Nguyễn Nam Hải, sinh viên năm cuối ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) tại Trường Công nghệ thông tin và truyền thông, ĐH Bách khoa Hà Nội, có bài báo khoa học lọt vào danh sách spotlight (3,2% bài báo có chất lượng cao nhất) tại Hội nghị ICLR 2025.
Khởi nguồn đam mê AI từ lớp 11
Hải cho biết tìm hiểu và đam mê nghiên cứu AI từ một cuộc trò chuyện tình cờ với thầy giáo dạy hóa khi còn là học sinh lớp 11. Thầy giáo đã giới thiệu về AI và mở ra cho Hải một cánh cửa mới. Với niềm đam mê mê khám phá, Hải quyết định đăng ký chuyên ngành khoa học dữ liệu và AI tại ĐH Bách khoa Hà Nội, một ngành học đòi hỏi đầu vào cao và thử thách.
Tại đây, Hải cho biết được trải nghiệm một chương trình đào tạo nền tảng toán học chắc chắn trong hai năm đầu, điều này giúp dễ dàng tiếp cận và theo đuổi AI. Bên cạnh đó, Hải cũng được tham gia các phòng thí nghiệm nghiên cứu về AI, nơi được học hỏi và phát triển kỹ năng từ các học viên, giảng viên.
Năm 2024, Hải nhận học bổng dành cho sinh viên có điểm số thuộc loại xuất sắc trong học kỳ, đồng thời ứng tuyển thành công vào chương trình residency của VinAI (Chương trình đào tạo tài năng nghiên cứu AI, thuộc Vingroup) đã được Công ty Qualcomm chính thức mua lại từ ngày 1.4.
Đầu năm nay, bài báo đầu tiên của Hải mang tên: “Tính toán công bằng phân phối trung tâm thông qua phương pháp Sliced Wasserstein”, được chấp nhận tại Hội nghị ICLR 2025 (hội nghị hàng đầu trong lĩnh vực AI). Bài báo của Hải còn lọt vào danh sách spotlight (3,2% bài báo có chất lượng cao nhất) tại hội nghị này.
AdvertisementsX
Hải cho biết gia nhập VinAI khi đang là sinh viên năm 3, là thực tập sinh nghiên cứu AI trẻ nhất công ty đến hiện tại. Khi mới bắt đầu công việc, Hải cảm thấy áp lực khi phải cân bằng giữa học tập và công việc, nhưng sau thời gian làm quen, chàng trai đã tìm ra cách để hòa nhập, quản lý thời gian hiệu quả.
“Nhiều hôm mình đang làm việc trên công ty, phải bắt xe buýt về trường để kịp giờ học và ngược lại. Thời gian trôi qua, mình đã dần làm quen với cường độ khắc nghiệt đó và đã cân bằng được thời gian học trên lớp cũng như nghiên cứu ở công ty”, Hải kể lại.
Cải thiện việc “học lệch” của AI
Hải bắt đầu nghiên cứu với mục tiêu xây dựng hệ thống AI công bằng và hiệu quả. “Nội dung chính của bài báo xuất phát từ một vấn đề thực tế. Khi AI học từ dữ liệu không cân bằng, kết quả thường thiên lệch. Ví dụ, mình muốn tạo một mô hình AI sinh ảnh chữ số từ 0 đến 9. Nếu dữ liệu đầu vào có quá nhiều số 0 và 1, mô hình sẽ học lệch và sinh ra chủ yếu hai số này, bỏ qua các số khác”, Hải chia sẻ.
javascript:if(typeof(admSspPageRg)!=’undefined’){admSspPageRg.draw(2028070);}else{parent.admSspPageRg.draw(2028070);}
Hải kể nhóm nghiên cứu đề xuất phương pháp mới để tìm ra “điểm trung tâm cân bằng” giữa các nguồn dữ liệu. Cách làm này đảm bảo mọi thành phần đều được đối xử công bằng. Kết quả là mô hình sinh ảnh sẽ tạo ra các chữ số với tần suất đều nhau, không thiên vị số nào.
Một trong những thử thách lớn nhất mà Hải gặp phải trong quá trình nghiên cứu là khả năng đáp ứng sự phát triển nhanh chóng của ngành. “Mình đã tự học qua sách vở, đọc các báo cáo khoa học và tham gia vào các dự án nghiên cứu tại VinAI để tiếp cận các công nghệ mới”, Hải chia sẻ.
Hải đang chuẩn bị bài báo khoa học gửi Hội nghị ICML 2025, nghiên cứu phương pháp so sánh hai bộ dữ liệu với tốc độ vượt trội, góp phần cho việc tối ưu hóa huấn luyện AI.
“Ngành AI ở Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ và mở rộng nhiều cơ hội nghề nghiệp. Tuy nhiên, cạnh tranh với các tập đoàn quốc tế cũng là một thách thức lớn. Mình cần phải không ngừng học hỏi và cập nhật xu hướng để nắm bắt kịp thời sự phát triển của công nghệ”, Hải nói.
Với những thành công đạt được, mục tiêu tiếp theo của Hải là tiếp tục đào sâu nghiên cứu trong lĩnh vực AI và hoàn thiện hồ sơ du học tiến sĩ. Hải cũng mong muốn tìm hiểu thêm về AI, giải quyết các vấn đề thực tiễn trong các lĩnh vực giáo dục và y tế.
Hải tham gia nhóm nghiên cứu do tiến sĩ Ngô Văn Linh, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và truyền thông, ĐH Bách khoa Hà Nội, phụ trách đã được 3 năm. Tiến sĩ Linh nhận xét: “Hải nhiệt huyết, sáng tạo và kỷ luật. Trong quá trình nghiên cứu, Hải luôn thể hiện tư duy phân tích sắc bén và khả năng tự học đáng nể. Về tính cách, Hải khiêm tốn, trung thực và có trách nhiệm. Dù áp lực công việc lớn, bạn luôn hoàn thành đúng hạn và sẵn sàng hỗ trợ các thành viên khác trong nhóm”.
Tiến sĩ Linh nói thêm: “Điều tôi đánh giá cao nhất ở Hải là tinh thần cầu thị, không ngại nhận phản hồi, xem mỗi thử thách là cơ hội để trưởng thành. Tôi tin rằng với nền tảng vững chắc và thái độ làm việc chuyên nghiệp, Hải sẽ tiếp tục tỏa sáng trong hành trình nghiên cứu AI. Tôi hoàn toàn ủng hộ và tự tin giới thiệu Hải cho các chương trình học bổng, dự án nghiên cứu hoặc vị trí công việc đòi hỏi chuyên môn cao”.
