Phạm Vũ Huyền Trang, cựu sinh viên Bách khoa Hà Nội, giành học bổng tiến sĩ 400.000 USD tại Đại học Texas, Austin, với 6 công bố quốc tế về AI.
- Bắc Kinh muốn “toan tính” gì khi bổ nhiệm tân Bí thư Tân Cương thiếu kinh nghiệm?
- Phía sau cơn giận tuổi teen: Không phải hư mà là tổn thương
- 3 thực phẩm vàng giúp bảo vệ mạch máu khỏi huyết khối
Hành trình chinh phục học bổng danh giá
Phạm Vũ Huyền Trang, quê Nam Định, tốt nghiệp ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) tại Đại học Bách khoa Hà Nội với điểm trung bình 3.81/4. Cô từng nhận giải “Đồ án tốt nghiệp xuất sắc” từ Trường Công nghệ thông tin và truyền thông. Với đam mê ứng dụng AI trong y tế, Trang nhắm đến việc phát triển các giải pháp phân tích hình ảnh, hỗ trợ chẩn đoán nhanh và giảm tải cho hệ thống y tế. Năm 2020, cô bắt đầu hành trình tại Phòng thí nghiệm khoa học dữ liệu (BKAI), nơi hình thành niềm đam mê nghiên cứu qua việc học cách phân tích bài báo khoa học, học máy và toán nền tảng cho AI.
Cuối năm thứ ba, Trang tham gia chương trình AI Residency tại Qualcomm AI Research (trước đây là VinAI Research), làm việc với các chuyên gia quốc tế. Kinh nghiệm này giúp cô xây dựng nền tảng vững chắc, dẫn đến việc trúng tuyển chương trình nghiên cứu sinh tại Khoa Thống kê và khoa học dữ liệu, Đại học Texas, Austin – top 30 trường tốt nhất Mỹ theo xếp hạng US News. Học bổng trị giá 400.000 USD (hơn 10 tỷ đồng) đài thọ toàn bộ học phí và sinh hoạt phí trong quá trình học.
Thành tựu nghiên cứu nổi bật
Trang và nhóm nghiên cứu đã công bố 6 bài báo tại các hội nghị AI hàng đầu thế giới như NeurIPS, ICML và ICLR. Các nghiên cứu tập trung vào hai hướng chính. Đầu tiên là Mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE), thành phần cốt lõi của các mô hình ngôn ngữ lớn như DeepSeek. Nhóm của Trang phân tích hiệu quả và hạn chế của MoE, đồng thời đề xuất phương pháp cải thiện hiệu suất, mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn.
Hướng thứ hai liên quan đến Optimal Transport (OT), một công cụ đo lường sự khác biệt giữa hai phân phối dữ liệu. Nhóm Trang đề xuất thay thế khoảng cách OT bằng Tree-Sliced Wasserstein, giúp tăng tốc độ tính toán, mở ra tiềm năng ứng dụng trong y tế (phân tích hình ảnh chẩn đoán) và tài chính (xử lý dữ liệu biến động). Những thành tựu này góp phần quan trọng vào hồ sơ giúp cô giành học bổng danh giá.
Khát vọng đóng góp cho cộng đồng
Với mục tiêu tạo ra giá trị thiết thực, Trang mong muốn mở rộng nghiên cứu AI trong các lĩnh vực như y tế và trở về Việt Nam làm việc sau khi hoàn thành chương trình tiến sĩ. Cô cũng khao khát trở thành người thầy, truyền cảm hứng và kiến thức cho thế hệ trẻ. Huyền Trang chia sẻ, sự hỗ trợ từ thầy cô, bạn bè và các cộng đồng nghiên cứu đã giúp cô vượt qua khó khăn và định hình con đường tương lai.
Hành trình của Trang là minh chứng cho tài năng và nỗ lực của thế hệ trẻ Việt Nam trong lĩnh vực công nghệ cao, đồng thời truyền cảm hứng cho những ai theo đuổi đam mê nghiên cứu khoa học.
Theo: VnExpress