נערה וייטנאמית עוברת מכלכלה להנדסה, זוכה במלגת דוקטורט מלאה בתחום הבינה המלאכותית בארה"ב

כלכלה - תמונה 1.

מאי אן (שער מימין) עם מומחים בכנס בינלאומי ביוסטון (ארה"ב) - צילום: NVCC

וו מאי אן הייתה סטודנטית למנהל עסקים באוניברסיטת הכלכלה והמשפטים (האוניברסיטה הלאומית של הו צ'י מין סיטי) בין השנים 2013 ל-2016. עם זאת, היא הבינה שהיא אינה מתאימה לתחום הכלכלה. בתקופה זו של אי ודאות גילתה מאי אן במקרה עניין חדש וגם מגמה באותה תקופה: נתונים.

תפנית בלתי צפויה

בשנת 2021, מאי אן הגישה מועמדות לתואר שני באוניברסיטת המדעים (האוניברסיטה הלאומית של הו צ'י מין סיטי) עם התמחות ביסודות מתמטיים לאינפורמטיקה - מדעי הנתונים.

בשנה השנייה של לימודי התואר השני שלה, מאי אן החליטה לעזוב את עבודתה במשרה מלאה כדי להתמקד במחקר. היא הצטרפה לקבוצת מחקר בנושא בינה מלאכותית ומדעי הנתונים בהדרכתו של פרופסור חבר ד"ר נגוין טאן בין - כיום ראש המחלקה לאינפורמטיקה יישומית בפקולטה למתמטיקה ואינפורמטיקה, אוניברסיטת מדעי הטבע והחוקר נגוין טי ת'ו (מכון סימולה, נורבגיה).

במהלך תקופה זו היא ביצעה את הפרויקט הראשון שלה והמאמר המדעי שלה התקבל, מה שסימן את המעבר שלה מ"עובדת נתונים" לחוקרת צעירה.

לאחר שסיימה את השנה הראשונה של תוכנית התואר השני שלה, מאי אן חיפשה באופן יזום הזדמנויות "לצאת לים". באוקטובר 2023, היא קיבלה מלגת התמחות במחקר מהמועצה הלאומית למדע וטכנולוגיה של טייוואן (NSTC) והתמחתה במעבדה להנדסה ביו-רפואית של אוניברסיטת צ'נג קונג הלאומית - NCKU (טייוואן).

כמעט ארבעה חודשים בטייוואן סייעו לה להיחשף לתהליכי מחקר בינלאומיים סטנדרטיים, לשפר את כישורי התכנות שלה, שיטות החישוב וסגנון העבודה במעבדה שלה.

המפתח הוא למצוא עניין אמיתי ואז להמשיך בו בהתמדה. לאחר מכן, קחו צעדים קטנים ויציבים: לימוד עצמי, תרגול עצמי, ומציאת קהילת למידה מקוונת.

וו מאי אן

מלגות מלאות בארה"ב

גם מהניסיון של NCKU, מאי אן החלה להגיש מועמדות לדוקטורט בארה"ב, תוך התמקדות בתחום בו עסקה: יישום בינה מלאכותית ברפואה. בתחילת 2024, היא קיבלה חדשות על התקבלה לדוקטורט באוניברסיטת יוסטון (ארה"ב) עם מלגה מלאה המכסה שכר לימוד והוצאות מחיה.

היתרון הגיאוגרפי הייחודי של יוסטון הוא קרבתה למרכז הרפואי של טקסס - הקומפלקס הרפואי הגדול בעולם ובו עשרות בתי חולים ומכוני מחקר - מה שפותח מקור עשיר של נתונים ומקרים קליניים למחקר.

כלכלה - תמונה 2.

בארה"ב, מאי אן עבדה במעבדה של פרופסור נגוין ואן הואן, והתמקדה בשני כיוונים.

אחת מהן היא בינה מלאכותית מוסברת בפתולוגיה חישובית, המאפשרת למודלים של בינה מלאכותית לא רק לחזות מחלות, אלא גם להיות שקופים לגבי ה"למה", תוך ציון אזורי הרקמה והמאפיינים המשפיעים על התוצאות, ובכך להגביר את האמינות ואת הישימות הקלינית.

השני הוא כיוון המחקר של מודל שיתוף פעולה בין בינה מלאכותית לרופאים כדי לתמוך באבחון והכשרה מהירים ושקופים, במטרה לאפשר לבינה מלאכותית לתמוך בבני אדם ולא להחליף אותם.

כחוקרת היחידה וגם כ"לא-ראשית" במעבדה, היא רואה בהבדל ברקע מוטיבציה לפתח סיבולת, משמעת עצמית ורוח שיתוף פעולה. עם זאת, במבט לאחור על מסעה הארוך, מאי אן מאמינה שזה מאוד "נורמלי" כי אחרי הכל, זה לא הישג יוצא דופן במיוחד. מאי אן מאמינה ששמחה נובעת מהתמדה במה שהיא באמת אוהבת.

לדברי מאי אן, אף פעם לא מאוחר מדי להתחיל. נקודת ההתחלה - כלכלית, שיווקית או טכנית - אינה קובעת את היעד. הדבר החשוב הוא למצוא עניין אמיתי ואז להמשיך בו בהתמדה.

לאחר מכן כדאי לנקוט ב"צעדים קטנים ויציבים": לימוד עצמי, תרגול עצמי, מציאת קהילות למידה מקוונות כדי לשאול ולענות על שאלות, ללמוד באופן יזום מעמיתים, ובמידת הצורך, להירשם לקורסים ותוכניות פורמליים כדי "למסגר" את הידע שלך.

במקביל, כדאי להתייעץ עם קודמיך בתפקיד, החל ממסלול הלמידה שלהם ועד לניסיונם בכתיבת מאמרים, הגשת מועמדויות וביצוע מחקרים, כדי לקצר את עקומת הניסוי והטעייה.

התרשמתי מהתמדה

פרופסור חבר ד"ר נגוין טאנה בין אמר כי המעבר מכלכלה להנדסה, ובמיוחד מדעי הנתונים ובינה מלאכותית, אינו מסע קל.

"ההבדלים המהותיים גורמים לך לעבוד קשה כפליים. עם מאי אן, אני מתרשם מההתמדה, היוזמה ורוח הלמידה שלה. היא לא רק לומדת תיאוריה אלא גם משתתפת בקבוצות מחקר, תמיד מוכנה לנסות כיוונים חדשים שמעולם לא ניסתה קודם לכן", העיר מר בין.

מִשׁקָל

מקור: 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