PGS.TS Nguyễn Phi Lê và lựa chọn trở về từ Nhật Bản

PGS.TS Nguyễn Phi Lê và lựa chọn trở về từ Nhật Bản.

PGS.TS Nguyễn Phi Lê và lựa chọn trở về từ Nhật Bản

Từ cô học trò chuyên Văn ở Thanh Hóa đến nhà khoa học AI tại Nhật Bản, PGS.TS Nguyễn Phi Lê chọn trở về Việt Nam, phát triển nghiên cứu ứng dụng và đào tạo thế hệ trẻ. Năm 2019, khi chuẩn bị hoàn thành chương trình tiến sĩ tại Nhật Bản, PGS.TS Nguyễn Phi Lê đứng trước một lựa chọn quan trọng. Bà nhận được lời mời ở lại giảng dạy tại một trường đại học ở Osaka, nơi có môi trường học thuật phát triển và nhiều điều kiện thuận lợi để tiếp tục sự nghiệp nghiên cứu.

Tuy nhiên, nhà khoa học sinh năm 1982 tại Hoằng Lộc, Thanh Hóa đã quyết định trở về Việt Nam, công tác tại Đại học Bách khoa Hà Nội. Sau nhiều năm học tập, nghiên cứu tại Đại học Tokyo và Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản, bà lựa chọn xây dựng nhóm nghiên cứu trong nước, phát triển các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và đào tạo thế hệ nhà khoa học trẻ. Quyết định ấy mở ra một chặng đường mới, khi những nghiên cứu về thuật toán và dữ liệu dần được đưa vào giải quyết các vấn đề thực tế, từ chất lượng không khí đô thị đến sản xuất nông nghiệp bền vững.

Từ cô học trò chuyên Văn đến nhà khoa học AI tại Nhật Bản

PGS.TS Nguyễn Phi Lê sinh năm 1982, quê ở Hoằng Lộc, Thanh Hóa. Con đường đến với khoa học của bà bắt đầu từ một ngã rẽ ít ai ngờ tới. Từng theo học chuyên Văn, bà chuyển sang theo đuổi Toán học và sớm bộc lộ năng lực trong lĩnh vực này. Năm 2000, ở tuổi 18, Nguyễn Phi Lê giành Huy chương Bạc tại Olympic Toán học quốc tế (IMO), với kết quả 21/42 điểm. Thành tích này trở thành dấu mốc quan trọng, mở ra cơ hội tiếp cận những môi trường đào tạo và nghiên cứu quốc tế. Sau đó, bà nhận học bổng của Chính phủ Nhật Bản và tiếp tục con đường học thuật tại quốc gia có nền khoa học công nghệ phát triển. Đại học Tokyo và Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản là những nơi gắn với quá trình đào tạo, nghiên cứu chuyên sâu của bà.

Năm 2018, Nguyễn Phi Lê được ghi nhận là sinh viên xuất sắc của Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản. Một năm sau, bà hoàn thành chương trình tiến sĩ. Quá trình học tập tại Nhật Bản giúp bà tích lũy kinh nghiệm nghiên cứu, tiếp cận các phương pháp khoa học hiện đại và xây dựng nền tảng chuyên môn trong những lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo, tối ưu hóa và hệ thống thông minh. Khi có cơ hội tiếp tục sự nghiệp tại Nhật Bản, bà lại chọn trở về Việt Nam.

Theo câu chuyện được chia sẻ, Nguyễn Phi Lê cho rằng những công việc nghiên cứu bà thực hiện tại Nhật Bản có thể được nhiều nhà khoa học khác đảm nhiệm, trong khi Việt Nam vẫn cần thêm những người có khả năng nghiên cứu chuyên sâu và dẫn dắt thế hệ trẻ. Lựa chọn ấy cho thấy một cách nhìn về giá trị của tri thức. Đối với bà, môi trường nghiên cứu thuận lợi là điều quan trọng, nhưng khả năng đóng góp cho cộng đồng khoa học trong nước cũng là yếu tố có ý nghĩa lâu dài.

Trở về Đại học Bách khoa Hà Nội, Nguyễn Phi Lê bắt đầu xây dựng nhóm nghiên cứu, phát triển các hướng tiếp cận công nghệ và từng bước mở rộng hoạt động hợp tác khoa học. Đây cũng là giai đoạn bà chuyển trọng tâm từ việc tích lũy tri thức và công bố nghiên cứu sang xây dựng một môi trường để nhiều người trẻ cùng tham gia giải quyết những bài toán thực tế.

Đưa trí tuệ nhân tạo từ phòng thí nghiệm vào đời sống

Tại Đại học Bách khoa Hà Nội, PGS.TS Nguyễn Phi Lê tập trung nghiên cứu nhiều lĩnh vực như Internet vạn vật (IoT), học tăng cường, tối ưu năng lượng và trí tuệ nhân tạo.

Internet vạn vật là công nghệ kết nối các thiết bị và cảm biến để thu thập, trao đổi dữ liệu. Trong khi đó, học tăng cường là phương pháp giúp hệ thống AI học cách đưa ra quyết định thông qua quá trình thử nghiệm và nhận phản hồi. Những công nghệ này có thể ứng dụng trong quản lý đô thị, giám sát môi trường, sử dụng năng lượng hiệu quả và hỗ trợ sản xuất.

Một trong những nghiên cứu tiêu biểu gắn với Nguyễn Phi Lê là Fi-Mi, thiết bị ứng dụng AI được lắp đặt trên xe buýt nhằm thu thập dữ liệu và hỗ trợ dự báo chất lượng không khí. Thay vì chỉ sử dụng các trạm quan trắc cố định, việc tích hợp thiết bị trên phương tiện giao thông mở ra khả năng thu thập dữ liệu tại nhiều vị trí trong quá trình di chuyển.

Dữ liệu thu được có thể phục vụ việc phân tích sự biến động của chất lượng không khí theo khu vực và thời gian. Các mô hình AI sau đó hỗ trợ nhận diện xu hướng và dự báo tình trạng ô nhiễm. Về mặt ứng dụng, cách tiếp cận này có tiềm năng bổ sung thông tin cho hoạt động giám sát môi trường đô thị, giúp cơ quan quản lý có thêm dữ liệu khi đánh giá chất lượng không khí.

Tuy nhiên, hiệu quả thực tế còn phụ thuộc vào độ chính xác của cảm biến, khả năng hiệu chuẩn thiết bị, phạm vi thu thập dữ liệu và chất lượng mô hình dự báo. Fi-Mi cho thấy một hướng nghiên cứu gắn với nhu cầu xã hội: sử dụng dữ liệu và thuật toán để tìm lời giải cho những vấn đề mà người dân đối diện hằng ngày.

Bên cạnh môi trường đô thị, Nguyễn Phi Lê còn quan tâm đến việc ứng dụng AI trong nông nghiệp, lĩnh vực đang chịu áp lực phải nâng cao năng suất, sử dụng tài nguyên hiệu quả và giảm phát thải. Tại Thanh Hóa, bà cùng cộng sự nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ bản sao số trong canh tác carbon chủ động.

Bản sao số, hay digital twin, là mô hình số mô phỏng một đối tượng hoặc quá trình trong thế giới thực. Mô hình có thể sử dụng dữ liệu thu thập từ thực tế để theo dõi, phân tích và thử nghiệm các phương án vận hành trước khi áp dụng.

Trong nông nghiệp, công nghệ này có thể hỗ trợ mô phỏng điều kiện canh tác, đánh giá nhu cầu sử dụng nước, phân bón và các yếu tố tác động đến phát thải khí nhà kính. Khi kết hợp với AI, hệ thống có thể phân tích dữ liệu để hỗ trợ lựa chọn phương án sản xuất phù hợp hơn với từng điều kiện canh tác.

Với mô hình canh tác carbon chủ động, mục tiêu nghiên cứu là nâng cao hiệu quả sản xuất đồng thời kiểm soát lượng phát thải phát sinh từ hoạt động nông nghiệp. Việc đưa công nghệ này vào sản xuất trên diện rộng vẫn cần kiểm chứng về hiệu quả kinh tế, độ chính xác của dữ liệu, chi phí triển khai và khả năng tiếp cận của nông dân.

Dù vậy, hướng nghiên cứu cho thấy khả năng kết nối giữa công nghệ hiện đại và những nhu cầu gần gũi với đời sống nông thôn Việt Nam. Từ quê hương Thanh Hóa đến những trung tâm học thuật tại Nhật Bản, rồi trở lại nghiên cứu các bài toán nông nghiệp trong nước, hành trình của Nguyễn Phi Lê phản ánh sự gắn kết giữa nghiên cứu khoa học và nhu cầu phát triển của cộng đồng.

Bên cạnh hoạt động nghiên cứu, PGS.TS Nguyễn Phi Lê dành nhiều thời gian cho việc phát triển đội ngũ nhân lực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Theo thông tin được giới thiệu, bà có hơn 130 công bố khoa học và tham gia nhiều công trình tại các hội nghị quốc tế như NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR và ACL.

Đây là những diễn đàn học thuật có uy tín trong các lĩnh vực học máy, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc có công trình được công bố tại các hội nghị này thường đòi hỏi quá trình đánh giá khoa học chặt chẽ. Nguyễn Phi Lê từng đảm nhiệm vị trí Giám đốc điều hành BKAI và hiện được giới thiệu là Viện trưởng Viện Nghiên cứu và Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI4LIFE), Đại học Bách khoa Hà Nội.

Hoạt động của bà gắn với việc xây dựng môi trường nghiên cứu, kết nối các nhà khoa học và tạo điều kiện để sinh viên tham gia những đề tài có tính ứng dụng. Nhóm nghiên cứu do bà dẫn dắt được giới thiệu có hơn 80 sinh viên tham gia.

Đối với những người trẻ theo đuổi AI, việc được tham gia nhóm nghiên cứu giúp họ tiếp cận quy trình xây dựng một công trình khoa học, từ xác định bài toán, thu thập dữ liệu, phát triển thuật toán đến thử nghiệm và đánh giá kết quả. Đây cũng là cơ hội để sinh viên hình thành tư duy phản biện, năng lực làm việc nhóm và khả năng giải quyết vấn đề bằng phương pháp khoa học.

Trong bối cảnh Việt Nam thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, việc xây dựng những nhóm nghiên cứu có khả năng đào tạo nhân lực chất lượng cao mang ý nghĩa lâu dài. Một công trình khoa học có thể tạo ra kết quả trong một giai đoạn nhất định. Nhưng một nhóm nghiên cứu hoạt động bền vững có thể tiếp tục phát triển những ý tưởng mới và đào tạo thêm nhiều thế hệ nhà khoa học.

Nhìn lại hành trình của Nguyễn Phi Lê, điểm khởi đầu là một cô học trò xứ Thanh từng được thầy cô phát hiện năng lực và trao cơ hội phát triển. Nhiều năm sau, bà trở thành người tạo cơ hội để các sinh viên trẻ tiếp cận nghiên cứu khoa học. Từ Huy chương Bạc Olympic Toán học quốc tế đến bằng tiến sĩ tại Nhật Bản, từ những công bố tại các hội nghị AI đến các dự án ứng dụng trong môi trường và nông nghiệp, mỗi chặng đường đều phản ánh sự chuyển dịch trong vai trò của bà.

Nếu những thành tích học thuật thể hiện năng lực cá nhân, thì việc xây dựng nhóm nghiên cứu và đào tạo sinh viên cho thấy nỗ lực đóng góp vào năng lực khoa học chung. Năm 2019, Nguyễn Phi Lê có thể tiếp tục con đường học thuật tại Nhật Bản. Bà lựa chọn trở về, bắt đầu một hành trình mới tại Việt Nam.

Sau lựa chọn ấy là những nghiên cứu về AI phục vụ đời sống, những dự án công nghệ gắn với môi trường và nông nghiệp, cùng một thế hệ sinh viên đang tiếp tục theo đuổi khoa học. Hành trình từ Hoằng Lộc đến Tokyo rồi trở về Hà Nội vì thế không đơn thuần là câu chuyện về một nhà khoa học Việt Nam thành công ở nước ngoài. Đó còn là câu chuyện về việc tri thức được tích lũy từ những trung tâm nghiên cứu quốc tế có thể trở thành nguồn lực để giải quyết các vấn đề trong nước. Với Nguyễn Phi Lê, lựa chọn trở về cũng chính là lựa chọn nơi bà muốn những nghiên cứu và kinh nghiệm của mình phát huy giá trị.