Minh Tân, 34 tuổi, người TP HCM, nhận vị trí giáo sư bậc một ở khoa Toán, Đại học Quốc gia Singapore, hồi tháng 7. Đây là ngôi trường duy nhất ở châu Á lọt top 10 đại học hàng đầu thế giới, theo QS Ranking 2024. Trường ở vị trí thứ tám.
Tân sẽ giảng dạy, nghiên cứu về học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) trong trí tuệ nhân tạo (AI).
"Tôi chọn Singapore vì khoa Toán của NUS rất mạnh, đứng thứ 13 thế giới theo QS 2023. Hướng nghiên cứu ở đây cũng giống với hướng phát triển của tôi", Tân nói.
Ngoài ra, Singapore gần với Việt Nam. Tân cho rằng việc này giúp mình có cơ hội hướng dẫn sinh viên và cộng tác với các đồng nghiệp ở quê nhà. Anh từng dẫn dắt nhiều tài năng trẻ ở Việt Nam thông qua chương trình AI Residency của các tập đoàn công nghệ lớn. Chương trình kéo dài hai năm, hỗ trợ sinh viên nghiên cứu về AI và tạo điều kiện để họ làm tiến sĩ ở nước ngoài.
Nguyễn Hùng Minh Tân. Ảnh: Nhân vật cung cấp
Ngày còn nhỏ, Tân hứng thú với môn Toán khi xem những cuốn tạp chí Toán học và Tuổi trẻ. Tân học được và liên tục có mặt trong đội tuyển của trường từ khi học cấp 1. Năm 2004, Tân đỗ vào lớp chuyên Toán, trường THPT chuyên Lê Hồng Phong.
Tân chia sẻ, dù thích, đây là những năm tháng anh học Toán chỉ để đi thi. Sau khi không giành được thành tích như ý, Tân quyết định chuyển hướng ở bậc đại học. Năm 2007, Tân đỗ vào hai ngôi trường danh tiếng ở TP HCM là Bách khoa và Y Dược, chọn theo đuổi con đường làm bác sĩ.
Học một năm ở Việt Nam, Tân sang Mỹ theo gia đình. Anh theo tiếp ngành Y tại Cao đẳng cộng đồng Houston, bang Texas. Tuy nhiên, sau hai năm, Tân một lần nữa dừng lại.
"Tôi nhận ra mình không phù hợp với ngành Y", Tân nhớ lại. Lúc đó, anh cũng nghĩ tiếng Anh của mình chưa đủ tốt để tiếp tục học Y ở Mỹ vì sinh viên Y không chỉ học trong trường mà còn phải giao tiếp tốt để hiểu được bệnh lý, hoàn cảnh và tâm lý của bệnh nhân.
Tìm hiểu và thấy các ngành kỹ thuật có triển vọng nghề nghiệp tốt, Tân ứng tuyển và giành học bổng toàn phần ngành Kỹ thuật điện tử, Đại học Rice - trường trong top 15 đại học hàng đầu nước Mỹ của US News.
Lúc này Tân vẫn chưa hình dung rõ hướng đi của mình. Đến kỳ đầu tiên, khi được học ba lớp chuyên ngành, Tân hứng thú và chọn Xử lý tín hiệu (Signal Processing). Theo Tân, chuyên ngành này sử dụng nhiều kiến thức Toán và nhiều cơ hội làm việc trong các hãng dầu lớn. Đây cũng là lĩnh vực đào tạo có tiếng tại trường.
Ngoài học, Tân tìm cách cải thiện tiếng Anh. Anh xin đi làm thu ngân bán thời gian ở một khu chợ. Công việc rất căng thẳng buộc Tân phải chủ động nghe, nói tiếng Anh nhiều hơn để giải quyết các tình huống với khách. Nhờ vậy, Tân cải thiện được kỹ năng nghe, nói. Anh dễ dàng nói chuyện với các bạn tại trường hơn và có thể tham gia làm dự án cùng các thầy.
Năm 2014, Tân bước vào năm cuối đại học. Đây cũng là thời điểm mà học máy và học sâu phát triển rất nhanh tại Mỹ. Tân tìm hiểu về hai lĩnh vực này để ứng dụng vào dự án và đã cùng các bạn chế tạo thành công một chiếc mũ có thể thu suy nghĩ của người đội thành mệnh lệnh để điều khiển xe mô hình.
Tuy nhiên ngay trước khi ra trường, Tân được nhận làm kỹ sư thực tập tại GE Oil and Gas - một công ty trong lĩnh vực dầu khí. Chẳng được bao lâu, ngành dầu đi xuống. Lúc này, thầy giáo cũ ở Đại học Rice thuyết phục anh quay lại nghiên cứu về AI.
Tân nghỉ việc, giành học bổng thạc sĩ và tiến sĩ ngay trong năm 2014.
Ba năm sau đó, với niềm đam mê và sự hướng dẫn tận tình của các thầy, việc học của Tân rất suôn sẻ, liên tục có bài báo khoa học. Nhưng bước sang năm thứ tư, Tân bắt đầu bị "kẹt", không biết phải nghiên cứu gì tiếp theo. Anh thử khám phá rất nhiều mảng mới trong AI nhưng không có kết quả.
"Tôi không ra được một bài báo khoa học nào trong suốt hai năm", Tân nói, lo lắng bởi đây là giai đoạn rất quan trọng với người làm tiến sĩ. Anh trăn trở, liên tục so sánh ý tưởng của mình với các thầy để hiểu mình đang thiếu điều gì.
Hai năm chật vật vì không có kết quả, mọi chuyện trở nên sáng tỏ khi Tân nhận ra điều anh thiếu là định hướng nghiên cứu. Cuối cùng, Tân quyết định chuyên tâm nghiên cứu về toán ứng dụng và học máy.
Từ đó, công việc của Tân dễ dàng hơn rất nhiều. Tân thực tập tại Amazon AI và NVIDIA Research, tham gia một số bài toán ứng dụng như mô hình AI Vật lý, thích ứng miền để học từ dữ liệu tổng hợp, hay sử dụng học máy để khám phá khoa học. Gần đây, Tân sử dụng những bài toán ứng dụng này để dự đoán tuổi thọ pin xe điện trong một dự án cộng tác với Toyota.
Tháng 6 năm nay, anh hoàn thành chương trình sau tiến sĩ tại khoa Toán, Đại học California, Los Angeles (UCLA), trước khi về làm việc tại Đại học Quốc gia Singapore.
Tân nói công việc mới rất thú vị. Anh được tham gia xây dựng chương trình, làm sao để sinh viên ứng dụng những gì đã học tìm được việc ở khắp nơi trên thế giới.
"Có nhiều áp lực nhưng cũng nhiều động lực hơn", Tân chia sẻ. Anh cho hay đi theo con đường giảng dạy bởi được truyền cảm hứng từ những người thầy hướng dẫn. Thầy Richard Baraniuk ở Đại học Rice và thầy Stan Osher ở UCLA đã cho Tân rất nhiều lời khuyên hữu ích cả trong nghiên cứu lẫn sự nghiệp. Chứng kiến sự tận tụy và ảnh hưởng tích cực của các thầy đối với mình, Tân coi họ là hình mẫu để noi theo.
Tân tại hội nghị về trí tuệ nhân tạo ICLR 2023 ở Rwanda. Ảnh: Nhân vật cung cấp
Hồ Phạm Minh Nhật, giáo sư tại Đại học Texas, Austin, Mỹ, đánh giá cao cộng sự của mình trong cả nghiên cứu và giảng dạy.
"Tân luôn muốn làm mọi thứ đến cùng chứ không bỏ dở. Anh phát hiện và xử lý vấn đề rất khoa học. Tân cũng rất trách nhiệm với sinh viên", anh Nhật chia sẻ.
Đến nay, Tân có 16 bài báo trên tạp chí Q1 (nhóm tạp chí uy tín nhất trong một lĩnh vực). Hướng nghiên cứu sắp tới của Tân là kết hợp nhiều phương pháp trong toán ứng dụng như tối ưu hóa, phương trình đạo hàm, hay thống kê, để giải thích các mô hình học máy dùng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Anh cũng về Việt Nam thường xuyên để cùng đồng nghiệp hướng dẫn sinh viên.
Nhìn lại hành trình của mình, Tân nói mỗi môi trường đều mang lại những bài học giá trị. Ở trường Y, anh học được đức tính chăm chỉ. Đại học Rice dạy anh cách trở thành nhà nghiên cứu độc lập. Còn ở UCLA, anh được rèn cách làm việc năng suất và làm nghiên cứu có tầm ảnh hưởng lớn. Cũng ở hai nơi này, do được làm việc với các đồng nghiệp từ nhiều quốc gia, Tân học được thêm giá trị của sự đa dạng trong nghiên cứu và cuộc sống.
Anh cho rằng các bạn trẻ cần chủ động, tò mò, chăm chỉ, không ngừng đổi mới tư duy và có niềm tin vào bản thân.
"Không có thành quả nào đến một cách dễ dàng", Tân nói. Anh tin rằng phần lớn mọi người không phải thiên tài, vì vậy, những đức tính trên là chìa khóa đến thành công, đặc biệt khi gặp trở ngại.
Khánh Linh