Tổng quan về ứng dụng công nghệ bản sao số trong xây dựng và quản lý hạ tầng công trình cầu - đường

Ngày nhận bài: 20/10/2025; Ngày sửa bài: 01/11/2025; Ngày chấp nhận đăng: 11/11/2025

https://Doi.org/10.64588/jc.04.11.2025

Tóm tắt

Công nghệ bản sao số (Digital Twin) được Chính phủ xác định là một trong những công nghệ chiến lược, có vai trò quan trọng trong tiến trình chuyển đổi số quốc gia. Trong bối cảnh ngành Giao thông vận tải đang đứng trước yêu cầu cấp thiết về chuyển đổi số và ứng dụng các công nghệ mới nổi, bản sao số trở thành một trụ cột quan trọng để hiện thực hóa mục tiêu hiện đại hóa và quản lý hạ tầng thông minh. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trắc lượng thư mục dựa trên cơ sở dữ liệu Scopus (586 bài báo), kết hợp trực quan hóa bằng phần mềm VOSviewer. Kết quả cho thấy xu hướng nghiên cứu bản sao số trong lĩnh vực cầu - đường tập trung vào các chủ đề như AI, BIM, SHM và quản lý vòng đời công trình. Ở Việt Nam, các nghiên cứu mới ở giai đoạn khởi đầu, chủ yếu thông qua hợp tác quốc tế. Từ kết quả này, bài báo đề xuất một số định hướng ứng dụng bản sao số trong xây dựng và quản lý hạ tầng cầu - đường.

Từ khóa: Bản sao số; digital twin; quản lý hạ tầng; cầu; đường.

Abstract

The Digital Twin (DT) technology has been identified by the Government as one of the strategic technologies, playing a crucial role in the national digital transformation process. In the context of the transportation sector facing urgent requirements for digital transformation and the adoption of emerging technologies, DT is considered a key pillar to realize the goals of infrastructure modernization and smart management. This study employs a bibliometric analysis based on the Scopus database (586 articles) and visualization using VOSviewer. The findings reveal that research on DT in the field of bridge and road infrastructure primarily focuses on themes such as Artificial Intelligence (AI), Building Information Modelling (BIM), Structural Health Monitoring (SHM), and lifecycle management. In Vietnam, studies on DT remain in the early stage, mainly conducted through international collaborations. Based on these findings, the paper proposes several potential directions for applying Digital Twin technology in the construction and management of bridge and road infrastructure.

Keywords: Digital twin; infrastructure management; bridge; road.

1. Đặt vấn đề

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ, công nghệ bản sao số (Digital Twin - DT) đã và đang nổi lên như một trong những công nghệ chiến lược có tác động sâu rộng tới nhiều lĩnh vực, đặc biệt là xây dựng và giao thông vận tải. Bản sao số đóng vai trò là các mô hình ảo của đối tượng vật lý, trong đó bao gồm các công nghệ có khả năng hỗ trợ, giám sát và giải thích đối tượng vật lý thông qua việc ánh xạ giữa thế giới thực và thế giới ảo [1]. Đó là một mô hình ảo động của hệ thống hoặc quy trình vật lý trong thế giới thực, được thiết kế nhằm phục vụ cho việc giám sát theo thời gian thực, hỗ trợ ra quyết định và điều khiển [2].

Trên thế giới, bản sao số đã được triển khai rộng rãi trong công nghiệp chế tạo, hàng không, năng lượng và gần đây mở rộng sang lĩnh vực xây dựng cơ sở hạ tầng. Các nghiên cứu quốc tế cho thấy, việc ứng dụng bản sao số trong công trình cầu - đường không chỉ giúp nâng cao hiệu quả thiết kế và thi công mà còn góp phần quan trọng trong công tác quản lý, bảo trì, giám sát sức khỏe công trình và đảm bảo an toàn khai thác [3, 4].

Tại Việt Nam, khái niệm bản sao số mới chỉ được quan tâm trong một vài năm gần đây, chủ yếu gắn với các định hướng chuyển đổi số quốc gia và các đề án về thành phố thông minh, giao thông thông minh. Ngày 12/6/2025, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số 1131/QĐ-TTg ngày 12/6/2025 Ban hành Danh mục công nghệ chiến lược và sản phẩm công nghệ chiến lược, trong đó xác định bản sao số là một trong các công nghệ chiến lược của quốc gia. Tuy nhiên, việc nghiên cứu và ứng dụng bản sao số trong lĩnh vực xây dựng cầu - đường còn ở giai đoạn khởi đầu, thiếu các nghiên cứu tổng quan hệ thống và chưa có nhiều minh chứng thực tiễn.

Trong bối cảnh đó, việc thực hiện một nghiên cứu tổng quan về ứng dụng bản sao số trong xây dựng công trình cầu - đường là cần thiết và có ý nghĩa khoa học, thực tiễn. Bài báo này nhằm: (i) Hệ thống hóa khái niệm, đặc trưng và xu hướng phát triển của công nghệ bản sao số; (ii) phân tích các lĩnh vực ứng dụng điển hình trên thế giới và trong nước; (iii) đề xuất một số hướng nghiên cứu, ứng dụng tiềm năng cho lĩnh vực xây dựng và quản lý hạ tầng cầu - đường tại Việt Nam.

2. Nội dung

2.1. Tổng quan về công nghệ bản sao số

Bản sao số là một khái niệm được hình thành từ đầu những năm 2000 trong lĩnh vực công nghiệp chế tạo, với mục tiêu xây dựng một mô hình số phản ánh trung thực các đặc trưng, trạng thái và hành vi của đối tượng vật lý trong suốt vòng đời. Khác với các mô hình số truyền thống vốn chỉ mô tả một trạng thái tĩnh, bản sao số được duy trì và cập nhật liên tục dựa trên dữ liệu thời gian thực thu thập từ cảm biến, hệ thống Internet vạn vật (IoT) hoặc các nguồn dữ liệu liên quan khác. Sự kết nối hai chiều giữa mô hình số và đối tượng thực cho phép dự báo, mô phỏng và tối ưu quá trình vận hành.

Theo nhiều nghiên cứu quốc tế [5, 6], bản sao số có ba thành phần cơ bản: (i) Thực thể vật lý (physical entity) - là đối tượng hoặc hệ thống trong thế giới thực; (ii) mô hình số (digital model) - mô tả toàn diện cấu trúc, trạng thái và hành vi của thực thể; (iii) liên kết dữ liệu (data connection) - tạo sự đồng bộ giữa thực thể vật lý và mô hình số. Nhờ cấu trúc này, DT có khả năng phản ánh tức thời, dự báo xu hướng và phản hồi, hỗ trợ ra quyết định ở mức độ chính xác cao.

Trong tiến trình phát triển, công nghệ bản sao số đã trải qua nhiều giai đoạn, từ các mô hình số tĩnh, mô phỏng truyền thống đến bản sao số động, kết nối đa nguồn dữ liệu và tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), học sâu (Deep Learning). Hiện nay, DT không chỉ dừng lại ở việc mô phỏng mà còn trở thành một công cụ phân tích và tối ưu thông minh, có khả năng tự học hỏi và cải thiện hiệu quả vận hành [7, 8]. Ứng dụng của bản sao số đã và đang mở rộng nhanh chóng trên nhiều lĩnh vực. Trong công nghiệp chế tạo, DT hỗ trợ thiết kế, kiểm thử và tối ưu dây chuyền sản xuất. Trong hàng không - vũ trụ, DT giúp mô phỏng các tình huống vận hành phức tạp để đảm bảo an toàn. Đối với lĩnh vực xây dựng và giao thông vận tải, DT cho phép tích hợp dữ liệu thiết kế, thi công và khai thác nhằm tạo ra một hệ sinh thái quản lý toàn diện, hướng tới mục tiêu quản lý vòng đời công trình và hạ tầng thông minh [9-11].

Như vậy, công nghệ bản sao số không chỉ mang lại một cách tiếp cận mới trong quản lý và vận hành mà còn mở ra cơ hội để xây dựng hạ tầng thông minh, bền vững, đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số trong giai đoạn hiện nay.

2.2. Tình hình nghiên cứu và ứng dụng công nghệ bản sao số trong xây dựng và quản lý hạ tầng công trình cầu - đường

Trong hơn một thập kỷ qua, công nghệ bản sao số đã trở thành một trong những hướng nghiên cứu trọng điểm của các ngành công nghiệp, đặc biệt là xây dựng, giao thông vận tải và quản lý hạ tầng. Nhiều quốc gia phát triển như Hoa Kỳ, Anh, Đức, Nhật Bản, Trung Quốc đã đưa bản sao số vào các chiến lược chuyển đổi số quốc gia, coi đây là trụ cột của hạ tầng thông minh.

Để đánh giá tổng quan về ứng dụng của bản sao số trong lĩnh vực xây dựng công trình cầu - đường, tác giả sử dụng phương pháp trắc lượng thư mục để phân tích cơ sở dữ liệu của Scopus. Thông tin về dữ liệu nghiên cứu như sau:

- Chuỗi truy vấn: "Digital twin" AND ("bridge" OR "road");

- Phạm vi tìm kiếm: Tiêu đề, tóm tắt, từ khóa (Title, Abstract, Keywords);

- Thời gian: Không giới hạn thời gian (thời điểm lấy dữ liệu vào ngày 24/9/2025);

- Loại tài liệu: Bài báo tạp chí (Articles);

- Lĩnh vực: Engineering;

- Ngôn ngữ: Tiếng Anh.

Kết quả trả về gồm 586 bài báo đáp ứng tiêu chí đặt ra. Trong đó, chỉ có các bài báo từ nă 2017 trở lại đây có nghiên cứu về bản sao số trong công trình cầu - đường.

Dữ liệu được xử lý và trực quan hóa bằng phần mềm VOSviewer. Trước khi phân tích, các từ khóa được chuẩn hóa và đồng bộ (ví dụ: bridges → bridge, digital twins → digital twin, machine-learning → machine learning).

Kết quả phân tích cho thấy “digital twin” là từ khóa trung tâm, có kích thước nút lớn và mật độ liên kết cao nhất (Hình 2), phản ánh vai trò cốt lõi của bản sao số trong việc kết nối các hướng nghiên cứu khác nhau của lĩnh vực cầu - đường.

Mỗi cụm màu thể hiện một nhóm chủ đề nghiên cứu nổi bật:

₋ Cụm đỏ (AI, dữ liệu, học máy): Gồm deep learning, machine learning, artificial intelligence, virtual reality, real-time systems, cho thấy xu hướng tích hợp bản sao số với AI và học máy để phân tích, dự báo và ra quyết định.

₋ Cụm xanh lá (giao thông, hạ tầng đường bộ): Gồm roads and streets, highway planning, motor transportation. Đây là hướng ứng dụng bản sao số vào quy hoạch và quản lý hạ tầng giao thông.

₋ Cụm xanh dương (BIM, quản lý vòng đời): Gồm building information modelling (BIM), life cycle, decision making, automation, thể hiện dòng nghiên cứu gắn bản sao số với quản lý vòng đời công trình và BIM.

₋ Cụm vàng (công trình cầu và SHM): Gồm bridge, structural health monitoring, damage detection, finite element method, point clouds. Đây là hướng giám sát và chẩn đoán sức khỏe công trình cầu bằng dữ liệu số và mô hình số.

Bảng 1 dưới đây thống kê các từ khóa xuất hiện nhiều nhất trong cơ sở dữ liệu Scopus về bản sao số trong cầu - đường.

Bảng 1. Thống kê từ khóa điển hình và tổng cường độ liên kết

Kết quả thống kê từ khóa và chỉ số Tổng cường độ liên kết (TLS) cho thấy cấu trúc tri thức của lĩnh vực bản sao số trong cầu - đường đang hình thành theo hướng liên ngành, kết nối giữa mô hình hóa kỹ thuật (BIM, lifecycle, SHM) và trí tuệ nhân tạo (AI, deep learning, IoT). Các từ khóa có TLS cao như decision making và information management phản ánh xu hướng mở rộng từ mô phỏng kỹ thuật sang quản trị dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định trong vận hành hạ tầng thông minh. Điều này khẳng định vai trò trung tâm của bản sao số như một nền tảng tích hợp dữ liệu - mô hình - thuật toán, định hình xu thế phát triển hạ tầng cầu - đường trong kỷ nguyên chuyển đổi số.

Hình 3 thể hiện sự thay đổi trọng tâm nghiên cứu qua thời gian, với màu sắc từ tím → xanh → vàng biểu thị giai đoạn xuất hiện của các từ khóa.

- Các từ khóa truyền thống như roads, BIM, information management xuất hiện sớm, phản ánh giai đoạn nghiên cứu ban đầu tập trung vào số hóa hạ tầng và quản lý thông tin công trình.

- Các từ khóa mới nổi từ 2023 - 2024 như machine learning, deep learning, structural health monitoring, bridge cho thấy xu hướng nghiên cứu đang chuyển dịch mạnh mẽ sang ứng dụng AI, học sâu và giám sát công trình cầu, khẳng định tầm quan trọng ngày càng tăng của công nghệ bản sao số trong quản lý và vận hành hạ tầng thông minh.

Hình 4 minh họa mạng lưới hợp tác giữa các quốc gia có tối thiểu 8 công bố trong lĩnh vực bản sao số cho hạ tầng cầu - đường. Kết quả phân tích cho thấy hoạt động nghiên cứu tập trung chủ yếu tại một số quốc gia dẫn đầu như Trung Quốc, Hoa Kỳ, Vương quốc Anh, Đức và Nhật Bản. Trong đó, Trung Quốc giữ vai trò trung tâm, không chỉ sở hữu số lượng công bố lớn nhất mà còn duy trì mạng lưới hợp tác rộng với nhiều quốc gia ở châu Á, châu Âu và châu Mỹ.

Cụm các quốc gia châu Âu (Đức, Tây Ban Nha, Ý, Pháp, Áo) hình thành mạng lưới liên kết nội khối tương đối chặt chẽ, phản ánh sự hợp tác khu vực mạnh mẽ. Trong khi đó, Hoa Kỳ và Vương quốc Anh đóng vai trò cầu nối giữa các cụm nghiên cứu khu vực, góp phần thúc đẩy giao lưu học thuật xuyên lục địa. Một số quốc gia như Bồ Đào Nha và Na Uy có mức độ tham gia hạn chế, chủ yếu gắn kết thông qua các trung tâm nghiên cứu lớn.

Ở Việt Nam, nghiên cứu và ứng dụng bản sao số mới chỉ bắt đầu trong những năm gần đây, chủ yếu gắn với các chương trình chuyển đổi số quốc gia và chiến lược phát triển hạ tầng giao thông thông minh. Một số đề tài nghiên cứu, dự án hợp tác tập trung vào một số hướng chính:

- Hệ thống giám sát số cho cầu Việt Nam (Digital monitoring for Vietnam’s bridges): Đây là dự án hợp tác giữa các nhà nghiên cứu Việt Nam, Anh, Pháp và Bỉ phát triển hệ thống giám sát kỹ thuật số cho cầu để đánh giá hư hỏng sớm. Hệ thống sử dụng mô hình số kết hợp với dữ liệu thời gian thực để hỗ trợ dự báo và bảo trì tối ưu [12].

- Giám sát dao động cầu cho mô hình bản sao số: Trong dự án này, nhóm nghiên cứu tiến hành đo dao động cầu (vibration measurement) tại các cầu ở Việt Nam để xây dựng cơ sở dữ liệu và mô hình bản sao số hạ tầng thiết yếu (lifeline infrastructures) như cầu, đập... [13].

Tuy nhiên, nhìn chung việc ứng dụng bản sao số ở Việt Nam còn ở giai đoạn khởi đầu, chủ yếu dừng lại ở nghiên cứu lý thuyết và thí điểm quy mô nhỏ, chưa có nhiều công trình cầu - đường được triển khai đầy đủ mô hình bản sao số và hạ tầng dữ liệu vẫn còn hạn chế. Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết phải có thêm các nghiên cứu tổng quan, đề xuất khung ứng dụng và định hướng phát triển phù hợp với bối cảnh Việt Nam.

Trong cơ sở dữ liệu 586 bài báo của Scopus nêu trên, chỉ có 2 bài báo có sự tham gia của các tác giả Việt Nam:

- Dynamic Offloading for Edge Computing-Assisted Metaverse Systems [14] xuất bản năm 2023 trên Tạp chí IEEE Communications Letters của nhóm tác giả Hoa Nguyen Tien và các cộng sự. Bài báo này đã đề xuất một hệ thống Metaverse hỗ trợ bởi điện toán biên, trong đó dữ liệu cảm biến từ UAV được xử lý cục bộ và chuyển tải lên máy chủ biên để cập nhật bản sao số của các đối tượng vật lý. Trong đó, bản sao số  đóng vai trò mô phỏng thời gian thực các thực thể hạ tầng như đường, phương tiện..., giúp đảm bảo dịch vụ Metaverse đáp ứng yêu cầu về độ trễ và độ chính xác.  

- Cloud-Based Digital Twinning for Structural Health Monitoring Using Deep Learning [15] xuất bản năm của nhóm tác giả Dang Hung và các cộng sự. Bài báo đề xuất một khung DT dựa trên điện toán đám mây và học sâu nhằm hỗ trợ giám sát sức khỏe kết cấu theo thời gian thực và bảo trì chủ động. Khung này tích hợp dữ liệu cảm biến, mô hình toán học, phần tử hữu hạn và mô hình học máy để xây dựng bản sao số. Tính khả thi được minh chứng qua nghiên cứu tình huống phát hiện hư hỏng trên cầu mô hình và cầu thực tế, đạt độ chính xác tới 92%.

2.3. Đề xuất hướng nghiên cứu, ứng dụng tiềm năm trong xây dựng và quản lý hạ tầng cầu - đường

Dựa trên xu hướng toàn cầu và bối cảnh trong nước, có thể xác định 3 nhóm hướng nghiên cứu và ứng dụng bản sao số trong lĩnh vực cầu - đường tại Việt Nam:

- Giám sát sức khỏe công trình (Structural Health Monitoring - SHM):

+ Tích hợp dữ liệu cảm biến, IoT và AI/Deep Learning để xây dựng bản sao số phản ánh trạng thái thời gian thực.

+ Ứng dụng trong phát hiện hư hỏng, đánh giá độ bền và cảnh báo sớm sự cố.

- Quản lý vòng đời hạ tầng (Lifecycle Management):

+ Kết hợp DT với BIM và GIS để quản lý toàn bộ chu trình công trình - từ thiết kế, thi công đến vận hành và bảo trì.

+ Hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu tích hợp và mô phỏng kịch bản.

- Quy hoạch và vận hành giao thông thông minh: Ứng dụng DT để mô phỏng luồng giao thông, dự báo nhu cầu vận tải, tối ưu hóa tín hiệu giao thông và phân luồng phương tiện.

Ngoài ra, cần nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tiêu chuẩn dữ liệu, bảo mật thông tin và tích hợp nền tảng đám mây để bảo đảm tính tương thích và khả năng mở rộng.

3. Kết luận và kiến nghị

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

- Ứng dụng công nghệ bản sao số trong xây dựng công trình giao thông đang phát triển theo hai hướng chính: (1) quản lý - quy hoạch - vận hành hạ tầng (gắn với BIM và quản lý vòng đời công trình) và (2) giám sát - chẩn đoán công trình (kết hợp AI và SHM để theo dõi trạng thái, dự báo hư hỏng).

- Từ năm 2017 đến nay, nghiên cứu về DT trong lĩnh vực cầu - đường tăng trưởng nhanh, đặc biệt là xu hướng tích hợp AI, SHM và BIM, thể hiện sự dịch chuyển mạnh từ mô phỏng truyền thống sang quản lý thông minh dựa trên dữ liệu. Đây là cơ hội cho Việt Nam khi các ứng dụng DT trong công trình hạ tầng còn hạn chế và chủ yếu ở giai đoạn thử nghiệm.

- Phân tích mạng lưới công bố quốc tế cho thấy xu hướng toàn cầu hóa nghiên cứu bản sao số, trong đó các trung tâm lớn như Trung Quốc, Mỹ, Anh và Đức giữ vai trò dẫn dắt tri thức và hợp tác quốc tế. Đối với Việt Nam, cần tăng cường hợp tác nghiên cứu, chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng khung pháp lý cho triển khai DT trong hạ tầng giao thông, nhằm thúc đẩy chuyển đổi số, nâng cao năng lực quản lý và phát triển hệ thống giao thông thông minh, bền vững.

Nghiên cứu này mới dừng ở mức phân tích trắc lượng thư mục dựa trên cơ sở dữ liệu Scopus, chưa bao gồm các nguồn khác như Web of Science hoặc công bố hội nghị quốc tế, nên phạm vi bao phủ còn hạn chế. Trong các nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng phạm vi dữ liệu, kết hợp phân tích định tính và nghiên cứu tình huống thực tế để hiểu sâu hơn về mức độ ứng dụng và hiệu quả của công nghệ bản sao số trong lĩnh vực cầu - đường.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. J. Zhu, Y. Yang, M. Xi, S. Ji, L. Jia and T. Hu (01/11/2025), The next-generation digital twin: from advanced sensing towards artificial intelligence-assisted physical-virtual system, Journal of Industrial Information Integration, vol.48, p.100942. doi: https://doi.org/10.1016/j.jii.2025.100942.
[2]. M.-G. Kim and M. Bartos (01/01/2024), A digital twin model for contaminant fate and transport in urban and natural drainage networks with online state estimation, Environmental Modelling & Software, vol.171, p.105868. doi: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2023.105868.
[3]. D. Dan, Y. Chen, L. Ge and F. Li (01/10/2025), A novel stream computing engine for virtual dynamic response of bridge digital twins under real-time traffic load: Framework and experimental validation, Mechanical Systems and Signal Processing, vol.239, p.112978. doi: https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2025.112978.
[4]. I. Heise, S. Esser and A. Borrmann (01/11/2025), A graph-based systems-of-systems architecture enabling multi-scale Digital Twins for maintaining road infrastructure, Advanced Engineering Informatics, vol.68, p.103649. doi: https://doi.org/10.1016/j.aei.2025.103649.
[5]. T. Li, Y. Wan, C. Zou, Y. Tian, L. Zhou and Y. Zhu (01/01/2021), Research on DoS Attack Detection Method of Modbus TCP in OpenPLC, Journal of Computer and Communications, vol.09, pp.73-90. doi: 10.4236/jcc.2021.97007.
[6]. X. Liu et al. (01/01/2023), A systematic review of digital twin about physical entities, virtual models, twin data and applications, Advanced Engineering Informatics, vol.55, p.101876. doi: https://doi.org/10.1016/j.aei.2023.101876.
[7]. M.-E. Iliuţă, M.-A. Moisescu, E. Pop, A.-D. Ionita, S.-I. Caramihai and T.-C. Mitulescu, "Digital Twin-A Review of the Evolution from Concept to Technology and Its Analytical Perspectives on Applications in Various Fields, Applied Sciences, vol.14, no.13. doi: 10.3390/app14135454.
[8]. Z. Huang, Y. Shen, J. Li, M. Fey and C. Brecher (23, Sep., 2021), A Survey on AI-Driven Digital Twins in Industry 4.0: Smart Manufacturing and Advanced Robotics, (in eng), Sensors (Basel), vol.21, no.19. doi: 10.3390/s21196340.
[9]. D. Alfaro-Viquez, M. Zamora-Hernandez, M. Fernandez-Vega, J. Garcia-Rodriguez and J. Azorin-Lopez, A Comprehensive Review of AI-Based Digital Twin Applications in Manufacturing: Integration Across Operator, Product, and Process Dimensions, Electronics, vol.14, no.4. doi: 10.3390/electronics14040646.
[10]. M. Javaid, A. Haleem and R. Suman (01/01/2023), Digital Twin applications toward Industry 4.0: A Review, Cognitive Robotics, vol.3, pp.71-92. doi: https://doi.org/10.1016/j.cogr.2023.04.003.
[11]. J. F. Yao, Y. Yang, X. C. Wang and X. P. Zhang (30, May, 2023), Systematic review of digital twin technology and applications (in eng), Vis Comput Ind Biomed Art, vol.6, no.1, p.10. doi: 10.1186/s42492-023-00137-4.
[12]. Digital monitoring for Viet Nam’s bridges. https://www.britishcouncil.vn/en/programmes/education/science-innovation/success-stories/digital-monitoring-viet-nam-bridges (truy cập vào 20h20 ngày 30/9/2025).
[13]. Data Collection for SHM Digital Twin: Vibration Measurement of Bridge Structures. https://dt.mdx.ac.uk/?p=1070" (truy cập vào 10h00 ngày 30/9/2025).
[14]. N. T. Hoa, L. V. Huy, B. D. Son, N. C. Luong and D. Niyato (2023), Dynamic Offloading for Edge Computing-Assisted Metaverse Systems, IEEE Communications Letters, Article vol.27, no.7, pp.1749-1753. doi: 10.1109/LCOMM.2023.3274649.
[15]. H. Dang, M. Tatipamula and H. X. Nguyen (2022), Cloud-Based Digital Twinning for Structural Health Monitoring Using Deep Learning, IEEE Transactions on Industrial Informatics, Article vol.18, no.6, pp.3820-3830. doi: 10.1109/TII.2021.3115119.