Chào mừng đến với Tạp chí Khoa học Đại học Công Thương ✨ Chính thức được cấp phép hoạt động Tạp chí Khoa học Đại học Công Thương (HUIT Journal of Science), với chỉ số p-ISSN 3030-4113 và e-ISSN 3030-413X, đã chính thức được Bộ Thông tin và Truyền thông cấp phép hoạt động báo chí in và tạp chí điện tử vào ngày 06 tháng 03 năm 2024.
Trường Đại học Công Thương Thành phố Hồ Chí Minh
RECOVERY OF LIGNIN FROM COCONUT COIR (Cocos nucifera L.) BY REUSABLE DEEP EUTECTIC SOLVENTS: CHARACTERIZATION AND POTENTIAL APPLICATION IN GAUZE FABRIC COATING
This study investigated lignin recovery from coconut coir using a choline chloride–oxalic acid deep eutectic solvent and evaluated the solvent reusability and potential coating application. The results showed that the lignin recovery yield reached 18.70% (w/w) based on the dry weight of biomass when using a solvent system composed of choline chloride (ChCl) and oxalic acid (OA) at a molar ratio of 6:4, at a reaction temperature of 100 °C for 3 hours. The reusability of the DES was also evaluated through ten consecutive extraction cycles and showed that the lignin recovery yield did not change significantly. The recovered lignin exhibited a purity of nearly 90% and showed antioxidant activity with an IC50 value of 6.02 μg/mL. In addition, the lignin/DES dispersion system exhibited antibacterial activity against two bacterial strains, including Staphylococcus aureus and Escherichia coli with inhibition zones diameter of 39 mm and 32 mm, respectively. Furthermore, this study preliminarily demonstrated the potential application of lignin as a coating material for gauze fabric through the lignin/DES dispersion system under conditions of 2 hours of immersion time and lignin/DES dispersion at a concentration of 0.1% (w/w), achieving a weight gain percentage of 53.90% (w/w). The results of this study demonstrate that DES is potentially more sustainable than conventional solvent systems for lignin recovery from coconut coir. Moreover, the findings highlight the potential application of lignin in the development of antibacterial coating materials and other value-added products derived from agricultural residues, in line with the principles of the circular economy and green chemistry.
Liên ngành Hóa học - Công nghệ thực phẩm
CẢI TIẾN PHÂN CỤM MỜ VỚI MULTI-VERSE OPTIMIZER ĐỂ PHÂN LOẠI BỆNH HÔ HẤP: CÚM, COVID-19 VÀ VIÊM PHỔI
Phân loại chính xác các bệnh hô hấp như cúm, COVID-19 và viêm phổi là yếu tố quan trọng trong chẩn đoán và điều trị, nhưng do sự tương đồng về triệu chứng, việc phân nhóm bệnh nhân gặp nhiều thách thức. Nghiên cứu này đề xuất cải tiến thuật toán phân cụm mờ bằng cách tích hợp Multi-Verse Optimizer (MVO) nhằm tối ưu vị trí tâm cụm, giúp nâng cao chất lượng phân cụm và giảm nhầm lẫn giữa các nhóm bệnh. Việc kết hợp khả năng tìm kiếm tối ưu toàn cục của MVO với phương pháp Fuzzy C-Means (FCM) giúp mô hình phân tách các cụm bệnh chính xác hơn. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất vượt trội so với FCM truyền thống, cải thiện đáng kể độ chính xác phân cụm và khả năng phân biệt giữa các nhóm bệnh. Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng trong hỗ trợ chẩn đoán bệnh hô hấp, góp phần nâng cao hiệu quả trong thực hành y khoa.
Trong những năm gần đây, sự phức tạp của hệ thống lưới điện đã tăng lên do sự thâm nhập ngày càng tăng của năng lượng tái tạo và các nguồn phát điện phân tán. Sự phức tạp ngày càng tăng đòi hỏi các phương pháp mới để nhanh chóng quản lý các nguồn và tải thay đổi. Bài báo này trình bày cơ bản về bộ chuyển đổi điện tử công suất AC-AC hai chiều với tên gọi máy biến áp bán dẫn. Máy biến áp bán dẫn thường gồm ba giai đoạn chuyển đổi chính AC-DC, DC-DC, và DC-AC; trong đó trung tâm là bộ chuyển đổi DC-DC công suất cao, hoạt động ở tần số cao để giảm đáng kể kích thước, khối lượng tổng thể và chi phí của bộ chuyển đổi.
ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO DỰA TRÊN MÔ HÌNH CHO BỘ NGHỊCH LƯU BA PHA 3-BẬC DẠNG T KẾT NỐI LƯỚI SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI
Bài báo này trình bày kỹ thuật điều khiển dự báo dựa trên mô hình cho bộ biến tần 3-pha 3-bậc dạng T kết nối lưới cho hệ thống pin năng lượng mặt trời. Đầu tiên, giai đoạn chuyển đổi DC-DC sử dụng kỹ thuật dò tìm điểm công suất cực đại được trình bày. Tiếp đến, phương pháp điều khiển dự báo dựa trên mô hình với mục tiêu bám theo dòng điện đặt và cân bằng điện áp trên các tụ được giới thiệu. Trong chiến lược điều khiển này, dòng điện tham chiếu được lấy từ dòng điện tác dụng và dòng điện phản kháng qua phép biến đổi từ hệ trục dq sang αβ. Hiệu quả của phương pháp điều khiển được chứng minh thông qua các mô phỏng trên phần mềm Matlab/Simulink. Công suất phát lên lưới được duy trì ổn định ứng với điểm công suất cực đại của mảng PV, với hệ số công suất bằng 1 trong các điều kiện bức xạ nhiệt khác nhau. Đáp ứng dòng điện lưới nhanh chóng đạt xác lập tại giá trị tham chiếu. Điện áp trên các tụ điện được duy trì ở trạng thái cân bằng tốt.
giải thuật P&O (Perturbation & Observation)
NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ NHẬN THỨC VÀ HÀNH VI CỦA CÁC HỘ KINH DOANH TẠI THÀNH PHỐ ĐÀ LẠT VỀ VẤN ĐỀ PHÁT SINH VÀ GIẢM THIỂU CHẤT THẢI NHỰA
Với mục tiêu phát triển bền vững ngành du lịch, thành phố Đà Lạt cũng như nhiều địa phương trong cả nước cần nâng cao nhận thức, hành vi của người dân địa phương và du khách về bảo vệ môi trường. Để đạt được mục tiêu đó, một trong những mối quan tâm của địa phương là vấn đề giảm thiểu rác thải nhựa ở các hộ kinh doanh. Việc khảo sát thực tế các hộ kinh doanh tại thành phố Đà Lạt cho thấy 100% các hộ kinh doanh đều sử dụng sản phẩm nhựa một lần, nhiều nhất là túi ni lông và có 87% chất thải nhựa chưa được phân loại tại nguồn. Trong số các hộ được khảo sát, 90% nhận thức được tác hại của chất thải nhựa nhưng vẫn sử dụng do sự tiện lợi và giá thành rẻ. Trung bình thang Likert cho thấy các hộ kinh doanh chọn giải pháp sẽ thực hiện là phân loại rác tại nguồn và sử dụng sản phẩm thay thế ở mức “thường xuyên” nhưng lại chọn mức “hiếm khi” đối với các hoạt động tuyên truyền. Qua đó, nghiên cứu đề xuất các giải pháp giảm thiểu chất thải nhựa gồm tăng cường các hoạt động tuyên truyền, sử dụng sản phẩm thay thế, thực hiện phân loại và thu gom để tái chế rác nhựa.
PHÂN LẬP, TUYỂN CHỌN VÀ ĐỊNH DANH VI KHUẨN CÓ KHẢ NĂNG PHÂN GIẢI PROTEIN VÀ CELLULOSE TỪ NGUỒN RÁC THẢI HỮU CƠ TẠI CÁC CHỢ DÂN SINH Ở HUYỆN CHÂU THÀNH TỈNH KIÊN GIANG
Trong những giải pháp xử lý chất thải, việc sử dụng vi khuẩn là một phương pháp thiện với môi trường và hướng đến sự bền vững cho môi trường sinh thái. Nghiên cứu này được tiến hành với mục đích phân lập các dòng vi khuẩn có khả năng phân giải protein và cellulose từ các nguồn rác thải hữu cơ. Mẫu rác thải hữu cơ được thu từ các chợ trong khu vực huyện Châu Thành, tỉnh Kiên Giang. Kết quả phân lập được 38 dòng vi khuẩn. Trong đó, 9 dòng có khả năng phân giải protein và cellulose. Hai dòng có khả năng phân giải đồng thời protein và cellulose trên đĩa thạch tốt nhất với kích thước phân giải lần lượt ở mỗi dòng là GT5 (18,1 mm và 9,75 mm) và NT4 (15,5 mm và 8 mm). Phân tích dựa trên trình tự 16S rRNA xác định dòng vi khuẩn GT5 có trình tự tương đồng 99,87% với loài Bacillus cereus và dòng NT4 tương đồng 99,86% với loài Proteus mirabilis.
NGHIÊN CỨU TUYỂN CHỌN VÀ NUÔI CẤY VI KHUẨN Bacillus sp. ĐỂ SINH TỔNG HỢP ACID γ-AMINOBUTYRIC TRONG NƯỚC CHUA ĐẬU HŨ
Acid γ-aminobutyric (GABA) là một acid amin không thuộc nhóm cấu tạo protein, có vai trò quan trọng liên quan đến hoạt động hệ thần kinh của sinh vật. Việc ứng dụng vi sinh vật trong sản xuất GABA từ các phụ phẩm trong quá trình chế biến cũng đang được quan tâm như một phương pháp sản xuất bền vững và hiệu quả. Nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu nhằm tuyển chọn các chủng vi khuẩn Bacillus có khả năng sinh tổng hợp GABA và khảo sát điều kiện nuôi cấy như nguồn carbon, nitrogen và pH môi trường phù hợp cho chủng vi khuẩn Bacillus đã tuyển chọn trong môi trường nước chua đậu hũ. Kết quả xác định được chủng Bacillus sp. HV5 có khả năng sinh tổng hợp GABA cao nhất khi nuôi cấy trong môi trường nước chua đậu hũ được bổ sung 1% (w/v) tinh bột, 1% (w/v) peptone, 1% (w/v) MSG ở pH 7. Kết quả sau 72 giờ lên men ở nhiệt độ 35 ℃ trong điều kiện ủ lắc 200 vòng/phút cho hàm lượng GABA đạt 1,288 ± 0,089 mg/mL.
ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG ỨC CHẾ MELANIN CỦA PHYCOCYANIN CHIẾT XUẤT TỪ TẢO Arthrospira platensis
Phycocyanin (CPC) là một protein có hoạt tính chống oxy hóa mạnh được chiết xuất từ tảo Arthrospira platensis. Nghiên cứu này đã tách chiết CPC theo tiêu chuẩn mỹ phẩm và đánh giá hiệu quả ức chế melanin của CPC trong điều kiện in vitro. Vách tế bào tảo được phá bằng phương pháp đông lạnh- rã đông trong dung dịch CaCl2 0,1% hoặc 1%, sau đó CPC được tinh sạch bằng phương pháp tủa muối ammonium sulfate (AS) để thu CPC theo chuẩn mỹ phẩm. Độc tính tế bào của CPC được đánh giá trên dòng tế bào L-929 thông qua phương pháp đo MTT để ghi nhận giá trị IC50 gây độc tế bào. Hiệu quả ức chế melanin được đánh giá trên dòng tế bào B16F10. Tế bào B16F10 được nuôi trong môi trường chứa CPC nồng độ 1-10 µg/mL trong 48 giờ. Nồng độ melanin được đánh giá bằng tỉ lệ OD420/mg protein. Kết quả cho thấy quy trình tách chiết CPC tối ưu là kết hợp chu kỳ đông lạnh – rã đông trong CaCl2 1% và tinh sạch bằng AS lần 1 20%, lần 2 30%, độ tinh sạch thu được là 2,411 ± 0,090, nồng độ 3,84 ± 0,07 mg/mL. CPC không gây độc tế bào, giá trị IC50 là 1405 ± 16 µg/mL. Kết quả thử nghiệm cho thấy CPC có khả năng ức chế sự hình thành melanin rõ rệt ở nồng độ 5 µg/mL, nồng độ melanin giảm từ 0,086 ± 0,012 xuống 0,022 ± 0,002. Kết luận: thu được CPC chuẩn mỹ phẩm và CPC ức chế sự hình thành melanin tốt nhất ở nồng độ 5 µg/mL.
NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CƯỜNG ĐỘ TIA GAMMA NGUỒN COBALT 60 LÊN TỶ LỆ NẢY MẦM VÀ SINH TRƯỞNG CỦA CÂY SÂM BỐ CHÍNH (Abelmoschus sagittifolius)
Đột biến vật lý bằng tia gamma từ nguồn cobalt 60 là một phương pháp hiệu quả trong việc tạo giống cây trồng đột biến. Trong công trình này, hạt giống của cây sâm bố chính đã được chiếu xạ tia gamma với các liều từ 50–300 Gy nhằm đánh giá tác động của cường độ tia gamma lên tỷ lệ nảy mầm, khả năng sinh trưởng và các biến dị hình thái. Kết quả cho thấy tỷ lệ hạt nảy mầm gia tăng ở liều chiếu xạ từ 150–200 Gy và tỷ lệ cây sống sau 90 ngày đạt 94,88% ở liều 150 Gy. Chiều cao cây, số lượng nhánh và đường kính tán đạt giá trị cao nhất ở liều chiếu xạ 300 Gy. Ngoài ra, một số biến dị hình thái cũng đã được quan sát thấy ở lá và hoa của các cây sâm bố chính được xử lý chiếu xạ, bao gồm lá bị xẻ thuỳ bất thường, cánh hoa bị nhăn, uốn cong ở mép đầu cánh, và hoa xuất hiện vân màu trắng ở cánh hoa. Tỷ lệ xuất hiện của các biến dị hình thái tăng dần theo cường độ chiếu xạ, đặc biệt, nhiều biến dị được quan sát trong khoảng liều từ 150–250 Gy. Những kết quả này là tiền đề khoa học ban đầu cho việc tạo ra các nguồn biến dị để chọn lọc và phát triển các dòng đột biến ở cây sâm bố chính.
NGHIÊN CỨU TỔNG HỢP VẬT LIỆU NANOGEL MANG CHIẾT XUẤT NỤ ĐINH HƯƠNG (Syzygium aromaticum L.)
Vật liệu nanogel mang chiết xuất nụ đinh hương được tổng hợp từ β–cyclodextrin (CD) và alginate (alg) dựa trên tương tác tĩnh điện giữa gel Ca2+/alg và CD. Cấu trúc các hệ nano rỗng (CD/alg) và nano mang chiết xuất nụ đinh hương (DH@CD/alg) được phân tích bằng phổ hồng ngoại (FT-IR). Hình thái, kích thước hạt, sự phân tán trong nước và độ ổn định của các hệ nano với tỷ lệ chiết xuất nụ đinh hương khác nhau được phân tích bằng các kỹ thuật kính hiển vi điện tử truyền qua (TEM), tán xạ ánh sáng động (DLS) và đo thế Zeta. Các hạt nano thu được ở điều kiện phù hợp nhất có dạng cầu, phân bố khá đồng đều với kích thước trong khoảng 40-100 nm. Khi phân tán trong dung dịch nước các hệ nano đều cho độ ổn định cao với thế Zeta từ -45,6 đến -68,8 mV.
NGHIÊN CỨU CHIẾT XUẤT HỢP CHẤT KHÁNG OXY HÓA TỪ LÁ GIANG (Aganonerion polymorphum Pierre ex Spire) CÓ HỖ TRỢ SÓNG SIÊU ÂM
Lá giang (Aganonerion polymorphum Pierre ex Spire) là một loại thảo dược bản địa giàu hợp chất sinh học, bao gồm polyphenol (TPC) và flavonoid (TFC), đồng thời thể hiện khả năng chống oxy hóa đáng chú ý. Tuy nhiên, việc nghiên cứu chiết xuất các hợp chất này bằng phương pháp hỗ trợ sóng siêu âm (UAE) vẫn còn hạn chế, đặc biệt liên quan đến các yếu tố như nhiệt độ sấy, nồng độ ethanol, cũng như điều kiện nhiệt độ và thời gian xử lý bằng sóng siêu âm. Do đó, nghiên cứu này được tiến hành nhằm đánh giá ảnh hưởng của các thông số trên đến hiệu quả chiết xuất TPC và TFC từ lá giang. Các thí nghiệm được bố trí với nhiệt độ sấy 45 đến 65 °C, dung môi chiết gồm nước và ethanol ở nồng độ 50 đến 90% theo tỷ lệ 1:10 (w/v), kết hợp hỗ trợ sóng siêu âm ở tần số 37 kHz với các mức nhiệt độ 28 đến 60 °C trong khoảng thời gian 5 đến 20 phút. Các chỉ tiêu phân tích bao gồm hàm lượng TPC (µgGAE/100 g vật chất khô [vck]), TFC (µgQE/100 g vck) và giá trị IC₅₀. Kết quả cho thấy điều kiện tốt nhất khoảng khảo sát như sau: sấy lá giang ở 55 °C, sử dụng ethanol 70% để trích ly, xử lý sóng siêu âm ở 50 °C trong 10 phút đạt hàm lượng TPC và TFC cao nhất lần lượt 456,57 ± 2,34 µgGAE/100 g vck và 138,21 ± 1,37 µgQE/100 g vck. Dịch chiết thu được cũng thể hiện khả năng kháng oxy hóa với IC₅₀ đạt 207,50 ± 3,74 µg/mL.
NGHIÊN CỨU QUY TRÌNH THU NHẬN CHITIN TỪ VỎ BA KHÍA (Sesarma mederi) BẰNG PHƯƠNG PHÁP HÓA HỌC
Vỏ ba khía (Sesarma mederi) là sản phẩm phụ của quá trình sản xuất mắm ba khía, chứa hàm lượng khoáng và protein cao, cần được xử lý thích hợp để thu nhận chitin tinh khiết. Nghiên cứu này đánh giá hiệu quả của việc sử dụng acid clohydric (HCl) trong quá trình khử khoáng nhằm tối ưu hóa quy trình thu nhận chitin. Kết quả cho thấy, điều kiện tối ưu để loại bỏ khoáng chất là sử dụng dung dịch HCl 5% với tỷ lệ nguyên liệu/dung môi 1:30 (w/v), ở nhiệt độ 60 °C trong 3 giờ. Sau quá trình khử khoáng, mẫu được xử lý tiếp bằng dung dịch NaOH để loại bỏ protein, thu được chế phẩm chitin có hàm lượng khoáng còn lại dưới 1,0% và độ tinh khiết khoảng 97,66%. Chitin sau khi thu nhận được phân tích bằng các phương pháp phổ hồng ngoại biến đổi Fourier (FTIR), nhiễu xạ tia X (XRD) và hiển vi điện tử quét (SEM), cho thấy hiệu quả cao trong việc loại bỏ khoáng và protein. Kết quả cũng xác nhận rằng sản phẩm thu nhận chủ yếu tồn tại dưới dạng α-chitin. Nghiên cứu này khẳng định tiềm năng của phương pháp sử dụng dung môi truyền thống trong trích ly chitin từ vỏ ba khía, góp phần nâng cao giá trị của phế phẩm thủy sản và mở ra hướng ứng dụng trong các lĩnh vực công nghiệp và sinh học.
NGHIÊN CỨU ĐIỀU KIỆN TRÍCH LY SAPONINS TỪ DIỆP HẠ CHÂU (Phyllanthus amarus) VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA VI SÓNG VÀ ENZYME
Từ lâu, các nguồn thảo mộc tự nhiên đã được biết đến là kho tàng chứa đựng các hợp chất sở hữu hoạt tính sinh học đa dạng. Trong đó, saponins nổi lên như một phân lớp điển hình, thu hút sự chú ý đặc biệt của giới y học hiện đại nhờ những tác động tích cực đến hệ thống sinh lý cơ thể. Sở hữu những giá trị dược lý thiết thực đã được chứng minh, Diệp hạ châu (Phyllanthus amarus) từ lâu đã là đối tượng thảo mộc được tin dùng trong y học cổ truyền với tiềm năng trị liệu cực kỳ to lớn. Nhằm khai thác tối đa những lợi thế sinh học này, nghiên cứu hiện tại tập trung đánh giá vai trò của các tác nhân xử lý sơ bộ bao gồm vi sóng, enzyme, sự kết hợp vi sóng-enzyme đến hiệu quả trích ly saponins từ P. amarus. Sử dụng phương pháp chiết vi sóng hàm lượng saponins thu được là 29,08 ± 0,79 mg/g CK với điều kiện công suất 360 W trong thời gian 90 s. Hàm lượng saponins thu được bằng phương pháp chiết với enzyme là 23,42 ± 1,09 mg/g CK với điều kiện: nồng độ enzyme 0,8% (v/w) kết hợp cùng giá trị pH 5,5 và với tổng thời gian ủ nhiệt là 90 phút. Và đối với phương pháp chiết vi sóng kết hợp enzyme, hàm lượng saponins thu được là 34,75 ± 1,05 mg/g CK với điều kiện công suất 270 W trong thời gian 60 s.
TRÍCH LY ASTAXANTHIN TỪ VỎ TÔM SÚ Penaeus monodon VỚI SỰ HỖ TRỢ CỦA DUNG MÔI ĐẲNG SÂU
Astaxanthin là một carotenoid có hoạt tính chống oxy hóa mạnh, được ứng dụng rộng rãi trong thực phẩm, dược phẩm và công nghệ sinh học. Nghiên cứu này khảo sát khả năng thu nhận astaxanthin từ vỏ tôm sú (Penaeus monodon) bằng phương pháp trích ly sử dụng dung môi đẳng sâu (DES) kết hợp với acid citric, đồng thời so sánh với phương pháp chiết bằng ethanol. Kết quả cho thấy hệ dung môi choline chloride – glycerol với tỷ lệ mol 1:2, bổ sung 5% acid citric (CG2–5%), cho hiệu suất thu hồi astaxanthin cao nhất, đạt 0,311 ± 0,004 mg/g ở điều kiện 40 °C trong 3 giờ, cao hơn khoảng 1,3 lần so với phương pháp ethanol. Dung môi DES cũng làm thay đổi cấu trúc bề mặt vỏ tôm, tạo lỗ rỗng và phá vỡ cấu trúc vật liệu, giúp tăng hiệu quả giải phóng astaxanthin. Ngoài ra, dịch chiết thu được từ CG2–5% thể hiện hoạt tính chống oxy hóa cao hơn so với mẫu chiết bằng ethanol. Kết quả cho thấy hệ dung môi choline chloride – glycerol kết hợp acid citric là dung môi xanh tiềm năng cho quá trình thu hồi astaxanthin từ phụ phẩm tôm.
NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA ĐIỀU KIỆN XỬ LÝ ĐẾN HÀM LƯỢNG GABA TRONG TRÀ MẦM ĐẬU VÁN
Nghiên cứu này đánh giá ảnh hưởng của các điều kiện quá trình ngâm, ủ nảy mầm, bổ sung γ-aminobutyric acid (GABA) ngoại sinh và xử lý siêu âm, đến hàm lượng GABA trong trà mầm đậu ván. Kết quả cho thấy các yếu tố xử lý ảnh hưởng có ý nghĩa thống kê đến hàm lượng GABA. Điều kiện thích hợp cho giai đoạn ngâm là 35 °C trong 9 giờ; trong khi ủ nảy mầm ở 35 °C trong 24 giờ cho hàm lượng GABA cao nhất (140,28 mg/100 gck). Bổ sung GABA ngoại sinh với nồng độ thích hợp là 10 mM. Ngoài ra, thông số xử lý siêu âm ở công suất 2,4 W/g trong 15 phút cho hiệu quả tốt nhất tại các điều kiện khảo sát. Xu hướng tăng rồi giảm của hàm lượng GABA phản ánh sự cân bằng giữa kích thích tích lũy và phân hủy GABA dưới tác động của stress công nghệ. Kết quả cho thấy đậu ván là nguồn nguyên liệu tiềm năng để phát triển trà mầm giàu GABA.
TỐI ƯU HÓA ĐIỀU KIỆN THU NHẬN SAPONIN TỪ LÁ Ageratum conyzoides L. BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỖ TRỢ VI SÓNG
Ageratum conyzoides L. từ lâu đã được khai thác làm dược liệu trong y học dân gian. Trong đó, lá nổi bật nhờ chứa saponin, một nhóm chất tự nhiên có hoạt tính đa dạng và nhiều ứng dụng. Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố chi phối hiệu quả thu hồi saponin từ lá A. conyzoides L. bằng phương pháp ngâm chiết, hỗ trợ siêu âm và hỗ trợ vi sóng. Kết quả cho thấy, giữa 3 phương pháp ngâm chiết (28,04 ± 1,15 mgOAE/gck), hỗ trợ siêu âm (36,46 ± 0,36 mgOAE/gck) và tách chiết có hỗ trợ vi sóng thu được hàm lượng là 43,50 ± 1,31 mgOAE/gck cho hiệu quả tách chiết cao nhất. Với các điều kiện trên, tối ưu phương pháp vi sóng theo mô hình thu được hàm lượng saponin dự đoán đạt cực đại là 45,45 mgOAE/gck khi tỷ lệ dung môi/ nguyên liệu 21,35/1 (v/w) với công suất vi sóng đạt 270,96 W và thời gian xử lý vi sóng 65,34 giây. Ngoài ra, kết quả chụp SEM cho thấy hình thái cấu trúc bột sau khi tách chiết ở điều kiện tối ưu khác với nguyên liệu ban đầu. Đồng thời kết quả FT-IR chỉ ra các nhóm chức đặc trưng của hợp chất saponin hiện diện trong chiết xuất lá A. conyzoides L. Từ các dữ liệu đã ghi nhận, việc khai thác saponin từ lá A. conyzoides L. mở ra khả năng ứng dụng trong dược phẩm và thực phẩm từ việc tận dụng nguyên liệu tự nhiên ở Việt Nam. Do đó, việc nghiên cứu thu nhận saponin từ lá A. conyzoides L. là cần thiết, mang đến giá trị khoa học và ứng dụng gắn với mục tiêu phát triển bền vững.
A SINGLE-STAGE DIFFERENTIAL BOOST DC-AC INVERTER WITH SIMPLIFIED CONTROL FOR ON-BOARD ELECTRIC VEHICLE CHARGERS
This paper proposes a single-stage DC-AC boost inverter topology for low-voltage DC sources, addressing the limitations of conventional two-stage converters that utilize separate boost and inversion stages, which result in increased complexity, cost, and power losses. The proposed topology achieves simultaneous DC voltage boosting and AC inversion within a single power conversion stage. Detailed analysis of the operating principles and switching states is presented, leading to the development of a comprehensive boost inverter model that incorporates capacitor voltage and inductor current controllers. Performance validation is conducted through simulations under varying input voltage and load conditions, demonstrating robust voltage boosting capability and stable sinusoidal output. Additionally, a low-power hardware prototype is implemented using a TMS320F28379D microcontroller for digital control. Experimental results confirm the inverter's capabilities in voltage boosting, reliable inversion, stable output regulation, and generation of sinusoidal waveforms with low total harmonic distortion.
EXPERIMENTAL EVALUATION OF CLASSICAL BACKSTEPPING AND RBF NEURAL NETWORK BASED BACKSTEPPING ON AN INVERTED PENDULUM SYSTEM
This paper presents an experimental comparison between the classical Backstepping controller and an improved Backstepping design incorporating Radial Basis Function (RBF) neural networks on an inverted pendulum system. While the conventional Backstepping method ensures stability based on a known mathematical model, its performance is sensitive to parameter uncertainties and unmodeled nonlinearities. The RBF-enhanced Backstepping controller addresses these limitations by compensating for unknown dynamics through real-time neural network approximation. Experimental results on an STM32F4 embedded platform indicate that the Backstepping-RBF controller achieves faster stabilization, reduced oscillations, and smoother control signals compared with the classical Backstepping method.
METACOGNITIVE REGIME-SWITCHED SPIKING NEURAL NETWORK WITH CONTRASTIVE MEMORY CONSOLIDATION
Continual learning in Spiking Neural Networks (SNNs) remains a significant challenge due to the plasticity-stability dilemma, often leading to catastrophic forgetting. In this paper, we propose a novel computational architecture titled Metacognitive Regime-Switched SNN (MRS-SNN), which integrates a metacognitive control mechanism into a Complementary Learning Systems framework. The core of our architecture is the Regime-Switching Markov (RMS) controller, acting as a metacognitive agent [8] that monitors prediction errors in real-time to modulate gating signals. This allows the system to autonomously switch between a "Plasticity" mode (upon novelty detection) and a "Stability" mode (for familiar data). To address the cold-start problem and weight saturation inherent in noisy neuromorphic data, we introduce a Contrastive Memory Consolidation learning rule. This rule combines Gated Trace Learning with Subtractive Normalization, enabling sharp, one-shot feature extraction. Experimental validation on the N-MNIST dataset confirms that MRS-SNN maintains superior reliability across sequential tasks, with accuracy metrics reaching 83% for old tasks and 99% for new tasks (Global Avg: ~93%). Furthermore, through a simulated Wake-Sleep cycle, the system successfully consolidates memories from a short-term store (artificial Hippocampus) to a long-term store (artificial Neocortex), offering a promising solution for self-adaptive Edge AI systems.
ROBUST MODBUS-RTU COMMUNICATION DESIGN FOR SAFETY-CRITICAL COMPRESSOR VFD CONTROL IN SUB-ZERO COLD STORAGE
This paper presents a robust Modbus-RTU communication design for safety-critical variable-frequency drive (VFD) control in an industrial sub-zero cold storage refrigeration system. The target platform is a Siemens S7-1200 PLC with RTD temperature acquisition and an RS-485 Modbus-RTU network interfacing VFD-driven compressors over a 100-meter shielded cable installation. The proposed design integrates (i) deterministic polling and command scheduling under a fixed 250 ms communication cycle, (ii) bounded retry with exception-aware error handling distinguishing four fault types, and (iii) a watchdog-based safe-fallback stra tegy with temperature-threshold control to preserve thermal safety during communication degradation. A communication state machine is formulated to classify failures into transient timeouts, CRC errors, bus-off conditions, and Modbus exception responses, each mapped to a specific mitigation and recovery procedure. In addition, practical RS-485 physical-layer configurations-including baud rate selection (9600 bps), parity settings (8N1), termination (120Ω), biasing, bus topology, and grounding-are investigated through design analysis and trade-off evaluation to determine optimal parameters for frame error minimization and recovery performance. Field deployment observations, including cable disconnection, power supply disturbances, and electromagnetic interference scenarios, are presented to evaluate detection latency, recovery time, and temperature stability. Operational experience since November 2025 indicates that the proposed communication framework improves resilience and supports stable refrigeration operation with temperature control within ±2°C during transient industrial disturbances.
A DEEP LEARNING APPROACH FOR DRIVER FATIGUE DETECTION
Driver fatigue is a major contributing factor to traffic accidents worldwide, motivating the development of reliable, non-invasive, and real-time monitoring systems. This paper presents a vision-based driver fatigue detection system built upon the YOLO (You Only Look Once) deep learning framework. The proposed system integrates face detection and eye-state classification (open/closed) to infer driver fatigue from monocular video streams captured by a standard camera. Compared with traditional fatigue detection approaches based on physiological signals or vehicle dynamics, the proposed method requires no wearable sensors and exhibits low deployment cost and high practical applicability. YOLO is adopted as the core detection model due to its anchor-free design, efficient feature extraction, and fast inference speed. A customized dataset is constructed by combining public datasets with self-collected images, augmented through random background fusion, scaling, and rotation to enhance robustness and generalization. Experimental results demonstrate that the proposed system achieves high detection accuracy and stable real-time performance under typical driving conditions. The results indicate that the proposed approach is suitable for real-world driver monitoring applications and can serve as a foundation for more advanced fatigue detection systems.
A LIGHTWEIGHT MACHINE LEARNING APPROACH FOR ALCOHOL CONCENTRATION ESTIMATION USING AN ESP32 AND MEMS GAS SENSOR
This paper presents a low-cost alcohol concentration measurement system based on an ESP32 microcontroller and a GM-302B MEMS alcohol gas sensor. The sensor output is sampled in analog mode to capture the time-domain response to ethanol vapor. From this response, a set of six features is extracted, including peak value, peak time, response slope, area under the curve, ambient temperature, and humidity. Alcohol concentration is estimated using a lightweight regression model implemented as a small fully connected neural network with two hidden layers. The trained model is converted to TensorFlow Lite for Microcontrollers and embedded directly into the ESP32 firmware using a TinyML framework, enabling on-device real-time inference without external computation. Experimental results indicate that the proposed system provides a practical and accessible solution for fermentation monitoring and educational research, offering an effective alternative to conventional alcohol measurement instruments.
COMPARATIVE ANALYSIS OF LOSS FUNCTIONS FOR IMAGE-TEXT MATCHING UNDER NOISY CORRESPONDENCE
Image–Text Matching (ITM) plays an important role in vision–language applications such as cross-modal retrieval. However, real-world datasets often contain noisy correspondence, where image–text pairs are incorrectly aligned or only partially related, which can degrade model performance. In this paper, we conduct a comparative analysis of common loss functions for ITM under noisy conditions, including Triplet Loss and InfoNCE. We further introduce a new objective, Similarity-based Negative Log-Likelihood (SNLL), which formulates image–text alignment as a probabilistic binary classification over all pairwise similarities. Experiments on the MS-COCO dataset under different noise levels show that while all methods perform similarly on clean data, SNLL achieves more stable training and higher retrieval performance when noise increases, demonstrating stronger robustness to noisy correspondence.
Similarity-based Negative Log-Likelihood
MACHINE LEARNING-BASED DRIVETRAIN FAULT CLASSIFICATION IN NEW ENERGY VEHICLES
New Energy Vehicles (NEVs) represent an important direction in the development of sustainable transportation. The drivetrain of NEVs operates under changing electrical, mechanical, and environmental conditions, which can affect system stability and component integrity. Faults in the motor, inverter, and battery can interrupt power delivery, reduce operational continuity, and create risks for vehicle performance. This study presents an evaluation of machine learning methods for classifying drivetrain operating states using a structured dataset that contains measurements of voltage, current, motor speed, temperature, vibration, ambient temperature, and humidity. Three ensemble tree-based machine learning models, Random Forest, XGBoost, and CatBoost, are developed to classify four labeled states: normal condition, motor fault, inverter fault, and battery fault. Each model is trained and tested using common performance indicators, including accuracy, precision, recall, F1 score, and computation time. The experimental results demonstrate that ensemble learning models achieve high and stable classification performance across all drivetrain operating conditions, with XGBoost exhibiting the best balance between accuracy and computational efficiency. To enhance practical applicability, a real-time fault diagnosis demonstration is implemented, confirming the model's suitability for onboard systems. The findings indicate that machine learning can support automatic identification of drivetrain faults and contribute to diagnostic procedures, maintenance planning, and system reliability improvement in NEVs applications.
OPTICAL WIRELESS POWER TRANSFER BETWEEN OBLIQUE PLANES OF TRANSMITTERS AND RECEIVERS
This paper studies an optical wireless power transfer (OWPT) system, in which the transmitter is a set of LEDs belonging to a plane and the receiver is a small solar panel assumed to move within another plane that is not parallel with the transmitter plane. Owing to the nonlinearity and non-convexity of the DC gain of the OWPT efficiency from each LED to the solar panel, the transmission efficiency of the overall OWPT system is also a nonlinear and non-convex function of the transmitting distances. It is therefore challenging to determine the optimal relative position between the LEDs and the solar panel such that the OWPT efficiency of the whole system is maximal. Some initial results on this problem will be presented in current research with simulations and demonstrated with realistic experiments.
ADAPTIVE COLOR SORTING ROBOT APPLYING MACHINE LEARNING ON EMBEDDED SYSTEMS
Automation in manufacturing relies heavily on accurate product classification. However, affordable color sensors often suffer from interference caused by ambient lighting changes, leading to errors in traditional systems based on fixed thresholds. This study presents an adaptive sorting robot arm integrated with a Programmable Logic Controller and an embedded microcontroller. The novelty of this research lies in the implementation of the K Nearest Neighbors machine learning algorithm directly on the microcontroller to process color data. Instead of using fixed logic, the system features a calibration mode where it learns reference color features in the current environment. During operation, the algorithm calculates the Euclidean distance between the detected object and the learned samples to perform classification. Experimental results demonstrate that this approach significantly improves recognition accuracy under varying lighting conditions compared to methods using static logic, offering a robust and economical solution for industrial automation.
A PRACTICAL APPROACH TO ELECTRONIC COMPONENT DETECTION ON PCBs USING YOLOv11 DEEP LEARNING MODEL
In the field of PCB manufacturing, Automated Optical Inspection (AOI) is critical for defect detection. However, traditional methods often fail under varying lighting and complex background conditions. To overcome these issues, this paper presents a deep learning-based approach using the YOLOv11 model for robust electronic component detection. We establish a complete workflow for identifying components such as resistors, capacitors, and ICs, validated through a custom dataset. A key contribution of this work is the comprehensive evaluation of the YOLOv11 architecture specifically optimized for PCB component identification. Validated through a custom dataset, the YOLOv11 model achieved a robust accuracy with an mAP@0.5 of 97.5% on standard hardware. This study demonstrates the feasibility of utilizing YOLOv11 for high-precision Automated Quality Control (QC) in PCB manufacturing. This study demonstrates the feasibility of YOLOv11 in industrial environments and provides a framework for future optimization studies.
LOAD POWER PREDICTION IN SMART SOLAR MICROGRID BASED GATED RECURRENT UNIT
Accurate load power prediction plays a critical role in smart solar microgrids by enabling efficient energy management and optimal power flow control. This paper proposes a load power forecasting approach based on the Gated Recurrent Unit (GRU) neural network to address the nonlinear and time-dependent characteristics of microgrid load profiles. The proposed GRU model is optimized using a grid search strategy to systematically determine key hyperparameters, thereby enhancing prediction accuracy and model stability. Historical load and operational data from a smart solar microgrid are utilized for model training and validation. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, the GRU model is compared with a traditional Recurrent Neural Network (RNN). Experimental results indicate that the GRU-based model consistently outperforms the RNN in terms of evaluation metrics, including loss, mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE). The findings confirm that the optimized GRU model provides an effective and reliable tool for load power prediction, supporting intelligent control and energy management in smart solar microgrid systems.
TRAJECTORY OPTIMIZATION OF ROBOTS VIA MODEL PREDICTIVE CONTROL AND REINFORCEMENT LEARNING
Trajectory optimization for industrial robots remains a critical challenge due to complex kinematic constraints, environmental disturbances, and strict real-time performance requirements in modern automation systems. This study proposes a hybrid control framework that combines Model Predictive Control (MPC) with Reinforcement Learning (RL) to generate efficient and robust robot trajectories. MPC is employed to perform short-horizon optimization under explicit system constraints, ensuring precise and feasible motion planning, while a Reinforcement Learning strategy based on Proximal Policy Optimization (PPO) is integrated to learn long-term adaptive policies capable of compensating for uncertainties such as sensor noise and variable payload conditions. The synergy between MPC and RL enables improved motion accuracy, faster response, and reduced energy consumption. Simulation and experimental results validate the effectiveness of the proposed approach, demonstrating notable performance improvements over conventional control strategies. Future work will focus on real-time embedded deployment of the framework for intelligent manufacturing applications.
RESEARCH ON A HAND GESTURE RECOGNITION MODEL TO OPTIMIZE ROBOTIC HAND CONTROL
Achieving accurate and responsive control of robotic hands remains a major challenge in human-machine interaction, particularly for applications requiring high dexterity such as prosthetic control and rehabilitation systems. Surface electromyography (sEMG) offers a non-invasive solution for capturing human motion intent; however, its nonlinear, non-stationary nature and susceptibility to noise significantly degrade recognition performance when using conventional methods. This paper proposes a robust sEMG-based hand gesture recognition framework that integrates systematic signal preprocessing, including noise filtering, normalization, and temporal segmentation, with a hybrid deep learning architecture. The proposed model combines a one-dimensional convolutional neural network (1D-CNN) for effective spatial and time–frequency feature extraction with a long short-term memory (LSTM) network to capture long-term temporal dependencies in multi-channel sEMG signals. Six fundamental hand gestures such as Rock, Paper, Scissors, Pointing, Hand Flexion, and Hand Relaxation are evaluated using a custom annotated sEMG dataset. Experimental results demonstrate that the proposed hybrid 1D-CNN–LSTM model achieves consistently high classification accuracies of 96.0% and 0.96 weighted F1-score, outperforming conventional 1D-CNN-based approaches relying solely on time-domain features. Furthermore, the proposed framework exhibits low computational complexity and strong inter-subject generalization, indicating its suitability for real-time robotic and prosthetic hand control applications.