news

Lastest

ORLab trở thành nhóm nghiên cứu mạnh của Đại học Phenikaa


Góc báo chí

Người dùng Toán tối ưu giải quyết các vấn đề nóng của xã hội

TPO - Có trong tay một gia tài kha khá các bài báo khoa học học, PGS.TS Nguyễn Trung Thành hiện đang là thành viên nhóm nghiên cứu mạnh Tối ưu hóa nghiên cứu các hệ thống lớn (ORLab), giảng viên Khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Phenikaa.

Link bài viết: xem tại đây

Con đường nghiên cứu khoa học từ trước đến nay vốn mang đậm dấu ấn cá nhân và không bằng phẳng. Nhiều nhà khoa học kiên trì theo đuổi cả chục năm, thậm chí cả đời lao tâm khổ tứ, nhưng có giả thuyết hàng trăm năm vẫn chưa tìm ra lời giải.


PGS. Nguyễn Trung Thành cho rằng thành công dù lớn hay nhỏ đều đòi hỏi tinh thần làm việc nghiêm túc, trách nhiệm cao, hết sức mình. Chưa kể sức ép chạy đua với thời gian vô cùng nghiệt ngã, bởi mình luôn phải là người công bố đáp án đầu tiên, nếu chậm trễ có thể bao công sức sẽ đổ xuống sông xuống biển. Nhiều đêm thức triền miên khi chưa tìm được đáp án, nhưng bù lại là những giây phút thăng hoa, hưng phấn tột cùng khi tìm ra mấu chốt, chìa khóa giải quyết vấn đề.

“Nó cũng giống như việc thiết kế con đường riêng đang làm dang dở, khi đục thủng bức tường cản trở cho đường thông thì cảm giác vô cùng thích thú”, anh bộc bạch.

TS. Hà Minh Hoàng, Phó Trưởng khoa, Khoa Công nghệ Thông tin, Trưởng nhóm nghiên cứu Orlab luôn đánh giá cao người anh, người đồng nghiệp về tố chất, niềm say mê và những thành tựu nghiên cứu xuất sắc.

“PGS. Thành là một trong rất ít nhà nghiên cứu trong nước có bài báo đăng trên Kỷ yếu của nhiều Hội nghị quốc tế về Trí tuệ nhân tạo hạng A* hàng đầu thế giới. Trong Toán học có những người cả đời chỉ biết kiến thức một chuyên ngành nhưng anh biết vận dụng, phát huy kiến thức của toán tối ưu để giải quyết những vấn đề nóng hổi của các ngành đang phát triển nóng như Trí tuệ nhân tạo” - TS. Hà Minh Hoàng chia sẻ.

Trong số gần 30 công trình nghiên cứu trên các tạp chí và hội nghị chuyên ngành uy tín trong và ngoài nước, PGS. Thành tâm đắc nhất với công trình “Tập Pareto gần đúng cho bài toán phân bổ tài nguyên công bằng và hiệu quả” (Approximate Pareto Set for Fair and Efficient Allocation: Few Agent Types or Few Resource Types) đăng trong Kỷ yếu Hội nghị khoa học quốc tế IJCAI 2020 - một trong những hội nghị quốc tế hạng A* có uy tín hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thu hút sự quan tâm đặc biệt của các trường top đầu cũng như các công ty, tập đoàn lớn trên thế giới như Google, Facebook, Amazon…

Tỉ lệ xét duyệt chấp nhận bài báo tại hội nghị IJCAI hằng năm vào khoảng trên dưới 20%. Riêng năm nay, tỉ lệ này giảm chỉ còn 12.6% (592 bài được chấp nhận trong tổng số gần 5000 bài báo nộp cho Hội nghị). 
Tỉ lệ này thấp nhất từ trước tới nay, thậm chí thấp hơn nhiều so với các hội nghị hàng đầu khác về AI như AAAI, ICML, hay NeurIPS. Ngoài ra, việc công bố bài báo tại các hội nghị hàng đầu về trí tuệ nhân tạo như IJCAI là một trong những tiêu chuẩn để xét duyệt Phó giáo sư/Giáo sư, cũng như là tiêu chuẩn xét tốt nghiệp cho nghiên cứu sinh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tại nhiều trường đại học uy tín trên thế giới, đặc biệt là tại Mỹ.

Nói về bài toán nghiên cứu của mình, PGS. Thành cho biết thêm đây là một trong những bài toán cơ bản thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều nhà khoa học trong cả lĩnh vực AI, kinh tế học, và khoa học máy tính lý thuyết. Các ứng dụng thực tiễn của bài toán này xuất hiện trong nhiều lĩnh vực quan trọng từ y tế, giao thông vận tải, quản lý sản xuất, đến công nghệ thông tin. Bài toán này thu hút được sự chú ý đặc biệt trong khoảng 20 năm trở lại đây, với sự tham gia của nhiều nhóm nghiên cứu mạnh đến từ các trường đại học lớn trên thế giới như Đại học Harvard, Stanford, Oxford, Đại học Quốc gia Singapore…

Kết quả của công trình nghiên cứu của PGS. Nguyễn Trung Thành cùng cộng sự đã giải quyết một phần câu hỏi mở của bài toán này. Đặc biệt, phương pháp được đề xuất bởi nhóm tác giả có tính ứng dụng cao, có thể áp dụng cho nhiều bài toán khác liên quan.

Toán học cũng lãng mạn và bay bổng

PGS. Nguyễn Trung Thành tốt nghiệp cử nhân Sư phạm Toán tại trường Đại học Hải Phòng năm 2004. Anh nhận bằng Thạc sỹ chuyên ngành Toán ứng dụng tại Viện Toán, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ năm 2007, và bằng Tiến sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính tại trường Đại học Duesseldorf, CHLB Đức, năm 2013.

Từ năm 2014 đến năm 2016, anh làm nghiên cứu sau Tiến sĩ tại Viện Khoa học và Công nghệ Masdar, thuộc trường Đại học Khalifa, Các tiểu vương quốc Ả rập thống nhất (MIST-KU); Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ (MIT); và Đại học New York (NYU). TS. Nguyễn Trung Thành là Giảng viên/Nghiên cứu viên tại Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Phenikaa từ tháng 2/2020.

Hướng nghiên cứu chính của TS. Nguyễn Trung Thành là độ phức tạp tính toán và thuật toán xấp xỉ cho các bài toán tối ưu tổ hợp ứng dụng trong nhiều lĩnh vực bao gồm: kinh tế học, trí tuệ nhân tạo, điện lưới thông minh, … Các kết quả nghiên cứu của TS. Nguyễn Trung Thành đã được công bố trên các tạp chí và hội nghị chuyên ngành uy tín trong và ngoài nước.

Theo PGS. Nguyễn Trung Thành, toán học không phải là môn trực tiếp mang đến lợi ích hoặc có tính ứng dụng tức thời, nhưng nó liên quan đến tất cả các ngành khoa học ứng dụng khác để tạo ra sản phẩm. Vì vậy, anh luôn có mong muốn làm điều gì đó giúp mọi người hiểu được tầm quan trọng của toán trong sự phát triển của khoa học công nghệ nói chung. Dành trọn thời gian cho nghiên cứu, nhưng PGS. Thành khẳng định, “cuộc sống của dân Toán không hề khô khan như mọi người vẫn tưởng”.

Theo anh, toán học còn là sự lãng mạn và bay bổng: “Làm toán không căng thẳng mà cần đến sự sáng tạo. Không phải lúc nào vùi đầu với toán thì mới ra được hướng giải quyết mà tôi vẫn làm các công việc khác song song. Tôi thích đọc truyện, trò chuyện, đi uống cà phê với bạn bè, chơi thể thao… Ý tưởng cho các bài toán khó thường nảy sinh trong tích tắc”.

Nói về lựa chọn của mình, PGS. Nguyễn Trung Thành cho biết, anh quyết định vào Sư phạm là để theo đuổi đam mê học toán, nghiên cứu toán.

Cơ hội khám phá chân trời tri thức khi TS Nguyễn Trung Thành bảo vệ thành công luận án tiến sĩ Khoa học máy tính tại CHLB Đức với đề tài “Khả năng giải xấp xỉ của bài toán tối ưu hoá việc phân bổ tài nguyên trong hệ thống đa tác tử”, và đặc biệt là trong thời gian làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT), có dịp gặp gỡ, trao đổi với nhiều nhà khoa học nổi tiếng trên thế giới, học hỏi được nhiều điều, nhất là phương pháp tư duy, những vấn đề còn trăn trở, băn khoăn ngày càng rõ hơn.

Môi trường nghiên cứu ở nước ngoài chuyên nghiệp, quy tụ nhiều tinh hoa toán học từ khắp các nước, tính cạnh tranh cao đòi hỏi mỗi người phải chủ động, miệt mài làm việc. “Họ không quan tâm mình là ai, đến từ đâu, quan trọng là có đưa ra được quan điểm, ý tưởng gì mới không. Họ rất trọng thị nếu mình làm việc nghiêm túc”, anh trải lòng.

Góc báo chí: Bài viết trên báo Tiền phong về vai trò của nhóm nghiên cứu mạnh tại các trường Đại học

Trường ĐH Phenikaa (trước đây là trường ĐH Thành Tây) trong hai năm qua cũng đã có 10 nhóm nghiên cứu mạnh ra đời. Nhóm nghiên cứu Tối ưu hoá các hệ thống lớn của TS. Hà Minh Hoàng dù mới được thành lập giữa năm 2020 nhưng đã có nhiều sản phẩm được đưa vào ứng dụng.


TS. Hà Minh Hoàng cho biết, nhóm sử dụng các kỹ thuật của Vận trù học, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để xây dựng các mô hình toán học, các thuật toán thông minh giúp ra quyết định tốt hơn, mang lại nhiều giá trị hơn cho các tổ chức, công ty hoạt động trong nhiều ngành nghề khác nhau.

Một trong những sản phẩm của nhóm được ứng dụng tại trường là cụm phần mềm phục vụ cho ĐH thông minh. Hệ thống quản lý và hỗ trợ ra quyết định tuyển sinh có các tính năng như quản lý hồ sơ, phân loại, lọc trùng thí sinh, thống kê, phân tích thông minh, thuật toán thông minh xử lý lọc ảo, hỗ trợ ra quyết định điểm trúng tuyển...
Hệ thống lập thời khóa biểu tự động sử dụng thuật toán thông minh xử lý đa dạng các ràng buộc xuất phát từ nhu cầu lập thời khoá biểu cho sinh viên đăng ký tín chỉ, giảm hơn 85% thời gian và công sức lập thời khoá biểu so với làm thủ công.

Hiện nay, hệ thống quản lý và tự động lập kế hoạch làm việc theo ca kíp của nhóm đang được ứng dụng tại Nhà máy thuỷ điện Lai Châu, bệnh viện Đại học Y Hà Nội.
Link xem bài viết tại đây.
News
Để chuẩn bị cho các dự án nghiên cứu và phát triển trong thời gian tới, ORLab có nhu cầu tuyển dụng liên tục các vị trí như sau:
1. Giảng viên, nghiên cứu viên: số lượng 02
- Yêu cầu: Có bằng tiến sĩ chuyên ngành liên quan tới Vận trù học (Operations research - OR) và đã công bố ít nhất 03 bài báo ở các tạp chí uy tín chuyên ngành hẹp liên quan, có kinh nghiệm làm ứng dụng là một lợi thế.
- Nhiệm vụ: Tham gia giảng dạy tại khoa CNTT, Đại học Phenikaa, làm nghiên cứu cơ bản và ứng dụng tại nhóm nghiên cứu ORLab và hướng dẫn các thực tập sinh (đa số đều đạt giải quốc gia, quốc tế các môn Toán, Tin bậc phổ thông trung học).
- Quyền lợi: mức lương ít nhất 2000$/tháng (chưa tính thu nhập thêm từ các đề tài nghiên cứu cơ bản và ứng dụng) + bảo hiểm theo quy định của trường đại học Phenkiaa và tập đoàn Phenikaa.
2. Postdoc: số lượng 01
- Yêu cầu: Có bằng tiến sĩ chuyên ngành liên quan tới Vận trù học (Operations research - OR) và đã công bố ít nhất 01 bài báo ở các tạp chí uy tín chuyên ngành OR, có kinh nghiệm làm ứng dụng là một lợi thế.
- Nhiệm vụ: Tham gia nghiên cứu cơ bản và ứng dụng tại nhóm nghiên cứu ORLab và hướng dẫn các thực tập sinh (đa số đều đạt giải quốc gia, quốc tế các môn Toán, Tin bậc phổ thông trung học).
- Quyền lợi: mức lương ít nhất 1000$/tháng (chưa tính thu nhập thêm từ các đề tài nghiên cứu cơ bản và ứng dụng) + bảo hiểm theo quy định của trường đại học Phenkiaa và tập đoàn Phenikaa.

CV xin gửi về hoang.haminh@phenikaa-uni.edu.vn.
Chi tiết liên hệ: nhóm ORLab phòng 703 nhà A6, đại học Phenikaa.
  • Tiến sĩ Nguyễn Trung Thành có bài báo được chấp nhận đăng tại Hội nghị THE 31ST INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON ALGORITHMS AND COMPUTATION (ISAAC 2020). Đây là hội nghị hạng A với 64 bài được chọn trên tổng số 202 submission.


    https://apsec2012.comp.polyu.edu.hk/isaac-accepted.html


    Trước đó TS. Thành cũng có bài báo công bố tại Hội nghị uy tín về Trí tuệ nhân tạo IJCAI 2020 (hạng A* - mức cao nhất của các hội nghị ngành Khoa học máy tính) với mức acceptance rate khoảng 12%.

URL: https://www.uts.edu.au/about/faculty-engineering-and-information-technology/global-engagement/updates/maths-improve-real-world?fbclid=IwAR0zTgq6HOXDUvaUA5l0VEB5JMDPoo5kYrEhN0o4pdDWcjxu7u4RNImbIu0


Dr Minh Hoàng Hà decided to pursue operations research (OR) so that he could apply his mathematics background, analytical skills and creativity to the solution of real-world problems.

Minh Hoàng has studied and worked around the world, including significant periods in France and Canada.  He has gained significant research and industry experience in operations research, including consulting on operational optimization and the deployment of IT solutions for companies. These experiences influence activities in his lab in Vietnam, ORLab.

Studying operations research gives me the chance to work in diverse industries, such as healthcare, transportation, finance, manufacturing, pharmaceuticals or even disaster relief and entertainment.

This vast experience has made him a leading expert in reducing costs and increasing labour productivity and profitability.  In 2017, he received special recognition from the Vietnamese government for his contribution to the IT industry. 

He strongly believes that operations research is important for industry, with the potential to save hundreds of millions of dollars for companies.

For Hoàng, the value of his visit to UTS was the opportunity to generate ideas by chance, through first hand conversations.

When we have to tackle a hard problem, meeting in person with paper or a whiteboard is much more useful.

A particular highlight was identifying optimisation techniques to successfully solve complex but interesting problems in networking, wireless and cloud computing.

He sees the overarching collaboration between UTS and VNU-UET as a great contribution to strengthen the research and training capacities of both institutions.

He hopes to see the networks established during his visit to UTS endure through joint papers, industry projects and PhD co-supervision.

Minh Hoàng sees the connections he has made at UTS as complementary to the research conducted at ORLab, helping industry, society, and the public sector to optimise to reduce cost and increase efficiency.

Because optimisation problems arise throughout daily life, the impact of this research is vast and diverse.