Trong bối cảnh các thách thức về môi trường ngày càng gia tăng và nhu cầu phát triển các nguồn năng lượng bền vững trở nên cấp thiết, việc chuyển đổi sang sử dụng phương tiện giao thông chạy điện đang được xem là một xu hướng tất yếu, góp phần thúc đẩy quá trình phát triển xanh và giảm phát thải khí nhà kính. Tuy nhiên, hạ tầng trạm sạc hạn chế đang là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc phổ cập xe điện (EV) trên toàn cầu. Làm thế nào để tối ưu hóa nguồn lực sẵn có mà không cần chạy đua chi phí mở rộng vật lý?
Tháng 6 này, USTH trân trọng mang đến buổi Seminar vô cùng đặc biệt giúp bạn giải mã câu hỏi đó: “IMPACTS OF CHARGING BEHAVIORS IN ELECTRIC VEHICLE SMART CHARGING” được chia sẻ bởi TS. Ngô Văn Lập – Chuyên gia AI & Khoa học dữ liệu tại VinSmart Future.
1. Về diễn giả
Từ nền tảng được xây dựng tại chương trình Cử nhân Khoa học vật liệu tiên tiến và Công nghệ Nano (AMSN) của USTH, TS. Ngô Văn Lập đã tiếp tục theo đuổi con đường học tập và nghiên cứu tại Pháp, ghi dấu ấn với nhiều thành tích đáng chú ý:
- Thạc sĩ Khoa học Năng lượng & Môi trường tại ngôi trường danh giá École Polytechnique, bảo vệ thành công luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Điện tại Đại học Grenoble Alpes (tháng 03/2026) chuyên sâu về thuật toán sạc thông minh EV.
- Hơn 8 năm kinh nghiệm R&D tại các tập đoàn lớn ở Pháp (Schneider Electric, Huawei R&D, Capgemini Engineering).
- Thế mạnh về Vận trù học (Operations Research – ứng dụng quy hoạch tuyến tính số nguyên hỗn hợp MILP) và Mô phỏng hệ thống Cyber-Physical Systems.
- Trực tiếp dẫn dắt các giải pháp hạ tầng sạc EV cho VinFast; đồng thời tối ưu hóa các bài toán tự động hóa phức tạp như lập lộ trình cho phương tiện không người lái (unmanned vehicle).
2. Về sự kiện
Tại buổi chia sẻ, tác giả sẽ tập trung đi sâu vào bài toán thực tế dựa trên dữ liệu thực nghiệm mới nhất:
- Hành vi sạc thực tế: Vì sao xe điện ngoài đời thực luôn vận hành khác với mô hình lý thuyết, gây lãng phí dung lượng sạc?
- Thuật toán tối ưu để tăng thêm năng lượng sạc từ hạ tầng sẵn có.
- Ứng dụng liên ngành: Công thức kết hợp giữa mô hình vật lý, AI/Machine Learning và các kiểm chứng thực nghiệm để giải quyết các thách thức thực tế trong công nghiệp.
THÔNG TIN SỰ KIỆN: 🕙Thời gian: 10h00 – 11h30 | Thứ Năm, 18/06/2026🏫Địa điểm: Phòng 402, Tòa A21, USTH
🎤Ngôn ngữ: Tiếng Anh
👉 Đừng quên note ngay lịch vào sáng Thứ Năm tuần này tại phòng 402 để cùng gặp gỡ và trao đổi cùng đàn anh khoa AMSN về kiến thức và trải nghiệm thực chiến quý báu bạn nhé!
