Giáo sư toán danh giá mở lối tham vọng AI, Bigdata Việt Nam

Ông là chuyên gia hàng đầu thế giới về toán học với nhiều giải thưởng danh giá - một trong những người tiên phong mở ra thời kỳ “hoàng kim” cho Toán học Việt Nam. Và giờ, ông đang tiên phong xây dựng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam với vai trò Giám đốc khoa học VinBigdata. Ông là GS Vũ Hà Văn.

“Duyên nợ” với Toán học

Người ta thường nghĩ đến các giáo sư toán học hàng đầu thế giới với vẻ già dặn, đầu bù tóc rối, cặp kính dầy trễ mũi nhưng ông thì không. Gọi là giáo sư nhưng ông còn rất trẻ, trẻ hơn cả cái tuổi 51 của ông. Ông là một trong những nhà nghiên cứu toán học nói chuyện lôi cuốn nhất mà tôi từng gặp.

Từ lúc về nước làm Giám đốc khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata của Tập đoàn Vingroup, GS Vũ Hà Văn thường xuyên có những bài giảng đại chúng giao lưu, trao đổi với các nhà khoa học, giới truyền thông và sinh viên trong nước nhiều hơn. Không cần giấy bút hay phương tiện ghi nhớ nào, ông phân tích, giảng giải cả buổi chính xác, mạch lạc, lôi cuốn, hấp dẫn người nghe không rời dù ở bất kỳ đề tài nào. Những phương trình, nghiệm số hóc búa được liên hệ với thực tiễn cuộc sống, dễ hiểu và không buồn ngủ như người ta nghĩ về toán học.

Là con trai nhà thơ, nhà báo Vũ Quần Phương, quê gốc ở Hải Hậu, Nam Định, nhưng GS Vũ Hà Văn sinh ra và lớn lên tại Hà Nội. Tuổi thơ trôi qua trong những năm tháng ác liệt nhất của cuộc chiến tranh chống đế quốc Mỹ cứu nước, chàng trai Vũ Hà Văn thích đọc thơ, sách văn học, tiểu thuyết nhưng lại có niềm đam mê với toán học. Mẹ ông - dược sĩ Đào Thị Hường là người đã truyền ngọn lửa đam mê và khơi gợi niềm yêu thích môn toán ở Vũ Hà Văn. Ông trở thành "á khoa" của Đại học Bách khoa Hà Nội và giành suất học bổng sang Hungary học.

Ban đầu Vũ Hà Văn theo học điện tử tại Đại học Bách khoa Budapest nhưng được được khuyến khích chuyển sang Đại học Eotvos vì có năng khiếu về toán học. Sau khi tốt nghiệp cử nhân toán học tại Hungary năm 1994, Vũ Hà Văn tiếp tục lấy bằng tiến sĩ toán học tại Đại học Yale, Hoa Kỳ. Sau thời gian nghiên cứu sau tiến sĩ tại Viện Nghiên cứu cấp cao (IAS) Princeton và Ban Nghiên cứu của Microsoft, từ năm 2001 đến 2005, Vũ Hà Văn trở thành một trong những giáo sư toán học trẻ, tham gia giảng dạy tại nhiều trường của Mỹ gồm: Đại học California, Đại học Rutgers, Đại học Yale hay Viện Đại học Paris danh giá nhất của Pháp...

Năm 2002, GS Vũ Hà Văn giành các giải thưởng Sloan fellowship và NSF Career Award dành cho các nhà khoa học trẻ tại Mỹ. Ông nổi tiếng trong làng toán học thế giới năm 2008 khi đoạt giải Pólya (SIAM) của Hội Toán công nghiệp (SIAM) nước Mỹ dành cho công trình nghiên cứu về tập trung độ đo. 4 năm sau đó, ông tiếp tục nhận giải thưởng Fulkerson của Hội Toán học Mỹ (cùng với J. Kahn và A. Johansson) về lời giải cho bài toán Shamir trong lý thuyết đồ thị. Cũng năm đó, GS Vũ Hà Văn trở thành thành viên danh dự của Hội Toán học Mỹ. Ông được tôn vinh là một trong những nhà toán học hàng đầu thế giới nghiên cứu về xác suất thống kê và lý thuyết cộng tính số, hội viên Hiệp hội Toán thống kê thế giới. Mặc dù rất bận rộn nhưng năm nào GS Vũ Hà Văn cũng về nước giao lưu với sinh viên, học sinh và giới toán học nước nhà. Năm 2009, Nhà nước Việt Nam công nhận Vũ Hà Văn là giáo sư kiêm chức tại Viện Toán học Việt Nam khi mới 39 tuổi.

GS Vũ Hà Văn và cha - nhà thơ Vũ Quần Phương.

Phát triển khoa học ứng dụng và văn hóa nghiên cứu

Năm 2018, GS Vũ Hà Văn quyết định gia nhập Tập đoàn Vingroup với sứ mệnh là người đặt nền móng cho sự hình thành và phát triển Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn (VinBigdata). VinBigdata là đơn vị nghiên cứu các lĩnh vực mũi nhọn trong ngành Dữ liệu lớn, có tầm nhìn trở thành trung tâm nghiên cứu khoa học công nghệ, dữ liệu dẫn đầu Việt Nam, đạt chuẩn thế giới, với sứ mệnh: Công nghệ Việt - Vì tương lai Việt.

Trong vai trò Giám đốc Khoa học, GS Vũ Hà Văn và các cộng sự đã phát triển các nghiên cứu mũi nhọn trong ngành dữ liệu lớn như học máy, trí tuệ nhân tạo. 3 tháng sau khi đảm nhận công việc tại Việt Nam, GS Vũ Hà Văn cùng các cộng sự gây chú ý với nghiên cứu Giải mã bộ gene người Việt. Đây là cơ sở dữ liệu phục vụ các nghiên cứu về gene có thể ứng dụng trong việc xác định nguyên nhân gây bệnh và đáp ứng thuốc theo đặc trưng hệ gene, từ đó hỗ trợ việc chẩn đoán và điều trị cho người Việt.

Cơ sở dữ liệu Giải mã bộ gene người Việt chỉ là một trong hàng trăm dự án của VinBigdata đang ứng dụng AI, Bigdata vào thực tiễn với quy mô lớn. Xử lý ngôn ngữ và tiếng nói; Thị giác máy tính; Xử lý ảnh y tế; Xác định danh tính người; Giám sát an ninh; Nhận dạng khuôn mặt; Đếm số lượng xe; Nhận dạng và tự động nhập dữ liệu giấy tờ theo mẫu; Trí tuệ nhân tạo tích hợp trên hệ thống lưu trữ và truyền tải hỗ trợ bác sĩ... là kho dữ liệu lớn mà VinBigdata đang triển khai dưới sự dẫn dắt của GS Vũ Hà Văn.

Ngành nghiên cứu Dữ liệu lớn tại Việt Nam còn đang rất sơ khai. Ngoài mục tiêu tập trung phát triển khoa học ứng dụng, GS Vũ Hà Văn còn mang sứ mệnh giảng dạy và đào tạo trí thức nhân lực AI cho Việt Nam. Xây dựng một lớp trí thức mới, có kiến thức cao, năng động và độc lập, kết hợp giảng dạy với Trường Đại học VinUni đẩy mạnh các phát triển khoa học có tính ứng dụng.

GS Vũ Hà Văn cho biết, với mục đích hỗ trợ các trường đại học, các viện nghiên cứu triển khai những đề tài có ích cho xã hội, Vingroup triển khai Quỹ phát triển khoa học công nghệ trực thuộc viện VinBigData. Quỹ được Tập đoàn Vingroup đầu tư 1.000 tỷ đồng trong vòng 3 năm nhằm tạo ra thay đổi trong đời sống khoa học của Việt Nam. Nguồn đầu tư này sẽ được dùng để thu hút chuyên gia AI danh tiếng nước ngoài, các nhà khoa học, sinh viên xuất sắc từ viện nghiên cứu, các trường đại học trong ngoài nước, từ đó thay đổi văn hóa nghiên cứu khoa học trong nước.

GS Vũ Hà Văn nói, nếu làm ra một vài sản phẩm ngay lập tức để thay đổi nền kinh tế là không tưởng, bởi nền tảng khoa học công nghệ trong nước hiện còn yếu. Nhưng với ngành dữ liệu hoàn toàn có thể "đi tắt đón đầu" bằng cách tận dụng công nghệ tiên tiến thế giới vào những ứng dụng thiết thực trong cuộc sống hằng ngày. Việt Nam là thị trường lớn có thể ứng dụng công nghệ dữ liệu vào các ngành y tế, nông nghiệp, giao thông vận tải... Nhưng các dữ liệu dạng chuẩn là rất ít và việc thu thập cũng hạn chế, không liên thông. Vì vậy, mơ ước của người làm khoa học là nhanh chóng triển khai việc trữ dữ liệu các ngành để các nhà nghiên cứu trong nước, các chuyên gia nước ngoài có thể tiếp cận, sử dụng.

Nguồn TTO