Ứng dụng giải thuật gom nhóm dữ liệu để nhận diện sự tương đồng giữa các giống lúa - Đạo, Lưu Tiến; Tài, Âu Tấn; Thư, Trần Nguyễn Minh; Pháp, Vũ Anh (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2017)
Vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBCSL) đang ứng phó với biến đổi khí hậu, nước biển dâng. Vấn đề cấp bách đặt ra là cần tìm các giải pháp chọn tạo nhanh và chính xác giống lúa mới, có năng suất, chất lượng cao, chống chịu các tác nhân sinh học và phi sinh học, đặc biệt là thích ứng với điều kiện khí hậu cực đoan đang diễn ra phức tạp. Từ năm 1976 đến nay, Trường Đại học Cần Thơ đã sưu tập và lưu giữ hầu hết các giống lúa mùa cổ truyền của vùng ĐBSCL. Hiện tại, Viện Nghiên cứu Phát triển ĐBSCL - Trường Đại học Cần Thơ đã lưu giữ được khoảng 2.000 mẫu giống lúa. Đây là nguồn tài nguyên gen quý giá phục vụ cho công tác bảo tồn, khai thác, sử dụng và chọn tạo giống lúa. Tuy nhiên, trong 2.000 mẫu giống lúa này có nhiều giống tương đồng với nhau do thu thập ở địa phương khác nhau. Nghiên cứu này ứng dụng các giải thuật gom nhóm dữ liệu (Clustering) để tạo ra phần mềm hỗ trợ cho các chuyên gia về giống lúa (i) phát hiện ra các mẫu lúa giống nhau và (ii) đánh giá được hệ số tương đồng giữa các giống lúa.