-    Xác lập được qui trình ứng dụng công nghệ học máy, phối hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo và tích hợp GIS trong việc đánh giá xói lở bờ biển;
-    Làm sáng tỏ tai biến xói lở bờ biển vùng Quảng Nam và lân cận bằng công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo. Đề xuất các biện pháp phòng tránh.

Về khoa học:
- Xác lập được qui trình ứng dụng công nghệ học máy, phối hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo và tích hợp GIS trong việc đánh giá xói lở bờ biển .
- Đã đưa ra các đánh giá về đặc điểm xói lở bờ biển Quảng Nam và lân cận trên cơ sở xây dựng Sơ đồ phân vùng nhạy cảm xói lở bờ biển bằng tích hợp công nghệ học máy, trí tuệ nhân tạo tỷ lệ 1:50.000, đề xuất các biện pháp phòng tránh xói lở khu vực.
Về ứng dụng:
- Cung cấp phương pháp nghiên cứu, đánh giá xói lở trên cơ sở ứng dụng công nghệ học máy, phối hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo và tích hợp GIS.
- Cung cấp các dữ liệu khoa học phục vụ công tác điều tra, khảo sát, dự báo các nguy cơ xói lở bờ biển đối với khu vực ven biển Quảng Nam và lân cận.

Sơ đồ phân vùng nhạy cảm xói lở bờ biển bằng tích hợp công nghệ học máy, trí tuệ nhân tạo tỷ lệ 1/50.000 ( Người thành lập: Bùi Nhị Thanh và tập thể tác giả, 2020)

- Đã đưa ra phương pháp nghiên cứu, đánh giá xói lở trên cơ sở ứng dụng công nghệ học máy, phối hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo và tích hợp GIS, phương pháp này cho thấy năng lực dự báo của các mô hình trí tuệ nhân tạo trong dự báo xói lở bờ biển khu vực nghiên cứu, trong đó năng lực dự báo của mô hình CGLWL là tốt nhất và có thể sử dụng trong việc đánh giá, dự báo xói lở bờ biển phục vụ công tác quản lý thiên tai giảm thiểu thiệt hại do tai biến này gây ra.
- Đã đưa ra qui trình ứng dụng công nghệ học máy, phối hợp các mô hình trí tuệ nhân tạo và tích hợp GIS trong việc đánh giá xói lở bờ biển.

Sở Khoa học và Công nghệ, Sở Tài nguyên và Môi trường các tỉnh Quảng Nam và Quảng Ngãi.

- Cần tập trung nguồn lực trong công tác thực địa, thu thập kho dữ liệu, làm giàu thêm nguồn Big data, đồng bộ hóa tài liệu trên đất liền và trên biển, làm cơ sở tài liệu cho việc xây dựng các mô hình, từ đó xây dựng sơ đồ phân vùng nhạy cảm xói lở bờ biển bằng tích hợp công nghệ học máy, trí tuệ nhân tạo chính xác hơn.
- Các mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này có thể được áp dụng cho các khu vực khác với các điều kiện dữ liệu tương tự. Tuy nhiên, cần phải có sự hiệu chỉnh về cơ sở dữ liệu cho phù hợp với tính địa phương của khu vực nghiên cứu.