एक प्रांतीय छात्र से अमेरिकी विश्वविद्यालय के प्रोफेसर तक

बाक लियु के 34 वर्षीय मिन्ह नहत, वियतनामी समुदाय में एक प्रोफेसर और "उभरते सितारे" हैं, जो अमेरिका में डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग का अध्ययन कर रहे हैं।

हो फाम मिन्ह नट वर्तमान में टेक्सास विश्वविद्यालय, ऑस्टिन में डेटा विज्ञान , सांख्यिकी और मशीन लर्निंग के प्रथम श्रेणी के प्रोफेसर हैं। यूएस न्यूज़ के अनुसार, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में अमेरिका के शीर्ष 10 विश्वविद्यालयों में से एक है।

वह ऑस्टिन स्थित इंस्टीट्यूट फॉर फाउंडेशन्स ऑफ मशीन लर्निंग एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सदस्य भी हैं, और Q1 जर्नल्स और प्रमुख सम्मेलनों में उनके 60 से ज़्यादा लेख प्रकाशित हो चुके हैं। वर्तमान में, नहत का शोध तीन प्रमुख विषयों पर केंद्रित है: डीप लर्निंग मॉडल और चैटजीपीटी जैसी बड़ी भाषाओं का अनुमान, मापनीयता और दक्षता; मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एल्गोरिदम की स्थिरता और अनुकूलन; बड़े डेटा की विविधता, उच्च आयामीता और डेटा की इस जानकारी को प्रभावी ढंग से कैप्चर, एक्सप्लोर और ऑप्टिमाइज़ करने के लिए नए तरीकों और मॉडलों का विकास।

इसके अलावा, नहत आठ डॉक्टरेट छात्रों का पर्यवेक्षण कर रहे हैं, जिनमें से चार वियतनामी छात्र हैं।

उन्होंने कहा, "मुझे गर्व है कि मैंने युवा वियतनामी लोगों को विश्व के कई अग्रणी विश्वविद्यालयों में मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पीएचडी की पढ़ाई में मदद करने के लिए एक सेतु बनाने में योगदान दिया है।"

हो फाम मिन्ह नहत। फोटो: चरित्र द्वारा प्रदान किया गया

नहत ने कहा कि उनकी यात्रा में कई चुनौतियां आईं, जिससे उन्हें परिपक्व होने और महत्वपूर्ण पड़ावों पर दबाव को संभालने के लिए मजबूर होना पड़ा।

पढ़ाई-लिखाई की परंपरा वाले परिवार में जन्मे, नहत ने मिडिल स्कूल से ही गणित के प्रति अपनी लगन दिखाई। उन्हें गणित की समस्याओं के अलग-अलग हल ढूँढ़ने में बहुत मज़ा आता था और उन्होंने बाक लियू प्रांत में उत्कृष्ट छात्रों के लिए आयोजित प्रतियोगिताओं में हमेशा बड़े पुरस्कार जीते।

एक बार 1979 के अंतर्राष्ट्रीय गणित प्रतियोगिता में शिक्षक ले बा खान त्रिन्ह के पूर्ण अंक और विशेष समाधान के साथ स्वर्ण पदक के बारे में एक लेख पढ़कर, नहत ने उनकी प्रशंसा की और हो ची मिन्ह सिटी नेशनल यूनिवर्सिटी के गिफ्टेड हाई स्कूल में प्रवेश करने का लक्ष्य रखा, जहां शिक्षक त्रिन्ह पढ़ाते थे।

2004 में, न्हात ने इस स्कूल की प्रवेश परीक्षा पास कर ली। बाक लियु छोड़कर हो ची मिन्ह सिटी जाने वाले इस छात्र पर, जो कभी घर से दूर नहीं रहा था, और भी ज़्यादा दबाव था क्योंकि उसके सभी सहपाठी बहुत प्रतिभाशाली थे। अपने प्रयासों की बदौलत, न्हात को लगातार दो वर्षों तक राष्ट्रीय उत्कृष्ट छात्र प्रतियोगिता में भाग लेने के लिए चुना गया। हालाँकि, न्हात को कोई पुरस्कार नहीं मिला।

नट ने याद करते हुए कहा, "अपने सहपाठियों को राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय प्रतियोगिताओं में उच्च पुरस्कार जीतते देख, मुझे अपने आप पर और भी अधिक निराशा हुई।"

संघर्ष के एक दौर के बाद, नहत ने एक ऐसा सबक सीखा जिसने उनके पूरे सफ़र की नींव रखी। उन्हें एहसास हुआ कि एक मोड़ पर असफलता का मतलब रुक जाना नहीं है, बल्कि अपने जुनून को आगे बढ़ाने के लिए दृढ़ता और दृढ़ संकल्प की ज़रूरत है।

इसलिए, हाई स्कूल की पढ़ाई पूरी करने के बाद, नहत ने हो ची मिन्ह सिटी स्थित यूनिवर्सिटी ऑफ़ नेचुरल साइंसेज़ में गणित - सूचना प्रौद्योगिकी में स्नातक की पढ़ाई करने का फैसला किया। यहाँ, नहत को गणित के कई नए क्षेत्रों से परिचित कराया गया और एक्सचेंज प्रोग्राम के ज़रिए देश-विदेश के प्रोफ़ेसरों के साथ संबंध स्थापित किए। अपने तीसरे वर्ष के अंत में, डेटा साइंस और सांख्यिकी पर समर स्कूल में पढ़ाई के दौरान, नहत ने एक अमेरिकी प्रोफ़ेसर को गणित के व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बारे में बात करते सुना। इस अनुभव ने नहत के मन में इस क्षेत्र के प्रति जुनून जगाया और उन्हें शोध एवं शिक्षण में अपना करियर बनाने के लिए प्रेरित किया।

2011 में, नहत ने हो ची मिन्ह सिटी स्थित प्राकृतिक विज्ञान विश्वविद्यालय और फ्रांस के छह विश्वविद्यालयों के बीच एक सहयोग कार्यक्रम के तहत अनुप्रयुक्त गणित में स्नातकोत्तर उपाधि प्राप्त की। इस दौरान, नहत को प्रसिद्ध वियतनामी प्रोफेसर गुयेन शुआन लॉन्ग के मार्गदर्शन में मिशिगन-एन आर्बर विश्वविद्यालय में सांख्यिकी में डॉक्टरेट की पढ़ाई के लिए पूर्ण छात्रवृत्ति मिली। उन्होंने जल्दी ही फ्रांस में अपनी स्नातकोत्तर उपाधि पूरी की और पढ़ाई के लिए अमेरिका चले गए।

नए माहौल में आकर, नहत पर दबाव महसूस हुआ क्योंकि उसे तनावपूर्ण, गहन अध्ययन कार्यक्रम के साथ-साथ यहाँ के मौसम और संस्कृति के साथ भी तालमेल बिठाना था। इसके अलावा, उसके सभी सहपाठी छात्र बहुत प्रतिभाशाली थे, जिन्होंने एमआईटी या स्टैनफोर्ड जैसे प्रतिष्ठित संस्थानों से स्नातक किया था, और उनमें से कुछ को तो बहुत पहले से ही शोध का अनुभव था।

नहत अक्सर देर रात तक लाइब्रेरी में काम करता था, ताकि छूटे हुए ज्ञान की भरपाई कर सके और कक्षा में सीखे गए नए ज्ञान पर और गहराई से शोध कर सके। इसलिए, अक्सर सुबह दो बजे स्कूल लौटने के लिए आखिरी बस वही लेता था। हर दिन, वह अपने सहपाठियों से बातचीत करने, अपनी विदेशी भाषा कौशल को बेहतर बनाने और संस्कृति व ज्ञान के बारे में और जानने की पूरी कोशिश करता था। यहाँ के जीवन में घुलने-मिलने और शोध पर ध्यान केंद्रित करने में उसे लगभग दो साल लग गए।

नहत ने बताया, "मुझे अपना पीएचडी कार्यक्रम अच्छी तरह से पूरा करने के लिए अपनी पूरी ताकत से प्रयास करना होगा।"

अपने पर्यवेक्षकों के साथ कई परियोजनाओं पर काम करने और 2017 में पीएचडी के साथ स्नातक होने के बावजूद, नट अभी भी अपनी अगली शोध दिशा के बारे में पूरी तरह से निश्चित नहीं थे। इसलिए, उन्होंने मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, माइकल आई। जॉर्डन और मार्टिन वेनराइट के दो प्रमुख प्रोफेसरों के मार्गदर्शन में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान में पोस्टडॉक्टरल की डिग्री हासिल करने का फैसला किया। हालांकि, उन्होंने पहले 9 महीनों में एक नई शोध दिशा खोजने के लिए संघर्ष किया। इस पर काबू पाने के लिए, नट ने कई वैज्ञानिक पत्र पढ़े और प्रोफेसरों से मिलने और चर्चा करने के लिए क्षेत्र में गहन सम्मेलनों में भाग लिया। इसके लिए धन्यवाद, नट ने कुछ महत्वपूर्ण एल्गोरिदम की खोज की, जिसमें ग्रेडिएंट डिसेंट और न्यूटन एल्गोरिदम शामिल हैं, जो मशीन लर्निंग मॉडल में पैरामीटर अनुमान के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं

इसलिए, उन्होंने मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में एल्गोरिदम को अनुकूलित करने के लिए उपरोक्त कारकों के बीच के अंतर को गहराई से समझने के लिए शोध करने का फैसला किया। इसका परिणाम यह हुआ कि 2018 के मध्य से 2019 के अंत तक नहत ने 10 से ज़्यादा वैज्ञानिक पत्र पूरे किए।

जुलाई में हवाई में एक सम्मेलन में नहत और स्नातक छात्र गुयेन बा खाई। चित्र: चरित्र द्वारा प्रदान किया गया

कई विश्वविद्यालयों में काम करने के लिए आमंत्रित किए जाने के बाद, श्री नहत ने टेक्सास विश्वविद्यालय, ऑस्टिन को चुना क्योंकि उनका मानना ​​था कि वहाँ काम करने का माहौल आरामदायक था और युवा व्याख्याताओं के पास उच्च-स्तरीय शोध के लिए उपयुक्त परिस्थितियाँ थीं। इसके अलावा, टेक्सास का मौसम उनके देश जैसा ही है, जहाँ कई वियतनामी लोग रहते हैं।

नहत ने अगस्त 2020 में पढ़ाना शुरू किया, ठीक उसी समय जब अमेरिका में कोविड-19 फैल रहा था। वह अपने सहकर्मियों से सीधे बातचीत नहीं कर सकते थे और सिर्फ़ कंप्यूटर स्क्रीन के सामने ही पढ़ाते थे। कुछ छात्र ऐसे भी थे जो अपने कैमरे चालू नहीं करते थे और न ही अपनी राय व्यक्त करते थे, जिससे उनके लिए उनसे जुड़ना और उनकी ज़रूरतों को समझना मुश्किल हो जाता था।

दबाव से निपटने के अपने अनुभव और परिवार से मिले भावनात्मक सहयोग की बदौलत, नट ने शुरुआती मुश्किलों पर काबू पा लिया। इस अनुभव को याद करते हुए, नट को सबसे मूल्यवान बात यह लगती है कि वह छात्रों को ज्ञान और जुनून दे पाए, और उनकी पढ़ाई के दौरान उनके मार्गदर्शक और सलाहकार बने रहे।

इससे नहत को वियतनामी लोगों के साथ ज्ञान साझा करने और मुफ़्त में ऑनलाइन पढ़ाने का एक प्रोजेक्ट शुरू करने की प्रेरणा मिली। 2021 में, उन्होंने "डेटा साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" नाम से एक फ़ेसबुक पेज बनाया, जहाँ ज़ूम के ज़रिए वियतनामी में डेटा साइंस, मशीन लर्निंग, सांख्यिकी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर बुनियादी से लेकर उन्नत स्तर तक कई कक्षाएं आयोजित की जाती हैं।

"पहले सत्र में लगभग 1,000 प्रतिभागी थे, जिससे मुझे बहुत आश्चर्य हुआ," नट ने याद करते हुए कहा कि वह बहुत खुश थे कि सभी ने इसमें भाग लिया।

नहत अगस्त में हो ची मिन्ह सिटी यूनिवर्सिटी ऑफ़ साइंस के डेटा साइंस समर स्कूल में व्याख्यान देते हुए। चित्र: कैरेक्टर द्वारा प्रदत्त

उत्तरी कैरोलिना विश्वविद्यालय में सांख्यिकी और परिचालन अनुसंधान विभाग के प्रोफेसर ट्रान दिन्ह क्वोक ने टिप्पणी की: "नहत प्रतिभाशाली, उत्साही और अनुसंधान में गतिशील हैं। वे अमेरिका में मशीन लर्निंग और डेटा साइंस की पढ़ाई कर रहे वियतनामी लोगों के बीच एक उभरते सितारे हैं।"

अपने अनुभवों के आधार पर, नहत का मानना ​​है कि कठिनाइयाँ हर व्यक्ति को अधिक परिपक्व बनने में मदद करेंगी और जुनून उसे नई सफलताओं की ओर ले जाएगा। उन्होंने जो सबसे बड़ा सबक सीखा, वह यह है कि उन कठिनाइयों में अपेक्षाओं और दबाव के बीच संतुलन कैसे बनाया जाए।

उन्होंने कहा, "लक्ष्य हासिल न कर पाने से व्यक्ति को एक बड़ी मनोवैज्ञानिक बाधा का सामना करना पड़ता है। महत्वपूर्ण बात यह है कि हमेशा शांत रहें, अपने लक्ष्यों को पुनः समायोजित करें और असफलताओं से सीखकर अपने लक्ष्यों को अनुकूल बनाएँ।"

जापान डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक उभरते हुए क्षेत्र के रूप में देखता है। कई प्रमुख तकनीकों में महारत हासिल करने के लिए, देश को उच्च-स्तरीय शोध विशेषज्ञों की आवश्यकता है। इसलिए, अमेरिका में काम करने के अलावा, जापान वियतनाम के विश्वविद्यालय के छात्रों को उनके शोध में सहायता प्रदान करता है और प्रतिष्ठित विश्वविद्यालयों में डॉक्टरेट की डिग्री प्राप्त करने के अवसर तलाशता है।

नट ने कहा, "मैं वियतनाम में डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर ग्रीष्मकालीन और शीतकालीन स्कूलों के आयोजन के विचार को भी संजोता हूं, जो छात्रों और दुनिया के अग्रणी प्रोफेसरों के बीच एक सेतु के रूप में काम करेगा।"

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