Tiến sĩ gốc Việt tại Mỹ tham gia điều phối loạt hội nghị AI lớn nhất thế giới

Trong cộng đồng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo quốc tế, Tiến sĩ Nguyễn Minh Lâm (SN 1986, tại Hà Nội) được biết đến là nhà khoa học gốc Việt tại Mỹ hoạt động nổi bật trong lĩnh vực học máy và tối ưu hóa thuật toán.

Anh hiện là nhà nghiên cứu khoa học tại trung tâm nghiên cứu Thomas J. Watson, trụ sở chính của IBM Research tại New York (Mỹ). Đây cũng là nơi anh tập trung nghiên cứu các phương pháp toán học và thuật toán nhằm cải thiện hiệu quả huấn luyện cũng như độ tin cậy của các mô hình AI.

Anh cũng đồng thời là Principal Investigator (PI) điều hành một số dự án của MIT-IBM Watson AI Lab kết hợp với các giáo sư của đại học MIT và hướng dẫn các nghiên cứu sinh của trường MIT và Harvard. Minh Lâm đồng thời được mời làm giáo sư thỉnh giảng của Đại học Lehigh, Mỹ.

Tại phòng thí nghiệm nghiên cứu của IBM, công việc chính của anh xoay quanh việc phát triển các thuật toán tối ưu hóa cho học máy quy mô lớn, đặc biệt trong những hệ thống AI phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Các hướng nghiên cứu của anh bao gồm thiết kế thuật toán cho học máy, tối ưu hóa phi lồi, học liên kết, mô hình chuỗi thời gian và độ tin cậy của hệ thống AI.

“Nghiên cứu của tôi là tìm ra những phương pháp toán học giúp các mô hình AI học nhanh hơn, ổn định hơn và có thể triển khai ở quy mô lớn trong thực tế ”, anh chia sẻ.

Ngoài nghiên cứu cơ bản, nhiều kết quả từ nhóm của anh được tích hợp vào các dự án công nghệ của IBM, đặc biệt trong các hệ thống phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp và tự động hóa.

Tiến sĩ Nguyễn Minh Lâm tốt nghiệp Cử nhân Toán ứng dụng và Khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Moskva mang tên Lomonosov (2008), Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh (MBA) tại Đại học McNeese State (2013). Năm 2018, Lâm lấy bằng Tiến sĩ Kỹ thuật Công nghiệp và Hệ thống tại Đại học Lehigh (2018), luận án tiến sĩ của anh đã nhận Giải thưởng luận án xuất sắc Elizabeth V. Stout của trường.

Phản biện học thuật tại các hội nghị AI hàng đầu

Song song với công việc nghiên cứu, Nguyễn Minh Lâm còn tham gia sâu vào mạng lưới học thuật quốc tế. Năm 2026, anh đảm nhiệm vai trò Senior Area Chair tại hội nghị NeurIPS – diễn đàn khoa học được mệnh danh là “đỉnh Everest” của giới trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu.

Cùng năm, anh còn giữ vai trò Lead chair của Journal Track - thành viên trong ban tổ chức tại NeurIPS, phụ trách điều phối quy trình và lựa chọn những công trình nghiên cứu chất lượng cao đã được xuất bản tại các tạp chí khoa học uy tín như Journal of Machine Learning Research và Annals of Statistics để được báo cáo tại hội nghị NeurIPS.

Bên cạnh NeurIPS, tên tuổi của vị chuyên gia gốc Việt còn phủ sóng ở ban điều phối của hàng loạt “thánh đường” AI khác. Chỉ tính riêng trong năm 2026, anh đồng thời là Senior Area Chair tại ICML, ICLR cùng AISTATS. Đây là những vị trí chỉ dành cho các nhà khoa học có uy tín học thuật ở mức độ tinh hoa, đòi hỏi tư duy sắc bén để giám sát và đánh giá hàng nghìn nghiên cứu từ các viện, trường và tập đoàn công nghệ trên khắp toàn thế giới.

“Các hội nghị AI lớn giống như một ‘thao trường’ thử lửa của giới nghiên cứu. Không phải mọi bài báo được chọn đều đã là phiên bản hoàn mỹ nhất, nhưng quy trình phản biện nghiêm ngặt chính là thước đo cần thiết để cộng đồng cùng nhau đánh giá rủi ro, sàng lọc tiềm năng và định vị những xu hướng sẽ định hình tương lai của công nghệ", anh nói.

Nghiên cứu được cộng đồng khoa học quốc tế ghi nhận

Hầu hết các công trình của Nguyễn Minh Lâm được công bố tại các hội nghị và tạp chí khoa học uy tín hàng đầu. Các nghiên cứu của anh tập trung vào việc xây dựng các thuật toán học máy hiệu quả hơn, đồng thời nâng cao tính ổn định và khả năng giải thích của hệ thống AI.

Một trong những nghiên cứu nổi bật của anh là tạo ra thuật toán SARAH (được đặt theo tên con gái của anh), được giới thiệu tại ICML 2017 – một thuật toán nền tảng và đã ảnh hưởng đến nhiều phương pháp giảm phương sai khác trong tối ưu hóa và được đưa vào chương trình giảng dạy của nhiều trường đại học hàng đầu trên thế giới như Đại Học Princeton và Trường Đại học Bách khoa Liên bang Thụy Sĩ tại Lausanne.

Theo anh, khi trí tuệ nhân tạo ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong tài chính, y tế hay hạ tầng công nghệ, yêu cầu về độ tin cậy của mô hình trở thành vấn đề quan trọng.

“AI không chỉ cần chính xác trong phòng thí nghiệm. Điều quan trọng là nó phải hoạt động ổn định khi đưa vào các hệ thống thực tế", anh cho biết.

Ngoài công bố khoa học, anh còn tham gia nhiều dự án nghiên cứu ứng dụng tại IBM. Một số dự án của nhóm nghiên cứu anh tham gia đã được vinh danh trong chương trình IBM Research Outstanding Accomplishments, giải thưởng dành cho các thành tựu khoa học và công nghệ nổi bật của tập đoàn.

Anh cũng được IBM trao danh hiệu Master Inventor, ghi nhận những đóng góp về sáng chế trong các lĩnh vực nghiên cứu của tập đoàn.

Kết nối trí tuệ Việt với cộng đồng AI toàn cầu

Trong cộng đồng khoa học quốc tế, Nguyễn Minh Lâm còn tham gia ban biên tập của nhiều tạp chí học thuật, trong đó có vai trò Action Editor tại Journal of Machine Learning Research và biên tập viên của Journal of Optimization Theory and Applications.

Năm 2024, anh được lựa chọn vào lớp Senior Member đầu tiên của INFORMS, tổ chức quốc tế trong lĩnh vực vận trù học và khoa học dữ liệu.

Theo Nguyễn Minh Lâm, AI là lĩnh vực phát triển nhanh và mang tính toàn cầu, vì vậy sự hợp tác giữa các cộng đồng nghiên cứu là yếu tố then chốt.

Những hội nghị khoa học lớn không đơn thuần là nơi trình diễn công nghệ, mà là nơi các bộ óc vĩ đại cùng nhau xếp những viên gạch nền tảng cho tương lai của AI.

"Được là một phần trong dòng chảy kiến tạo đó, đóng góp tiếng nói của người Việt vào bản đồ tri thức thế giới, là điều tôi luôn trân trọng và tự hào", anh chia sẻ.