অর্থনীতি থেকে ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে পড়া ভিয়েতনামী মেয়েটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পূর্ণাঙ্গ এআই পিএইচডি বৃত্তি পেয়েছে

অর্থনীতির ছাত্রী থেকে যিনি ডেটা সায়েন্সে এবং তারপর মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পিএইচডি ডিগ্রি অর্জন করেছিলেন, ভু মাই আনহ চিকিৎসাবিদ্যায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতি তার আবেগকে অনুসরণ করার জন্য অবিচলভাবে ছোট, স্থির পদক্ষেপ নিয়েছিলেন।

মাই আন (ডান প্রচ্ছদ) হিউস্টনে (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) একটি আন্তর্জাতিক সম্মেলনে বিশেষজ্ঞদের সাথে - ছবি: এনভিসিসি

ভু মাই আন ২০১৩ থেকে ২০১৬ সাল পর্যন্ত অর্থনীতি ও আইন বিশ্ববিদ্যালয়ের (হো চি মিন সিটি ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি) ব্যবসায় প্রশাসনের ছাত্রী ছিলেন। তবে, তিনি বুঝতে পেরেছিলেন যে তিনি অর্থনীতির ক্ষেত্রে উপযুক্ত নন। সেই অনিশ্চিত সময়েই মাই আন দুর্ঘটনাক্রমে একটি নতুন আগ্রহ এবং সেই সময়ে একটি প্রবণতা আবিষ্কার করেছিলেন: তথ্য।

অপ্রত্যাশিত মোড়

২০২১ সালে, মাই আন বিজ্ঞান বিশ্ববিদ্যালয়ে (হো চি মিন সিটি ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি) তথ্যবিজ্ঞানের গাণিতিক ভিত্তি - ডেটা সায়েন্সে স্নাতকোত্তর ডিগ্রির জন্য আবেদন করেন।

মাস্টার্স প্রোগ্রামের দ্বিতীয় বর্ষে, মাই আনহ গবেষণায় মনোনিবেশ করার জন্য তার পূর্ণকালীন চাকরি ছেড়ে দেওয়ার সিদ্ধান্ত নেন। তিনি সহযোগী অধ্যাপক ডঃ নগুয়েন থান বিন-এর নির্দেশনায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডেটা সায়েন্সের উপর একটি গবেষণা দলে যোগ দেন - বর্তমানে প্রাকৃতিক বিজ্ঞান বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিত ও তথ্যপ্রযুক্তি অনুষদের ফলিত তথ্যপ্রযুক্তি বিভাগের প্রধান এবং গবেষক নগুয়েন থি থু (সিমুলা ইনস্টিটিউট, নরওয়ে)।

এই সময়ে তিনি তার প্রথম প্রকল্পটি সম্পন্ন করেন এবং তার বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্র গৃহীত হয়, যা তাকে একজন "ডেটা কর্মী" থেকে একজন তরুণ গবেষকে রূপান্তরিত করে।

মাস্টার্স প্রোগ্রামের প্রথম বর্ষ শেষ করার পর, মাই আন সক্রিয়ভাবে "সমুদ্রে যাওয়ার" সুযোগ খুঁজতে শুরু করেন। ২০২৩ সালের অক্টোবরে, তিনি তাইওয়ানের জাতীয় বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি কাউন্সিল (NSTC) থেকে একটি গবেষণা ইন্টার্নশিপ বৃত্তি পান এবং জাতীয় চেং কুং বিশ্ববিদ্যালয় - NCKU (তাইওয়ান) এর জৈব চিকিৎসা প্রকৌশল পরীক্ষাগারে ইন্টার্নশিপ করেন।

তাইওয়ানে প্রায় চার মাস থাকার ফলে তিনি আন্তর্জাতিক মানের গবেষণা প্রক্রিয়া সম্পর্কে জানতে পেরেছেন, তার প্রোগ্রামিং দক্ষতা, গণনা পদ্ধতি এবং ল্যাব কাজের ধরণ উন্নত করেছেন।

মূল কথা হলো প্রকৃত আগ্রহ খুঁজে বের করা এবং তারপর অবিচলভাবে তা অনুসরণ করা। তারপর ছোট, স্থির পদক্ষেপ নিন: স্ব-অধ্যয়ন, স্ব-অনুশীলন এবং একটি অনলাইন শিক্ষণ সম্প্রদায় খুঁজে বের করুন।

ভু মাই আনহ

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পূর্ণ বৃত্তি

NCKU-এর অভিজ্ঞতা থেকে, মাই আনহ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে পিএইচডির জন্য আবেদন শুরু করেন, তার অনুসরণ করা ক্ষেত্রটির উপর মনোযোগ দেন: চিকিৎসায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ। ২০২৪ সালের গোড়ার দিকে, তিনি খবর পান যে তাকে হিউস্টন বিশ্ববিদ্যালয়ে (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) পিএইচডির জন্য গৃহীত হয়েছে, যেখানে টিউশন এবং জীবনযাত্রার খরচ বহন করবে সম্পূর্ণ বৃত্তি।

হিউস্টনের অনন্য ভৌগোলিক সুবিধা হল টেক্সাস মেডিকেল সেন্টারের কাছাকাছি অবস্থিত - বিশ্বের বৃহত্তম মেডিকেল কমপ্লেক্স যেখানে কয়েক ডজন হাসপাতাল এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠান রয়েছে - গবেষণার জন্য তথ্য এবং ক্লিনিকাল কেসের একটি সমৃদ্ধ উৎস উন্মুক্ত করে।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে, মাই আনহ অধ্যাপক নগুয়েন ভ্যান হিয়েনের গবেষণাগারে কাজ করেছিলেন, দুটি দিকে মনোনিবেশ করেছিলেন।

একটি হলো কম্পিউটেশনাল প্যাথলজিতে ব্যাখ্যাযোগ্য এআই, যা এআই মডেলগুলিকে কেবল রোগের পূর্বাভাস দিতেই সক্ষম করে না বরং "কেন" সম্পর্কেও স্বচ্ছ হতে সক্ষম করে, ফলাফলকে প্রভাবিত করে এমন টিস্যু অঞ্চল এবং বৈশিষ্ট্যগুলি নির্দেশ করে, যার ফলে নির্ভরযোগ্যতা এবং ক্লিনিকাল প্রযোজ্যতা বৃদ্ধি পায়।

দ্বিতীয়টি হল দ্রুত, স্বচ্ছ রোগ নির্ণয় এবং প্রশিক্ষণকে সমর্থন করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডাক্তারদের মধ্যে একটি সহযোগিতা মডেলের গবেষণার দিকনির্দেশনা, যার লক্ষ্য হল মানুষের প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে সহায়তা করা।

একমাত্র মহিলা গবেষক এবং ল্যাবের একজন "অ-প্রধান" হিসেবে, তিনি পটভূমির পার্থক্যকে ধৈর্য, ​​আত্ম-শৃঙ্খলা এবং সহযোগিতামূলক মনোভাব বিকাশের প্রেরণা হিসেবে বিবেচনা করেন। তবে, তার দীর্ঘ যাত্রার দিকে ফিরে তাকালে, মাই আন বিশ্বাস করেন যে এটি খুবই "স্বাভাবিক" কারণ সর্বোপরি, এটি খুব একটা অসাধারণ অর্জন নয়। মাই আন বিশ্বাস করেন যে তিনি যা সত্যিই ভালোবাসেন তা অবিরামভাবে অনুসরণ করার মাধ্যমে আনন্দ আসে।

মাই আনহের মতে, শুরু করতে কখনই খুব বেশি দেরি হয় না। শুরুর বিন্দু - অর্থনৈতিক, বিপণন বা প্রযুক্তিগত - গন্তব্য নির্ধারণ করে না। গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল প্রকৃত আগ্রহ খুঁজে বের করা এবং তারপর অবিচলভাবে এটি অনুসরণ করা।

তারপর আপনার "ছোট, স্থির পদক্ষেপ" নেওয়া উচিত: স্ব-অধ্যয়ন, স্ব-অনুশীলন, প্রশ্ন জিজ্ঞাসা এবং উত্তর দেওয়ার জন্য অনলাইন শিক্ষা সম্প্রদায় খুঁজে বের করা, সহকর্মীদের কাছ থেকে সক্রিয়ভাবে শেখা এবং প্রয়োজনে, আপনার জ্ঞান "ফ্রেম" করার জন্য আনুষ্ঠানিক কোর্স এবং প্রোগ্রামগুলির জন্য নিবন্ধন করা।

একই সাথে, আপনার পূর্বসূরীদের সাথে পরামর্শ করা উচিত, তাদের শেখার পথ থেকে শুরু করে নিবন্ধ লেখার অভিজ্ঞতা, আবেদন জমা দেওয়া এবং ট্রায়াল-এন্ড-এরর বক্ররেখা সংক্ষিপ্ত করার জন্য গবেষণা করা।

অধ্যবসায় মুগ্ধ

সহযোগী অধ্যাপক ডঃ নগুয়েন থান বিন বলেন যে অর্থনীতি থেকে প্রকৌশল, বিশেষ করে ডেটা সায়েন্স এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দিকে অগ্রসর হওয়া সহজ যাত্রা নয়।

"মৌলিক পার্থক্যগুলির কারণে আপনাকে দ্বিগুণ পরিশ্রম করতে হবে। মাই আনের সাথে, আমি তার অধ্যবসায়, উদ্যোগ এবং শেখার মনোভাব দেখে মুগ্ধ। তিনি কেবল তত্ত্ব অধ্যয়ন করেন না বরং গবেষণা গোষ্ঠীতেও অংশগ্রহণ করেন, সর্বদা নতুন দিকনির্দেশনা চেষ্টা করার জন্য প্রস্তুত থাকেন যা তিনি আগে কখনও করেননি," মন্তব্য করেন মিঃ বিন।

ওজন

সূত্র: https://tuoitre.vn/re-tu-kinh-te-qua-ky-thuat-co-gai-viet-gianh-hoc-bong-tien-si-ai-toan-phan-o-my-20251016085305281.htm