Mới đây, thông tin Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa được trao giải thưởng NSF CAREER Award - một trong những danh hiệu uy tín hàng đầu tại Mỹ dành cho các nhà khoa học trẻ, thu hút sự quan tâm của giới khoa học.

Đây là giải thưởng do National Science Foundation (NSF) cấp nhằm ghi nhận các thành tựu nghiên cứu nổi bật và có tiềm năng phát triển lâu dài. 

Người nhận giải được tài trợ khoảng 600.000 USD để tiếp tục các hướng nghiên cứu của mình. Chính vì thế, đây không chỉ là vinh dự và sự ghi nhận lớn đối với Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa mà còn góp phần khẳng định trí tuệ Việt trên trường quốc tế.

Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa sinh năm 1987, từng là học sinh Trường Phổ thông Năng khiếu (ĐHQG TP. Hồ Chí Minh). Sau đó, anh tiếp tục theo học chương trình cử nhân tài năng ngành Công nghệ thông tin tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. Anh từng giảng dạy tại Trường Đại học Công nghệ Thông tin (ĐHQG TP. Hồ Chí Minh) trước khi ra nước ngoài học tập và nghiên cứu.

Anh hoàn thành chương trình Tiến sĩ ngành Khoa học máy tính tại National University of Singapore - một trong những trung tâm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hàng đầu châu Á. Anh cũng từng làm việc tại nhiều tổ chức danh tiếng như Massachusetts Institute of Technology (MIT), làm nghiên cứu sau Tiến sĩ rồi đảm nhiệm vai trò nghiên cứu viên tại MIT-IBM Watson AI Lab và Amazon Web Services AI Labs.

Từ năm 2023, Tiến sĩ 8X trở lại môi trường đại học, xây dựng và phát triển nhóm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Washington State University.

Các công trình của Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa tập trung vào những vấn đề cốt lõi của học máy hiện đại, đặc biệt là xây dựng các hệ thống AI có khả năng nhận thức và xử lý sự bất định. Một trong những hướng nghiên cứu nổi bật của anh là phát triển các mô hình “uncertainty-aware machine learning” cho phép hệ thống không chỉ đưa ra dự đoán mà còn đánh giá được mức độ chắc chắn của kết quả.

Điều này có ý nghĩa đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế hoặc hệ thống tự động, nơi việc nhận biết khi nào mô hình có thể sai quan trọng không kém độ chính xác. Những nghiên cứu này góp phần nâng cao độ tin cậy của AI trong môi trường dữ liệu phức tạp và không hoàn hảo.

Bên cạnh đó, anh cũng theo đuổi lĩnh vực “federated learning” (học liên kết) - phương pháp cho phép huấn luyện mô hình từ dữ liệu phân tán mà không cần tập trung toàn bộ dữ liệu về một nơi. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích trong các bài toán liên quan đến dữ liệu nhạy cảm như y tế, thông tin cá nhân hay hệ thống thiết bị kết nối.

Các nghiên cứu của Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa đã đề xuất nhiều phương pháp mới giúp mô hình học máy hoạt động hiệu quả trong điều kiện dữ liệu không đồng nhất, thiếu hụt và phân tán, đồng thời tối ưu hóa hiệu năng của các hệ thống phức tạp.

Ngoài ra, Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa còn có đóng góp trong lĩnh vực “black-box optimization”, tối ưu hóa các hệ thống mà cấu trúc bên trong khó mô tả bằng mô hình toán học. Những thuật toán trong hướng nghiên cứu này được ứng dụng rộng rãi, từ thiết kế vật liệu, tối ưu vi mạch, phát triển AI quy mô lớn đến khoa học y sinh và phân tích dữ liệu sinh học.

Ít ai biết, Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa là con trai của Hoàng Văn Kiếm - nguyên Chủ tịch Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước ngành công nghệ thông tin, một chuyên gia có nhiều đóng góp cho lĩnh vực nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam.