Trường Điện - Điện tử
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘITrường Điện - Điện tử
Nguyễn Đức Thuận
Thông tin cá nhân
Trợ giảng hợp đồng
Thạc sỹ
Trường Điện - Điện tử
PTN NC Kỹ thuật đo lường hiện đại trong chẩn đoán và dự báo
C7-420, Đại học Bách khoa Hà Nội, Số 1 Đại Cồ Việt, Hà Nội
TS. Nguyễn Đức Thuận tốt nghiệp Cử nhân-Thạc sĩ Kỹ thuật Điều khiển và tự động hóa tại Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2023, và nhận bằng Tiến sĩ Trí tuệ nhân tạo và Kỹ thuật máy tính tại Đại học Ulsan (Hàn Quốc) năm 2026. Từ năm 2023, anh là Giảng viên tại Trường Điện – Điện tử,  Đại học Bách khoa Hà Nội. Hướng nghiên cứu của TS. Nguyễn Đức Thuận tập trung vào các hệ thống đo lường cảm biến thông minh dựa trên bức xạ sóng âm-bức xạ nhiệt-rung động, hệ thống nhúng-IoT, xử lí tín hiệu và AI cho các hệ thống công nghiệp, bảo trì dự báo, công nghệ bản sao số (Digital Twin) và nhà máy thông minh.

Giai đoạn 2026-2030, TS. Thuận tập trung nghiên cứu các bài toán đo lường giám sát các hệ thống năng lượng tái tạo (điện gió, mặt trời, pin lưu trữ, hydrogen) dựa trên các công nghệ cảm biến tiên tiến như bức xạ âm, bức xạ nhiệt, rung động và các công nghệ xử lí tín hiệu, AI, Digital Twin thế hệ mới.
Hướng nghiên cứu

TS. Nguyễn Đức Thuận là Trưởng nhóm nghiên cứu Các hệ thống đo lường thông minh (Intelligent Measurement Systems - IMES), với mục tiêu nghiên cứu và phát triển công nghệ trong lĩnh vực đo lường – điều khiển, tập trung vào các công nghệ mới để giải quyết các bài toán chiến lược trong công nghiệp và năng lượng 4.0/5.0.

  • Link website của nhóm nghiên cứu IMES: https://imes.info.vn/
  • Ứng tuyển thành viên nhóm nghiên cứu tại đây
  • Hoặc liên hệ SĐT: 0382 312 893 / Email: thuan.nguyenduc1@hust.edu.vn

Các định hướng nghiên cứu dài hạn

  1. Nghiên cứu, thiết kế cảm biến và các hệ thống đo lường tiên tiến trong công nghiệp và năng lượng;
  2. Xử lí tín hiệu nâng cao và phân tích dữ liệu lớn trong các hệ thống đo lường công nghiệp;
  3. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hư hỏng và dự báo tuổi thọ thiết bị điện – công nghiệp;
  4. Bản sao số (Digital Twin) các hệ thống kỹ thuật hướng tới sản xuất thông minh 4.0/5.0;
  5. Kiểm tra không phá hủy (NDT) dựa trên công nghệ sóng âm và các phương pháp tiên tiên trong đánh giá vật liệu, kết cấu.

ThS. Nguyễn Đức Thuận
Công bố khoa học
Inspection of mixed-type wafer defects from single-defect data via adaptive synthesis and self-attention CNN
Inspection of mixed-type wafer defects from single-defect data via adaptive synthesis and self-attention CNN
Tạp chí/Proceedings:
Measurement (10.1016/j.measurement.2025.118306)
Tác giả:
Nguyen Duc Thuan
Lĩnh vực nghiên cứu:
Công nghệ dữ liệu, AI và hệ thống thông minh, Các công nghệ thông minh trong sản xuất công nghiệp, giao thông, đô thị, Khoa học thông tin và máy tính, Điện - Điện tử
Loại công bố:
Tạp chí SCIE (Q1)
Thời gian:
11/2025
A real-time framework for early detection and severity prediction of thermal runaway in Li-ion batteries
A real-time framework for early detection and severity prediction of thermal runaway in Li-ion batteries
Tạp chí/Proceedings:
Journal of Energy Storage (10.1016/j.est.2025.118310)
Tác giả:
Le Anh Vu, Hoang Si Hong, Le Tri Quang, Pham Van Giang, Dang Thi Binh, Nguyen Duc Thuan, Nguyen Hai Ha
Lĩnh vực nghiên cứu:
Năng lượng và môi trường bền vững, Công nghệ dữ liệu, AI và hệ thống thông minh, Điện - Điện tử
Loại công bố:
Tạp chí SCIE (Q1)
Thời gian:
09/2025
Sở hữu trí tuệ
QUY TRÌNH CHẨN ĐOÁN LỖI Ở TRỤC CHO ĐA Ổ TRỤC BẰNG TÍN HIỆU RUNG
Thời gian:08/04/2025
Tác giả:PGS. TS. Hoàng Sĩ Hồng, ThS. Nguyễn Đức Thuận
Loại:Bằng độc quyền sáng chế