Bỏ học một năm để làm streamer
Từng là thủ khoa đầu vào THPT, có kết quả học tập tốt trong ba năm phổ thông, năm 18 tuổi, Phúc trúng tuyển trường ĐH Công nghệ Kỹ thuật TP. HCM, với 29,3/30 điểm xét học bạ. Nhưng thay vì tiếp tục con đường học tập đã được định sẵn, Phúc tạm dừng việc học một năm để theo đuổi truyền thông, nghệ thuật và sáng tạo nội dung, đặc biệt là công việc streamer. Phúc khi ấy tin rằng, chỉ cần đủ đam mê và nỗ lực, mình có thể xây dựng sự nghiệp từ công việc yêu thích. Tuy nhiên, thực tế không như kỳ vọng. Có những tháng thiếu kinh phí, Phúc phải làm phục vụ nhà hàng để trang trải cuộc sống.
Một cuộc trò chuyện với bà nội đến nay vẫn khiến Phúc nhớ mãi. Khi bà hỏi làm công việc ấy liệu có kiếm được tiền không mà không tiếp tục đi học, Phúc lập tức phản ứng: “Sao bà biết con không kiếm được?”. Nhìn lại, Phúc thừa nhận mình từng rất tự tin, thậm chí nghĩ rằng, người lớn không hiểu lựa chọn của người trẻ. Nhưng những trải nghiệm bên ngoài giảng đường giúp Phúc nhận ra đam mê và khả năng theo đuổi một công việc lâu dài là hai chuyện khác nhau. “Đam mê rất quan trọng, nhưng để biến nó thành sự nghiệp, mình còn cần kiến thức, kỹ năng, khả năng thích nghi và một nền tảng đủ vững”, Phúc nhìn nhận. Sau một năm trải nghiệm, Phúc quyết định quay lại đại học và chọn ngành Trí tuệ nhân tạo tại trường ĐH FPT, cơ sở TP. HCM.
Từ thích làm sản phẩm đến say mê nghiên cứu
Tại môi trường mới, Phúc có cơ hội tham gia các dự án, cuộc thi công nghệ và làm việc cùng những người có chung mối quan tâm về lập trình, trí tuệ nhân tạo (AI). Từ hệ thống trò chuyện tự động, thị giác máy tính đến xe tự hành, AI trên thiết bị nhỏ gọn và máy bay không người lái, mỗi trải nghiệm lại khơi gợi thêm những câu hỏi mới.
Nếu trước đây Phúc chủ yếu quan tâm làm thế nào để sản phẩm hoạt động tốt, tối ưu tốc độ và đạt kết quả cao, thì càng làm, Phúc càng muốn hiểu sâu hơn về bản chất công nghệ. Tại sao thuật toán này tốt hơn? Nó có thể thất bại trong điều kiện nào? Nếu thay đổi dữ liệu hoặc môi trường, kết quả có còn được duy trì?
Bước ngoặt đến vào cuối năm 2025, khi Phúc được giảng viên Lê Phú Nguyên hướng dẫn tiếp cận các vấn đề dưới góc nhìn nghiên cứu khoa học. Thay vì bắt đầu bằng việc tìm một giải pháp kỹ thuật mới để cải thiện mô hình, Phúc học cách xác định vấn đề, tìm hiểu những hạn chế của nghiên cứu trước, đặt câu hỏi và thiết kế thí nghiệm để kiểm chứng giả thuyết. Phúc nhận ra, nghiên cứu không đơn thuần là tạo ra mô hình tốt hơn hay đạt chỉ số đánh giá cao hơn. Quan trọng là phải hiểu vì sao kết quả xuất hiện, phương pháp hiệu quả trong điều kiện nào và kết luận có thực sự đáng tin cậy hay không. Đến nay, Phúc có 10 công trình nghiên cứu quốc tế được chấp nhận công bố, trong đó có 2 bài trên các tạp chí khoa học thuộc nhóm Q1 và 8 bài tại các hội nghị khoa học quốc tế.
Các nghiên cứu của Phúc tập trung vào nhiều hướng ứng dụng AI như phát hiện vật thể trong ảnh, điều khiển thiết bị bay và xe tự hành, dự đoán hỏng hóc máy móc, nhận diện bệnh cây trồng, phân tích dữ liệu tài chính.
Trong đó, Phúc tâm đắc nhất với VN - YOLO, công trình cải tiến mô hình phát hiện vật thể nhỏ qua hình ảnh từ thiết bị bay không người lái. Nghiên cứu này kết nối trải nghiệm lắp ráp, thử nghiệm drone trước đây với các vấn đề khoa học về thiết kế mô hình, độ chính xác nhận diện và khả năng vận hành trên thiết bị cấu hình hạn chế. Trước đó, Phúc từng tham gia nghiên cứu hệ thống hỏi đáp pháp luật ứng dụng AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Công trình này giành giải Outstanding Paper Award tại Global Capstone Design Performance Exchange Conference 2024.
Không chạy theo những con số đẹp
Đằng sau 10 công trình nghiên cứu là không ít lần thử nghiệm thất bại và những ý tưởng phải từ bỏ. Phúc kể, anh từng dành gần ba tháng cải tiến kiến trúc mạng neural với kỳ vọng tăng độ chính xác nhận diện. Tuy nhiên, khi thử nghiệm trên tập dữ liệu mở rộng và trong điều kiện nhiễu phức tạp hơn, mô hình không những thiếu ổn định mà còn cho kết quả kém hơn phương pháp ban đầu. Sau khi cùng nhóm phân tích, Phúc nhận ra, giả thuyết ban đầu chưa tính đến những biến động của dữ liệu thực tế nên quyết định chuyển sang hướng tiếp cận khác.
“Mình học được cách không quá gắn bó với một ý tưởng chỉ vì bản thân đã bỏ nhiều thời gian vào nó. Một kết quả thấp hơn nhưng trung thực vẫn có giá trị khoa học hơn một con số rất đẹp mà mình chưa thực sự kiểm chứng được”, Phúc chia sẻ. Một dấu mốc lớn khác trong hành trình của Phúc là cơ hội theo học chương trình tiến sĩ kéo dài 5 năm tại ĐH Sejong, Seoul, Hàn Quốc, với học bổng toàn phần.
Hiện Phúc tập trung hoàn thành chương trình đại học, chuẩn bị chứng chỉ IELTS và hành trang cho chặng đường tiếp theo. Phúc mong muốn tiếp tục nghiên cứu về AI, robot thông minh, thiết bị bay không người lái và các hệ thống tương tác với môi trường thực tế.
Phúc cho rằng, tuổi trẻ không nhất thiết phải đi theo một lộ trình định sẵn hay sớm xác định được tương lai. Điều quan trọng là dám thử sức và đủ kiên nhẫn theo đuổi lựa chọn của mình. Bởi ngay cả Phúc ở tuổi 18 cũng không thể hình dung người từng rời giảng đường để làm streamer sẽ có ngày theo đuổi con đường nghiên cứu khoa học.
