Ngày 1/5 vừa qua, một email từ Đại học Washington State mang theo tin vui: Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa – nhà khoa học người Việt sinh năm 1987 - được trao Giải thưởng Sự nghiệp Khoa học NSF Career Award của Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ.
Trong hệ thống khoa học Mỹ, NSF Career Award được xem là một trong những chương trình tài trợ quan trọng dành cho các nhà khoa học trẻ. Với mức tài trợ khoảng 600.000 USD, đây là sự đầu tư dài hạn vào những nhà khoa học được kỳ vọng phát triển các hướng nghiên cứu có ý nghĩa trong nhiều năm tới.
TS Hoàng Trọng Nghĩa cho biết: "Đây cũng là một trong những chương trình tài trợ quan trọng của Quỹ Khoa học Quốc gia Hoa Kỳ dành cho các nhà khoa học trẻ có tiềm năng trở thành những hình mẫu học thuật trong cả nghiên cứu và giảng dạy, cũng như đóng vai trò dẫn dắt các hướng phát triển trong đơn vị của mình".
Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa. (Ảnh: NVCC)
Hoàng Trọng Nghĩa sinh năm 1987 tại Hà Nội là con trai của GS.TSKH 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. Anh hiện là giảng viên tại Đại học Washington State (Mỹ).
Nghĩa từng theo học tại Trường Phổ thông Năng khiếu, Đại học Quốc gia TP.HCM. Trong quá trình học tập, anh sớm hình thành nền tảng về toán và khoa học máy tính. Trọng Nghĩa tiếp tục theo học hệ cử nhân tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, trước khi bước ra môi trường quốc tế với chương trình tiến sĩ tại Đại học Quốc gia Singapore.
Nhìn lại hành trình, anh cho rằng không có một bước ngoặt duy nhất, mà là sự tích lũy qua nhiều giai đoạn nối tiếp nhau.
Chính trong giai đoạn nghiên cứu sinh, tư duy khoa học của anh được định hình hệ thống, khi việc xác định đúng vấn đề đôi khi còn khó hơn tìm lời giải. Đây cũng là giai đoạn anh trải qua nhiều lần thử sai, học cách nhìn lại và đứng lên sau mỗi lần chưa thành công, từ đó dần hình thành cách tiếp cận nghiên cứu của mình.
Sau khi hoàn thành tiến sĩ tại Đại học Quốc gia Singapore, TS. Hoàng Trọng Nghĩa tiếp tục con đường nghiên cứu tại các môi trường khoa học đa dạng: nghiên cứu sau tiến sĩ tại Viện Công nghệ Massachusetts, làm việc tại MIT-IBM Watson AI Lab với định hướng nghiên cứu cơ bản, và tại Amazon Web Services AI Labs, nơi tập trung vào ứng dụng AI cho phát triển sản phẩm.
Những trải nghiệm này giúp anh tiếp cận các bài toán có quy mô lớn, đồng thời hiểu rõ hơn mối liên hệ giữa nghiên cứu nền tảng và ứng dụng thực tiễn.
Từ năm 2023, anh trở lại môi trường học thuật với vai trò giảng viên tại Đại học Washington State, nơi anh xây dựng nhóm nghiên cứu AI và đào tạo các nghiên cứu sinh.
Một điểm xuyên suốt trong công việc của TS Hoàng Trọng Nghĩa là lựa chọn các bài toán mang tính nền tảng, với mục tiêu tạo ra những hiểu biết có thể áp dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau.
"Một trong những hướng nghiên cứu trọng tâm của tôi là phát triển các hệ thống AI có khả năng ước lượng mức độ bất định trong dự đoán, nhằm không chỉ đưa ra kết quả mà còn hiểu khi nào kết quả có thể không chính xác. Đây là yếu tố quan trọng để AI có thể được ứng dụng an toàn trong các lĩnh vực như y tế và các hệ thống tựđộng", anh cho hay.
Bên cạnh đó, anh cũng nghiên cứu về học liên kết, cho phép huấn luyện AI từ dữ liệu phân tán mà không cần tập trung dữ liệu, cũng như các phương pháp tối ưu hóa “hộp đen” để hỗ trợ các bài toán tối ưu hóa thiết kế trong khoa học và kỹ thuật, nơi chi phí thí nghiệm hoặc mô phỏng rất cao.
Tập trung vào các vấn đề mang tính nền tảng và dài hạn
Trong quá trình làm việc, TS Hoàng Trọng Nghĩa nhận ra rằng nhiều tiến bộ mang tính ứng dụng thường dựa trên những hiểu biết nền tảng đã được xây dựng từ trước đó. Anh có xu hướng tập trung vào các vấn đề mang tính nền tảng, đồng thời không quá đặt nặng các kết quả ngắn hạn như số lượng công bố, mà chú trọng hơn vào việc xây dựng các hướng đi có thể phát triển bền vững và mang lại giá trị lâu dài.
Tuy nhiên, theo đuổi các bài toán như vậy cũng đi kèm với nhiều khó khăn. "Tiến triển thường chậm, kết quả không phải lúc nào cũng rõ ràng ngay từ đầu, và có thể trải qua nhiều lần thử sai", anh nói và nhấn mạnh, điều này đòi hỏi sự kiên trì, cũng như khả năng chấp nhận rằng có những hướng đi sẽ không thành công.
TS. Trọng Nghĩa trong chuyến du lịch đến Tasmania, Australia năm 2019.
Trong thực tế, việc cân bằng giữa các mục tiêu dài hạn và những yêu cầu cụ thể của nghề nghiệp, như công bố nghiên cứu, là một bài toán không đơn giản, đặc biệt đối với các nghiên cứu sinh. Anh thường khuyến khích bắt đầu từ các bài toán lớn có ý nghĩa lâu dài, sau đó phân tách thành các mục tiêu ngắn hạn có thể hoàn thành trong từng giai đoạn. Các bước này cần được thiết kế để thúc đẩy mục tiêu dài hạn, thay vì chỉ giải quyết những vấn đề rời rạc.
Ở góc độ rộng hơn, TS Hoàng Trọng Nghĩa cho rằng việc theo đuổi các bài toán nền tảng thường cần một môi trường nghiên cứu cho phép làm việc dài hạn và duy trì sự linh hoạt trong quá trình thử nghiệm. Những cơ chế hỗ trợ như các chương trình tài trợ nghiên cứu dài hạn đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cho các hướng đi như vậy được phát triển.
Từ một học sinh trường chuyên tại Việt Nam đến nhà khoa học hoạt động tại các trung tâm nghiên cứu hàng đầu thế giới, hành trình của anh là sự tích lũy bền bỉ qua các môi trường chuyên nghiệp, gắn với những thành tựu cụ thể và định hướng rõ ràng.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang tái định hình khoa học và công nghệ, những đóng góp của TS. Hoàng Trọng Nghĩa cho thấy một thực tế ngày càng rõ nét: trí tuệ Việt Nam không đứng ngoài, mà đang từng bước đi vào những tầng sâu nhất – nơi các nguyên lý cốt lõi của khoa học hiện đại được hình thành.
Bình luận