Trường Điện - Điện tử
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘITrường Điện - Điện tử
Nguyễn Đức Thuận
Thông tin cá nhân
Giảng viên
Tiến 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.

TS. Nguyễn Đức Thuận
Công bố khoa học
Prior Knowledge-Driven Subdomain Adaptation Neural Network for Cross-Condition Pipeline Leak Size Prediction
Prior Knowledge-Driven Subdomain Adaptation Neural Network for Cross-Condition Pipeline Leak Size Prediction
Tạp chí/Proceedings:
Eleventh International Conference on Communications and Electronics (ICCE) (10.1109/ICCE70609.2026.11658504)
Tác giả:
Duc-Thuan Nguyen, Jaeyoung Kim, Jong-Myon Kim
Lĩnh vực nghiên cứu:
Công nghệ dữ liệu, AI và hệ thống thông minh, Điện - Điện tử
Loại công bố:
Hội nghị quốc tế (trong index Scopus)
Thời gian:
08/2026
Parametric Analysis of SAW-Driven Droplet Streaming for Biomedical Lab-on-Chip Systems
Parametric Analysis of SAW-Driven Droplet Streaming for Biomedical Lab-on-Chip Systems
Tạp chí/Proceedings:
Eleventh International Conference on Communications and Electronics (ICCE) (10.1109/ICCE70609.2026.11658488)
Tác giả:
Dam Thi Huong, Nguyen Thi Hue, Nguyen Duc Thuan, Hoang Si Hong
Lĩnh vực nghiên cứu:
Công nghệ dữ liệu, AI và hệ thống thông minh, Vật liệu mới, Điện - Điện tử
Loại công bố:
Hội nghị quốc tế (trong index Scopus)
Thời gian:
08/2026
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, TS. Nguyễn Đức Thuận
Loại:Bằng độc quyền sáng chế