Viện Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong phát triển bền vững (VNU - AI4SD)

Tổng quan

Viện Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong phát triển bền vững (tên tiếng Anh: _VNU Institute for Applied Artificial Intelligence in Sustainable Development_ - viết tắt: VNU - AI4SD) là đơn vị nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và đào tạo trực thuộc Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo (VNU-TIP), Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN).

Được định vị là đầu mối tiên phong của ĐHQGHN trong kỷ nguyên công nghiệp 4.0, Viện tập trung ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để giải quyết các thách thức lớn về môi trường, kinh tế xanh, đô thị thông minh và sức khỏe cộng đồng, hướng tới một tương lai phát triển bền vững.

1. Lịch sử hình thành và Đội ngũ lãnh đạo

• Thành lập: Viện chính thức được thành lập theo Quyết định số 2418/QĐ-ĐHQGHN ngày 15/05/2025 của Giám đốc ĐHQGHN. Trụ sở chính được đặt tại Tầng 1, Tòa nhà Trung tâm Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo, Khu đô thị ĐHQGHN tại Hòa Lạc (Thạch Thất, Hà Nội).
• Đội ngũ lãnh đạo trọng yếu:
• Viện trưởng: TS. Bùi Quang Hưng.
• Viện trưởng danh dự (từ tháng 8/2025): GS. Đường Kiệt – nhà khoa học hàng đầu thế giới về AI từ Đại học Thanh Hoa (Trung Quốc), "cha đẻ" của nền tảng học thuật Aminer. Sự góp mặt của ông giúp mở rộng mạng lưới hợp tác quốc tế và nâng tầm vị thế của Viện trên bản đồ nghiên cứu AI toàn cầu.
• Đồng Viện trưởng (bổ nhiệm tháng 4/2026): GS. Nguyễn Kim Khoa. Quyết định bổ nhiệm này đánh dấu bước kiện toàn bộ máy lãnh đạo cấp cao nhằm đẩy mạnh các dự án chiến lược và mở rộng quy mô hoạt động của Viện trong năm 2026.

2. Mô hình đào tạo khác biệt

Khác với các trường đại học thành viên truyền thống của ĐHQGHN, VNU - AI4SD không tổ chức tuyển sinh đại học đại trà. Viện tập trung hoàn toàn vào phân khúc đào tạo bậc cao và chuyên sâu:

• Bậc học: Đào tạo sau đại học (Thạc sĩ, Tiến sĩ) và các khóa học ngắn hạn chuyên sâu gắn liền với thực tiễn doanh nghiệp.
• Chương trình mũi nhọn: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng và Khoa học dữ liệu.
• Mô hình "3 Nhà": Viện áp dụng triệt để mô hình hợp tác _Nhà trường – Nhà khoa học – Doanh nghiệp_. Học viên không chỉ học lý thuyết mà được "thực chiến" trên các tập dữ liệu thực tế, trực tiếp tham gia giải quyết các bài toán cụ thể của doanh nghiệp và các cơ quan quản lý nhà nước.

3. Hoạt động nghiên cứu và Hợp tác chiến lược (Cập nhật 2025 - 2026)

Viện liên tục mở rộng mạng lưới đối tác trong và ngoài nước để thúc đẩy các dự án AI ứng dụng thực tiễn:

• Hợp tác quốc tế về dữ liệu hàng không (Tháng 9/2025): VNU - AI4SD hợp tác cùng Wingbits kết hợp dữ liệu chuyến bay ADS-B (hệ thống giám sát tự động phụ thuộc) theo thời gian thực với năng lực phân tích AI của Viện. Dự án mở ra hướng đi mới trong nghiên cứu mô hình bay, hệ thống hàng không tự trị và hạ tầng bền vững tại khu vực Đông Nam Á.
• Thúc đẩy công nghiệp bền vững (Tháng 5/2026): Viện ký kết Biên bản ghi nhớ hợp tác (MoU) ba bên với Liên chi hội Bất động sản Công nghiệp Việt Nam (VIREA) và Viện Nghiên cứu Năng lượng Bền vững (RISE - ĐHQG TP.HCM) nhằm ứng dụng AI vào phát triển hạ tầng công nghiệp xanh tại Việt Nam.
• Hợp tác với Đại học Thanh Hoa: Thông qua vai trò của GS. Đường Kiệt, Viện đẩy mạnh trao đổi nghiên cứu viên, sinh viên và phối hợp tổ chức các hội thảo học thuật quốc tế, làm phong phú thêm nguồn lực nghiên cứu AI.

4. Môi trường học tập và Lợi thế cho học viên

• Hỗ trợ tài chính và thực hành hưởng lương: Điểm sáng lớn nhất khi học tập tại VNU - AI4SD là cơ hội nhận hỗ trợ tài chính thông qua các dự án R&D (Nghiên cứu & Phát triển). Học viên xuất sắc được tham gia trực tiếp vào các dự án do Viện ký kết với chính phủ hoặc doanh nghiệp, qua đó nhận thù lao nghiên cứu tương xứng với năng lực.
• Nguồn học bổng đa dạng: Học viên có cơ hội tiếp cận các học bổng từ Quỹ phát triển khoa học công nghệ của ĐHQGHN và các tập đoàn công nghệ đối tác.
• Cơ sở vật chất: Nằm trong hệ sinh thái của Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo tại Hòa Lạc, học viên được tiếp cận hạ tầng công nghệ hiện đại, không gian nghiên cứu mở và mạng lưới chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực công nghệ lõi.

Thông tin liên hệ cơ bản:

• Địa chỉ: Tầng 1, Tòa nhà Trung tâm Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo, Khu đô thị ĐHQGHN, Hòa Lạc, Thạch Thất, Hà Nội.
• Email: ai4sd@vnu.edu.vn

Viện Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong phát triển bền vững (VNU - AI4SD), trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN), tập trung vào mô hình đào tạo gắn liền với nghiên cứu chuyên sâu (R&D). Tính đến năm 2026, Viện chủ yếu cung cấp các chương trình đào tạo sau đại học và các khóa bồi dưỡng chuyên đề, hướng tới việc kiến tạo nguồn nhân lực AI chất lượng cao giải quyết các bài toán thực tiễn về môi trường, kinh tế và xã hội.

1. Các nhóm chương trình đào tạo chính

Viện không đào tạo đại học đại trà mà tập trung vào phân khúc bậc cao và chuyên sâu, bao gồm:

• Đào tạo Sau đại học (Thạc sĩ & Tiến sĩ):
• Tập trung vào các hướng nghiên cứu ứng dụng AI mũi nhọn như: AI trong bảo vệ môi trường, kinh tế xanh, đô thị thông minh, y tế cộng đồng và giáo dục (AI for Education, AI for Healthcare).
• Chương trình đòi hỏi học viên có nền tảng vững chắc về công nghệ thông tin, khoa học dữ liệu hoặc các ngành khoa học liên quan, định hướng trở thành các nhà nghiên cứu, chuyên gia công nghệ cấp cao.
• Các khóa đào tạo ngắn hạn và chuyên đề ứng dụng:
• Được thiết kế linh hoạt dành cho kỹ sư, nhà quản lý và doanh nghiệp muốn cập nhật các xu hướng công nghệ mới nhất.
• Nổi bật trong năm 2026 là các chuyên đề về Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), Mạng hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN - hợp tác với các đối tác quốc tế), và ứng dụng tác tử AI (AI agents) trong dịch vụ công và thành phố thông minh.

2. Điểm nổi bật của chương trình đào tạo

• Mạng lưới hợp tác quốc tế mạnh mẽ: Học viên có cơ hội tiếp cận tri thức từ các chuyên gia hàng đầu thế giới. Viện có sự đồng hành của các giáo sư uy tín từ Đại học Thanh Hoa (Trung Quốc) trong ban lãnh đạo danh dự, cùng các đối tác công nghệ lớn như Zhipu AI.
• Đào tạo qua dự án thực tế (Project-based Learning): Học viên không chỉ học lý thuyết mà được nhúng trực tiếp vào các dự án R&D cấp quốc gia và quốc tế do Viện chủ trì, tạo ra vòng lặp phản hồi trực tiếp giữa nghiên cứu học thuật và ứng dụng thực tiễn.
• Hệ sinh thái ĐHQGHN: Kế thừa nền tảng học thuật và cơ sở vật chất hiện đại từ Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo (Hòa Lạc), cùng sự phối hợp liên ngành với các trường đại học thành viên của ĐHQGHN.

3. Học phí và Hỗ trợ tài chính (Cập nhật 2026)

• Học phí:
• Đối với hệ Thạc sĩ và Tiến sĩ: Mức học phí tuân theo quy định chung về đào tạo sau đại học của ĐHQGHN áp dụng cho năm học 2026.
• Đối với các khóa ngắn hạn/chuyên đề: Chi phí linh hoạt tùy thuộc vào thời lượng và tính chất chuyên sâu của từng khóa học, thường có các gói tài trợ một phần từ các doanh nghiệp đối tác.
• Học bổng và Hỗ trợ tài chính:
• Điểm sáng lớn nhất khi học tập tại VNU - AI4SD là cơ hội nhận hỗ trợ tài chính thông qua dự án. Học viên xuất sắc được tham gia trực tiếp vào các dự án R&D do Viện ký kết với chính phủ hoặc doanh nghiệp, qua đó nhận thù lao nghiên cứu.
• Học viên cũng có cơ hội tiếp cận các học bổng từ Quỹ phát triển khoa học công nghệ của ĐHQGHN và các tập đoàn công nghệ đối tác thuộc hệ sinh thái của Viện.

4. Đối tượng người học phù hợp

VNU - AI4SD là điểm đến lý tưởng cho:

• Cử nhân, kỹ sư ngành CNTT, Khoa học dữ liệu, Toán tin muốn nâng cao trình độ chuyên môn bậc Thạc sĩ, Tiến sĩ với định hướng ứng dụng AI.
• Các nhà nghiên cứu, giảng viên muốn tìm kiếm môi trường học thuật quốc tế, có sự kết nối chặt chẽ với doanh nghiệp và các bài toán phát triển bền vững.
• Cán bộ quản lý, nhân sự cấp cao tại các tổ chức, doanh nghiệp cần trang bị tư duy và kỹ năng ứng dụng AI để dẫn dắt quá trình chuyển đổi số.

Viện Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong phát triển bền vững (VNU - AI4SD) có định hướng tuyển sinh hoàn toàn khác biệt so với các trường đại học thành viên khác thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN). Tính đến năm 2026, Viện không tổ chức tuyển sinh đại học đại trà mà tập trung chuyên sâu vào phân khúc đào tạo bậc cao sau đại học (Thạc sĩ, Tiến sĩ) và các khóa học ngắn hạn gắn liền với thực tiễn doanh nghiệp.

Dưới đây là thông tin chi tiết về phương thức và điều kiện tuyển sinh dành cho các chương trình đào tạo tại Viện (dữ liệu tham chiếu năm 2026):

Phương thức xét tuyển

Do đặc thù là viện nghiên cứu chuyên sâu, VNU - AI4SD áp dụng các phương thức tuyển sinh theo quy chế đào tạo sau đại học của ĐHQGHN và các tiêu chí đánh giá năng lực riêng của Viện:

• Phương thức 1: Xét tuyển thẳng và xét tuyển kết hợp (Hệ Thạc sĩ, Tiến sĩ)
• Dành cho các ứng viên có thành tích học tập xuất sắc ở bậc Cử nhân/Thạc sĩ, có công trình nghiên cứu khoa học công bố quốc tế hoặc đạt giải thưởng cấp quốc gia/quốc tế trong lĩnh vực liên quan.
• Phương thức 2: Đánh giá hồ sơ năng lực và phỏng vấn chuyên môn (Hệ Thạc sĩ, Tiến sĩ)
• Ứng viên nộp hồ sơ năng lực bao gồm: CV, bảng điểm, thư giới thiệu từ chuyên gia, và đề cương nghiên cứu (đối với bậc Tiến sĩ).
• Hội đồng khoa học của Viện sẽ tổ chức phỏng vấn trực tiếp để đánh giá tư duy logic, nền tảng kiến thức chuyên môn và tính khả thi của định hướng nghiên cứu.
• Phương thức 3: Đăng ký ghi danh và xét duyệt hồ sơ (Các khóa học ngắn hạn/chuyên đề)
• Dành cho người đi làm, kỹ sư, cử nhân muốn nâng cao kỹ năng thực chiến về Trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng và Khoa học dữ liệu.

Điều kiện và lưu ý của từng phương thức

Mỗi chương trình đào tạo tại VNU - AI4SD có những yêu cầu đầu vào khắt khe nhằm đảm bảo chất lượng học viên tham gia các dự án trọng điểm:

• Đối với hệ Thạc sĩ và Tiến sĩ (Trí tuệ nhân tạo ứng dụng, Khoa học dữ liệu):
• Bằng cấp: Yêu cầu tốt nghiệp đại học (đối với Thạc sĩ) hoặc Thạc sĩ (đối với Tiến sĩ) loại Khá trở lên các ngành phù hợp như: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Khoa học dữ liệu, Toán tin, Hệ thống thông tin hoặc các ngành kỹ thuật/công nghệ liên quan.
• Ngoại ngữ: Phải đáp ứng chuẩn đầu vào ngoại ngữ theo quy định chung của ĐHQGHN (thường yêu cầu chứng chỉ tiếng Anh tương đương Bậc 4 theo Khung năng lực ngoại ngữ 6 bậc dùng cho Việt Nam, hoặc IELTS/TOEFL tương đương còn hạn).
• Kinh nghiệm nghiên cứu: Ưu tiên đặc biệt cho các ứng viên đã có bài báo khoa học hoặc từng tham gia các dự án R&D thực tế tại doanh nghiệp.
• Đối với các khóa học ngắn hạn/chuyên đề doanh nghiệp:
• Không yêu cầu khắt khe về bằng cấp học thuật, nhưng học viên bắt buộc phải có nền tảng cơ bản về lập trình (Python, C++...) hoặc toán thống kê để có thể theo kịp tiến độ thực hành.
• Hồ sơ chủ yếu được xét duyệt dựa trên mục tiêu học tập và kinh nghiệm làm việc thực tế của ứng viên.

Lưu ý gần đây cho thí sinh (Năm 2026)

• Không có mã ngành xét tuyển THPT: Các học sinh THPT năm 2026 cần đặc biệt lưu ý Viện VNU - AI4SD không có mã ngành xét tuyển bằng điểm thi tốt nghiệp THPT hay kỳ thi Đánh giá năng lực (HSA) cho hệ cử nhân. Nếu muốn theo đuổi AI tại ĐHQGHN ở bậc đại học, thí sinh nên đăng ký vào Trường Đại học Công nghệ (UET) hoặc Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (HUS), sau đó có thể định hướng học lên bậc cao hơn tại Viện.
• Mô hình đào tạo "3 Nhà": Học viên trúng tuyển sẽ được học tập theo mô hình Nhà trường – Nhà khoa học – Doanh nghiệp. Điều kiện tiên quyết để tốt nghiệp thường gắn liền với việc giải quyết thành công một bài toán dữ liệu thực tế từ các doanh nghiệp đối tác hoặc các dự án phát triển bền vững của chính phủ.
• Cơ hội học bổng và tài trợ: Viện thường xuyên có các suất học bổng toàn phần hoặc bán phần từ các tập đoàn công nghệ đối tác dành cho học viên cao học có đề cương nghiên cứu xuất sắc. Ứng viên nên chuẩn bị hồ sơ sớm và theo dõi các đợt gọi vốn/tài trợ dự án trên cổng thông tin của Viện.

Viện Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong phát triển bền vững (VNU - AI4SD) là đơn vị nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và đào tạo trực thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN), định hướng chuyên sâu vào các chương trình sau đại học và ứng dụng thực tiễn.

Tình hình công bố điểm chuẩn 2026

Tính đến thời điểm hiện tại (năm 2026), VNU - AI4SD không có và chưa công bố điểm chuẩn tuyển sinh trình độ đại học chính quy.

Nguyên nhân chính là do Viện (được thành lập vào tháng 5/2025) hiện đang tập trung chủ yếu vào công tác nghiên cứu, đào tạo hệ Thạc sĩ, Tiến sĩ và các khóa học ngắn hạn/chuyên đề về Trí tuệ nhân tạo. Do đó, Viện không áp dụng các mức điểm chuẩn trúng tuyển đại học từ kỳ thi tốt nghiệp THPT hay kỳ thi Đánh giá năng lực (HSA) như các trường đại học thành viên khác trong khối ĐHQGHN.

Lưu ý khi tìm hiểu điều kiện trúng tuyển

Vì không có điểm chuẩn đại học truyền thống, các ứng viên quan tâm đến các chương trình đào tạo tại VNU - AI4SD cần lưu ý các hình thức xét tuyển đặc thù sau:

• Đối với hệ Thạc sĩ và Tiến sĩ: Việc xét tuyển tuân theo quy định chung về đào tạo sau đại học của ĐHQGHN áp dụng cho năm học 2026. Ứng viên thường được đánh giá qua hồ sơ học thuật, đề cương nghiên cứu, năng lực ngoại ngữ và phỏng vấn chuyên môn thay vì điểm số thi cử.
• Đối với các khóa học ngắn hạn và chuyên đề: Viện áp dụng hình thức ghi danh linh hoạt, không có điểm chuẩn đầu vào khắt khe. Tiêu chí chủ yếu dựa trên nhu cầu học tập, nền tảng kiến thức cơ bản của học viên và định hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp để sắp xếp lớp phù hợp.
• Theo dõi thông tin chính thức: Học viên nên thường xuyên cập nhật các thông báo tuyển sinh mới nhất trên cổng thông tin của ĐHQGHN hoặc trang web của Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo (VNU-TIP) để nắm bắt kịp thời các đợt xét tuyển sau đại học và các chương trình học bổng, hỗ trợ tài chính trong năm 2026.

Trụ sở chính của Viện đặt tại Tầng 1, Tòa nhà Trung tâm Công viên Công nghệ cao và Đổi mới sáng tạo, Khu đô thị ĐHQGHN tại Hòa Lạc (Thạch Thất, Hà Nội).