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Die Reise zurück nach Vietnam, um die KI eines jungen Mannes vietnamesischer Herkunft zu erobern

VTC NewsVTC News18/03/2025

Nachdem er ein YouTube-Video gesehen hatte, beschloss Stefan Van-Khanh, ein Amerikaner vietnamesischer Herkunft, der vor Kurzem sein Wirtschaftsstudium an der Universität Cambridge abgeschlossen hatte, sich der KI-Forschung zu widmen.


Reisen Sie abseits der ausgetretenen Pfade

Khanh wuchs in London auf und seine Verbindung zu Vietnam beruhte hauptsächlich auf seiner Mutter und den Reisen nach Hause, um seine Familie zu besuchen. Er hatte immer den Wunsch, seine Wurzeln besser zu verstehen.

Im Jahr 2020 brach COVID-19 aus, zu dieser Zeit schloss Khanh auch sein Wirtschaftsstudium an der Universität Cambridge ab. Da er einen wirtschaftlichen Hintergrund hat, erkannte er die Macht der KI bei der Lösung wirtschaftlicher und sozialer Probleme und erkannte, dass sich dadurch neue Wege eröffnen, an die er nie gedacht hätte. In diesem Jahr herrschte in Großbritannien ein nahezu vollständiger Lockdown, was den Berufseinstieg oder den Wechsel in ein neues Berufsfeld erschwerte. Doch Khanh erkannte, dass dies der richtige Zeitpunkt war, seinen wahren Wünschen nachzugehen, ohne sich vom Karrieredruck überwältigen zu lassen.

Khanh lernt oft Vietnamesisch über einen beliebten Podcast-Kanal auf YouTube. Durch Zufall stieß er auf einen Podcast mit Dr. Nguyen Xuan Phong, Director of AI (CAIO) von FPT Software, FPT Corporation. In dem Video spricht Dr. Phong über das Potenzial von KI in Vietnam, groß angelegte KI-Projekte bei FPT und insbesondere das Nachwuchsförderungsprogramm FPT AI Residency.

Dieser Moment wurde zur „Tür“, die Khanh half, eine klarere Zukunft zu sehen und seinen lang gehegten Wunsch zu verwirklichen: nach Vietnam zurückzukehren, eine tiefere Verbindung zu seinem Heimatland aufzubauen und sich der KI zu widmen.

Stefan Van Khanh bei FPT AI Residency.

Stefan Van Khanh bei FPT AI Residency.

Sprungbrett für große Ambitionen

Nach seiner Rückkehr nach Vietnam und der Aufnahme in die FPT AI Residency konnte er, obwohl er keine KI-Grundlage besaß, unter der Anleitung führender Experten, in der Gesellschaft talentierter Kollegen und der Möglichkeit zur Zusammenarbeit mit renommierten Forschungsinstituten wie MILA schnell seine ersten Erfolge erzielen. „ Die AI Residency bildet nicht nur aus, sondern fördert auch den Geist, sich mit schwierigen Problemen auseinanderzusetzen und echten Mehrwert zu schaffen, und inspiriert mich, mich selbstbewusst mit KI in Vietnam zu beschäftigen“, erzählte Khanh.

Van Khanh ist bislang der Hauptautor zweier wissenschaftlicher Arbeiten, die auf den weltweit renommiertesten KI-Konferenzen – NeurIPS und ICLR – angenommen und vorgestellt wurden. Auf diesen Konferenzen treffen sich die führenden Köpfe auf diesem Gebiet, was bedeutet, dass seine Forschung von der internationalen akademischen Gemeinschaft anerkannt wird.

Stefan und die anderen „AI Residents“ präsentieren gemeinsam das Wissenschaftsprojekt.

Stefan und die anderen „AI Residents“ präsentieren gemeinsam das Wissenschaftsprojekt.

Seine Forschung „Elliptical Attention“ schlägt einen neuen Ansatz zum Erstellen von Transformers (einer in der KI weit verbreiteten Architektur tiefer neuronaler Netzwerke) vor, der den Repräsentationskollaps (ein Phänomen, bei dem Modelldarstellungen weniger vielfältig werden) reduziert und die Robustheit (Stabilität, Widerstandsfähigkeit gegenüber Rauschen und Datenänderungen) des Modells erhöht.

Unterdessen untersucht das zweite Forschungspapier „Tight Clusters Make Specialized Experts“, wie Deep-Learning-Modelle so organisiert werden können, dass die Spezialisierung der Komponenten in neuronalen Netzwerken erhöht wird und so die Leistung von KI-Systemen bei der Bewältigung komplexer Aufgaben verbessert wird.

Auf der NeurIPS 2024 präsentierte Stefan als Hauptautor das Papier „Elliptical Attention“.

Auf der NeurIPS 2024 präsentierte Stefan als Hauptautor das Papier „Elliptical Attention“.

Khanh berichtete über seine Erfahrungen bei FPT AI Residency: „ Ich habe nicht nur von meinen vietnamesischen Kollegen gelernt, sondern war auch von ihrem Eroberungsgeist im KI-Bereich überzeugt, was mich motivierte, mir selbst höhere Ansprüche zu stellen. Vor allem dank dieses Ortes habe ich nach meiner Rückkehr in meine Heimat einen neuen Sinn und eine neue Richtung in meiner Karriere gefunden.“

Nach seinem Abschluss an der FPT AI Residency wird Khanh nach eigenen Angaben an einer renommierten Universität promovieren und danach streben, wissenschaftlicher Forscher in einem Industrielabor zu werden. Mit der bestehenden Stiftung hofft Khanh, einen Beitrag zur globalen KI-Forschungsgemeinschaft zu leisten und die junge Generation Vietnams zu inspirieren, den Weg zur Eroberung der KI fortzusetzen.

„Seien Sie unvoreingenommen, wenn Sie mit der Recherche beginnen. Ein Thema mag zunächst seltsam oder nicht mit Ihrem Fachgebiet verbunden erscheinen, aber je tiefer Sie graben, desto mehr unerwartete Zusammenhänge werden Sie entdecken. Maschinelles Lernen ist ein sich ständig weiterentwickelndes Feld, das Ideen aus vielen verschiedenen Disziplinen aufnimmt. Manchmal sind es die externen Perspektiven, die zu den wichtigsten Durchbrüchen in Ihrer Karriere führen“, riet Khanh zukünftigen Studierenden.

FPT AI Residency ist ein Programm zur Ausbildung der jungen Generation im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) in Vietnam, das seit 2021 von FPT durchgeführt wird. Das Programm ist nicht nur ein Ort zur Förderung einheimischer Talente, sondern auch eine Startrampe für sie, um internationales Niveau zu erreichen. Bis 2024 hat AI Residency erfolgreich 5 Kurse eingeschrieben, mehr als 75 junge Talente gefördert und 110 Forschungsarbeiten veröffentlicht, darunter 82 Arbeiten in führenden Konferenzen und Zeitschriften wie NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL, EMNLP usw.

FPT AI Residency nimmt Anmeldungen für den 6. Kurs entgegen. Weitere Informationen finden Sie unter: https://fpt-aicenter.com/en/ai-residency

Ha An


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Quelle: https://vtcnews.vn/hanh-trinh-tro-ve-viet-nam-chinh-phuc-ai-cua-chang-trai-goc-viet-ar932350.html

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