Theo thông tin được chia sẻ bởi TS Trần Nam Dũng, Phó Hiệu trưởng Trường Phổ thông Năng khiếu (Đại học Quốc gia TPHCM), TS Hoàng Trọng Nghĩa, cựu học sinh của trường, vừa được trao giải CAREER của National Science Foundation (NSF), vinh danh hàng đầu cho nhà khoa học trẻ, nhờ các nghiên cứu về AI.
TS Trần Nam Dũng cho hay, GS Partha Pratim Pande, Hiệu trưởng Trường Khoa học và Kỹ thuật máy tính, Đại học Bang Washington (WSU, Mỹ), đã gửi thư điện tử báo tin vui, kèm lời chúc tới TS Hoàng Trọng Nghĩa: “TS Nghĩa, xin nồng nhiệt chúc mừng! Thành tựu của ông khiến tất cả chúng tôi vô cùng tự hào”.
Giải thưởng CAREER của National Science Foundation (NSF) được xem là một trong những danh hiệu danh giá nhất dành cho các nhà khoa học trẻ tại Mỹ. Không chỉ ghi nhận các công trình nghiên cứu xuất sắc, giải thưởng này còn thể hiện sự đầu tư dài hạn vào những nhà khoa học được kỳ vọng sẽ dẫn dắt các hướng nghiên cứu trong tương lai. Mỗi giải thưởng có mức tài trợ khoảng 600.000 USD.
Sinh năm 1987, TS Hoàng Trọng Nghĩa là cựu học sinh Trường phổ thông Năng khiếu, tốt nghiệp chương trình cử nhân tài năng công nghệ thông tin của Trường đại học Khoa học tự nhiên (Đại học Quốc gia TP HCM) năm 2009.
TS Hoàng Trọng Nghĩa từng làm giảng viên Trường đại học Công nghệ thông tin (Đại học Quốc gia TP HCM) và sau đó nhận bằng Tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Singapore năm 2014.
Kế đến, TS Hoàng Trọng Nghĩa nghiên cứu sau tiến sĩ tại Massachusetts Institute of Technology đồng thời tham gia hoạt động nghiên cứu tại MIT-IBM Watson AI Lab và Amazon Web Services AI Labs.
Từ năm 2023, TS Hoàng Trọng Nghĩa công tác tại Đại học Bang Washington và phát triển nhóm nghiên cứu trong lĩnh vực AI. Các công trình của ông tập trung vào những vấn đề nền tảng của Machine Learning hiện đại, đặc biệt là xây dựng các hệ thống AI có khả năng hiểu sự bất định. Một hướng nghiên cứu quan trọng của ông là phát triển các mô hình AI có khả năng đánh giá mức độ chắc chắn của dự đoán (uncertainty-aware machine learning), nhằm nâng cao độ tin cậy của hệ thống trong các môi trường dữ liệu không hoàn hảo hoặc có rủi ro cao.
TS Hoàng Trọng Nghĩa cũng nghiên cứu về federated learning - phương pháp cho phép huấn luyện mô hình từ dữ liệu phân tán mà không cần tập trung dữ liệu về một nơi, phù hợp với các lĩnh vực như dữ liệu y tế, dữ liệu cá nhân và các thiết bị kết nối Internet.
Trong lĩnh vực tối ưu hóa, TS Hoàng Trọng Nghĩa có nhiều đóng góp liên quan đến các phương pháp black-box optimization, được sử dụng trong những hệ thống phức tạp mà không thể mô tả đầy đủ bằng mô hình toán học. Các ứng dụng của hướng nghiên cứu này bao gồm thiết kế vật liệu, tối ưu vi mạch và các hệ thống trí tuệ nhân tạo quy mô lớn.
