Nguyễn Quỳnh Anh – Cóc vàng Khối ngành CNTT HK Spring 2022 của Đại học FPT Cần Thơ vừa được vinh dự nhận Giải thưởng Nữ sinh Khoa học Công nghệ Việt Nam năm 2023 do Trung ương Đoàn Thanh niên Cộng sản Hồ Chí Minh chủ trì, phối hợp với Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức.

Giải thưởng nhằm tuyên dương những nữ sinh viên có thành tích học tập, nghiên cứu xuất sắc trong một số lĩnh vực khoa học công nghệ đặc thù, góp phần đào tạo nguồn cán bộ khoa học công nghệ nữ có chất lượng tham gia phát triển đất nước.

 

 

Với hàng loạt thành tích đáng ngưỡng mộ trong 4 năm học tại Đại học FPT Cần Thơ, Nguyễn Quỳnh Anh, cô nữ sinh chuyên ngành Kỹ thuật phần mềm Khoá 16 đã tự hào trở thành một trong 20 gương mặt xuất sắc nhất nhận được giải thưởng này. Trước hết, hãy cùng điểm qua những thành tích nổi bật của Quỳnh Anh nhé:
–    Nữ sinh KNCH Việt Nam 2023
–    GPA: 4.0/4.0 (xét theo thang điểm quy đổi của Trường)
–    Cóc vàng khối ngành CNTT kỳ Spring 2022 (Danh hiệu dành cho sinh viên có thành tích xuất sắc nhất trong học tập và rèn luyện)  
–    Top 05 khối ngành CNTT kỳ Summer 2021 và 2022
–    Sinh viên xuất sắc trong NCKH kỳ Summer 2022, Fall 2022, Spring 2023
–     Giải Ba Quốc gia – môn thi Word 2016 Cuộc thi vô địch Tin học Văn phòng thế giới năm 2022 (MOSWC); Giải Khuyến khích Quốc gia – môn thi Excel 2016 Cuộc thi vô địch Tin học Văn phòng thế giới năm 2021 (MOSWC) – tổ chức bởi Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh và Tổ chức Giáo dục IIG Việt Nam. 
–    Giải Nhất Đồng bằng Sông Cửu Long – môn thi Word 2016 Cuộc thi vô địch Tin học Văn phòng thế giới 2 năm liên tiếp: 2021 và 2022 (MOSWC) – tổ chức bởi Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh và Tổ chức Giáo dục IIG Việt Nam.  
–    Giải Nhì Đồng bằng Sông Cửu Long – môn thi PowerPoint 2016 Cuộc thi vô địch Tin học Văn phòng thế giới năm 2023 (MOSWC) – tổ chức bởi Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh và Tổ chức Giáo dục IIG Việt Nam.  
–     Giải Nhì cuộc thi FPT Edu Research Festival 2 năm liên tiếp: 2022 và 2023 – Tiểu ban IT do Tổ chức Giáo dục FPT tổ chức.
–    Top 5 cuộc thi AURA Hackathon 2022 do Aura Network tổ chức.
–    Organizer TEDxFPTUHCMC 2022 ở vị trí Production

 

–    Công bố nhiều bài báo NCKH trên các Tạp chí/Hội thảo quốc tế:
1.    Q1 ISI/Scopus  – Institute of Electrical and Electronics Engineers – IEEE: Explainable Deep Learning Models With Gradient-Weighted Class Activation Mapping for Smart Agriculture (https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3296792)
2.    Q3 ISI/Scopus – International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA): Using the Term Frequency-Inverse Document Frequency for the Problem of Identifying Shrimp Diseases with State Description Text (https://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2023.0140577)
3.    Q3 ISI/Scopus – International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA): Evaluation of the Efficiency of the Optimization Algorithms for Transfer Learning on the Rice Leaf Disease Dataset (https://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2022.0131011)
4.    Q3 ISI/Scopus – Journal of Advances in Information Technology: The Evaluating the Effectiveness of YOLO Models in Different Sized Object Detection and Feature-based classification of Small Objects
5.    Information Systems for Business Management – ISBM 2022: Using Optimization Algorithm to Improve the Accuracy of the CNN Model on the Rice Leaf Disease Dataset (https://doi.org/10.1007/978-981-19-7447-2_47)
6.    International Conference on Intelligent Information Technology – ICIIT 2023: Classifying Rice Bacterial Panicle Blight by Combining YOLOv5 Model and Convolutional Neural Network (https://doi.org/10.1145/3591569.3591600)
7.    International Conference on Intelligent Information Technology – ICIIT 2023: Using Optimization Algorithms to Improve The Classification Of Diseases On Rice Leaf Of EfficientNet-B4 Model (https://doi.org/10.1145/3591569.3591606)

 

 

Nói về Giải thưởng Nữ sinh KHCN Việt Nam 2023, Quỳnh Anh chia sẻ: “Em rất vui và tự hào khi nhận được giải thưởng Nữ sinh Khoa học Công nghệ Việt Nam 2023. Để có được cơ hội này, em đã nỗ lực học tập, tham gia nghiên cứu, rèn luyện ngay từ khi em bước vào môi trường đại học. Giải thưởng được xét theo một quá trình dài: từ kết quả GPA học tại trường, các cuộc thi ở Đồng bằng Sông Cửu Long, Quốc gia cho đến quá trình nghiên cứu ở Lab FS 370 do MSc.Quách Luyl Đa – Giảng viên CNTT Đại học FPT Cần Thơ hướng dẫn. Em nghĩ việc em có những công trình NCKH trên là một điểm cộng lớn để em có thể đạt được giải thưởng này.

Đây là một vinh dự lớn và cũng là một động lực để em tiếp tục theo đuổi niềm đam mê về khoa học và công nghệ. Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo, bạn bè và gia đình đã luôn ủng hộ và động viên em trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.”

 

 

Trong quá trình học tập, bên cạnh việc hoàn thành tốt nghiệp học trên lớp, Quỳnh Anh còn tham gia nghiên cứu khoa học cùng nhóm và đạt được nhiều thành tích. Mới đây, nhóm của Quỳnh Anh với đề tài nghiên cứu về mô hình nông nghiệp thông minh và app Tomato Healthy Check dưới sự hướng dẫn của MSc. Quách Luyl Đa đã được Tạp chí Khoa học quốc tế Q1 IEEE Access chấp nhận và công bố.

Nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá hiệu suất của các mô hình học sâu và sự hiểu biết của chúng về các đặc trưng trong hình ảnh, từ đó hướng đến việc tối ưu hóa sự lựa chọn của mô hình học sâu trong xử lý nông nghiệp thông minh. Nghiên cứu không chỉ tập trung vào việc phân loại đối tượng hình ảnh một cách chính xác, mà còn mở rộng tới việc xác định tình trạng sinh lí của quả cà chua như: chín, chưa chín, già, hỏng, giúp tạo nền tảng cho phát triển nông nghiệp thông minh. Cách tiếp cận này có thể hỗ trợ tự động hoá quá trình xác định tình trạng và chất lượng quả, đặc biệt trong quá trình thu hoạch.

 

Bên cạnh đó, nhóm cũng đã phát triển hệ thống “Tomatoes Healthy Check” – một giải pháp độc đáo và thiết thực trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh. Hệ thống này được thiết kế để phân loại tình trạng sinh lí của quả cà chua (Solanum lycopersicum) với một cách tiếp cận sáng tạo và hiệu quả. Điều đặc biệt về hệ thống này là khả năng phân loại không chỉ dựa trên hình ảnh, mà còn có khả năng xử lý video và thậm chí phân loại thời gian thực thông qua webcam.  Với đề tài nghiên cứu này, nhóm của Quỳnh Anh đã xuất sắc đạt Giải Nhì Cuộc thi FPT Edu Research Festival.

 

Chia sẻ về dự định phát triển đề tài trong tương lai, Quỳnh Anh cho biết: “Nhóm chúng tôi đã và đang tích cực xem xét việc phát triển một hướng đi “dài hơi” hơn cho nghiên cứu của mình, không chỉ giới hạn ở cuộc thi ResFes. Chúng tôi tin rằng có nhiều cơ hội để mở rộ và phát triển nghiên cứu này trong tương lai, để đóng góp vào sự phát triển của công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp thông minh và thúc đẩy bền vững trong sản xuất nông sản.”
 
Nói về những dự định cá nhân, Quỳnh Anh hy vọng rằng sau khi tốt nghiệp sẽ trở thành một cán bộ chính thức của Phòng IT – Trường Đại học FPT Cần Thơ cũng như tiếp tục học tập, trau dồi kiến thức, kỹ năng, nghiên cứu và áp dụng những kiến thức đã học vào thực tiễn.