Từ hỗ trợ sơ cứu rắn cắn khẩn cấp đến tối ưu trải nghiệm du lịch, nhiều đồ án tốt nghiệp của sinh viên Trường Đại học FPT đang cho thấy cách AI được ứng dụng vào các bài toán thực tiễn, góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống bằng công nghệ.

Không chỉ dừng lại ở việc thử nghiệm công nghệ mới, nhiều nhóm sinh viên Trường Đại học FPT đã đưa AI vào những vấn đề gần gũi với đời sống, nơi công nghệ trở thành công cụ hỗ trợ con người đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và thuận tiện hơn trong các tình huống quan trọng.

Khi AI trở thành “trợ thủ” trong tình huống khẩn cấp

Xuất phát từ thực trạng Việt Nam ghi nhận khoảng 30.000 ca rắn cắn mỗi năm, đặc biệt tại các khu vực nông thôn và miền núi xa trung tâm y tế, nhóm sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm Trường Đại học FPT phân hiệu Quy Nhơn đã phát triển SFARS - nền tảng hỗ trợ sơ cứu và cứu hộ rắn cắn ứng dụng AI.

Xuất phát từ thực trạng Việt Nam ghi nhận khoảng 30.000 ca rắn cắn mỗi năm, 5 sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm FPTU Quy Nhơn đã xây dựng nền tảng SFARS

Nhóm thực hiện gồm 5 thành viên: Tô Thiện Nhân, Lê Võ Bảo Duy, Hoàng Minh Dương, Nguyễn Nguyên Vũ và Nguyễn Khánh Tín. Trong quá trình nghiên cứu, các thành viên nhận thấy nhiều trường hợp bị rắn cắn trở nên nghiêm trọng do xử lý sai cách hoặc chậm trễ trong những phút đầu tiên  khoảng thời gian có ý nghĩa quyết định đến hiệu quả cấp cứu.

Từ bài toán thực tế đó, nhóm xây dựng SFARS như một hệ thống hỗ trợ xử lý khẩn cấp theo thời gian thực. Nền tảng tích hợp nhiều tính năng như nhận diện loài rắn, phân tích vết thương bằng AI để đưa ra hướng dẫn sơ cứu phù hợp, đồng thời gửi tín hiệu SOS khẩn cấp, chia sẻ vị trí theo thời gian thực và hỗ trợ kết nối video với đội cứu hộ.

Theo nhóm thực hiện, người dùng có thể thực hiện toàn bộ quy trình từ chụp ảnh, nhận hướng dẫn sơ cứu đến liên hệ hỗ trợ chỉ trong một hệ thống thống nhất, giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý ban đầu và giảm thiểu rủi ro cho nạn nhân.

Để bảo đảm tính thực tiễn, nhóm đã phối hợp cùng tổ chức Vietnam Snake Rescuer nhằm tham vấn chuyên môn, kiểm chứng dữ liệu và hoàn thiện các kịch bản xử lý sát với thực tế. Về mặt công nghệ, SFARS sử dụng mô hình YOLOv8 cho bài toán phát hiện đối tượng, kết hợp EfficientNetV2 và Gemini 3.1 Pro API nhằm tăng độ chính xác và khả năng xử lý thông minh cho nền tảng.

Theo đánh giá từ hội đồng chuyên môn, SFARS là đồ án có tính liên ngành cao khi kết hợp AI, kiến thức sơ cứu và hệ thống định vị cứu hộ trên cùng một nền tảng, đồng thời sở hữu tiềm năng ứng dụng thực tế rõ rệt nếu tiếp tục được hoàn thiện trong tương lai.

AI đồng hành cùng trải nghiệm du lịch thông minh

Không chỉ trong lĩnh vực cứu hộ khẩn cấp, AI còn được sinh viên Trường Đại học FPT ứng dụng để cải thiện trải nghiệm du lịch thông qua dự án WeatherTrip - trợ lý du lịch thông minh do nhóm sinh viên chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm thực hiện.

Xuất phát từ những bất tiện quen thuộc khi lên kế hoạch du lịch như mất nhiều thời gian tìm kiếm địa điểm, khó dự đoán thời tiết hoặc phải liên tục điều chỉnh lịch trình khi có thay đổi, nhóm đã xây dựng WeatherTrip với mục tiêu cá nhân hóa trải nghiệm du lịch bằng AI.

Ứng dụng cho phép người dùng nhập điểm đến, thời gian và sở thích, sau đó AI sẽ tự động đề xuất lịch trình chi tiết. Chỉ với yêu cầu như “Tôi muốn đi Đà Lạt trong 3 ngày”, hệ thống có thể xây dựng kế hoạch cụ thể về địa điểm, thời gian di chuyển, thời lượng tham quan và các gợi ý phù hợp với nhu cầu cá nhân.

AI trong WeatherTrip đảm nhiệm nhiều tác vụ như tạo lịch trình tự động, điều chỉnh kế hoạch khi có thay đổi, phân tích thời tiết để gợi ý địa điểm phù hợp, đề xuất vật dụng cần mang theo và tổng hợp đánh giá cộng đồng về các điểm đến. Điểm nổi bật của ứng dụng nằm ở khả năng kết hợp dữ liệu thời tiết với lập lịch trình cá nhân hóa - yếu tố mà nhiều nền tảng du lịch hiện nay chưa tối ưu.

Để hiện thực hóa ý tưởng này, nhóm đã giải quyết nhiều thách thức kỹ thuật như cân bằng giữa khoảng cách di chuyển, giờ mở cửa và sở thích người dùng; xử lý trường hợp AI phản hồi chậm; đồng bộ dữ liệu thời tiết từ API bên ngoài; kiểm soát dữ liệu JSON và xây dựng hệ thống đa ngôn ngữ.

Nhóm đồ án WeatherTrip đã kết hợp dữ liệu thời tiết với lập lịch trình cá nhân hóa - yếu tố mà nhiều nền tảng du lịch hiện nay chưa tối ưu

Dù chưa triển khai thử nghiệm trên diện rộng do giới hạn về thời gian và nguồn lực, nhóm đã thực hiện nhiều kịch bản mô phỏng như thay đổi thời tiết đột ngột hoặc điều chỉnh lịch trình theo yêu cầu phát sinh. Kết quả cho thấy ứng dụng đáp ứng tốt mục tiêu đề ra, đặc biệt ở khả năng thích ứng linh hoạt với điều kiện thực tế.

Ở hai lĩnh vực hoàn toàn khác nhau - cứu hộ khẩn cấp và du lịch - SFARS và WeatherTrip đều cho thấy cách sinh viên FPT tiếp cận công nghệ: bắt đầu từ những vấn đề thực tế, nghiên cứu nhu cầu người dùng và ứng dụng AI như một giải pháp phục vụ đời sống.

Những đồ án này không chỉ thể hiện tư duy phát triển sản phẩm gắn với thực tiễn cùng khả năng làm chủ công nghệ tiên tiến của sinh viên FPT, mà còn là minh chứng cho nỗ lực của nhà trường trong việc đào tạo nguồn nhân lực công nghệ chất lượng cao, sẵn sàng góp phần vào hành trình nâng cao năng lực tự chủ công nghệ quốc gia.