De estudiante de medicina a profesor en una de las 8 mejores universidades del mundo

Después de abandonar tres años de la escuela de medicina y luego trabajar en una compañía de petróleo y gas, Nguyen Hung Minh Tan se pasó a la investigación en inteligencia artificial y se convirtió en profesor en la Universidad Nacional de Singapur.

Minh Tan, de 34 años y originario de Ciudad Ho Chi Minh, aceptó el puesto de profesor adjunto (*) en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Nacional de Singapur (NUS) en julio. Esta es la única institución educativa de Asia que figura entre las 10 mejores del mundo , según el ranking QS 2024. Ocupa el octavo puesto.

Tan enseñará e investigará el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en inteligencia artificial (IA).

"Elegí Singapur porque el departamento de Matemáticas de la NUS es muy sólido, ocupando el puesto 13 a nivel mundial según QS 2023. La dirección de investigación aquí es similar a mi dirección de desarrollo", dijo Tan.

Además, la proximidad de Singapur con Vietnam le brinda la oportunidad de guiar a estudiantes y colaborar con colegas en su país. Ha guiado a muchos jóvenes talentos en Vietnam a través del programa de Residencia en IA de grandes corporaciones tecnológicas. Este programa de dos años apoya a los estudiantes en la investigación de IA y les brinda las condiciones para realizar doctorados en el extranjero.

Nguyen Hung Minh Tan. Foto: Personaje proporcionado.

De niño, Tan se interesaba por las matemáticas cuando leía revistas de matemáticas y juveniles. Aprendió bien y formó parte del equipo escolar desde primaria. En 2004, aprobó el examen de admisión a la clase especializada de matemáticas en la Escuela Secundaria para Dotados Le Hong Phong.

Tan compartió que, aunque le gustaba, esos años los dedicaba a estudiar matemáticas solo para presentar el examen. Tras no lograr los resultados deseados, Tan decidió cambiar de rumbo en la universidad. En 2007, Tan fue admitido en dos prestigiosas universidades de Ciudad Ho Chi Minh, Bach Khoa e Y Duoc, y decidió estudiar medicina.

Tras estudiar un año en Vietnam, Tan se mudó a Estados Unidos con su familia. Continuó sus estudios de medicina en el Houston Community College de Texas. Sin embargo, dos años después, los abandonó.

"Me di cuenta de que no era apto para el campo de la medicina", recuerda Tan. En ese momento, también pensó que su inglés no era lo suficientemente bueno como para seguir estudiando medicina en Estados Unidos, ya que los estudiantes de medicina no solo estudian en la facultad, sino que también deben comunicarse bien para comprender la patología, las circunstancias y la psicología de los pacientes.

Después de investigar y ver que los estudiantes de ingeniería tienen buenas perspectivas profesionales, Tan postuló y ganó una beca completa para estudiar Ingeniería Eléctrica en la Universidad Rice, una escuela entre las 15 mejores universidades de los EE. UU. según US News.

En ese momento, Tan aún no tenía una visión clara de su trayectoria profesional. Durante el primer semestre, al cursar tres asignaturas especializadas, Tan se interesó y eligió Procesamiento de Señales. Según Tan, esta especialización requiere un amplio conocimiento matemático y ofrece numerosas oportunidades laborales en grandes compañías petroleras. Esta también es una de las áreas de formación más populares de la escuela.

Además de estudiar, Tan buscaba mejorar su inglés. Solicitó un trabajo a tiempo parcial como cajero en un mercado. El trabajo era muy estresante, lo que obligaba a Tan a escuchar atentamente y a hablar más inglés para resolver situaciones con los clientes. Gracias a esto, Tan mejoró sus habilidades de escucha y expresión oral. Podía comunicarse con mayor facilidad con sus amigos del colegio y participar en proyectos con sus profesores.

En 2014, Tan comenzó su último año de universidad. En esa época, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se desarrollaban con gran rapidez en Estados Unidos. Tan estudió estos dos campos para aplicarlos al proyecto y, junto con sus amigos, creó con éxito un sombrero que podía convertir los pensamientos de quien lo usaba en comandos para controlar un coche a escala.

Sin embargo, justo antes de graduarse, Tan fue aceptado como becario de ingeniería en GE Oil and Gas, una empresa del sector del petróleo y el gas. Poco después, la industria petrolera entró en declive. En ese momento, su antiguo profesor de la Universidad Rice lo convenció de volver a investigar la IA.

Tan dejó su trabajo y ganó una beca de maestría y doctorado en 2014.

Tres años después, gracias a la pasión y la dedicación de sus profesores, los estudios de Tan transcurrieron sin contratiempos y publicaba artículos científicos constantemente. Pero en su cuarto año, Tan empezó a estancarse, sin saber qué investigar a continuación. Intentó explorar muchas áreas nuevas de la IA, pero no obtuvo resultados.

"No he publicado ningún artículo científico en dos años", dijo Tan, preocupado, pues esta es una etapa muy importante para un doctorando. Le costaba comparar constantemente sus ideas con las de sus profesores para comprender qué le faltaba.

Tras dos años de lucha sin resultados, la situación se aclaró cuando Tan se dio cuenta de que lo que le faltaba era una dirección de investigación. Finalmente, Tan decidió centrarse en las matemáticas aplicadas y el aprendizaje automático.

Desde entonces, el trabajo de Tan se ha simplificado considerablemente. Realizó prácticas en Amazon AI y NVIDIA Research, participando en diversos problemas aplicados, como el modelado de IA en física, la adaptación de dominios para aprender de datos sintéticos o el uso del aprendizaje automático para explorar la ciencia. Recientemente, Tan utilizó estos problemas aplicados para predecir la duración de las baterías de vehículos eléctricos en un proyecto colaborativo con Toyota.

Este junio, completó su programa postdoctoral en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA), antes de trabajar en la Universidad Nacional de Singapur.

Tan dijo que su nuevo trabajo es muy interesante. Puede participar en la creación de programas que ayudan a los estudiantes a aplicar lo aprendido para encontrar trabajo en todo el mundo.

"Hay mucha presión, pero también mucha motivación", compartió Tan. Dijo que siguió la carrera docente porque se inspiró en sus mentores. El profesor Richard Baraniuk, de la Universidad Rice, y el profesor Stan Osher, de la UCLA, le dieron muchos consejos útiles, tanto para la investigación como para su carrera profesional. Al ser testigo de su dedicación e influencia positiva en él, Tan los consideraba modelos a seguir.

Tan en la Conferencia de Inteligencia Artificial ICLR 2023 en Ruanda. Foto: Personaje proporcionado .

Ho Pham Minh Nhat, profesor de la Universidad de Texas en Austin (EE.UU.), valora mucho a sus colegas tanto en la investigación como en la docencia.

"Tan siempre quiere llegar hasta el final y no dejar nada inconcluso. Descubre y resuelve los problemas con gran rigor científico. Además, es muy responsable con sus alumnos", compartió el Sr. Nhat.

Hasta la fecha, Tan ha publicado 16 artículos en revistas Q1 (el grupo de revistas más prestigioso de su campo). Su futura línea de investigación es combinar diversos métodos de matemáticas aplicadas, como la optimización, las ecuaciones diferenciales o la estadística, para explicar los modelos de aprendizaje automático utilizados en aplicaciones de inteligencia artificial. Además, viaja regularmente a Vietnam para guiar a estudiantes junto con sus colegas.

Al recordar su trayectoria, Tan afirma que cada entorno le ha enseñado valiosas lecciones. En la facultad de medicina, aprendió la virtud de la diligencia. La Universidad Rice le enseñó a ser un investigador independiente. En UCLA, aprendió a ser productivo y a realizar investigaciones de impacto. Además, en estos dos lugares, al trabajar con colegas de diversos países, Tan aprendió el valor de la diversidad en la investigación y en la vida.

Considera que los jóvenes necesitan ser proactivos, curiosos, trabajadores, renovar constantemente su pensamiento y tener confianza en sí mismos.

“Nada es fácil”, dijo Tan. Cree que la mayoría de las personas no son genios, por lo que estas cualidades son clave para el éxito, especialmente ante obstáculos.

Khanh Linh

*El profesor asistente es uno de los tres niveles de profesores en los EE. UU.

Enlace de origen: https://vnexpress.net/tu-sinh-vien-y-thanh-giao-su-dai-hoc-top-8-the-gioi-4649054.html