بعد ترك كلية الطب لمدة ثلاث سنوات والعمل في شركة نفط وغاز، تحول نجوين هونغ مينه تان إلى أبحاث الذكاء الاصطناعي وأصبح محاضرًا في الجامعة الوطنية في سنغافورة.
قبلت مينه تان، 34 عامًا، من مدينة هوشي منه، منصب أستاذ مساعد (*) في قسم الرياضيات، جامعة سنغافورة الوطنية (NUS)، في يوليو. هذه هي المدرسة الوحيدة في آسيا ضمن أفضل 10 جامعات في العالم، وفقًا لتصنيف QS لعام 2024. المدرسة في المركز الثامن.
سيقوم تان بتدريس وبحث التعلم الآلي والتعلم العميق في مجال الذكاء الاصطناعي.
"لقد اخترت سنغافورة لأن قسم الرياضيات في جامعة سنغافورة الوطنية قوي للغاية، حيث يحتل المرتبة 13 على مستوى العالم وفقًا لتصنيف QS 2023. إن اتجاه البحث هنا مشابه لاتجاه التطوير الخاص بي"، كما قال تان.
وبالإضافة إلى ذلك، تقع سنغافورة قريبة من فيتنام. ويعتقد تان أن هذا يمنحه الفرصة لتوجيه الطلاب والتعاون مع زملائه في وطنه. لقد قاد العديد من المواهب الشابة في فيتنام من خلال برنامج AI Residency التابع لشركات التكنولوجيا الكبرى. يدعم البرنامج الممتد لمدة عامين الطلاب في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي ويمكّنهم من إكمال دراستهم للدكتوراه في الخارج.
نجوين هونغ مينه تان. الصورة: تم توفير الشخصية
عندما كان طفلاً، أصبح تان مهتمًا بالرياضيات عندما قرأ مجلات الرياضيات والشباب. درس تان جيدًا وكان عضوًا مستمرًا في فريق المدرسة منذ المدرسة الابتدائية. في عام 2004، اجتاز تان امتحان القبول في فصل الرياضيات المتخصص في مدرسة Le Hong Phong الثانوية للموهوبين.
وأوضح تان أنه على الرغم من إعجابه بالرياضيات، إلا أن هذه السنوات كانت السنوات التي درس فيها الرياضيات فقط من أجل اجتياز الامتحان. بعد عدم تحقيق النتائج المرجوة، قرر تان تغيير الاتجاه على مستوى الجامعة. في عام 2007، اجتاز تان امتحانات القبول في مدرستين مرموقتين في مدينة هوشي منه، جامعة العلوم والطب والصيدلة، واختار ممارسة مهنة الطبيب.
بعد الدراسة لمدة عام في فيتنام، انتقل تان إلى أمريكا مع عائلته. واصل دراسته الطبية في كلية مجتمع هيوستن، تكساس. لكن بعد مرور عامين، توقف تان مرة أخرى.
يتذكر تان قائلاً: "أدركت أنني لا أصلح للطب". في ذلك الوقت، كان يعتقد أيضًا أن لغته الإنجليزية ليست جيدة بما يكفي لمواصلة دراسة الطب في الولايات المتحدة لأن طلاب الطب لا يدرسون في المدرسة فحسب، بل يتعين عليهم أيضًا التواصل بشكل جيد لفهم أمراض وظروف ونفسية المرضى.
بعد البحث واكتشاف أن التخصصات الهندسية لها آفاق مهنية جيدة، تقدم تان وحصل على منحة دراسية كاملة لدراسة الهندسة الكهربائية في جامعة رايس - وهي مدرسة ضمن أفضل 15 جامعة في الولايات المتحدة وفقًا لـ US News.
في هذا الوقت، لم يكن لدى تان فكرة واضحة عن اتجاهه. في الفصل الدراسي الأول، عندما أخذ ثلاث فصول متخصصة، أصبح تان مهتمًا واختار معالجة الإشارات. وبحسب تان، فإن هذا التخصص يتطلب قدرًا كبيرًا من المعرفة الرياضية ويوفر العديد من فرص العمل في شركات النفط الكبرى. وهذا أيضًا مجال تدريب مشهور في المدرسة.
بالإضافة إلى الدراسة، يحاول تان تحسين لغته الإنجليزية. تقدم بطلب للحصول على وظيفة بدوام جزئي كأمين صندوق في السوق. الوظيفة مرهقة للغاية، مما يضطر تان إلى الاستماع بنشاط والتحدث باللغة الإنجليزية أكثر لحل المواقف مع العملاء. وبفضل ذلك، تمكن تان من تحسين مهارات الاستماع والتحدث لديه. من الأسهل عليه التحدث مع أصدقائه في المدرسة ويمكنه المشاركة في المشاريع مع معلميه.
في عام 2014، دخل تان سنته الأخيرة في الجامعة. كان هذا أيضًا وقتًا شهد فيه التعلم الآلي والتعلم العميق تطورًا سريعًا للغاية في الولايات المتحدة. درس تان هذين المجالين لتطبيقهما على المشروع، ونجح مع أصدقائه في إنشاء قبعة يمكنها تحويل أفكار مرتديها إلى أوامر للتحكم في سيارة نموذجية.
ومع ذلك، قبل تخرجه مباشرة، تم قبول تان كمتدرب هندسي في شركة GE Oil and Gas - وهي شركة تعمل في صناعة النفط والغاز. وبعد فترة وجيزة، بدأت صناعة النفط في الانحدار. في هذا الوقت، أقنعه أستاذه القديم في جامعة رايس بالعودة إلى البحث في مجال الذكاء الاصطناعي.
ترك تان وظيفته وحصل على منحة الماجستير والدكتوراه في عام 2014.
بعد ثلاث سنوات، وبفضل شغفه والتوجيه الدؤوب من معلميه، سارت دراسات تان بسلاسة، مع استمرار المقالات العلمية. لكن في عامه الرابع، بدأ تان يواجه مشكلة، حيث لم يكن يعرف ما الذي يجب عليه البحث عنه بعد ذلك. حاول استكشاف العديد من المجالات الجديدة في الذكاء الاصطناعي ولكن دون نتائج.
"لم أنشر ورقة علمية واحدة منذ عامين"، قال تان، قلقًا لأن هذه مرحلة مهمة جدًا لطالب الدكتوراه. كان يكافح، ويقارن أفكاره باستمرار مع أفكار معلميه لفهم ما كان ينقصه.
بعد عامين من النضال دون نتائج، أصبحت الأمور واضحة عندما أدرك تان أن ما ينقصه هو الاتجاه البحثي. وأخيرًا، قرر تان التركيز على الرياضيات التطبيقية والتعلم الآلي.
ومنذ ذلك الحين، أصبح عمل تان أسهل بكثير. متدرب جديد في Amazon AI وNVIDIA Research، يعمل على حل مشاكل تطبيقية مثل نمذجة الذكاء الاصطناعي للفيزياء، أو تكييف المجال للتعلم من البيانات الاصطناعية، أو استخدام التعلم الآلي للاكتشاف العلمي. ومؤخراً، استخدم تان هذه المشاكل التطبيقية للتنبؤ بعمر بطارية السيارة الكهربائية في مشروع تعاوني مع شركة تويوتا.
وفي يونيو/حزيران من هذا العام، أكمل برنامج دراسات ما بعد الدكتوراه في قسم الرياضيات بجامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس (UCLA)، قبل أن ينضم إلى الجامعة الوطنية في سنغافورة.
وقال تان إن الوظيفة الجديدة مثيرة للاهتمام للغاية. كان مشاركًا في بناء البرنامج، ومساعدة الطلاب على تطبيق ما تعلموه للعثور على وظائف في جميع أنحاء العالم.
"هناك الكثير من الضغط ولكن هناك أيضًا المزيد من التحفيز"، كما قال تان. وقال إنه اتبع مسار التدريس لأنه كان مستوحى من معلميه. وقد قدم البروفيسور ريتشارد بارانيوك من جامعة رايس والبروفيسور ستان أوشر من جامعة كاليفورنيا في لوس أنجلوس لتان الكثير من النصائح المفيدة في مجال البحث والمهنة. بعد أن شهد تفاني معلميه وتأثيرهم الإيجابي، يعتبرهم تان قدوة يحتذى بها.
تان في مؤتمر الذكاء الاصطناعي ICLR 2023 في رواندا. الصورة: تم توفير الشخصية
ويقدر هو فام مينه نهات، الأستاذ بجامعة تكساس في أوستن بالولايات المتحدة الأمريكية، زملاءه في البحث والتدريس تقديراً عالياً.
"يريد تان دائمًا أن يبذل قصارى جهده حتى النهاية ولا يترك أي شيء دون إكماله. فهو يكتشف المشكلات ويتعامل معها بطريقة علمية للغاية. كما أنه مسؤول جدًا تجاه الطلاب"، كما شارك السيد نهات.
حتى الآن، نشر تان 16 مقالاً في مجلات Q1 (مجموعة المجلات الأكثر شهرة في مجال معين). يتمثل الاتجاه البحثي المستقبلي لتان في الجمع بين العديد من الأساليب في الرياضيات التطبيقية مثل التحسين، أو المعادلات التفاضلية، أو الإحصاء، لشرح نماذج التعلم الآلي المستخدمة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويعود أيضًا إلى فيتنام بانتظام لتوجيه الطلاب مع زملائه.
يقول تان، عند استرجاع رحلته، إن كل بيئة قدمت له دروسًا قيمة. وفي كلية الطب، تعلم فضيلة الاجتهاد. علمته جامعة رايس كيف يصبح باحثًا مستقلاً. في جامعة كاليفورنيا، تعلم كيفية العمل بشكل منتج وإجراء أبحاث مؤثرة. وفي هذين المكانين أيضًا، ومن خلال العمل مع زملاء من بلدان عديدة، تعلم تان المزيد عن قيمة التنوع في البحث والحياة.
ويعتقد أن الشباب بحاجة إلى أن يكونوا استباقيين، وفضوليين، ومجتهدين، ومتجددين في تفكيرهم باستمرار، وأن يتمتعوا بالثقة في أنفسهم.
وقال تان "لا يأتي النجاح بسهولة". يعتقد أن معظم الناس ليسوا عباقرة، وبالتالي فإن هذه الصفات هي مفتاح النجاح، خاصة عند مواجهة العقبات.
خان لينه
*أستاذ مساعد هو الأول من ثلاثة مستويات للأساتذة في الولايات المتحدة.
[إعلان رقم 2]
رابط المصدر
تعليق (0)