phương pháp được sử dụng trong tái tạo không gian 3D. Tuy nhiên, với dữ liệu hình ảnh quá ít, việc tạo ra mô hình có chất lượng tốt, đặc biệt ở những góc nhìn chưa được ghi lại, vẫn là bài toán khó.

Trần Minh Nghĩa (lớp K17-04), Trần Anh Tú (lớp K17-01) Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Đại Nam với công trình nghiên cứu được chấp nhận tại FAIR 2026.

Với đề tài của nhóm sinh viên DNU, hướng tới giải quyết vấn đề trên, theo kết quả thực nghiệm do nhóm báo cáo, phương pháp cho thấy tiềm năng cải thiện chất lượng tái dựng ở những góc nhìn mới, cả về cấu trúc lẫn cảm nhận hình ảnh. Đây là kết quả bước đầu và cần tiếp tục được kiểm chứng trên nhiều bộ dữ liệu và điều kiện thực tế khác nhau.

Hướng nghiên cứu này có thể mở ra khả năng phát triển các ứng dụng như số hóa hiện vật, xây dựng không gian thực tế ảo và mô hình hóa sản phẩm. Với những lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao, công nghệ vẫn cần được đánh giá kỹ lưỡng trước khi đưa vào sử dụng.

Đại diện nhóm nghiên cứu, sinh viên Trần Anh Tú cho biết sự quan tâm đến AI và thị giác máy tính đã thôi thúc các thành viên lựa chọn đề tài.

“Chúng em muốn tìm hiểu sâu hơn cách AI giải quyết bài toán tái tạo 3D khi dữ liệu không đầy đủ. Nghiên cứu cũng giúp chúng em tiếp cận những vấn đề công nghệ có tiềm năng ứng dụng trong thực tế ảo, số hóa vật thể và phát triển sản phẩm công nghệ”, Tú chia sẻ.

Từ đọc tài liệu đến kiểm chứng kết quả

Để hoàn thành công trình, Trần Anh Tú và Trần Minh Nghĩa phải trải qua quá trình nghiên cứu từ tìm hiểu tài liệu chuyên ngành, nắm nguyên lý thuật toán đến triển khai chương trình, tổ chức thực nghiệm và phân tích kết quả.

Khó khăn nằm ở chỗ, khi dữ liệu đầu vào quá ít, nhóm không có đủ thông tin để quan sát trực tiếp mọi chi tiết của vật thể.

Các kết quả tái dựng cũng cần được đánh giá cẩn thận để xác định phương pháp có thực sự cải thiện chất lượng hay không. Điều đó đòi hỏi sinh viên không dừng lại ở việc làm cho chương trình hoạt động, mà phải hiểu nguyên nhân đằng sau kết quả và có cơ sở để giải thích những gì mình tìm được.

TS. Lê Trung Hiếu, Phó Trưởng Khoa Công nghệ thông tin, hướng dẫn sinh viên trong nhiều hoạt động nghiên cứu khoa học.

Theo TS. Lê Trung Hiếu, Phó Trưởng Khoa Công nghệ thông tin đánh giá, điều đáng quý trong quá trình này là sự thay đổi trong tư duy nghiên cứu của sinh viên.

“Điều khiến tôi vui nhất là nhìn thấy các em từng bước thay đổi cách tiếp cận vấn đề. Ban đầu có thể chỉ là tìm cách làm cho mô hình hoạt động, nhưng dần dần các em phải biết đặt câu hỏi, kiểm chứng kết quả và tự tìm lời giải. Nghiên cứu khoa học không phải lúc nào cũng thuận lợi, và chính quá trình vượt qua những khó khăn đó giúp sinh viên trưởng thành”, TS. Lê Trung Hiếu chia sẻ.

Trong quá trình thực hiện đề tài, giảng viên hỗ trợ về chuyên môn, định hướng phương pháp và cùng sinh viên phân tích những vấn đề phát sinh. Vai trò hướng dẫn không thay thế quá trình tự tìm tòi của người học, mà giúp các em biết đặt câu hỏi, lựa chọn cách kiểm chứng và từng bước hình thành lập luận khoa học.

Với hai sinh viên, việc có công trình được chấp nhận tại FAIR 2026 là dấu mốc đáng nhớ trong quá trình học tập. Đây cũng là cơ hội để các em tiếp cận môi trường trao đổi học thuật, rèn luyện khả năng tự học, tư duy phản biện, làm việc nhóm và trình bày kết quả nghiên cứu.

Nghiên cứu khoa học gắn với năng lực nghề nghiệp

Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, kiến thức chuyên môn cần đi cùng khả năng giải quyết vấn đề và kiểm chứng kết quả. Khi AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi, việc hiểu cách công nghệ vận hành, nhận diện giới hạn và đánh giá độ tin cậy của đầu ra càng có ý nghĩa đối với người học.

Thông qua nghiên cứu MACR-GS, sinh viên có cơ hội vận dụng kiến thức vào một bài toán chuyên sâu, làm quen với quy trình nghiên cứu và rèn luyện cách tiếp cận vấn đề có hệ thống. Đây được xem là cột mốc thành công tiếp theo của khoa Công nghệ Thông tin - Trường Đại học Đại Nam, khi sinh viên liên tiếp có những đấu ấn trong những sân chơi học thuật.

Trước đó, nhóm sinh viên Nguyễn Phúc Bằng, Đinh Ngọc Chính và Đoàn Mai Lan đã đạt Quán quân bảng Đại học tại Build@HUB Hackathon 2026; Giải Đặc biệt cuộc thi “Tài năng sáng tạo Công nghệ 2026”...