TS Nguyễn Trung Thành ghi dấu ấn với thế giới về bài toán tập Pareto

 Bài toán này thu hút được sự chú ý đặc biệt trong khoảng 20 năm

Trong số gần 30 công trình nghiên cứu trên các tạp chí và hội nghị chuyên ngành uy tín trong và ngoài nước, TS Nguyễn Trung Thành (sinh năm 1982) 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.

Hội nghị khoa học quốc tế IJCAI là 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 hàng 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.

 Điều này cho thấy việc có được công bố khoa học tại các hội nghị hàng đầu là vô cùng khó khăn, đặc biệt là đối với các nghiên cứu được thực hiện trong nước.

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 AI tại nhiều trường đại học uy tín trên thế giới, đặc biệt là tại Mỹ.

Nói về bài toán nghiên cứu của mình, TS 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 trí tuệ nhân tạo (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…

Về cơ bản, đây là một bài toán tối đa hóa đồng thời hai hàm mục tiêu (bi-objective) bao gồm  sự“công bằng-fairness” và sự “hiệu quả-efficiency”, trong đó lời giải tối ưu cho bài toán thường không phải là duy nhất mà được cho bởi một tập hợp các phương án có tên gọi là tập Pareto.

 Việc tính toán tập Pareto hay thậm chí dạng gần đúng của nó trong trường hợp tổng quát là không khả thi (thời gian tính toán là hàm mũ đối với kích thước đầu vào của bài toán). Một câu hỏi quan trọng đặt ra là trong điều kiện nào của bài toán thì tập Pareto hay dạng gần đúng của nó có thể tính toán được một cách hiệu quả (thời gian tính toán là đa thức đối với kích thước đầu vào của bài toán).

Kết quả của công trình nghiên cứu của TS Thành cùng cộng sự đã giải quyết một phần câu hỏi mở 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.

Dấu ấn cá nhân trong từng công trình khoa học

Con đường nghiên cứu mang đậm dấu ấn cá nhân vô cùng gian nan, chẳng khác người độc hành trên sa mạc. 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. Có giả thuyết TS Thành trăn trở rất lâu nhưng đôi khi chỉ trong một lần đọc tài liệu lại gợi mở hướng đi đến đích.

Với TS Thành, thành công dù lớn hay nhỏ đều đòi hỏi tinh thần làm việc nghiêm túc, trách nhiệm cao, vắt kiệt 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 vắt óc nghĩ mãi không ra, 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.

“Không có gì là không thể. Nếu mình có đam mê, nhiệt huyết sẽ tự tin vươn tới những đỉnh cao khoa học. Trong khoa học, quan trọng nhất để khẳng định mình là đóng góp, cống hiến được những gì”, TS Thành tâm sự.

Toán học là lãng mạn và bay bổng

Theo TS 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 TS 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”.

Trong anh, môn Toán lúc nào cũng rất đẹp, giống như những câu thơ của GS Văn Như Cương:

Em cắm hoa tươi đặt cạnh bàn

Mong rằng toán học bớt khô khan

Em ơi trong Toán nhiều công thức

Cũng đẹp như hoa lại chẳng tàn.

Nói về lựa chọn của mình, TS Nguyễn Trung Thành cho biết, anh quyết định vào Sư phạm là để theo đuổi đam mê học toán, nghiên cứu toán. “Bản thân mình học những gì thấy đam mê nhất. Có thể về sau không giàu nhưng chắc chắn những gì mình học được sẽ nuôi được mình”.

Anh tâm sự: “Các thầy nói rằng cứ an tâm làm khoa học tốt thì sẽ sống được. Quả đúng như vậy. Giờ tôi đã có thể lo cuộc sống của bản thân một cách thoải mái và lo cho gia đình. Tôi vẫn muốn nhắc lại với các bạn rằng, khi có đam mê, tất nhiên, xác định được đam mê có ý nghĩa thì hãy làm hết sức mình, không nên vì khó khăn, hay cám dỗ mà thay đổi”.

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 làm nghiên cứu sau tiến sĩ tại Học viện Công nghệ Massachusetts (MIT).