Trang chủ Các hoạt động Giáo sư Vũ Hà Văn được Hiệp hội Toán thống kê thế...

Giáo sư Vũ Hà Văn được Hiệp hội Toán thống kê thế giới bầu chọn là Hội viên danh dự năm 2020

Với những cống hiến trong lý thuyết xác suất, đặc biệt là lý thuyết ma trận ngẫu nhiên, Giáo sư Vũ Hà Văn – Giám đốc Khoa học Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata, tập đoàn Vingroup, đã trở thành một trong 35 nhà khoa học trên toàn thế giới được bầu chọn trở thành Hội viên danh dự (Fellow) của hiệp hội Toán thống kê (Institute of Mathematical Statistics) năm 2020.

Thống kê có lẽ là một trong những ngành khoa học có ứng dụng nhiều nhất, bởi nó có vai trò rất lớn trong tất cả các nghiên cứu định lượng. Với mục tiêu thúc đẩy sự phát triển cũng như phổ biến rộng rãi lý thuyết và ứng dụng của xác suất thống kê trên toàn thế giới, Hiệp hội Toán thống kê (Institute of Mathematical Statistics – IMS) đã được thành lập vào năm 1935. Cũng như các hiêp hội khoa học uy tín quốc tế khác (toán học, vật lý, máy tính…), hàng năm IMS vinh danh hội viên danh dự có thành tích xuất sắc trong nghiên cứu hoặc có ảnh hưởng tích cực đối với sự phát triển và lan tỏa những giá trị của thống kê và xác suất trong đời sống dựa trên các tiêu chí như: có công trình nghiên cứu khoa học nổi bật, có ứng dụng thực tế đặc biệt, có cống hiến rất tích cực đến việc phát triển nghiên cứu thống kê trong cộng đồng… Trong lịch sử 85 năm hình thành, đến nay, hiệp hội đã vinh danh hơn 1200 hội viên danh dự.

Do thống kê đóng vai trò quan trọng trong hầu hết các ngành khoa học định lượng, nên phổ lựa chọn của hiệp hội rất đa dạng. Các hội viên danh dự đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh tế, tài chính, điện tử, y sinh học, dược học, cho đến lý thuyết học máy, hay toán học. Trong số những nhà khoa học được IMS vinh danh, có 5 nhà khoa học được giải Nobel về kinh tế (Frisch, Arrow, Koopman, Friedman, Haavelmo), hàng chục người đạt các giải thưởng danh giá và hàng trăm người là thành viên các hiệp hội uy tín thế giới. Có những nhà toán học tên tuổi như von Mises, Madelbrot (người đặt nên móng cho thuyết Fractal), hay Vadrahan (giải thưởng Abel), Dantzig (một trong những người đặt nền móng cho lý thuyết tối ưu), Pearso (cha đẻ của sinh trắc học), Blackwell (thành viên da màu đầu tiên của Viện Hàn lâm khoa học Hoa Kỳ). Đặc biệt, von Neumann, một trong những nhà khoa học xuất sắc nhất thế kỷ 20, cũng là một trong những thành viên danh dự sớm nhất của hiệp hội.

Tính quốc tế cũng thể hiện rất rõ trong sự lựa chọn của IMS. Trong các thành viên danh dự, có gần 80 người là thành viên của Viện Hàn lâm Khoa học Hoa Kỳ, gần 40 thành viên của Viện Hàn lâm Hoàng Gia Anh, gần 10 thành viên của Viện Hàn lâm Khoa học Úc và Pháp,  hơn 20 thành viên của Viện Hàn lâm Canada, và thành viên từ các Viện Hàn lâm Ấn Độ, Trung Quốc, Hà Lan, Đan Mạch, Nga…

Năm 2020, Giáo sư (GS) Vũ Hà Văn đã ghi dấu ấn khi vinh dự trở thành người Việt Nam duy nhất góp mặt trong danh sách các hội viên danh dự (fellows) của IMS, với thành tựu nghiên cứu nổi bật về ma trận ngẫu nhiên trong một số năm gần đây. Thành tích này cũng ghi nhận sự đóng góp không ngừng nghỉ của GS Vũ Hà Văn, một đại diện xuất sắc của giới toán học quốc tế, trong lĩnh vực xác suất thống kê.

Điều thú vị là GS Văn không phải là người được đào tạo bài bản về xác suất thống kê như phần lớn các thành viên khác của hiệp hội. Anh tốt nghiệp tiến sĩ toán với chuyên môn về toán tổ hợp, tại Đại học Yale năm 1998. Thầy hướng dẫn của anh, Giáo sư L. Lovasz, là một nhà khoa học lớn của thế giới. GS Lovasz đã từng là chủ tich hội toán học thế giới, và hiện là chủ tich viện hàn lâm Hungary, nhưng hướng nghiên cứu chính của ông là tổ hợp. Trong những năm đầu tiên sau khi tốt nghiệp, GS Văn tập trung nghiên cứu về lý thuyết đồ thị và số học. Cuốn sách “Số học tổ hợp” anh viết cùng cộng sự gần gũi nhất của mình, nhà toán học Úc Terence Tao, được coi là cuốn sách đặt nền móng cho một bộ môn khá mới mẻ nhưng có nhiều thành tựu đáng kể, nhất là trong các nghiên cứu về số nguyên tố.

Nhưng dần dần, xác suất thống kê hấp dẫn anh, không những bởi vẻ đẹp toán học của nó, mà quan trọng hơn, bởi vai trò thực sự của nó trong cuộc sống. GS bộc bạch “Xác suất thống kê là nền tảng của khoa học dữ liệu hiện nay và có lẽ sẽ là môn học quan trọng nhất trong tương lai.  Chúng ta thường xuyên thảo luận câu hỏi: Học toán để làm gì? Trong các chuyên ngành khác nhau của toán học, theo tôi, xác suất thống kê là ngành dạy cho ta cách tư duy đúng đắn và mạch lạc nhất trên những dữ liệu, hay hiện tượng  quan sát được.”

Dù đã là một nhà toán học trưởng thành với nhiều thành tựu đáng kể, việc được chọn làm hội viên danh dự của hiệp hội Toán thống kê lại mang ý nghĩa đặc biệt đối với GS Văn “Tôi đã được chọn là thành viên danh dự của hội toán học Mỹ cách đây gần 10 năm, và có một số giải thưởng khác về Toán tổ hợp, nhưng việc đựợc hiệp hội Toán thống kê vinh danh lại làm tôi rất vui. Toán học hiện đại rất chuyên sâu, các nhà toán học nghiên cứu các chuyên ngành khác nhau (như đại số, số học, hay hình học) không hiểu các công trình của nhau là chuyện bình thường. Việc được công nhận ở một lĩnh vực mới thực sự đem lại cho tôi niềm vui bất ngờ.”

Theo anh chia sẻ: “Về lý thuyết xác suất thông kê, tôi tự học là chính, lúc đầu khá vất vả vì nhiều khi đọc sách không hiểu mà không biết hỏi ai. Lắm lúc cũng không chắc cách nhìn vấn đề của mình có “chuẩn” không. Nhưng đó cũng có thể là một may mắn, vì bởi vậy cách  tiếp cận của tôi với một số bài toán kinh điển sẽ khác với cách mọi người thường làm. Đôi khi nếu ta bị ảnh hưởng quá mạnh bởi phương pháp suy nghĩ của các nhà khoa học cây đa cây đề đi trước, thì sẽ rất khó để thoát ra khỏi cái bóng của họ.”

Có một thực tế là học sinh Việt Nam học toán tốt, nhưng ít người quan tâm đến thống kê. Tư duy thống kê trong nghiên cứu cũng chưa được mạnh, và các cơ sở dữ liệu rất thiếu thốn. Năm 2018, khi nhận lời đảm nhiệm vị trí giám đốc khoa học của Viện nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBDI, tập đoàn Vingroup, GS Văn đã cho biết: “Lãnh đạo tập đoàn Vingroup đề nghị tôi lập một viện nghiên cứu, tiêu chí duy nhất là nó giúp ích cho sự phát triển theo hướng công nghệ của tập đoàn nói riêng, và sự phát triển nghiên cứu khoa học ở Viêt Nam nói chung. Tôi chọn Khoa học dữ liệu bởi nó đang, và sẽ là ngành nghiên cứu có ảnh hưởng chung lớn nhất trong một thời gian dài. Các ứng dụng của xác suát thông kê, nhất là trong học máy, đem lại những sản phẩm mới, phục vụ đại chúng. Không những thế, tư duy thống kê là thứ ta có thể trang bị cho toàn xã hội, giúp từng cá nhân có cách đánh giá khoa học về các sự kiện diễn ra quanh mình.Nói đến thống kê, ta thường nghĩ đến các cột hay bảng số. Thật ra đó chỉ là quá trình thu thập dữ liệu trong thống kê. Hiện nay dữ liệu đang được thu thập là khổng lồ và rất đa dạng, làm sao có thể sử dụng chúng một cách hiệu quả, với sự giúp đỡ của máy tính, để tìm ra các mối tương quan mới, phát minh mới? Đây là một trong những hướng đi chính của nền khoa học trên toàn thế giới. “

Với mục tiêu đó, hiện GS Văn cùng đồng nghiệp của mình tại Viện nghiên cứu Dữ liệu lớn, tập đoàn Vingroup đang tích cực hợp tác với các đơn vị đào tạo hàng đầu Việt Nam phát triển các Chương trình đào tạo sau đại học cho các ngành liên quan đến lĩnh vực Khoa học dữ liệu. Hiện đã có một số đơn vị khoa học tham gia chương trình này như ĐH Bách Khoa, ĐH Khoa Học Tự Nhiên Hà Nội và Viện Toán Học. Chương trình được tài trợ bởi Quỹ Đổi mới sáng tạo VINIF (trực thuộc VinBigdata). Sinh viên, nghiên cứu sinh cũng có điều kiện tham gia trực tiếp vào môt số đề tài đang được Viện triển khai. Bên cạnh đó, GS cùng các cộng sự đã và đang triển khai nhiều dự án ứng dụng xác suất thống kê, dữ liệu lớn có ảnh hưởng sâu rộng đến đời sống xã hội tại VinBigdata như: dự án xây dựng CSDL hệ gen người Việt, từng bước đặt nền tảng cho Y học chính xác; dự án xử lý ảnh y tế – ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán hình ảnh, hướng đến việc tạo ra giải pháp xử lý ảnh y tế toàn diện, tối ưu hóa cho người Việt…

Giáo sư Vũ Hà Văn hiện là giáo sư toán học tại Đại học Yale, Hoa Kỳ. Tốt nghiêp tiến sĩ tại Yale năm 1998, anh làm postodc tại IAS (Princeton) và Microsoft Research. Năm 2002, anh giành các giải thưởng Sloan fellowship và NSF Career Award dành cho các nhà khoa học trẻ tại Mỹ. Năm 2006, anh và  T. Tao xuất bản cuốn sách “Số học tổ hợp”, và cùng J. Bourgain tổ chức chương trình nghiên cứu tập trung về đề tài này tại Viện nghiên cứu cao cấp IAS (Princeton). GS Văn đoạt giải Pólya (SIAM) năm 2008 của Hội toán công nghiệp (SIAM) dành cho công trình nghiên cứu về tập trung độ đo. Năm 2012, anh đoạt giải thưởng Fulkerson của Hội toán học Mỹ (cùng với J. Kahn và A. Johansson) về lời giải cho bài toán Shamir trong lý thuyết đồ thị. Cùng năm, anh trở thành thành viên danh dự của Hội toán học Mỹ. Anh đọc báo cáo tại Đại hội toán học thế giới (Seoul, 2014), và Đại hội thống kê thế giới (Istanbul, 2012). Năm 2018, Giáo sư Vũ Hà Văn quyết định gia nhập Tập đoàn Vingroup và là một trong những người đầu tiên đặt nền móng cho sự hình thành và phát triển của Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata với vai trò Giám đốc Khoa học.

Viện Toán thống kê IMS (Institute of Mathematical Statistics) là một tổ chức phi lợi nhuận và được thành lập vào ngày 12 tháng 9 năm 1935, tại Ann Arbor, Michigan, bởi Harry C. Carver và Henry L. Rietz – 2 nhà khoa học người Mỹ, có ảnh hưởng lớn và đi đầu trong việc phát triển lý thuyết và ứng dụng thống kê. IMS có mục tiêu phát triển, phổ biến và thúc đẩy các ứng dụng của thống kê và xác suất trên toàn thế giới. Hiện IMS có khoảng 4.000 thành viên từ các vùng lãnh thổ; xuất bản nhiều tạp chí, công trình khoa học và tổ chức cuộc gặp thường niên với tên gọi Joint Statistical Meetings (JSM); tài trợ cho nhiều hội nghị, sự kiện quốc tế nhằm chia sẻ, trao đổi các kiến thức học thuật cũng như các ứng dụng của xác suất thống kê vào cuộc sống. IMS được coi là hiệp hội uy tín nhất thế giới trong lĩnh vực toán thống kê. Các tạp chí đầu ngành của xác suất thống kê như Annals of Probability và Annals of Statistics được xuất bản bởi IMS.

BÀI MỚI NHẤT

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Các biểu thức chính quy cần thiết (Regex) trong NLP

Khi xử lý văn bản, chúng ta thường mong muốn chuẩn hóa và trích xuất một số thông tin (như số, ngày tháng, v.v.)...

Giảm chiều dữ liệu để tăng hiệu quả của mô hình AI

Các tập dữ liệu đa chiều (high-dimensionality datasets) hiện là tài nguyên quý giúp tổ chức nghiên cứu giải quyết những vấn đề phức...

Newsletter nổi bật về khoa học dữ liệu và AI (2021)

Newsletter về khoa học dữ liệu và AI là giải pháp tuyệt vời cho việc quá tải thông tin khi nghiên cứu. Newsletter đã...

BÀI ĐỌC NHIỀU

Supervised Learning và Unsupervised Learning: Khác biệt là gì?

Supervised learning (Học có giám sát) và Unsupervised learning (Học không giám sát) là hai trong số những phương pháp kỹ thuật cơ bản...

Khái quát về Data Pipeline

Dữ liệu là chìa khóa trong việc khám phá tri thức sâu rộng, nâng cao hiệu quả quy trình và thúc đẩy đưa ra...

Transformer Neural Network – Mô hình học máy biến đổi thế giới NLP

Năm 2017, Google công bố bài báo “Attention Is All You Need” thông tin về Transformer như tạo ra bước ngoặt mới trong lĩnh...

Phần mềm mã nguồn mở là gì? Tất cả những điều bạn nên biết

Mã nguồn mở thường được lưu trữ trong kho lưu trữ công cộng và được chia sẻ công khai. Bất kỳ ai cũng có...