Nữ sinh Bách Khoa công bố nghiên cứu AI quốc tế khi mới là sinh viên năm 3
Ít ai ngờ rằng hành trình theo đuổi ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) của Phạm Khánh Chi lại bắt nguồn từ một sự tò mò khá "ngẫu nhiên" trong những năm học trung học phổ thông. Vào thời điểm đó, AI vẫn còn là một khái niệm mới mẻ, thường gợi liên tưởng đến những bộ phim khoa học viễn tưởng. Chính sự hấp dẫn ấy đã thôi thúc nữ sinh thuộc Đại học Bách Khoa Hà Nội dành nhiều thời gian để tìm hiểu sâu hơn về lĩnh vực này.
Phạm Khánh Chi hiện đang mong muốn tiếp tục theo đuổi nghiên cứu chuyên sâu và học lên bậc cao hơn trong lĩnh vực AI, với mục tiêu đóng góp nhiều hơn cho cộng đồng khoa học.
Khám phá và đam mê với AI từ những ngày đầu
Càng khám phá, Chi càng nhận ra rằng lĩnh vực AI là sự giao thoa tuyệt vời giữa toán học, lập trình và khả năng giải quyết các bài toán thực tiễn trong cuộc sống. Đặc biệt, chương trình đào tạo tiên tiến được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh tại trường đã giúp sinh viên tiếp cận sớm với tài liệu quốc tế và xu hướng công nghệ toàn cầu, tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển.
"Khi chính thức bước vào học, mình càng tin tưởng rằng bản thân đã lựa chọn đúng đắn", Chi chia sẻ. Môi trường học tập năng động cùng với cơ hội tham gia nghiên cứu từ sớm đã trở thành nền tảng quan trọng cho hành trình của cô sau này.
Bước vào thế giới nghiên cứu chuyên sâu
Không chỉ dừng lại ở việc học tốt trên lớp, Chi quyết định theo đuổi nghiên cứu khoa học từ năm thứ ba đại học. Theo nữ sinh, việc học tập cung cấp nền tảng kiến thức, trong khi nghiên cứu mở ra cơ hội đào sâu bản chất vấn đề và trả lời những câu hỏi chưa có sẵn lời giải.
Động lực lớn nhất của Chi đến từ cảm giác tự mình khám phá những điều mới mẻ. Quá trình thử nghiệm, thất bại rồi điều chỉnh đã giúp cô kết nối kiến thức về toán học, AI và lập trình theo cách thực tế hơn nhiều so với các bài tập thông thường.
Được sự khuyến khích của thầy cô và các anh chị đi trước, Chi mạnh dạn bước vào môi trường nghiên cứu chuyên sâu khi trở thành thành viên của Foundation Model Lab, trực thuộc Trung tâm BKAI của Trường Công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội, dưới sự hướng dẫn của tiến sĩ Ngô Văn Linh.
Những thách thức và thành tựu đầu tiên
Gia nhập nhóm nghiên cứu không phải là một trải nghiệm dễ dàng đối với một sinh viên đại học. Chi thừa nhận đã có những lần phải đọc đi đọc lại một bài báo khoa học trong nhiều ngày liền mới có thể hiểu được cốt lõi vấn đề. "Môi trường ở đây rất học thuật, mọi người xung quanh đều giỏi, áp lực là có thật", Chi nói.
Tuy nhiên, chính giai đoạn này đã giúp nữ sinh rèn luyện sự kiên nhẫn và tinh thần cầu thị. Theo Chi, khó khăn lớn nhất trong nghiên cứu không nằm ở thực nghiệm mà ở việc đặt ra những câu hỏi đúng đắn. Chỉ khi hiểu đủ sâu, nhà nghiên cứu mới có thể xác định hướng đi thực sự có ý nghĩa.
Trong năm học vừa qua, Chi đã trở thành đồng tác giả của một bài báo được đăng trên tạp chí Q1 Neurocomputing với tiêu đề "A framework for neural topic modeling using hierarchical clustering and contrastive learning with optimal transport".
Đóng góp và ứng dụng của nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện Neural Topic Modeling – một phương pháp giúp máy tính tự động phát hiện các chủ đề chính trong tập dữ liệu văn bản lớn như tin tức, bài báo khoa học hay nội dung mạng xã hội. Nhóm nghiên cứu đã đề xuất phương pháp HiCOLT nhằm giúp các chủ đề bám sát nội dung hơn và được tổ chức theo cấu trúc phân cấp rõ ràng.
Theo Chi, ứng dụng của phương pháp này trải rộng từ phân loại văn bản, truy xuất thông tin đến phân tích dữ liệu ngôn ngữ quy mô lớn. Đối với Chi, việc bài báo vượt qua quy trình phản biện khắt khe của tạp chí quốc tế là một trải nghiệm đáng nhớ và giàu giá trị học thuật.
Đối mặt với phản biện và cân bằng cuộc sống
Trong hành trình công bố quốc tế, nữ sinh từng nhận những phản biện gay gắt. Ban đầu là cảm giác lo lắng, thậm chí hoang mang; nhưng khi bình tĩnh cùng thầy và người hướng dẫn phân tích từng góp ý, Chi nhận ra rằng phản biện không nhằm bác bỏ cá nhân mà để hoàn thiện công trình nghiên cứu.
Bên cạnh thành tích học thuật, Chi từng tích cực tham gia công tác Đoàn – Hội tại trường. Tuy nhiên, khi bước vào giai đoạn nghiên cứu chuyên sâu, nữ sinh đã chủ động điều chỉnh quỹ thời gian để ưu tiên cho học tập và nghiên cứu.
Với Chi, cân bằng không phải là làm tất cả mọi thứ cùng một lúc, mà là xác định trọng tâm ở từng thời điểm để đảm bảo chất lượng cao nhất cho mỗi công việc. Trong năm học 2024-2025, Chi đã đạt được học bổng khuyến khích học tập và được trao giấy khen sinh viên xuất sắc.
Vượt qua định kiến và hướng tới tương lai
Theo đuổi lĩnh vực vốn được xem là "khó và áp lực", Chi từng nghe những nhận xét rằng công nghệ thông tin thường có nhiều nam giới. Tuy nhiên, Chi chia sẻ rằng nhờ được học tập và làm nghiên cứu trong môi trường tôn trọng năng lực và sự cố gắng của mỗi cá nhân, cô không gặp phải rào cản hay định kiến liên quan đến giới tính.
Thách thức lớn nhất, theo Chi, đến từ việc phải liên tục cập nhật kiến thức trong lĩnh vực thay đổi từng ngày. AI đòi hỏi kỷ luật, sự bền bỉ và khả năng tự vượt qua áp lực.
Tiến sĩ Ngô Văn Linh, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội, nhận xét: "Chi có tinh thần trách nhiệm cao, làm việc nghiêm túc và chủ động trong nghiên cứu. Trong quá trình làm bài, bạn luôn chịu khó đào sâu, gặp chỗ khó thì kiên trì tìm hiểu đến nơi đến chốn và biết tiếp thu góp ý để chỉnh sửa nhanh".
Thầy Linh nói thêm: "So với mặt bằng sinh viên năm 3, những gì Chi đạt được trong nghiên cứu hiện tại là rất đáng ghi nhận, thể hiện rõ tư duy học thuật và tiềm năng phát triển lâu dài. Tôi tin rằng nếu tiếp tục được rèn luyện trong môi trường nghiên cứu nghiêm túc, Chi có thể tiến xa hơn nữa trong thời gian tới".
