SIGMA Lab công bố bốn hướng nghiên cứu trọng tâm, kết nối dữ liệu địa kỹ thuật dưới mặt đất với dữ liệu hạ tầng và quản lý dự án trên mặt đất trên cùng một nền tảng GIS và BIM.
Trong giai đoạn 2026-2029, SIGMA Lab tập trung vào bốn hướng nghiên cứu.
Hướng thứ nhất là ứng dụng học máy và học sâu trong dự báo tai biến và rủi ro địa kỹ thuật đô thị, sử dụng Random Forest, XGBoost, SVM, CNN, LSTM và Transformer trên dữ liệu khảo sát địa chất công trình, quan trắc và chuỗi thời gian viễn thám InSAR tích hợp trên nền GIS.
Hướng thứ hai là học sâu trong quản lý tài sản hạ tầng đô thị, dùng phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa (YOLO, U-Net) để tự động nhận dạng nứt mặt đường và xuống cấp công trình từ ảnh hiện trường và ảnh UAV, kết hợp mô hình dự báo xuống cấp trên nền WebGIS và BIM - GIS.
Hướng thứ ba là học máy trong quản lý dự án và rủi ro đầu tư xây dựng, dự báo rủi ro vượt tiến độ và chi phí, kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên phân tích hồ sơ dự án và ra quyết định đa tiêu chí.
Hướng thứ tư là nền tảng dữ liệu không gian, MLOps và hỗ trợ ra quyết định, xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện dùng chung, quy trình huấn luyện và triển khai mô hình, cùng hệ hỗ trợ ra quyết định tích hợp trí tuệ nhân tạo giải thích được.