I build deployable AIoT systems for environmental monitoring, computer vision, and intelligent sensing in real field conditions.Tôi phát triển các hệ thống AIoT thực địa phục vụ giám sát môi trường, thị giác máy tính và cảm biến thông minh trong điều kiện khắc nghiệt.
My work sits where academic questions become deployed systems: sensing hardware, AI models, backend infrastructure, and field operations have to be designed together.Nghiên cứu của tôi biến các bài toán khoa học thành hệ thống thực địa: phần cứng cảm biến, mô hình AI, hạ tầng backend và triển khai thực địa được thiết kế đồng bộ.
Designing sensing platforms that connect edge devices, communications, backend services, and deployment workflows for long-running field research.Thiết kế các nền tảng cảm biến kết nối thiết bị biên, viễn thông, hạ tầng backend và quy trình vận hành cho nghiên cứu thực địa dài hạn.
Building inspection and monitoring pipelines for OLED defect detection, underwater imagery, bee counting, and camera-fouling analysis.Xây dựng các luồng thị giác máy tính kiểm tra và quan trắc: phát hiện lỗi màn hình OLED, xử lý ảnh dưới nước, đếm ong và phân loại bám bẩn camera.
Bringing PyTorch models, ESP32 and Raspberry Pi devices, MQTT pipelines, and field-ready system architecture into one deployable stack.Tích hợp mô hình học sâu PyTorch, vi điều khiển và máy tính nhúng, đường truyền MQTT và kiến trúc hệ thống thực địa thành một khối đồng bộ.
Combining water-quality sensing, bioacoustics, underwater imaging, and cloud data infrastructure for biodiversity and aquaculture research.Kết hợp quan trắc chất lượng nước, âm sinh học (bioacoustics), hình ảnh dưới nước và hạ tầng dữ liệu đám mây phục vụ nghiên cứu đa dạng sinh học và nuôi trồng thủy sản.
Translating academic research into robust field architectures. Each platform represents an end-to-end engineering journey: from extreme physical constraints to edge inference and operational ecological impact.Biến nghiên cứu học thuật thành hệ thống thực địa bền bỉ. Mỗi nền tảng đại diện cho một hành trình kỹ thuật toàn diện: từ những hạn chế khắc nghiệt của môi trường đến suy luận tại biên và tác động sinh thái thực tế.
Field-deployable embedded systems, servers, underwater imaging, bioacoustics, and water-quality sensing infrastructure for smart marine aquaculture in Nha Trang.Hệ thống nhúng thực địa, máy chủ, thị giác dưới nước, âm thanh sinh học và hạ tầng quan trắc 5 chỉ số chất lượng nước phục vụ nuôi biển thông minh tại Nha Trang.
Submerged aquaculture environments degrade optical viewports rapidly. High turbidity, biofouling, and corrosive salinity interfere with continuous monitoring, rendering manual diving inspections costly and impractical.Môi trường nuôi trồng thủy sản biển gây suy giảm nhanh chất lượng kính quan sát quang học. Độ đục cao, sinh vật bám (biofouling) và độ mặn ăn mòn cản trở việc quan trắc liên tục, khiến việc lặn kiểm tra thủ công trở nên tốn kém và khó khả thi.
The platform integrates underwater video, hydrophone acoustics, and 5 water quality probes (DO, pH, temperature, turbidity, salinity). Edge AI models monitor viewport fouling in real time and analyze environmental trends.Hệ thống nhúng tích hợp 3 luồng cảm biến: camera dưới nước, micro thủy âm (hydrophone) thu âm thanh cá và 5 cảm biến chất lượng nước (DO, pH, nhiệt độ, độ đục, độ mặn). Mô hình AI tại biên tự động phân loại bám bẩn và theo dõi sức khỏe môi trường nuôi.
Iteratively deployed from lab tanks to RA1 Hai Phong, Nha Phu Bay, and RIA3 Nha Trang stations. Established continuous data feeds and the open CleanCam computer vision benchmark for optical fouling assessment.Hệ thống được thử nghiệm và triển khai lần lượt từ VNUA sang trạm RA1 Hải Phòng, vịnh Nha Phu và viện RIA3 Nha Trang. Thiết lập luồng dữ liệu tự động và bộ chuẩn thị giác máy tính CleanCam phục vụ đánh giá bám bẩn.
GREEN-X CenterGREEN-X VinUni
VinUniversityĐại học VinUni
VNUAHọc viện Nông nghiệp
RIA Thủy sảnViện Thủy sản (RIA)
Nha Trang UniversityĐH Nha TrangGREEN-X CenterGREEN-X VinUniVinUniversityĐại học VinUniVNUAHọc viện Nông nghiệpRIA Thủy sảnViện Thủy sản (RIA)Nha Trang UniversityĐH Nha TrangGREEN-X CenterGREEN-X VinUniVinUniversityĐại học VinUniVNUAHọc viện Nông nghiệpRIA Thủy sảnViện Thủy sản (RIA)Nha Trang UniversityĐH Nha TrangUnderwater sensing stations, water-quality monitoring systems, and environmental data infrastructure for coral reef conservation in Nha Trang.Trạm quan trắc ngầm, hệ thống đo đạc chất lượng nước tự hành và hạ tầng dữ liệu phục vụ công tác bảo tồn rạn san hô tại Vịnh Nha Trang.
Coral reef ecosystems in Nha Trang face sudden water temperature shifts and runoff pollution. Traditional dive sampling misses rapid episodic chemical fluctuations and spatial reef changes critical for conservation.Hệ sinh thái rạn san hô tại vịnh Nha Trang chịu tác động lớn từ biến đổi nhiệt độ nước biển và ô nhiễm môi trường. Phương pháp lặn lấy mẫu thủ công khó nắm bắt kịp thời các biến động đột ngột và sự thay đổi độ phủ san hô ngầm.
The project executes two core thrusts: deploying autonomous underwater water-quality monitoring stations for continuous telemetry, and conducting systematic diving surveys to build a high-resolution underwater coral image dataset.Dự án gồm 2 phần cốt lõi: 1) Triển khai hệ thống trạm quan trắc thu thập tự động các chỉ số chất lượng nước biển; 2) Tổ chức các đợt lặn khảo sát thu thập tập dữ liệu hình ảnh san hô dưới đáy biển phục vụ nghiên cứu và giám sát.
Collaborating directly with the Nha Trang Bay Management Board to safeguard marine protected areas, providing scientific telemetry data and comprehensive visual benchmarks for coral health.Hợp tác chặt chẽ cùng Ban Quản lý Vịnh Nha Trang để bảo tồn các phân khu rạn san hô quý giá, cung cấp số liệu môi trường liên tục và hình ảnh khảo sát thực địa cho công tác bảo tồn sinh thái biển.
GREEN-X CenterGREEN-X VinUniVinUniversityĐại học VinUni
Nha Trang Bay Management BoardBQL Vịnh Nha TrangNha Trang UniversityĐH Nha TrangGREEN-X CenterGREEN-X VinUniVinUniversityĐại học VinUniNha Trang Bay Management BoardBQL Vịnh Nha TrangNha Trang UniversityĐH Nha TrangGREEN-X CenterGREEN-X VinUniVinUniversityĐại học VinUniNha Trang Bay Management BoardBQL Vịnh Nha TrangNha Trang UniversityĐH Nha TrangSatellite-based canopy green cover analysis dashboard and in-development hardware IoT sensing infrastructure for the Can Gio Mangrove Biosphere Reserve.Dashboard phân tích độ phủ xanh tán rừng bằng ảnh vệ tinh và hạ tầng phần cứng cảm biến IoT đang chuẩn bị triển khai tại Khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ.
Can Gio Mangrove Reserve serves as a vital green lung and coastal shield. Monitoring its immense canopy cover and extreme intertidal fluctuations requires combining broad-scale satellite observation with localized ground measurements.Khu dự trữ sinh quyển Rừng ngập mặn Cần Giờ đóng vai trò lá phổi xanh và lá chắn bờ biển trọng yếu. Việc theo dõi độ che phủ tán rừng rộng lớn và các biến động thủy văn đòi hỏi kết hợp giữa viễn thám không gian và quan trắc tại chỗ.
Developed a comprehensive web dashboard utilizing Sentinel-2 satellite imagery and spectral indices (NDVI/NDWI) to track canopy density, green cover dynamics, and spatial distribution across the biosphere reserve over time.Đã triển khai hệ thống dashboard tương tác ứng dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 cùng các chỉ số quang phổ (NDVI, NDWI) để phân tích diễn biến độ che phủ xanh và phân bố sinh khối rừng ngập mặn Cần Giờ theo thời gian.
Complementing the active satellite dashboard, custom waterproof IoT sensor packages for measuring tidal salinity and soil hydrology are currently undergoing calibration and hardware fabrication for physical field deployment.Song song với dashboard viễn thám đang hoạt động, các gói thiết bị phần cứng cảm biến chống nước quan trắc độ mặn, mực nước và độ ẩm thổ nhưỡng đang được hiệu chuẩn và chuẩn bị để đưa ra triển khai thực địa.
An edge AI and IoT monitoring platform deployed on beehives for automated bee counting, microclimate sensing, and hive health tracking.Nền tảng giám sát AI biên và IoT triển khai trên thùng nuôi ong giúp tự động đếm số lượng ong, đo vi khí hậu và theo dõi sức khỏe đàn ong.
Honeybee colonies suffer sudden collapse from disease and weather changes. Traditional inspections require opening hive boxes, disrupting delicate internal microclimates and agitating worker bees.Đàn ong mật đối mặt với rủi ro dịch bệnh và thời tiết thất thường. Phương pháp kiểm tra thủ công buộc người nuôi phải mở nắp thùng, làm đảo lộn vi khí hậu bên trong tổ và gây xáo trộn đàn ong.
Designed an unobtrusive entrance appliance using embedded optical flow algorithms to count forager exits and entries in real time, accompanied by internal microphones tracking acoustic precursors to swarming.Thiết kế thiết bị không xâm lấn tại cửa tổ ứng dụng giải thuật optical flow trên máy tính nhúng để đếm chính xác lượt ong ra vào theo thời gian thực, kết hợp micro nội bộ ghi nhận biến động âm thanh cảnh báo chia đàn.
Field-tested across apiary farms in Northern Vietnam under Ministry of Agriculture research initiatives, proving computer vision and acoustics can operate reliably without disrupting bees in agricultural conditions.Thử nghiệm thực tế tại nhiều trang trại nuôi ong ở miền Bắc trong khuôn khổ nghiên cứu của Bộ NN&PTNT, chứng minh tính khả thi và độ tin cậy của AIoT không xâm lấn trong sản xuất nông nghiệp.
Applying reinforcement-learning methods to secure communications with intelligent metasurface systems.Ứng dụng các phương pháp học tăng cường lượng tử nhằm tối ưu bảo mật trong hệ thống siêu bề mặt thông minh.
ATC 2025 / PublishedĐã xuất bản
Scheduling edge workloads with reinforcement learning while respecting hard deadline constraints.Điều phối tải tính toán biên bằng học tăng cường nhằm tối ưu độ trễ và đảm bảo các mốc thời gian hoàn thành nghiêm ngặt.
ITC-CSCC 2025 / PublishedĐã xuất bản
A computer-vision benchmark for evaluating underwater camera fouling in aquaculture monitoring.Bộ dữ liệu thị giác máy tính đánh giá mức độ bám bẩn của camera ngầm phục vụ giám sát nuôi trồng thủy sản tự động.
Data in Brief, 2026 / PublishedĐã xuất bản
Coordinated three environmental-monitoring AIoT projects funded by VINIF, serving as technical lead for student and RA teams developing embedded devices, backend services, sensing infrastructure, and deployment systems.Điều phối 3 dự án AIoT giám sát môi trường do Quỹ Đổi mới sáng tạo Vingroup (VINIF) tài trợ, giữ vai trò trưởng nhóm kỹ thuật hướng dẫn sinh viên và trợ lý nghiên cứu phát triển thiết bị nhúng, dịch vụ backend, hạ tầng cảm biến và vận hành thực địa.
Developed computer-vision solutions for OLED defect inspection and integrated deep-learning models into real-time manufacturing pipelines.Phát triển các giải pháp thị giác máy tính phục vụ phát hiện lỗi màn hình OLED và tích hợp mô hình học sâu vào dây chuyền sản xuất công nghiệp theo thời gian thực.
Studied electronic and telecommunication engineering with research affiliations at AICS Laboratory and MICA Institute, leading AIoT hive monitoring systems.Tốt nghiệp Kỹ sư Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, nghiên cứu tại Lab AICS và Viện Nghiên cứu Quốc tế MICA, chủ trì đề tài nghiên cứu hệ thống AIoT giám sát đàn ong.
