Liên hệ

Ngô Trung Kiên, PhD

ERA Lab · Kiến trúc AI và nền tảng

Giảng viên · Trường Quản trị và Kinh doanh, Đại học Quốc gia Hà Nội

Ngô Trung Kiên kết nối nghiên cứu truyền thông ánh sáng khả kiến, AI tác tử và nông nghiệp thông minh với công việc về AI và kiến trúc nền tảng tại ERA Lab.

Liên hệ qua email Tất cả thành viên
Ảnh chân dung của Ngô Trung Kiên, PhD

Nghiên cứu, thực tiễn và tác động

Nghiên cứu của Ngô Trung Kiên bao quát truyền thông ánh sáng khả kiến, mạng kết hợp VLC/RF, AI tác tử và IoT cho nông nghiệp thông minh. Ông tìm hiểu cách kết hợp hệ thống truyền thông và hệ thống thông minh trong các ứng dụng thực tế.

Theo hồ sơ HSB, nghiên cứu tiến sĩ của ông tại Đại học Palermo, Ý, tập trung vào quản lý thông minh mạng kết hợp VLC/RF trong khuôn khổ học bổng EU H2020 Marie Curie. Công trình nhận giải Best Poster tại ACM MobiCom 2023. HSB cũng ghi nhận AGRIFARM-AI — nền tảng canh tác chính xác tự động ứng dụng học tăng cường đa tác tử — là một dự án hiện tại của ông.

Lĩnh vực nghiên cứu

  • Truyền thông ánh sáng khả kiến
  • Hệ thống tác tử AI
  • Nông nghiệp thông minh
  • Mạng kết hợp VLC/RF
  • IoT quy mô lớn

Chuyên môn và đóng góp

Giải Best Poster tại ACM MobiCom

Ghi nhận nghiên cứu · 2023

Ghi nhận cho nghiên cứu tiến sĩ về quản lý thông minh mạng truyền thông kết hợp ánh sáng khả kiến và tần số vô tuyến.

Nguồn: Hồ sơ giảng viên HSB

AGRIFARM-AI

Nghiên cứu ứng dụng · Nông nghiệp thông minh

Nền tảng canh tác chính xác tự động ứng dụng học tăng cường đa tác tử cho hệ thống nông nghiệp.

Nguồn: Hồ sơ giảng viên HSB

EU H2020 Marie Curie Fellow

Học bổng nghiên cứu quốc tế

Hoàn thành nghiên cứu tiến sĩ tại Đại học Palermo, Ý, về quản lý thông minh mạng kết hợp VLC/RF.

Nguồn: Hồ sơ giảng viên HSB

Nghiên cứu và ứng dụng tiêu biểu

  1. Smart and Sustainable Agriculture: Offline Reinforcement Learning for Intelligent Handover in Hybrid VLC/RF Agricultural IoT Networks

    Bài báo hội nghị · 2026

    Nghiên cứu học tăng cường ngoại tuyến cho chuyển giao thông minh trong mạng IoT nông nghiệp kết hợp VLC/RF.

    Xem nguồn

  2. Data driven adaptive SVC control for 110 kV substations using machine learning and edge deployment validation

    Bài báo nghiên cứu · 2026

    Nghiên cứu ứng dụng học máy và kiểm chứng triển khai biên cho điều khiển thích ứng tại các trạm biến áp.

    Xem nguồn

Nguồn tham khảo và liên hệ

Hồ sơ giảng viên HSB Google Scholar The Research Ledger kiennt@hsb.edu.vn