Sinh viên RMIT xếp hạng 21 toàn cầu tại giải đua AWS DeepRacer

Sinh viên RMIT xếp hạng 21 toàn cầu tại giải đua AWS DeepRacer

Đội RMIT-badger gồm ba sinh viên Khoa Khoa học và Công nghệ Đại học RMIT đã giành thứ hạng 21 toàn cầu tại giải đua AWS DeepRacer tổ chức bởi nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây hàng đầu thế giới – Amazon Web Services.

news-1-rmit-students-rank-21st-worldwide-in-aws-deepracer Đội RMIT-badger gồm ba sinh viên Khoa Khoa học và Công nghệ Đại học RMIT La Trần Hải Đăng (bên trái trong hình), Hứa Văn Anh Khoa và Lê Đình Danh Nhân (bên phải trong hình) xếp thứ 21 thế giới tại cuộc đua AWS DeepRacer tổ chức bởi nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây hàng đầu thế giới – Amazon Web Services.

Sinh viên ngành Công nghệ thông tin La Trần Hải Đăng và Hứa Văn Anh Khoa, cùng sinh viên ngành Kỹ thuật (Kỹ sư robot và cơ điện tử) (Honours) Lê Đình Danh Nhân đã được Trung tâm Xuất sắc về Kỹ thuật số Đại học RMIT chiêu mộ và lập đội tranh tài tại giải đua AWS DeepRacer.

AWS DeepRacer đem đến giải đua mô phỏng 3D với đường đua ảo nơi lập trình viên ở mọi cấp độ (từ mới vào nghề cho đến chuyên gia) đều có thể tham gia lập trình xe đua ảo để chiếc xe này có thể tự động chạy trên đường đua.

Chỉ sau hai tuần tranh tài, đội RMIT-badger đã đạt vị trí ấn tượng – thứ 21 toàn cầu, vượt lên hơn 2.000 đội tranh tài khác từ khắp nơi trên thế giới, và đủ chuẩn tranh tài tại vòng đua chuyên nghiệp AWS DeepRacer Pro Division.

news-2-rmit-students-rank-21st-worldwide-in-aws-deepracer Chỉ sau hai tuần tranh tài, đội RMIT-badger đã đạt vị trí ấn tượng – thứ 21 toàn cầu, vượt lên hơn 2.000 đội tranh tài khác từ khắp nơi trên thế giới, và đủ chuẩn tranh tài tại vòng đua chuyên nghiệp AWS DeepRacer Pro Division.

Cả đội vô cùng vui mừng với cơ hội tuyệt vời mà thành tựu này đem đến cho các bạn.

Bạn La Trần Hải Đăng chia sẻ rằng, “xếp hạng thứ 21 toàn cầu mở ra những cánh cửa để chúng tôi bước tiếp vào các vòng thi tiếp theo”.

“Trong thời gian chuẩn bị cho cuộc đua, đội chúng tôi đã được tiếp cận với nhiều kiến thức mới và hữu ích hơn về học máy và học sâu, những điều sẽ rất có ích cho chúng tôi trong tương lai”.

Lê Đình Danh Nhân thì nhấn mạnh rằng việc tích lũy nhiều kiến thức mới, chẳng hạn như Học tăng cường sâu, PPO, sparse rewards, DRS, sẽ hỗ trợ vô cùng to lớn cho tương lai của bạn.

“Với tôi, kiểm soát và tạo ra thế giới robot và thực tế ảo kỳ ảo của chính bản thân mình, không còn là ước mơ nữa”, Nhân chia sẻ.

Cơ hội luôn đi kèm với thách thức.

Cả nhóm phải vượt qua nhiều chướng ngại trên chặng đường chinh phục đường đua.

“Đây là cuộc đua về học máy đầu tiên trên thế giới nên có rất ít tài liệu tham khảo mà chúng tôi có thể tìm kiếm để chuẩn bị cho cuộc đua”, Hứa Anh Khoa chia sẻ.

“Học máy và xe tự hành cũng là những mảng còn mới trong khoa học máy tính nên có rất ít tư liệu và video hướng dẫn, ứng dụng thực tiễn của các lĩnh vực này thì giới hạn. Chúng tôi phải tham gia vào cộng đồng của các đối thủ cạnh tranh khác để giao lưu, trao đổi và chia sẻ kiến thức”.

Xe đua ảo của đội RMIT-badger tự động chạy trên đường đua ảo trong trường đua 3D mô phỏng.

Khoa cho biết nhờ có kiến thức nền vững về lập trình vì các bạn là sinh viên ngành khoa học và công nghệ, cả đội có thể tìm hiểu kiến thức mới về lĩnh vực này dễ dàng, nhưng “mất rất nhiều thời gian để đọc và hiểu”.

Khoa tin rằng nhờ đó mà bạn có được cái nhìn tổng thể và kinh nghiệm về học máy – lĩnh vực tiềm năng và trọng yếu của tương lai Cách mạng 4.0.

Hiện tại cả đội đang chạy đua với thời gian để chuẩn bị cho các vòng đua sắp tới, những chặng đua mà các bạn phải tranh tài với chuyên gia trong lĩnh vực học máy và xe tự hành.

“Cuộc đua không đòi hỏi người chơi phải tìm ra cách mới hoặc dành thời gian điều chỉnh tham số để chiếc xe của đội mình chạy tốt hơn. Thay vào đó, người chơi được yêu cầu đưa kiến thức về học máy vào thực tiễn”, Khoa chia sẻ nhận định của bạn về tầm quan trọng của thuật toán học máy trong cuộc đua.

“Đội với thuật toán tốt hơn sẽ được chọn vào vòng đua chuyên nghiệp Pro Division”.

“Mọi thứ từ kiến thức đến ví dụ thực tế và thuật toán mẫu đều sẵn có và chờ chúng tôi khám phá. Vấn đề ở đây là chúng tôi sẽ mất bao lâu để tích lũy kiến thức và tìm ra cách đưa chúng vào các xe đua ảo trong vòng đua AWS DeepRacer tiếp theo”, Khoa kết lời.

Bài: Hoàng Hà

13/10/2021

Share

  • CODE
  • Kỹ thuật
Tìm hiểu thêm

Tin tức liên quan

news-1-rmit-vietnam-student-places-second-at-asean-ai-finals.jpg

Sinh viên RMIT Việt Nam giành giải Nhì tại chung kết cuộc thi AI ASEAN
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 14/06/2025

Sinh viên Seokyung Kim đã giành giải Nhì cuộc thi AI khu vực ASEAN sau khi xuất sắc vượt qua vòng quốc gia tại Việt Nam và hoàn thành hành trình thử thách kéo dài suốt năm tháng.

microplastics on human fingers

Liệu có thể ngăn vi nhựa khỏi thủy hải sản chúng ta đang tiêu thụ không?
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 05/06/2025

Trước tình trạng vi nhựa xâm nhập vào các chuỗi thực phẩm, ngành thủy hải sản Việt Nam có thể làm gì để tránh bị ô nhiễm nhựa?

Two children typing on laptops

AI tạo sinh hỗ trợ hay cản trở sự phát triển xã hội của trẻ em?
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 30/05/2025

Giảng viên ngành Tâm lý học Đại học RMIT cho rằng chúng ta cần quan tâm thảo luận nhiều hơn về tác động của việc tương tác với chatbot AI và bạn ảo lên tâm lý của trẻ.

news-thumb-renewable-energy.jpg

Chiến lược năng lượng mặt trời của Việt Nam giữa căng thẳng thương mại
Icon / Small / Calendar Created with Sketch. 13/05/2025

Việc ban hành Quyết định số 768/QĐ-TTg về điều chỉnh Quy hoạch phát triển điện lực quốc gia giai đoạn 2021-2030 (gọi tắt là Quy hoạch điện VIII) một lần nữa khẳng định cam kết của Việt Nam với năng lượng tái tạo và vị thế hàng đầu trong khu vực giữa quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu.

Xem thêm +