GS. José M. Goicolea

GS. José M. Goicolea

Đại học Bách khoa Madrid (UPM), Tây Ban Nha

Talk Topic

Động lực học Cầu Đường sắt: Nghiên cứu, Phương pháp và Tiêu chuẩn Kỹ thuật

Bio

Giáo sư Danh dự ngành Kỹ thuật Kết cấu, Trường Kỹ thuật Xây dựng, Đại học Bách khoa Madrid; nguyên Trưởng Bộ môn Cơ học Môi trường Liên tục và Kết cấu. Nghiên cứu của ông về động lực học cầu đường sắt tốc độ cao đã góp phần định hình thực hành thiết kế tại châu Âu — ông phát triển phần mềm CALDINTAV cho phân tích động lực học cầu và đóng góp vào quá trình xây dựng tiêu chuẩn Eurocode EN 1991-2. Tiến sĩ Đại học London (King's College); hơn 80 công trình khoa học; đã hướng dẫn 25 nghiên cứu sinh tiến sĩ trong sự nghiệp hơn ba thập kỷ.

Bài phát biểu tổng quan các khía cạnh chính của động lực học cầu đường sắt — từ bản chất tải trọng di động và tương tác xe-cầu đến đáp ứng động theo phương đứng và phương ngang — xem xét hạ tầng cầu hiện hữu tại châu Âu, các nghiên cứu đã và đang thực hiện, đóng góp vào hệ thống Eurocodes, cũng như triển vọng tương lai cho thiết kế đường sắt tốc độ cao.

GS. Sybil Derrible

GS. Sybil Derrible

Đại học Illinois Chicago, Hoa Kỳ

Talk Topic

Khả năng Phục hồi Hệ thống và Tác động Kinh tế của Đường sắt Tốc độ cao

Bio

Giáo sư Kỹ thuật Xây dựng, Vật liệu và Môi trường tại Đại học Illinois Chicago, Giám đốc Phòng thí nghiệm Mạng lưới Đô thị Phức tạp và Bền vững (CSUN). Nhận NSF CAREER Award (2016) và Giải thưởng Nghiên cứu Walter L. Huber của ASCE (2023); được bầu là Fellow của Hiệp hội Kỹ sư Xây dựng Hoa Kỳ (ASCE, 2025); Tác giả chính trong báo cáo GEO-7 của Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc (UNEP). Tác giả sách Urban Engineering for Sustainability (MIT Press, 2019) và The Infrastructure Book (Prometheus Books, 2025). Nằm trong top 2% nhà nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất thế giới theo cơ sở dữ liệu Stanford–Elsevier.

Bài phát biểu phân tích cách các dự án đầu tư đường sắt quy mô lớn tái định hình kinh tế vùng và hệ thống đô thị, dựa trên nghiên cứu đã công bố của ông về hạ tầng trên thế giới.

PGS.TS. Phạm Minh Thông

PGS.TS. Phạm Minh Thông

Đại học Adelaide, Úc; Trưởng nhóm nghiên cứu AMIS-HSR, ĐH Công nghệ GTVT, Việt Nam

Talk Topic

Từ tấm meta có khả năng tiêu tán năng lượng đến bê tông meta kiểm soát dao động

Bio

Phó Giáo sư và Enterprise Fellow ngành Kỹ thuật Kết cấu tại Đại học Adelaide, Úc. Ông đứng đầu Nhóm nghiên cứu AMIS-HSR tại Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải, kết nối năng lực nghiên cứu của Úc với nhu cầu phát triển đường sắt Việt Nam. Năm 2025, ông nhận Giải Nhà nghiên cứu Trẻ Xuất sắc IIFC — người thứ chín nhận giải thưởng này kể từ năm 2006. Ông đã nhận được nhiều tài trợ từ Hội đồng Nghiên cứu Úc (ARC) và hiện đang chủ trì một Linkage Project; Phó Tổng biên tập tạp chí Innovative Infrastructure Solutions; top 2% nhà nghiên cứu được trích dẫn nhiều nhất thế giới (Stanford–Elsevier, từ 2020).

Bài phát biểu trình bày về siêu vật liệu (metamaterials) với các tính chất không thể đạt được trong vật liệu tự nhiên, cho phép kiểm soát chưa từng có đối với sóng ứng suất và đáp ứng động lực học kết cấu. Hai ứng dụng bổ trợ được phát triển: tấm meta (meta-panels) như hệ thống hy sinh bảo vệ công trình trọng yếu như nhà ga metro bằng cách hấp thụ năng lượng nổ và va đập, và metaconcrete tích hợp các hạt cộng hưởng kỹ thuật để triệt tiêu rung động trong hạ tầng đường sắt — mở ra con đường chuyển đổi hướng tới hạ tầng bền bỉ, thích ứng và chống đa hiểm họa.

PGS. Saeed Banihashemi

PGS. Saeed Banihashemi

Đại học Công nghệ Sydney, Úc

Talk Topic

BIM, Digital Twins và AI cho Quản lý Vòng đời Hạ tầng Lớn

Bio

Phó Giáo sư tại Khoa Môi trường Xây dựng, Đại học Công nghệ Sydney (UTS), trưởng nhóm nghiên cứu Digital Disruptions in Built Environment. Nghiên cứu của ông tập trung vào tích hợp BIM, Digital Twin, AI và công nghệ thực tế mở rộng (AR/VR/MR) nhằm nâng cao khả năng ra quyết định trong toàn bộ vòng đời công trình hạ tầng — từ thiết kế, thi công đến vận hành và bảo trì.

Bài phát biểu khám phá việc tích hợp BIM, Digital Twin và AI để tạo ra hệ sinh thái quản lý vòng đời hạ tầng dựa trên dữ liệu, hỗ trợ bảo trì dự đoán, tối ưu hóa vận hành và ra quyết định thông minh cho các công trình hạ tầng quy mô lớn. Bài trình bày các phương pháp luận và khung làm việc cho giao nhận vòng đời, vận hành thời gian thực và hỗ trợ quyết định bằng AI, với ứng dụng cho đường sắt tốc độ cao và các hệ thống hạ tầng quy mô lớn khác.

PGS.TS. Hồ Sĩ Lành

PGS.TS. Hồ Sĩ Lành

Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải, Việt Nam

Talk Topic

Vật liệu xi măng xanh cho phát triển hạ tầng bền vững

Bio

Phó trưởng Bộ môn Địa kỹ thuật và Metro, Khoa Xây dựng, Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải. Ông nhận bằng Tiến sĩ tại Đại học Hiroshima năm 2018 và tiếp tục nghiên cứu tại đây với vai trò Trợ lý Giáo sư từ năm 2019 đến năm 2022, chuyên sâu về ổn định đất nền bằng vật liệu xi măng qua nghiên cứu phòng thí nghiệm và hiện trường. Hướng nghiên cứu chính: đất xử lý xi măng, laterit ổn định bằng geopolymer và tái sử dụng phụ phẩm công nghiệp trong cải tạo nền đất — với hơn 2.900 lượt trích dẫn và chỉ số h-index 20.

Bài phát biểu chia sẻ kết quả thực nghiệm về vật liệu nền xử lý bằng xi măng và geopolymer cho hạ tầng giao thông, bao gồm các phương án phát thải thấp sử dụng tro bay và xỉ lò cao nghiền — nghiên cứu có khả năng ứng dụng trực tiếp vào công tác nền móng và lớp nền đường của hành lang đường sắt tốc độ cao Việt Nam.

TS. Lê Nguyên Khương

TS. Lê Nguyên Khương

Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải, Việt Nam; University of Canberra, Australia

Talk Topic

Ứng dụng kỹ thuật Học máy, Thiết kế Tạo sinh và AI tạo sinh trong Thiết kế Cầu Đường sắt Tốc độ cao

Bio

Giảng viên Khoa Công trình và Đồng Trưởng Nhóm nghiên cứu AMIS-HSR tại Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải; Adjunct Professor tại Đại học Canberra, Úc. Tiến sĩ INSA Lyon (2015), Thạc sĩ École des Ponts ParisTech. Huy chương WIPO dành cho Nhà phát minh (2018). Nghiên cứu ứng dụng học máy và phương pháp phần tử hữu hạn trong thiết kế kết cấu, đồng thời phát triển phần mềm KD-Railway cho phân tích động lực học cầu đường sắt tốc độ cao.

Bài phát biểu khám phá cách học máy, thuật toán thiết kế tạo sinh và mô hình ngôn ngữ lớn có thể đẩy nhanh quá trình thiết kế cầu đường sắt tốc độ cao — từ mô hình thay thế giúp giảm chi phí mô phỏng phần tử hữu hạn đến quy trình AI tự động tạo và đánh giá các phương án kết cấu, với minh họa trên cấu hình cầu phù hợp với Dự án Đường sắt Bắc-Nam.