Nghiên cứu xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao phục vụ triển khai các bài toán trong Ðại học thông minh
Tác giả: Trương Việt Phương, Nguyễn Quốc Hùng, Lê Thạnh, Võ Hà Quang ĐịnhTóm tắt:
Chuyển đổi số trong giáo dục là một chủ đề đang thu hút được nhiều sự quan tâm của nhiều nhà khoa học, nhà nghiên cứu trong thời gian gần đây. Công việc này giúp cho việc tin học hóa toàn bộ quá trình quản lý giáo dục, đánh giá chất lượng dịch vụ đào tạo trở lên thuận lợi. Mặt khác nhằm nâng cao hiệu quả trong dạy và học, đặc biệt là việc giảng dạy trực tuyến. Đây cũng là tiền đề hướng đến một hệ sinh thái thông minh kết hợp giữa công nghệ với các dịch vụ đào tạo dựa trên nền tảng số, trong đó bài toán xây dựng đại học thông minh là một giải pháp khả thi được các cơ sở đào tạo định hướng xây dựng. Để thực hiện được các công việc đó cần có một hạ tầng công nghệ thông tin đủ mạnh, đủ thông minh và đủ độ tin cậy nhằm giải quyết các bài toán, trong đó việc xây dựng hệ thống tính toán hiệu năng cao HPC (High-Performance Computing) nhằm tạo ra nền móng để triển khai các bài toán có nhu cầu xử lý tính toán lớn. Tuy nhiên, tại một số cơ sở đào tạo ở Việt Nam việc đầu tư kinh phí xây dựng và duy trì một hệ thống đó gặp nhiều khó khăn về kinh phí, con người, hạ tầng …Để giải quyết vấn đề đó, bài báo này trình bày một giải pháp xây dựng một hệ thống tính toán hiệu năng cao dựa trên các tài nguyên sẵn có sử dụng công nghệ ảo hóa Docker nhằm huy động sức mạnh tính huy động sức mạnh tính toán từ các nền tảng phần cứng chưa sử dụng hết. Đề xuất này này làm cơ cở khi triển khai các bài toán trong đại học thông minh.
- Constrained optimization using swarm intelligence integrated with Deb’s feasibility rules developed in Python = Giải bài toán tối ưu hóa ràng buộc sử dụng trí tuệ bầy đàn kết hợp quy tắc khả thi của Deb được phát triển bằng Python
- Particle Swarm Optimization using ε constraint-handling method developed in Python = Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn sử dụng phương pháp xử lý ràng buộc ε được phát triển với Python
- Solving constrained optimization tasks in civil engineering using ε- Differential Evolution developed with Visual C#. NET = Giải các bài toán tối ưu hóa có ràng buộc trong ngành xây dựng sử dụng thuật toán ε - tiến hóa vi phân được phát triển với ngôn ngữ
- Optimizing cantilever retaining wall design using feasibility rule-based evolutionary algorithm developed with Visual C# .NET = Tối ưu hóa thiết kế tường chắn đất sử dụng thuật toán tiến hóa được kết hợp quy tắc khả thi và phát triển với ngôn ngữ C# .NET
- IFC5 : kỳ vọng về cuộc cách mạng trao đổi thông tin trong xây dựng kỹ thuật số





