Anh sinh ra và lớn lên trong một gia đình có truyền thống giáo dục tại Can Lộc, Hà Tĩnh. Tốt nghiệp THPT Chuyên Hà Tĩnh, Vũ được tuyển thẳng vào Đại học Bách khoa Hà Nội và thi đỗ vào lớp tài năng Toán Tin.

Qua buổi giới thiệu chương trình tiến sĩ Australia tại Viện Toán của trường, nam sinh Hà Tĩnh gặp gỡ TS. Nguyễn Tiến Thành - cựu sinh viên lớp Tài năng Toán Tin, chuyên viên nghiên cứu tại Đại học Robert Gordon (Scotland); GS. Alan Wee-Chung Liew - Viện trưởng Viện công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Griffith. Từ đó, anh quyết định đăng ký xét học bổng tiến sĩ ngành trí tuệ nhân tạo (AI).

Anh Vũ chia sẻ, ứng viên đăng ký học bổng này cần đáp ứng đủ ba tiêu chí: thành tích học tập cao, đạt IELTS 6.5 và có bài báo nghiên cứu khoa học quốc tế. Kết quả, sau suốt bốn năm học tập, anh đạt số điểm GPA 3.47/4 và 7.5 IELTS.

Về bài báo nghiên cứu khoa học quốc tế, sinh viên rất khó có thể tự viết nếu không tham gia nhóm nghiên cứu mạnh. Sau buổi giới thiệu, nam sinh đã chủ động liên lạc và có cơ hội tham vào nhóm của TS. Thành. Sau khoảng một năm, Vũ có tên trong bài đăng trên tạp chí nổi tiếng Pattern Recognition.

"Tuy có một năm kinh nghiệm nghiên cứu trước khi qua Australia nhưng do không học thạc sĩ nên trình độ viết báo khoa học của tôi chưa cao. Qua Australia, tôi đã phải tìm đọc rất nhiều tài liệu để tự rèn luyện các kỹ năng nghiên cứu", anh chia sẻ về quá trình học tiến sĩ.

Bên cạnh đó, do Covid-19, Anh Vũ gặp nhiều áp lực khi không thể về Việt Nam. Tuy nhiên, sau hơn ba năm nỗ lực, dưới sự hướng dẫn của GS. Alan, anh đã hoàn thành chương trình học và trở thành tiến sĩ với đề tài luận án "Các kỹ thuật tiên tiến cho bài toán phân lớp dòng dữ liệu động và ứng dụng" (Advanced techniques for classification of non-stationary streaming data and applications).

Nội dung nghiên cứu hướng đến việc phát triển các phương pháp học máy mới, cho phép học liên tục từ dòng dữ liệu, tức, dùng toàn bộ dữ liệu để huấn luyện mô hình. Điều này khắc phục nhược điểm của các phương pháp học máy truyền thống là phải thu thập một bộ dữ liệu đủ lớn mới có thể huấn luyện mô hình; khi có dữ liệu mới sẽ phải gộp với cái cũ để làm lại từ đầu.

Trong thực tế, các dòng dữ liệu thường thay đổi phân phối thường xuyên và khó đoán. Vì vậy, đề tài anh cũng đề xuất các giải pháp mới để giúp mô hình phản ứng lại với các thay đổi này.

"Tôi lựa chọn đề tài nghiên cứu này vì thấy đây là vấn đề có thể áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, cụ thể là các bài toán dự đoán dòng dữ liệu, chuỗi thời gian hoặc dữ liệu lớn. Thực tế, ta sẽ gặp rất nhiều bài toán như vậy, ví dụ như các hệ thống giám sát, dòng dữ liệu tài chính, thời tiết, mạng xã hội...", anh nói thêm.

Ngoài ra, Vũ cũng đang nghiên cứu các đề tài khác để giải quyết thực trạng tại Việt Nam. Sau đại dịch, nhu cầu chuyển đổi số trong nước tăng mạnh. Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp ở Việt Nam có quy mô vừa và nhỏ, nguồn kinh phí chuyển đổi số còn eo hẹp.

Do đó, các đơn vị này cần giải pháp tạo ra sản phẩm với chi phí nhỏ nhưng vẫn đủ chất lượng và đáp ứng nhu cầu đa dạng. Sau khi làm việc với một số lập trình viên tại Việt Nam, anh nhận thấy mã nguồn mở và hợp tác mở là lời giải cho bài toán này.

Hiện, Vũ đóng góp cho tổ chức mã nguồn mở Young Monkeys tại Việt Nam thông qua dự án nền tảng "EzyPlatform", cho phép người dùng có thể tích hợp các thành phần để tạo ra phần mềm, không phải lập trình hoặc rất ít. Trong tương lai, anh kỳ vọng có thể ứng dụng AI cho nền tảng này để có thể tự động lập trình, giúp người dùng giảm thiểu từ 85% đến 100% công việc liên quan đến kỹ thuật, dễ dàng tạo ra các phần mềm đáp ứng mọi nhu cầu./.

Thoibaovietuc.com/Nguồn vnexpress