Chung Tiến Đạt (SN 2000, quê ở Vĩnh Long) vừa nhận thư trúng tuyển 2 học bổng toàn phần tiến sĩ về khoa học máy tính của Đại học Alabama tại Birmingham và Đại học Quốc tế Florida (Mỹ).
Viết code từ việc chơi game
Khởi nguồn đam mê khoa học máy tính từ khi học cấp 2, Chung Tiến Đạt luôn bị hấp dẫn bởi những đồ vật, vật dụng liên quan đến tự động hóa. Đặc biệt, khi chơi game, Đạt tự học lập trình để viết code giúp tự động chơi, sau đó bán lại cho người khác. Ngoài ra, nam sinh cũng hay "nghịch" đồ điện tử trong nhà và thường ngồi xem bố tháo lắp lại.
Từ chơi game giải trí, Đạt nhận ra bản thân rất thích việc tạo ra những hệ thống có thể tự vận hành và giúp ích cho cuộc sống. Lên cấp 3, nam sinh bắt đầu tìm hiểu về nền tảng vi mạch thiết kế mở phần cứng và phần mềm.
"Từ nhỏ, mình đã có xu hướng đặt rất nhiều câu hỏi “tại sao”. Mình muốn hiểu một vật hoạt động như thế nào, tại sao con người lại hành xử theo một cách nhất định, tại sao mình có những cảm xúc như vậy. Ngay cả suy nghĩ của bản thân, mình cũng tự hỏi và phân tích.
Đôi khi, bố mẹ thấy phiền vì mình hỏi quá nhiều nhưng thực ra mình chỉ muốn hiểu sâu hơn. Chính thói quen đó đã dẫn mình đến con đường nghiên cứu", Đạt chia sẻ.
Lên đại học, Đạt tham gia một cuộc thi xe tự hành sử dụng trí tuệ nhân tạo và may mắn đạt giải Nhất. Từ đó, nam sinh bắt đầu tìm hiểu nghiêm túc về AI. Thời điểm đó, nam sinh vừa học chương trình điện tử trong trường, vừa tự học thêm AI qua các khóa online và xin vào lab để làm nghiên cứu.
Khi chưa tốt nghiệp Đại học, Đạt được nhận vào chương trình đào tạo kỹ sư AI của VinBigData, nơi tuyển khoảng 60 người trên toàn quốc. Công việc này giúp Đạt hiểu rõ cách xây dựng và triển khai hệ thống AI trong thực tế. Tuy nhiên, trong quá trình làm việc, Đạt nhận ra mình không chỉ quan tâm đến việc xây dựng sản phẩm mà quan tâm nhiều hơn đến các câu hỏi nền tảng phía sau, như mô hình học được gì từ dữ liệu và liệu nó có thực sự đáng tin cậy hay không.
Sau đại học, Đạt duy trì làm việc trong nhóm nghiên cứu cùng cộng sự và chuẩn bị hồ sơ nộp xin học bổng nghiên cứu sinh trong vòng 3 tháng. Với 5 bài báo khoa học trong hồ sơ, Đạt nộp hồ sơ vào 13 trường thuộc top 50 đến 100 tại Mỹ. Sau khoảng 2 - 3 tháng, nam sinh nhận được 2 lời mời chính thức từ Đại học Alabama tại Birmingham và Đại học Quốc tế Florida (Mỹ).
Bản lĩnh trước sự lựa chọn của chính mình
Qua quá trình xin học bổng nghiên cứu sinh, Đạt cho biết, Mỹ cho phép "đi thẳng" từ cử nhân lên tiến sĩ, và nếu có năng lực nghiên cứu, chỉ cần thể hiện qua 1 đến 2 công bố có chất lượng.
"Tuy nhiên, yếu tố quan trọng nhất không phải là số lượng thành tích mà là động lực nghiên cứu, tức là mình thực sự muốn làm gì, tại sao muốn theo con đường này và có đủ kiên trì, bản lĩnh để đi hết hành trình dài khoảng 5 năm hay không", Đạt chia sẻ.
Nam sinh lựa chọn hướng nghiên cứu về AI trong y tế, sử dụng các phương pháp học máy có thể làm việc với dữ liệu hạn chế, nhiễu và không hoàn hảo, kết hợp nhiều nguồn dữ liệu như hình ảnh và dữ liệu sinh học để hỗ trợ chẩn đoán sớm bệnh.
Dẫn chứng trong chẩn đoán ung thư, con người biết rằng tế bào sẽ có những thay đổi nhất định, nhưng vì cơ thể có hàng triệu tế bào nên việc tổng hợp thông tin để đưa ra quyết định là rất khó.
AI có thể học từ lượng dữ liệu lớn để tìm ra những mối liên hệ ẩn mà con người không thể quan sát trực tiếp, từ đó hỗ trợ phát hiện bệnh sớm như ung thư, Alzheimer hoặc các bệnh thần kinh khác. Tương tự, với dữ liệu gene hay dữ liệu đa phương thức, AI có thể giúp phân tích những cấu trúc phức tạp mà con người khó xử lý.
"Từ nhỏ, mình là người rất tò mò, nên ban đầu nghĩ sẽ làm kỹ sư để tạo ra những thứ có thể giúp ích cho xã hội ngay lập tức. Tuy nhiên, khi làm trong doanh nghiệp với vai trò kỹ sư, mình nhận ra mình không có nhiều tự do để làm điều mình muốn. Mình phải làm theo dự án của công ty, theo nhu cầu của khách hàng, và kết quả đầu ra phụ thuộc vào sản phẩm mà công ty định hướng. Vì vậy, mình càng có động lực để theo đuổi nghiên cứu chuyên sâu và tạo ra tri thức mới", Đạt nói.
Với Đạt, nghiên cứu không chỉ là đi tìm lời giải cho một bài toán nào đó, mà còn là hành trình đi đến tận cùng những câu hỏi khiến bản thân trăn trở, biến những câu hỏi giả thuyết trở thành kết quả thực chứng, có thực sự đủ tin cậy để hỗ trợ con người trong các quyết định quan trọng liên quan đến sức khỏe.
