Người dùng Toán tối ưu giải quyết các vấn đề nóng của xã hội

Người dùng Toán tối ưu giải quyết các vấn đề nóng của xã hội
TPO - Có trong tay một gia tài kha khá các bài báo khoa học học, PGS.TS Nguyễn Trung Thành hiện đang là thành viên nhóm nghiên cứu mạnh Tối ưu hóa nghiên cứu các hệ thống lớn (ORLab), giảng viên Khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Phenikaa.

Con đường nghiên cứu khoa học từ trước đến nay vốn mang đậm dấu ấn cá nhân và không bằng phẳng. Nhiều nhà khoa học kiên trì theo đuổi cả chục năm, thậm chí cả đời lao tâm khổ tứ, nhưng có giả thuyết hàng trăm năm vẫn chưa tìm ra lời giải.

PGS. Nguyễn Trung Thành cho rằng thành công dù lớn hay nhỏ đều đòi hỏi tinh thần làm việc nghiêm túc, trách nhiệm cao, hết sức mình. Chưa kể sức ép chạy đua với thời gian vô cùng nghiệt ngã, bởi mình luôn phải là người công bố đáp án đầu tiên, nếu chậm trễ có thể bao công sức sẽ đổ xuống sông xuống biển. Nhiều đêm thức triền miên khi chưa tìm được đáp án, nhưng bù lại là những giây phút thăng hoa, hưng phấn tột cùng khi tìm ra mấu chốt, chìa khóa giải quyết vấn đề.

“Nó cũng giống như việc thiết kế con đường riêng đang làm dang dở, khi đục thủng bức tường cản trở cho đường thông thì cảm giác vô cùng thích thú”, anh bộc bạch.

TS. Hà Minh Hoàng, Phó Trưởng khoa, Khoa Công nghệ Thông tin, Trưởng nhóm nghiên cứu Orlab luôn đánh giá cao người anh, người đồng nghiệp về tố chất, niềm say mê và những thành tựu nghiên cứu xuất sắc.

“PGS. Thành là một trong rất ít nhà nghiên cứu trong nước có bài báo đăng trên Kỷ yếu của nhiều Hội nghị quốc tế về Trí tuệ nhân tạo hạng A* hàng đầu thế giới. Trong Toán học có những người cả đời chỉ biết kiến thức một chuyên ngành nhưng anh biết vận dụng, phát huy kiến thức của toán tối ưu để giải quyết những vấn đề nóng hổi của các ngành đang phát triển nóng như Trí tuệ nhân tạo” - TS. Hà Minh Hoàng chia sẻ.

Trong số gần 30 công trình nghiên cứu trên các tạp chí và hội nghị chuyên ngành uy tín trong và ngoài nước, PGS. Thành tâm đắc nhất với công trình “Tập Pareto gần đúng cho bài toán phân bổ tài nguyên công bằng và hiệu quả” (Approximate Pareto Set for Fair and Efficient Allocation: Few Agent Types or Few Resource Types) đăng trong Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế IJCAI 2020 - một trong những hội nghị quốc tế hạng A* có uy tín hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thu hút sự quan tâm đặc biệt của các trường top đầu cũng như các công ty, tập đoàn lớn trên thế giới như Google, Facebook, Amazon…

Tỉ lệ xét duyệt chấp nhận bài báo tại hội nghị IJCAI hằng năm vào khoảng trên dưới 20%. Riêng năm nay, tỉ lệ này giảm chỉ còn 12.6% (592 bài được chấp nhận trong tổng số gần 5000 bài báo nộp cho Hội nghị). 

Tỉ lệ này thấp nhất từ trước tới nay, thậm chí thấp hơn nhiều so với các hội nghị hàng đầu khác về AI như AAAI, ICML, hay NeurIPS. Ngoài ra, việc công bố bài báo tại các hội nghị hàng đầu về trí tuệ nhân tạo như IJCAI là một trong những tiêu chuẩn để xét duyệt Phó giáo sư/Giáo sư, cũng như là tiêu chuẩn xét tốt nghiệp cho nghiên cứu sinh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tại nhiều trường đại học uy tín trên thế giới, đặc biệt là tại Mỹ.

Nói về bài toán nghiên cứu của mình, PGS. Thành cho biết thêm đây là một trong những bài toán cơ bản thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học trong cả lĩnh vực AI, kinh tế học, và khoa học máy tính lý thuyết. Các ứng dụng thực tiễn của bài toán này xuất hiện trong nhiều lĩnh vực quan trọng từ y tế, giao thông vận tải, quản lý sản xuất, đến công nghệ thông tin. Bài toán này thu hút được sự chú ý đặc biệt trong khoảng 20 năm trở lại đây, với sự tham gia của nhiều nhóm nghiên cứu mạnh đến từ các trường đại học lớn trên thế giới như Đại học Harvard, Stanford, Oxford, Đại học Quốc gia Singapore…

Kết quả của công trình nghiên cứu của PGS. Nguyễn Trung Thành cùng cộng sự đã giải quyết một phần câu hỏi mở của bài toán này. Đặc biệt, phương pháp được đề xuất bởi nhóm tác giả có tính ứng dụng cao, có thể áp dụng cho nhiều bài toán khác liên quan.

Toán học cũng lãng mạn và bay bổng

PGS. Nguyễn Trung Thành tốt nghiệp cử nhân Sư phạm Toán tại trường Đại học Hải Phòng năm 2004. Anh nhận bằng Thạc sỹ chuyên ngành Toán ứng dụng tại Viện Toán, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ năm 2007, và bằng Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại trường Đại học Duesseldorf, CHLB Đức, năm 2013.

Từ năm 2014 đến năm 2016, anh làm nghiên cứu sau Tiến sĩ tại Viện Khoa học và Công nghệ Masdar, thuộc trường Đại học Khalifa, Các tiểu vương quốc Ả rập thống nhất (MIST-KU); Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ (MIT); và Đại học New York (NYU). TS. Nguyễn Trung Thành là Giảng viên/Nghiên cứu viên tại Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Phenikaa từ tháng 2/2020.

Hướng nghiên cứu chính của TS. Nguyễn Trung Thành là độ phức tạp tính toán và thuật toán xấp xỉ cho các bài toán tối ưu tổ hợp ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bao gồm: kinh tế học, trí tuệ nhân tạo, điện lưới thông minh, … Các kết quả nghiên cứu của TS. Nguyễn Trung Thành đã được công bố trên các tạp chí và hội nghị chuyên ngành uy tín trong và ngoài nước.

Theo PGS. Nguyễn Trung Thành, toán học không phải là môn trực tiếp mang đến lợi ích hoặc có tính ứng dụng tức thời, nhưng nó liên quan đến tất cả các ngành khoa học ứng dụng khác để tạo ra sản phẩm. Vì vậy, anh luôn có mong muốn làm điều gì đó giúp mọi người hiểu được tầm quan trọng của toán trong sự phát triển của khoa học công nghệ nói chung. Dành trọn thời gian cho nghiên cứu, nhưng PGS. Thành khẳng định, “cuộc sống của dân Toán không hề khô khan như mọi người vẫn tưởng”.

Theo anh, toán học còn là sự lãng mạn và bay bổng: “Làm toán không căng thẳng mà cần đến sự sáng tạo. Không phải lúc nào vùi đầu với toán thì mới ra được hướng giải quyết mà tôi vẫn làm các công việc khác song song. Tôi thích đọc truyện, trò chuyện, đi uống cà phê với bạn bè, chơi thể thao… Ý tưởng cho các bài toán khó thường nảy sinh trong tích tắc”.

Nói về lựa chọn của mình, PGS. Nguyễn Trung Thành cho biết, anh quyết định vào Sư phạm là để theo đuổi đam mê học toán, nghiên cứu toán.

Cơ hội khám phá chân trời tri thức khi TS Nguyễn Trung Thành bảo vệ thành công luận án tiến sĩ Khoa học máy tính tại CHLB Đức với đề tài “Khả năng giải xấp xỉ của bài toán tối ưu hoá việc phân bổ tài nguyên trong hệ thống đa tác tử”, và đặc biệt là trong thời gian làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT), có dịp gặp gỡ, trao đổi với nhiều nhà khoa học nổi tiếng trên thế giới, học hỏi được nhiều điều, nhất là phương pháp tư duy, những vấn đề còn trăn trở, băn khoăn ngày càng rõ hơn.

Môi trường nghiên cứu ở nước ngoài chuyên nghiệp, quy tụ nhiều tinh hoa toán học từ khắp các nước, tính cạnh tranh cao đòi hỏi mỗi người phải chủ động, miệt mài làm việc. “Họ không quan tâm mình là ai, đến từ đâu, quan trọng là có đưa ra được quan điểm, ý tưởng gì mới không. Họ rất trọng thị nếu mình làm việc nghiêm túc”, anh trải lòng.

MỚI - NÓNG

Có thể bạn quan tâm