Nội dung bài viết
Coi việc học như một 'trò chơi dài hạn', Minh Hiển kiên trì theo đuổi Tin-Sinh học, phân tích dữ liệu y sinh bằng AI, trở thành thủ khoa Đại học Công nghệ cùng 3 công bố quốc tế.
Nguyễn Minh Hiển, quê Bắc Ninh, tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin, trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, với điểm trung bình (GPA) 3.93/4. Nam sinh là một trong ba sinh viên có điểm GPA cao nhất trong đợt xét tốt nghiệp tháng 6 năm nay.
"Đây là một mốc đáng nhớ trong cuộc đời mình", Hiển nói, nhìn nhận thành quả này đến từ quá trình liên tục học hỏi, thử sức. Minh Hiển trong lễ tốt nghiệp tại trường, ngày 5/7.
Ảnh: Nhân vật cung cấp Từng là học sinh chuyên Toán tại THPT chuyên Bắc Ninh và giành giải nhì quốc gia môn Tin học, Hiển bước vào đại học với nền tảng tư duy vững chắc.
Nhưng, ngã rẽ thực sự đến vào năm thứ hai, khi cậu tham gia nhóm nghiên cứu và bắt gặp sự giao thoa thú vị giữa Công nghệ thông tin và Sinh học, môn học từng yêu thích từ thời cấp 2.
"Tin sinh học cho mình thấy lập trình, thuật toán và trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu sinh học phức tạp, đặc biệt trong nghiên cứu ung thư và y học chính xác", Hiển nói. "Đây là hướng nghiên cứu có tính thời sự và còn nhiều tiềm năng phát triển".
Thời gian đầu làm nghiên cứu, Hiển gặp khó khăn vì các bài báo khoa học trước đó "khó hiểu hơn tưởng tượng". Nhiều chi tiết triển khai và tham số nhỏ không được trình bày đầy đủ, gây khó cho việc tái hiện thí nghiệm.
Hiển nói học giống như chơi một trò chơi dài hạn, muốn đi xa phải biết cách phân bổ nguồn lực và chọn chiến lược phù hợp. Nam sinh chia nhỏ mục tiêu học tập, nghiên cứu để bớt bị áp lực trước những bài toán khó.
Ngoài ra, Hiển lên kế hoạch hoàn thành phần lớn chương trình học trong ba năm đầu, rồi đi làm tại một công ty công nghệ để mở rộng tư duy sang các dữ liệu phức tạp như ảnh y khoa hay protein. Quá trình này, Hiển vẫn dành 20-30% quỹ thời gian dành cho nghiên cứu.
Đến năm thứ tư, nam sinh đã là đồng tác giả của ba công bố quốc tế về ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu ung thư. Trong đó, hai bài trên IEEE Xplore và một bài trên Springer Nature, cơ sở dữ liệu khoa học trực tuyến uy tín trên thế giới.
Các nghiên cứu khai thác nhiều loại dữ liệu sinh học của bệnh nhân, như mức độ hoạt động của gen, các biến đổi trên DNA, nhằm hỗ trợ phân nhóm ung thư và tìm ra những dấu hiệu sinh học liên quan.
"Những kết quả này có thể gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo, góp phần hỗ trợ chẩn đoán và điều trị phù hợp hơn với từng bệnh nhân trong tương lai", Hiển nói, cho biết bản thân phụ trách đọc tài liệu, xử lý dữ liệu, chạy thực nghiệm, kiểm tra kết quả và hoàn thiện thí nghiệm.
Ba công bố nói trên cũng là "xương sống" cho khóa luận tốt nghiệp về ứng dụng AI trong xây dựng cây tiến hóa. Đây là một hướng nghiên cứu tính toán giúp phân tích quan hệ giữa các mẫu sinh học.
"Trong nghiên cứu vaccine, nó cung cấp thông tin về sự thay đổi của virus, giúp các nhà khoa học đánh giá và cập nhật thành phần vaccine khi cần thiết", nam sinh mô tả. Hiển cho rằng để làm nghiên cứu, sinh viên phải tự đọc, tự thử nghiệm, ghi lại sai khác và điều chỉnh cách làm qua từng lần chạy.
Đây là công việc nam sinh thích nhất, nhưng cũng thấy áp lực nhất. "Các thí nghiệm AI trên dữ liệu y sinh đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, nên mình phải học cách sử dụng linh hoạt các nền tảng có GPU, tối ưu mã nguồn và quản lý thời gian chạy thực nghiệm", Hiển kể.
Tiến sĩ Hoàng Thị Điệp, giảng viên khoa Công nghệ thông tin, người hướng dẫn nghiên cứu và khóa luận tốt nghiệp của Hiển, đánh giá nam sinh có niềm yêu thích đặc biệt với khoa học sự sống, phối hợp ăn ý với các cộng sự trong nhóm.
"Hiển có nền tảng thuật toán tốt, khả năng tự học cao và rất bền bỉ khi làm thực nghiệm", cô nói. Khi ô vuông chuyển thành dấu tích xanh là hoàn thành, bạn đọc có thể đóng trang web trên.
Gợi ý thực hành:
1. Theo dõi thông báo từ cơ quan địa phương tại California.
2. Kiểm tra nguồn chính thức trước khi chia sẻ lại thông tin.