Xuất phát từ thực tiễn đó, tác giả Phạm Tuấn Anh đã công bố nghiên cứu “Bridging Data and Action: A Decision Value Chain for AI-Driven Digital Twin Infrastructure”, đề xuất một khuôn khổ mới nhằm kết nối dữ liệu, trí tuệ nhân tạo (AI), mô hình Digital Twin và quá trình ra quyết định trong quản lý hạ tầng số.
Nghiên cứu chỉ ra rằng nhiều hệ thống hạ tầng hiện nay đang ở trong tình trạng “giàu dữ liệu nhưng nghèo quyết định” (data-rich but decision-poor). Dù các cảm biến và nền tảng số liên tục thu thập dữ liệu về giao thông, môi trường, năng lượng hay công trình xây dựng, phần lớn các thông tin này mới chỉ dừng lại ở mức giám sát và trực quan hóa mà chưa được tích hợp hiệu quả vào quy trình vận hành thực tế.
Để giải quyết vấn đề trên, tác giả đề xuất mô hình “Chuỗi giá trị quyết định” (Decision Value Chain), bao gồm bốn bước liên kết chặt chẽ: thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, ra quyết định và triển khai hành động. Theo mô hình này, giá trị thực sự của dữ liệu chỉ được tạo ra khi các kết quả phân tích được chuyển hóa thành các quyết định cụ thể với trách nhiệm và quy trình thực thi rõ ràng.
Một trong những điểm nổi bật của nghiên cứu là việc tích hợp công nghệ Digital Twin – mô hình song sinh số của các công trình và hệ thống hạ tầng – với trí tuệ nhân tạo và dữ liệu thời gian thực. Sự kết hợp này cho phép mô phỏng các kịch bản vận hành, dự báo rủi ro và hỗ trợ nhà quản lý lựa chọn phương án tối ưu trước khi triển khai trong thực tế.
Nghiên cứu cũng đưa ra nhiều ví dụ ứng dụng cụ thể trong các lĩnh vực giao thông thông minh, giám sát ngập lụt và hạ tầng y tế số. Trong giao thông đô thị, dữ liệu từ camera, GPS và cảm biến có thể được phân tích để tối ưu hóa tín hiệu đèn giao thông, giảm ùn tắc và tiết kiệm năng lượng. Trong lĩnh vực phòng chống thiên tai, hệ thống giám sát ngập lụt kết hợp dữ liệu mưa, mực nước và mô hình thủy văn có thể hỗ trợ cảnh báo sớm, giảm thiểu thiệt hại và nâng cao khả năng ứng phó. Đối với hạ tầng y tế số, Digital Twin có thể được sử dụng để mô phỏng hoạt động bệnh viện, tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe.
Theo tác giả, hạ tầng thông minh trong tương lai không được đánh giá bằng số lượng cảm biến được lắp đặt mà bằng khả năng kết nối dữ liệu, mô hình phân tích và quy trình vận hành thành một hệ thống hỗ trợ ra quyết định hiệu quả. Đây được xem là hướng tiếp cận quan trọng nhằm xây dựng các đô thị thông minh, thích ứng với biến đổi khí hậu và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.
Thông tin bài báo khoa học
Tên bài báo: Bridging Data and Action: A Decision Value Chain for AI-Driven Digital Twin Infrastructure (Kết nối dữ liệu và hành động: Chuỗi giá trị quyết định cho hạ tầng Digital Twin ứng dụng trí tuệ nhân tạo)
Ngôn ngữ bài báo: Tiếng Anh
Tác giả:
Phạm Tuấn Anh
Đơn vị công tác:
-
Department of Civil and Architectural Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Thụy Điển
-
Smart Computing in Civil Engineering Research Group, Faculty of Civil Engineering, Ton Duc Thang University, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
Công bố trong: Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc tế về Công nghệ và Sức khỏe số – INCOTEH 2026
Trang: 48 – 59
ISBN: 978-604-357-503-3
Nhà xuất bản: Nhà xuất bản Khoa học Tự nhiên và Công nghệ
Đọc Kỷ yếu điện tử: Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Quốc tế về Công nghệ và Sức khỏe số – INCOTEH 2026