Để khắc phục hạn chế này, hệ thống Multimodal RAG được phát triển, cho phép tích hợp và xử lý dữ liệu từ nhiều phương thức khác nhau, đặc biệt là văn bản và hình ảnh. Điều này giúp cải thiện độ chính xác, tính liên kết và khả năng hiểu ngữ cảnh trong các tác vụ như hỏi đáp, tóm tắt và tìm kiếm thông tin.
việc nghiên cứu và phát triển một mô hình phân loại hình ảnh có độ chính xác cao nhưng có kích thước nhỏ gọn, phù hợp với các thiết bị tài nguyên hạn chế, là một hướng đi thiết thực và có ý nghĩa ứng dụng cao. Phương pháp chưng cất tri thức là một trong những giải pháp tiềm năng nhất để giải quyết vấn đề này, do đó đề tài tập trung khai thác kỹ thuật này để xây dựng mô hình phân loại y khoa nhẹ.
Trong những năm gần đây, nhu cầu chuyển đổi từ nông nghiệp truyền thống sang nông nghiệp ứng dụng công nghệ cao ngày càng trở nên cấp thiết. Trước tác động của biến đổi khí hậu, tình trạng thiếu hụt lao động nông thôn, cũng như áp lực cạnh tranh từ thị trường quốc tế, việc áp dụng các giải pháp công nghệ như Internet of Things (IoT), Trí tuệ Nhân tạo (AI) và các hệ thống tự động hóa vào sản xuất nông nghiệp là xu hướng tất yếu.
Hạ tầng giao thông đường bộ đóng vai trò cốt lõi trong sự phát triển kinh tế – xã hội, đặc biệt tại các đô thị lớn như Thành phố Hồ Chí Minh. Tuy nhiên, thực tế cho thấy nhiều tuyến đường hiện nay đang xuống cấp nghiêm trọng với các dạng hư hỏng phổ biến như ổ gà, nứt vỡ mặt đường, sụt lún,… Những khiếm khuyết này không chỉ gây ảnh hưởng trực tiếp đến sự an toàn của người tham gia giao thông, mà còn làm giảm hiệu quả vận hành giao thông, tăng nguy cơ tai nạn và phát sinh chi phí sửa chữa cho cả người dân và nhà nước.
Đứng trước thực trạng trên, nhóm chúng em đã phát triển một nền tảng website đa chức năng, nhằm hỗ trợ toàn diện các bên liên quan trong việc quản lý và cải thiện chất lượng đường bộ. Hệ thống cung cấp các tính năng nổi bật như: hỗ trợ tìm kiếm tuyến đường ít hư hỏng nhất, theo dõi tiến độ công việc, phân công nhiệm vụ, cập nhật trạng thái đường và tạo báo cáo chi tiết. Những tính năng này không chỉ giúp rút ngắn thời gian xử lý, tiết kiệm nguồn lực mà còn đảm bảo an toàn giao thông một cách hiệu quả.
Trong đề tài này, nhóm chúng em sẽ thực hiện triển khai hệ thống quản lí thiết bị IoT sử dụng dự án mã nguồn mở Openremote. Sau đó mở rộng và tuỳ chỉnh hệ thống để hoạt động trên nền tảng di động. Cuối cùng là đề xuất và tích hợp mô hình dự đoán mưa BiLSTM kết hợp ECA và Attention vào hệ thống để khai thác dữ liệu từ thiết bị. Mô hình dự đoán được huấn luyện bằng bộ dữ liệu "Vietnam weather Data"với 10 đặc tính và cho ra kết quả chính xác 80% (được tính trung bình sau 10 lần thử nghiệm gần nhất). Ngoài ra, nhóm chúng em còn sử dụng kiến trúc mô hình tương tự nhưng được huấn luyện trên bộ dữ liệu "Rain in Australia"để đánh giá và so sánh hiệu suất với các mô hình từ những nghiên cứu khác có sử dụng chung bộ dữ liệu "Rain in Australia".
