Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa (39 tuổi), cựu học sinh Trường Phổ thông năng khiếu thuộc Đại học Quốc gia TP.HCM, hiện là giảng viên tại Trường Khoa học và Kỹ thuật máy tính, Đại học Bang Washington (WSU, Mỹ), vừa đạt giải thưởng sự nghiệp danh giá của Quỹ Khoa học quốc gia Mỹ. Giải thưởng này được chính Giáo sư Partha Pratim Pande, Hiệu trưởng nơi tiến sĩ Nghĩa công tác, trực tiếp chúc mừng.
Giải thưởng khoa học danh giá cho nhà nghiên cứu trẻ
NSF CAREER Award được xem là một trong những giải thưởng uy tín nhất của Mỹ dành cho các nhà khoa học trẻ. Giải thưởng không chỉ ghi nhận những công trình nghiên cứu xuất sắc mà còn xem xét tầm nhìn nghiên cứu dài hạn, khả năng tạo ra đột phá khoa học và vai trò đào tạo thế hệ khoa học kế cận của người được trao giải.
Giải thưởng trị giá 600.000 USD (tương đương 15,6 tỉ đồng) được trao cho tiến sĩ Nghĩa, thể hiện sự đánh giá cao của Hội đồng Khoa học quốc gia Mỹ đối với tính nền tảng và sáng tạo trong các kết quả nghiên cứu của anh, khả năng mở ra các ứng dụng liên ngành quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI) và tiềm năng đào tạo thế hệ nhà khoa học AI tiếp theo.
Hành trình đến với mục tiêu thời thơ ấu
Chia sẻ với phóng viên, tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa cho biết: "Đây là một cột mốc quan trọng đối với phòng thí nghiệm của chúng tôi, và điều này sẽ không thể thực hiện được nếu không có sự hỗ trợ liên tục của các đồng nghiệp cấp cao và sự nỗ lực của các nghiên cứu sinh tiến sĩ và sinh viên đại học mà tôi hướng dẫn trong 3 năm qua."
Từ nhỏ, chủ nhân giải thưởng khoa học Mỹ đã có mục tiêu trở thành một học giả, tiếp nối con đường của cha mình – Giáo sư, Tiến sĩ khoa học Hoàng Văn Kiếm, nguyên Chủ tịch Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước ngành công nghệ thông tin, chuyên gia nghiên cứu ứng dụng AI tại Việt Nam và nguyên Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ thông tin (Đại học Quốc gia TP.HCM).
"Nhìn lại, tôi cảm thấy vô cùng biết ơn sự hỗ trợ và những cơ hội mà tôi đã nhận được trong 10 năm qua. Tôi mang ơn rất nhiều gia đình, sự hướng dẫn từ người hướng dẫn luận án tiến sĩ, và những lời phê bình, góp ý liên tục từ cộng sự thân thiết nhất của tôi," tiến sĩ Nghĩa bày tỏ.
Cơ hội lớn cho AI tại Việt Nam
Chia sẻ về sự phát triển của AI tại Việt Nam, tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa nhận định Việt Nam đang đứng trước một cơ hội rất lớn. Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã nhận được sự quan tâm mạnh mẽ từ Nhà nước, các trường đại học, viện nghiên cứu cũng như cộng đồng doanh nghiệp công nghệ. Nhiều chương trình đào tạo về AI, khoa học dữ liệu và học máy đã được đầu tư và phát triển bài bản tại các trường đại học.
"Chúng ta có lực lượng sinh viên và nghiên cứu viên trẻ rất năng động, có khả năng tiếp cận nhanh với các xu hướng nghiên cứu mới của thế giới. Trong thời gian gần đây, tôi nhận thấy nhiều chương trình và hoạt động nghiên cứu AI tại các trường đại học phát triển khá mạnh. Cá nhân tôi cũng có cơ hội tham gia hướng dẫn và cộng tác nghiên cứu với nhiều bạn sinh viên trong nước, và tôi thực sự ấn tượng với năng lực nghiên cứu cũng như khả năng tự học và cập nhật của các bạn. Nhiều bạn đã có các công trình được công bố tại những hội nghị quốc tế hàng đầu về AI và học máy, sau đó tiếp tục theo đuổi nghiên cứu tiến sĩ tại các trường đại học hàng đầu trên thế giới," tiến sĩ Nghĩa nhìn nhận.
Được đào tạo trong nước ở bậc đại học, tiến sĩ Nghĩa cho biết ngay từ giai đoạn đầu của con đường nghiên cứu, anh có cơ hội học hỏi từ nhiều thầy cô và đồng nghiệp rất giỏi trong lĩnh vực AI và học máy. Trong quá trình làm việc và trao đổi học thuật sau này, anh khẳng định Việt Nam hiện có rất nhiều nhà nghiên cứu với tầm nhìn học thuật sâu và rộng.
Tuy nhiên, bên cạnh những cơ hội, theo tiến sĩ Nghĩa, nước ta vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết nếu muốn xây dựng năng lực AI mang tính bền vững và có ảnh hưởng quốc tế trong dài hạn. "Trước hết là bài toán đào tạo nguồn nhân lực nghiên cứu chất lượng cao, đặc biệt là đội ngũ có khả năng theo đuổi các nghiên cứu nền tảng và dài hạn. Một trong những thách thức quan trọng hiện nay là làm sao xây dựng được lực lượng nghiên cứu chuyên sâu và có tính kế thừa trong dài hạn," tiến sĩ Nghĩa nêu.
Những đầu tư mang tính bền vững, theo chủ nhân giải thưởng khoa học Mỹ, chính là đầu tư dài hạn cho khoa học và công nghệ, đặc biệt là các hướng nghiên cứu AI có tính liên ngành và kết hợp giữa nghiên cứu cơ bản với các bài toán ứng dụng thực tiễn. Bên cạnh đó, Việt Nam cần chú trọng đến chất lượng và chiều sâu của nghiên cứu, thay vì chỉ chạy theo số lượng công bố hoặc các xu hướng ngắn hạn. Việc hình thành các nhóm nghiên cứu có bản sắc học thuật riêng và theo đuổi những bài toán dài hạn cũng rất quan trọng đối với sự phát triển của AI Việt Nam trong tương lai. Đồng thời, tiến sĩ Nghĩa cho rằng việc tăng cường kết nối giữa đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp có vai trò quan trọng để các kết quả nghiên cứu có thể chuyển hóa thành ứng dụng thực tiễn, đóng góp trực tiếp cho sự phát triển kinh tế – xã hội.
Hợp tác với các trường đại học trong nước
Hiện tại, tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa vẫn duy trì liên hệ và trao đổi học thuật thường xuyên với các đồng nghiệp và cộng đồng nghiên cứu trong nước, với một số hợp tác nghiên cứu đã được duy trì trong nhiều năm. "Trong quá trình đó, tôi cũng có cơ hội làm việc với nhiều sinh viên tại Việt Nam và đã cùng các bạn thực hiện một số công trình được công bố tại các hội nghị quốc tế hàng đầu trong lĩnh vực AI và học máy như ICML, NeurIPS, AISTATS và UAI. Điều khiến tôi cảm thấy rất vui là nhiều bạn sau này tiếp tục theo đuổi con đường nghiên cứu ở bậc tiến sĩ tại các trường đại học hàng đầu trên thế giới, và một số hiện cũng đang là nghiên cứu sinh trong nhóm nghiên cứu của tôi," tiến sĩ Nghĩa thông tin.
Về lâu dài, tiến sĩ Nghĩa mong muốn có thêm cơ hội hợp tác với các trường đại học và các nhà nghiên cứu tại Việt Nam dưới nhiều hình thức khác nhau, chẳng hạn như thực hiện các dự án nghiên cứu chung, đồng hướng dẫn nghiên cứu sinh và sinh viên cao học, tổ chức seminar học thuật, hoặc tham gia giảng dạy các chuyên đề về AI khi có điều kiện phù hợp. "Tôi nghĩ rằng nếu chúng ta tiếp tục xây dựng được những cầu nối học thuật mạnh giữa các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước, đồng thời tạo thêm cơ hội để các bạn sinh viên và nghiên cứu viên trẻ được tham gia vào các môi trường nghiên cứu chất lượng cao thì cộng đồng AI Việt Nam sẽ còn phát triển rất mạnh trong thời gian tới và có thêm nhiều đóng góp có ý nghĩa cho khoa học và công nghệ trên thế giới," tiến sĩ Nghĩa chia sẻ.
Con đường học tập và nghiên cứu
Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa là cựu học sinh Trường Phổ thông năng khiếu, tốt nghiệp Hệ cử nhân tài năng công nghệ thông tin của Trường Đại học Khoa học tự nhiên (Đại học Quốc gia TP.HCM). Anh từng là giảng viên tại Trường Đại học Công nghệ thông tin (Đại học Quốc gia TP.HCM), sau đó nhận bằng tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Singapore.
Sau khi hoàn thành tiến sĩ, tiến sĩ Nghĩa tiếp tục con đường nghiên cứu tại những trung tâm khoa học lớn của thế giới: nghiên cứu sau tiến sĩ tại MIT (Massachusetts Institute of Technology, Mỹ), là nghiên cứu viên trưởng tại MIT-Phòng thí nghiệm AI Watson của IBM, Phòng thí nghiệm AI của Amazon Web Services. Từ năm 2023, tiến sĩ Nghĩa xây dựng nhóm nghiên cứu AI tại Đại học Bang Washington.
Các công trình của tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa tập trung vào những vấn đề nền tảng của Machine Learning hiện đại. Một hướng nghiên cứu quan trọng của anh là phát triển các mô hình AI có khả năng đánh giá mức độ chắc chắn của dự đoán, giúp AI trở nên đáng tin cậy hơn trong các môi trường phức tạp và dữ liệu không hoàn hảo.
Bên cạnh đó, chủ nhân giải thưởng khoa học Mỹ còn nghiên cứu federated learning, một phương pháp cho phép huấn luyện mô hình AI từ dữ liệu phân tán mà không cần thu thập tất cả dữ liệu về một trung tâm. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các lĩnh vực dữ liệu y tế, dữ liệu cá nhân và các thiết bị thông minh kết nối Internet.
Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa cũng có nhiều đóng góp trong lĩnh vực black-box optimization, một hướng nghiên cứu quan trọng khi các nhà khoa học phải tối ưu những hệ thống quá phức tạp để có thể mô tả đầy đủ bằng mô hình toán học.
Các nghiên cứu của tiến sĩ Nghĩa đã được công bố tại những hội nghị AI hàng đầu thế giới như Hội nghị về hệ thống xử lý thông tin thần kinh (NeurIPS), Hội nghị quốc tế về học máy (ICML) và Hội nghị AAAI về trí tuệ nhân tạo.
