Bài báo có tiêu đề “A Learning Approach for User Localization and Movement Prediction with Limited Information” (Giải pháp áp dụng AI để dự đoán vị trí và hành vi di động của thuê bao dựa trên các dữ liệu sử dụng mạng) là kết quả của quá trình nghiên cứu và thử nghiệm kéo dài khoảng 6 tháng của nhóm tác giả.

Bài báo tập trung vào việc ứng dụng mô hình học sâu (deep learning) nhằm dự đoán chuyển động của người dùng giữa các trạm phát sóng. Từ đó, hệ thống mạng lõi có thể chủ động báo hiệu và chuẩn bị tài nguyên cho quá trình chuyển giao, đặc biệt là tại các thành phần quản lý mặt phẳng dữ liệu người dùng giúp tối ưu hiệu quả vận hành mạng 5G.

Mục tiêu đặt ra là hướng tới việc xây dựng một mạng lưới thông minh, có khả năng dự đoán và thích ứng linh hoạt với hành vi người dùng. Đây là đòi hỏi cấp thiết trong bối cảnh mạng viễn thông thế hệ mới đang phát triển mạnh mẽ. Dù hiện tại mô hình chưa được triển khai trong mạng thực tế do cần thêm bước đánh giá hiệu suất toàn diện, nhưng kết quả thử nghiệm sơ bộ trên tập dữ liệu ghi nhận cho thấy tiềm năng khả quan.

ICEIS 2025 là một trong những hội nghị khoa học quốc tế thường niên uy tín của lĩnh vực hệ thống thông tin doanh nghiệp, với các chủ đề trọng tâm bao gồm: Công nghệ cơ sở dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, hệ thống hỗ trợ ra quyết định, phân tích và đặc tả hệ thống thông tin, thương mại điện tử, tương tác người và máy. Trong khuôn khổ hội nghị, các nhà khoa học, chuyên gia đến từ nhiều quốc gia đã cùng thảo luận về các xu hướng công nghệ như chatbot, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong lập trình, hay các hướng ứng dụng AI trong công nghiệp.

Chia sẻ về quá trình chuẩn bị tham gia hội nghị, bạn Trần Quang Vinh cho biết, nhóm đã dành thời gian tập trung cao độ để hoàn thiện slide thuyết trình và luyện tập kỹ năng trình bày bằng tiếng Anh, đảm bảo nội dung được truyền tải rõ ràng, mạch lạc. Trong phiên trình bày chính thức, nhóm đã nhận được sự quan tâm và phản hồi từ các chuyên gia, giáo sư đến từ Mỹ, Ấn Độ. Các câu hỏi xoay quanh đặc thù mạng 5G của Viettel, khả năng ứng dụng thực tiễn và phương pháp đánh giá hiệu quả của mô hình được đưa ra thảo luận.

Chia sẻ về việc lựa chọn hội nghị phù hợp để đăng bài báo khoa học, nhóm tác giả bật mí, điều này không chỉ dựa trên tiêu chí đánh giá của Tập đoàn và VHT, mà còn cần cân nhắc đến tính học thuật, độ phù hợp chủ đề và khả năng đáp ứng yêu cầu nội dung của hội nghị, hội thảo. Việc chọn đúng “sân chơi” sẽ giúp tăng khả năng được chấp nhận ngay từ vòng đầu và tối ưu hiệu quả học hỏi tại sự kiện.

Nhóm tác giả đã tận dụng thời gian tại hội nghị để tham gia các phiên toàn thể do các chuyên gia đầu ngành trình bày, cập nhật xu hướng mới về AI, machine learning và các ứng dụng thực tế. Đây là những thông tin rất giá trị cho quá trình nghiên cứu và phát triển công nghệ tại VHT.