医学生から世界トップ8の大学の教授へ

グエン・フン・ミン・タン氏は、3年間の医学部を中退し、石油・ガス会社で働いた後、AI研究に転向し、シンガポール国立大学の講師になった。

ホーチミン市出身のミン・タンさん（34歳）は、7月にシンガポール国立大学（NUS）数学科の助教授（*）に就任した。 QSランキング2024によると、この大学は世界のトップ10大学の中で唯一アジアの大学です。同校は8位です。

タン氏は人工知能 (AI) における機械学習とディープラーニングの指導と研究を行います。

「シンガポールを選んだのは、NUSの数学科が非常に優秀で、QS 2023によると世界13位にランクされているからです。ここでの研究の方向性は、私の発展の方向性と似ています」とタン氏は語った。

また、シンガポールはベトナムに近いです。タン氏は、これによって学生を指導し、母国の同僚と協力する機会が得られると考えています。彼は大手テクノロジー企業の AI レジデンシー プログラムを通じてベトナムの多くの若い才能を指導してきました。この2年間のプログラムは、学生のAI研究をサポートし、海外で博士号を取得できるようにします。

グエン・フン・ミン・タン。写真：キャラクター提供

子どもの頃、タンさんは『Math and Youth』という雑誌を読んで数学に興味を持つようになりました。タンは勉強がよく、小学校の頃からずっと学校のチームに所属していました。 2004年、タンさんはレ・ホン・フォン高等学校の数学特別クラスの入学試験に合格しました。

タン氏は、数学が好きではあったものの、試験を受けるためだけに数学を勉強していたと話しました。期待した結果が得られなかったため、タン氏は大学レベルで方向転換することを決意した。 2007年、タンさんはホーチミン市の名門校である理工大学と医学薬学大学の入学試験に合格し、医師としての道を進むことを選んだ。

タンさんはベトナムで1年間勉強した後、家族とともにアメリカに移住した。彼はテキサス州ヒューストンコミュニティカレッジで医学の勉強を続けました。しかし、2年後、タン氏は再び活動を中止した。

「自分は医学には向いていないと気づいた」とタンさんは振り返る。当時、彼はアメリカで医学の勉強を続けるには自分の英語力が十分ではないと考えていました。なぜなら、医学生は学校で勉強するだけでなく、患者の病理、状況、心理を理解するためにうまくコミュニケーションをとらなければならないからです。

タンさんはリサーチの結果、工学専攻には良いキャリアの見込みがあることがわかったので、US News によると米国のトップ 15 大学にランクされているライス大学で電気工学を学ぶための全額奨学金を申請し、勝ち取った。

この時点では、タンはまだ自分の進むべき方向を明確には決めていませんでした。最初の学期に3つの専門クラスを受講したとき、タンさんは興味を持ち、信号処理を選択しました。タン氏によれば、この専攻では多くの数学の知識が活用され、大手石油会社での就職機会が数多くあるという。ここも学校の有名な練習場です。

勉強の他に、タンさんは英語力の向上にも努めています。彼は市場のレジ係のパートタイムの仕事に応募した。この仕事は非常にストレスが多く、顧客との問題を解決するためにタンさんは積極的に英語を聞いたり話したりすることが求められます。そのおかげで、タンさんはリスニングとスピーキングのスキルが向上しました。学校で友達と話しやすくなり、先生たちと一緒にプロジェクトに参加できるようになりました。

2014年、タンさんは大学の最終学年に進級した。これはアメリカで機械学習やディープラーニングが急速に発展していた時期でもありました。タン氏はこの2つの分野を研究してプロジェクトに応用し、友人たちと協力して、かぶる人の思考を模型車を制御するコマンドに変換できる帽子を作り上げました。

しかし、卒業直前に、タンさんは石油・ガス業界の企業であるG​​Eオイル・アンド・ガス社にエンジニアリングのインターンとして採用されました。やがて石油産業は衰退した。その時、ライス大学の元教授が彼にAIの研究に戻るよう説得した。

タンさんは仕事を辞め、2014年に修士号と博士号の奨学金を獲得した。

3年後、教師たちの熱意と献身的な指導のおかげで、タンさんの研究は順調に進み、科学論文を継続的に発表しました。しかし、4年目になると、タンさんは次に何を研究すればいいのかわからなくなり、「行き詰まり」始めました。彼は AI の多くの新しい分野を探求しようとしたが、成果は得られなかった。

「この2年間、科学論文を1本も発表していない」とタンさんは心配する。博士課程の学生にとって、これは非常に重要な段階だからだ。彼は、自分に何が欠けているのかを理解するために、自分の考えを教師の考えと常に比較しながら苦労しました。

2年間も成果が出ずに苦労した後、タン氏は自分に欠けていたのは研究の方向性だと気づき、事態は明らかになった。最終的に、タン氏は応用数学と機械学習に重点を置くことを決めました。

それ以来、タンさんの仕事はずっと楽になりました。 Amazon AI および NVIDIA Research の新しいインターンは、物理学 AI モデリング、合成データから学習するためのドメイン適応、科学的発見のための機械学習の使用などの応用問題に取り組んでいます。最近、タン氏はトヨタとの共同プロジェクトでこれらの応用問題を利用して電気自動車のバッテリー寿命を予測しました。

彼は今年6月にカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）数学科で博士研究員課程を修了し、その後シンガポール国立大学に着任した。

タンさんは新しい仕事はとても興味深いと言った。彼はプログラムの構築に携わり、学生が学んだことを応用して世界中で仕事を見つけられるように支援しました。

「プレッシャーは大きいが、モチベーションも高まっている」とタン氏は語った。彼は教師たちに感銘を受けて教師の道を選んだと語った。ライス大学のリチャード・バラニウク教授とUCLAのスタン・オシャー教授は、タン氏に研究とキャリアの両面で多くの有益なアドバイスを与えた。教師たちの献身と前向きな影響力を目の当たりにしたタンさんは、彼らを従うべき模範と考えています。

ルワンダで開催された ICLR 2023 人工知能カンファレンスに出席した Tan 氏。写真：キャラクター提供

米国テキサス大学オースティン校のホー・ファム・ミン・ニャット教授は、研究と教育の両面で同僚を高く評価しています。

「タン先生はいつも何事も最後までやり遂げ、決してやり残したことはありません。彼は非常に科学的に問題を発見し、対処します。また、生徒に対しても非常に責任感があります」とナット氏は語りました。

現在までに、タン氏は Q1 ジャーナル (その分野で最も権威のあるジャーナルのグループ) に 16 本の論文を寄稿しています。 Tan 氏の将来の研究方向は、最適化、微分方程式、統計などの応用数学の多くの手法を組み合わせて、人工知能アプリケーションで使用される機械学習モデルを説明することです。彼はまた、同僚とともに学生を指導するために定期的にベトナムに戻っています。

タン氏は自身の旅を振り返り、それぞれの環境が貴重な教訓を与えてくれたと語る。彼は医学部で勤勉の美徳を学んだ。ライス大学は彼に独立した研究者になる方法を教えた。 UCLAで、彼は生産的に働き、影響力のある研究を行う方法を学びました。また、この 2 つの場所で、多くの国から来た同僚と働くことで、タン氏は研究と生活における多様性の価値についてさらに学びました。

彼は、若者は積極的、好奇心旺盛、勤勉、常に思考を刷新し、自分に自信を持つ必要があると信じています。

「簡単に成功できるものはありません」とタン氏は語った。彼は、ほとんどの人は天才ではないので、特に障害に直面したときには、これらの資質が成功の鍵となると信じています。

カーン・リン

*助教授は、米国における教授の3つのレベルのうちの最初のレベルです。

ソースリンク: https://vnexpress.net/tu-sinh-vien-y-thanh-giao-su-dai-hoc-top-8-the-gioi-4649054.html