PhD research agenda · Target start Fall 2027Định hướng nghiên cứu Tiến sĩ · Dự kiến Fall 2027
Human-centred AI for construction engineering decisionsAI lấy con người làm trung tâm cho các quyết định kỹ thuật thi công
Choosing how to build a deep basement — top-down, semi top-down or bottom-up, which struts, which kingposts — is still decided from scattered documents, spreadsheets and experience. I want to build AI that reads that knowledge, reasons with verified engineering checks, and helps engineers make faster, safer and auditable decisions.Việc chọn cách thi công một tầng hầm sâu — top-down, semi top-down hay bottom-up, dùng thanh chống nào, kingpost nào — đến nay vẫn dựa trên tài liệu rời rạc, bảng tính và kinh nghiệm. Tôi muốn xây dựng AI đọc được nguồn tri thức đó, suy luận cùng các phép kiểm tra kỹ thuật đã được kiểm chứng, và giúp kỹ sư ra quyết định nhanh hơn, an toàn hơn, có thể truy vết.
From scattered knowledge to verified decisionsTừ tri thức rời rạc đến quyết định được kiểm chứng
A construction-informatics framework for basement and temporary works engineering.Một khung tin học xây dựng cho kỹ thuật tầng hầm và kết cấu tạm.
I come to this question from two directions. As a Master's researcher in Korea I learned to turn models and data into probabilistic, decision-ready answers for earthquake safety. As a construction method design engineer for the past five years, I have planned and checked basement construction methods and temporary works for high-rise projects, and I have seen how much of that work is repeated by hand: the same code clauses looked up, the same checks rebuilt in spreadsheets, the same lessons rediscovered on every project.
Tôi tiếp cận câu hỏi này từ hai phía. Khi làm nghiên cứu thạc sĩ ở Hàn Quốc, tôi học cách biến mô hình và dữ liệu thành những câu trả lời xác suất, dùng được để ra quyết định về an toàn động đất. Trong năm năm làm kỹ sư thiết kế biện pháp thi công, tôi lập và kiểm tra biện pháp tầng hầm, kết cấu tạm cho các dự án cao tầng, và thấy rất nhiều phần việc đang lặp lại thủ công: tra lại cùng một điều khoản tiêu chuẩn, dựng lại cùng một phép kiểm tra trên bảng tính, học lại cùng một bài học ở mỗi dự án.
Recent AI — language models, machine learning on project data, agents that use tools — can remove much of this repetition. But construction decisions are safety-critical, so the AI must be grounded in verified engineering calculations, explainable to the engineer, and evaluated with real practitioners. That combination is the focus of my PhD.
AI thế hệ mới — mô hình ngôn ngữ, học máy trên dữ liệu dự án, tác tử biết dùng công cụ — có thể loại bỏ phần lớn sự lặp lại đó. Nhưng quyết định thi công liên quan trực tiếp đến an toàn, nên AI phải dựa trên các phép tính kỹ thuật đã kiểm chứng, giải thích được cho kỹ sư, và được đánh giá cùng người làm nghề thực tế. Sự kết hợp đó là trọng tâm luận án của tôi.
Research questionsCâu hỏi nghiên cứu
Can NLP turn method statements, specifications and codes into structured, queryable knowledge?NLP có thể biến thuyết minh biện pháp, chỉ dẫn kỹ thuật và tiêu chuẩn thành tri thức có cấu trúc, truy vấn được?
Build an annotated corpus and a domain ontology for basement and temporary works, then train information-extraction and retrieval models (including retrieval-augmented LLMs) that link requirements, methods, risks and code clauses.Xây dựng kho văn bản có gán nhãn và bản thể học (ontology) cho tầng hầm và kết cấu tạm, rồi huấn luyện mô hình trích xuất và truy hồi thông tin (kể cả LLM kết hợp truy hồi) để liên kết yêu cầu, biện pháp, rủi ro và điều khoản tiêu chuẩn.
Output:Kết quả: a bilingual construction-method knowledge base and extraction models.cơ sở tri thức biện pháp thi công song ngữ và mô hình trích xuất.
Can machine learning compare basement methods on time, cost and risk at the earliest design stage?Học máy có thể so sánh các biện pháp tầng hầm theo tiến độ, chi phí và rủi ro ngay từ giai đoạn thiết kế sớm?
Learn from project features (depth, soil, site constraints, structural system, BIM quantities) to predict the duration, cost and risk profile of top-down, semi top-down and bottom-up options, with explanations that show which features drive each recommendation.Học từ đặc trưng dự án (độ sâu, địa chất, điều kiện mặt bằng, hệ kết cấu, khối lượng từ BIM) để dự báo thời gian, chi phí và rủi ro của các phương án top-down, semi top-down và bottom-up, kèm giải thích yếu tố nào chi phối từng khuyến nghị.
Output:Kết quả: an explainable early-stage method-selection model.mô hình lựa chọn biện pháp giai đoạn sớm, giải thích được.
Can an AI assistant that must call verified calculators produce temporary-works checks engineers trust?Trợ lý AI buộc phải gọi các công cụ tính đã kiểm chứng có tạo ra phép kiểm tra kết cấu tạm mà kỹ sư tin dùng?
Connect a language-model agent to a library of verified engineering checks, so that numbers come from code-compliant calculations and every step is traceable. Compare accuracy, time and trust against engineers working alone, in controlled studies with practitioners.Kết nối tác tử mô hình ngôn ngữ với thư viện phép kiểm tra kỹ thuật đã kiểm chứng, để mọi con số đến từ tính toán đúng tiêu chuẩn và mọi bước đều truy vết được. So sánh độ chính xác, thời gian và mức độ tin cậy với kỹ sư làm việc độc lập, qua các thí nghiệm có kiểm soát với người làm nghề.
Output:Kết quả: a tool-grounded assistant built on my 23 published calculators, and evidence on when engineers should rely on it.trợ lý AI dựa trên 23 công cụ tính đã xuất bản, cùng bằng chứng về khi nào kỹ sư nên tin vào nó.
Can monitoring data linked to the 4D schedule flag excavation risks before the next stage?Dữ liệu quan trắc gắn với tiến độ 4D có thể cảnh báo rủi ro hố đào trước giai đoạn tiếp theo?
Bring the probabilistic, calibrate-then-decide thinking of my earthquake research to construction: update predictions of wall deflection and strut loads from inclinometer and load readings, and attach risk levels to upcoming activities in the schedule.Đưa tư duy xác suất "hiệu chỉnh rồi quyết định" từ nghiên cứu động đất vào thi công: cập nhật dự báo chuyển vị tường và lực chống từ số liệu nghiêng kế và đo lực, rồi gắn mức rủi ro cho các công việc sắp tới trong tiến độ.
Output:Kết quả: a stage-wise, risk-informed decision dashboard.bảng điều khiển ra quyết định theo giai đoạn, có xét rủi ro.
What I bringNhững gì tôi mang đến
Five SCIE papers and 155 citations in probabilistic risk assessment, model calibration and data-driven decision rules.Năm bài báo SCIE và 155 trích dẫn về đánh giá rủi ro xác suất, hiệu chỉnh mô hình và quy tắc quyết định dựa trên dữ liệu.
Five years designing construction methods for basements: top-down and semi top-down sequences, kingposts, strutting, formwork and other temporary works.Năm năm thiết kế biện pháp thi công tầng hầm: trình tự top-down và semi top-down, kingpost, hệ chống, cốp pha và các kết cấu tạm khác.
23 bilingual online calculators, each verified against engineering spreadsheets — a ready tool library and test set for AI assistants.23 công cụ tính trực tuyến song ngữ, mỗi công cụ đều được đối chiếu với bảng tính kỹ thuật — sẵn sàng làm thư viện công cụ và bộ kiểm thử cho trợ lý AI.
Indicative planKế hoạch dự kiến
To be refined with my advisor and the group's active projects.Sẽ được điều chỉnh theo định hướng của giáo sư hướng dẫn và các dự án đang triển khai của nhóm.
- Coursework in ML, NLP, data analyticsHọc phần ML, NLP, phân tích dữ liệu
- Corpus and ontology (RQ1)Kho văn bản và ontology (RQ1)
- Review paper on AI for temporary worksBài tổng quan AI cho kết cấu tạm
- Extraction and retrieval models (RQ1)Mô hình trích xuất, truy hồi (RQ1)
- Method-selection analytics (RQ2)Phân tích lựa chọn biện pháp (RQ2)
- Journal paper 1Bài báo tạp chí 1
- Tool-grounded assistant (RQ3)Trợ lý AI dựa trên công cụ (RQ3)
- User studies with engineersThử nghiệm với kỹ sư
- Journal papers 2–3Bài báo tạp chí 2–3
- Monitoring-linked risk dashboard (RQ4)Bảng điều khiển rủi ro gắn quan trắc (RQ4)
- Dissertation and defenceHoàn thiện và bảo vệ luận án