Från läkarstudent till professor vid världens 8 bästa universitet

Efter att ha hoppat av tre år på läkarutbildningen och sedan arbetat på ett olje- och gasföretag, bytte Nguyen Hung Minh Tan till AI-forskning och blev föreläsare vid National University of Singapore.

Minh Tan, 34 år gammal, från Ho Chi Minh-staden, accepterade i juli tjänsten som biträdande professor (*) vid institutionen för matematik, National University of Singapore (NUS). Detta är den enda skolan i Asien som är bland de 10 bästa universiteten i världen , enligt QS Ranking 2024. Skolan ligger på åttonde plats.

Tan kommer att undervisa och forska om maskininlärning och djupinlärning inom artificiell intelligens (AI).

"Jag valde Singapore eftersom NUS matematikinstitution är mycket stark, rankad som nummer 13 i världen enligt QS 2023. Forskningsinriktningen här liknar min utvecklingsinriktning", sa Tan.

Dessutom ligger Singapore nära Vietnam. Tan tror att detta ger honom möjlighet att vägleda studenter och samarbeta med kollegor hemma. Han har lett många unga talanger i Vietnam genom stora teknikföretags AI-residencyprogram. Det tvååriga programmet stöder studenter inom AI-forskning och skapar förutsättningar för dem att göra doktorander utomlands.

Nguyen Hung Minh Tan. Foto: Karaktär tillhandahållen

Som barn var Tan intresserad av matematik när han läste tidskrifterna Math and Youth. Tan lärde sig bra och var kontinuerligt med i skollaget sedan grundskolan. År 2004 klarade Tan inträdesprovet till matematikspecialiseringsklassen på Le Hong Phong High School for the Gifted.

Tan berättade att även om han gillade det, så var det under dessa år han studerade matematik bara för att kunna ta provet. Efter att inte ha uppnått de önskade resultaten bestämde sig Tan för att byta inriktning på universitetet. År 2007 blev Tan antagen till två prestigefyllda universitet i Ho Chi Minh-staden, Bach Khoa och Y Duoc, och valde att satsa på att bli läkare.

Efter att ha studerat i Vietnam i ett år flyttade Tan till USA med sin familj. Han fortsatte sina medicinska studier vid Houston Community College i Texas. Men efter två år slutade Tan igen.

"Jag insåg att jag inte passade inom det medicinska området", minns Tan. Vid den tiden tyckte han också att hans engelska inte var tillräckligt bra för att fortsätta studera medicin i USA eftersom läkarstudenter inte bara studerar i skolan utan också måste kommunicera väl för att förstå patienternas patologi, omständigheter och psykologi.

Efter att ha undersökt och sett att ingenjörsstudenter har goda karriärmöjligheter, ansökte Tan och fick ett fullt stipendium för att studera elektroteknik vid Rice University – en skola bland de 15 bästa universiteten i USA enligt US News.

Vid den tiden hade Tan fortfarande ingen tydlig bild av sin karriärväg. Under första terminen, när han tog tre specialkurser, blev Tan intresserad och valde signalbehandling. Enligt Tan använder denna huvudämne mycket matematisk kunskap och har många jobbmöjligheter i stora oljebolag. Detta är också ett känt utbildningsområde på skolan.

Förutom studierna försökte Tan förbättra sin engelska. Han sökte ett deltidsjobb som kassör på en marknad. Jobbet var mycket stressigt och tvingade Tan att aktivt lyssna och prata mer engelska för att lösa problem med kunder. Tack vare detta förbättrade Tan sina lyssnings- och talfärdigheter. Han kunde prata lättare med sina vänner i skolan och kunde delta i projekt med sina lärare.

År 2014 började Tan sitt sista år på college. Det var också den tid då maskininlärning och djupinlärning utvecklades mycket snabbt i USA. Tan studerade dessa två områden för att söka till projektet och tillsammans med sina vänner lyckades han skapa en hatt som kunde omvandla bärarens tankar till kommandon för att styra en modellbil.

Strax innan examen blev Tan dock antagen som ingenjörspraktikant på GE Oil and Gas – ett företag inom olje- och gasindustrin. Inte långt efter gick oljeindustrin i nedgång. Vid den här tiden övertygade hans gamla lärare vid Rice University honom att återgå till forskning om AI.

Tan sa upp sig från sitt jobb och vann ett master- och doktorandstipendium 2014.

Tre år senare, med passion och hängivna vägledning från sina lärare, gick Tans studier smidigt, och han publicerade kontinuerligt vetenskapliga artiklar. Men under sitt fjärde år började Tan "fastna" och visste inte vad han skulle undersöka härnäst. Han försökte utforska många nya områden inom AI men utan resultat.

”Jag har inte publicerat några vetenskapliga artiklar på två år”, sa Tan oroligt eftersom detta är ett mycket viktigt steg för en doktorand. Han kämpade och jämförde ständigt sina idéer med sina lärares för att förstå vad han saknade.

Efter två års kamp utan resultat blev det tydligt när Tan insåg att det han saknade var en forskningsinriktning. Till slut bestämde sig Tan för att fokusera på tillämpad matematik och maskininlärning.

Sedan dess har Tans arbete blivit mycket enklare. Tan praktiserade på Amazon AI och NVIDIA Research, där han deltog i ett antal tillämpade problem såsom fysik AI-modellering, domänanpassning för att lära sig av syntetisk data, eller användning av maskininlärning för att utforska vetenskap. Nyligen använde Tan dessa tillämpade problem för att förutsäga batterilivslängden för elbilar i ett samarbetsprojekt med Toyota.

I juni i år avslutade han sitt postdoktorala program vid institutionen för matematik, University of California, Los Angeles (UCLA), innan han arbetade vid National University of Singapore.

Tan sa att hans nya jobb är väldigt intressant. Han får delta i att bygga upp program som hjälper elever att tillämpa det de har lärt sig för att hitta jobb över hela världen.

"Det finns mycket press men också mer motivation", berättade Tan. Han sa att han valde lärarvägen eftersom han inspirerades av sina mentorer. Professor Richard Baraniuk vid Rice University och professor Stan Osher vid UCLA gav Tan många användbara råd både inom forskning och karriär. Tan bevittnade deras engagemang och positiva inflytande på honom och såg dem som förebilder att följa.

Tan vid ICLR 2023-konferensen om artificiell intelligens i Rwanda. Foto: Karaktären tillhandahålls

Ho Pham Minh Nhat, professor vid University of Texas i Austin, USA, uppskattar sina kollegor mycket inom både forskning och undervisning.

"Tan vill alltid göra allt till slutet och inte lämna saker oavslutade. Han upptäcker och hanterar problem mycket vetenskapligt. Tan är också mycket ansvarsfull gentemot sina elever", delade Mr. Nhat.

Hittills har Tan 16 artiklar publicerade i Q1-tidskrifter (den mest prestigefyllda gruppen av tidskrifter inom ett område). Tans framtida forskningsinriktning är att kombinera många metoder inom tillämpad matematik, såsom optimering, differentialekvationer eller statistik, för att förklara maskininlärningsmodeller som används i tillämpningar av artificiell intelligens. Han återvänder också regelbundet till Vietnam för att vägleda studenter tillsammans med sina kollegor.

När Tan ser tillbaka på sin resa säger han att varje miljö har lärt honom värdefulla lärdomar. På läkarutbildningen lärde han sig dygden flit. Rice University lärde honom att vara en oberoende forskare. Vid UCLA lärde han sig att vara produktiv och bedriva effektfull forskning. Även på dessa två platser, genom att arbeta med kollegor från många länder, lärde sig Tan värdet av mångfald i forskning och i livet.

Han menar att unga människor behöver vara proaktiva, nyfikna, hårt arbetande, ständigt förnya sitt tänkande och ha tilltro till sig själva.

”Ingenting kommer lätt”, sa Tan. Han tror att de flesta människor inte är genier, så dessa egenskaper är nyckeln till framgång, särskilt när man ställs inför hinder.

Khanh Linh

*Assistent professor är en av tre professorsnivåer i USA.

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