De estudiante de medicina a profesor en una de las 8 mejores universidades del mundo

Después de abandonar tres años de la escuela de medicina y trabajar en una compañía de petróleo y gas, Nguyen Hung Minh Tan se pasó a la investigación en IA y se convirtió en profesor en la Universidad Nacional de Singapur.

Minh Tan, de 34 años, de Ciudad Ho Chi Minh, aceptó el puesto de profesor asistente (*) en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Nacional de Singapur (NUS), en julio. Esta es la única escuela en Asia entre las 10 mejores universidades del mundo, según el Ranking QS 2024. La escuela está en el octavo lugar.

Tan enseñará e investigará el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en inteligencia artificial (IA).

"Elegí Singapur porque el departamento de Matemáticas de la NUS es muy sólido, ocupando el puesto 13 a nivel mundial según el QS 2023. La dirección de investigación aquí es similar a mi dirección de desarrollo", afirmó Tan.

Además, Singapur está cerca de Vietnam. Tan cree que esto le da la oportunidad de guiar a los estudiantes y colaborar con sus colegas en casa. Ha guiado a muchos jóvenes talentos en Vietnam a través del programa de residencia de inteligencia artificial de grandes corporaciones tecnológicas. El programa de dos años apoya a los estudiantes en la investigación de IA y les permite realizar sus doctorados en el extranjero.

Nguyen Hung Minh Tan. Foto: Personaje proporcionado

Cuando era niño, Tan se interesó por las matemáticas cuando leía revistas de matemáticas y juveniles. Tan estudió bien y estuvo continuamente en el equipo de la escuela desde la escuela primaria. En 2004, Tan aprobó el examen de ingreso a la clase especializada de matemáticas en la escuela secundaria Le Hong Phong para superdotados.

Tan compartió que aunque le gustaba, estos eran los años en los que estudiaba matemáticas sólo para tomar el examen. Después de no lograr los resultados deseados, Tan decidió cambiar de dirección a nivel universitario. En 2007, Tan aprobó los exámenes de ingreso a dos prestigiosas escuelas de la ciudad de Ho Chi Minh, la Universidad de Ciencias, Medicina y Farmacia, y eligió seguir una carrera como médico.

Después de estudiar durante un año en Vietnam, Tan se mudó a Estados Unidos con su familia. Continuó sus estudios de medicina en el Houston Community College, Texas. Sin embargo, después de dos años, Tan volvió a detenerse.

"Me di cuenta de que no era apto para la medicina", recuerda Tan. En ese momento, también pensó que su inglés no era lo suficientemente bueno para seguir estudiando medicina en los EE. UU. porque los estudiantes de medicina no solo estudian en la escuela sino que también tienen que comunicarse bien para comprender la patología, las circunstancias y la psicología de los pacientes.

Después de investigar y encontrar carreras de ingeniería con buenas perspectivas laborales, Tan postuló y ganó una beca completa para estudiar Ingeniería Eléctrica en la Universidad Rice, una escuela entre las 15 mejores universidades de los EE. UU. según US News.

En ese momento, Tan aún no tenía una idea clara de su dirección. En el primer semestre, cuando tomó tres clases especializadas, Tan se interesó y eligió Procesamiento de Señales. Según Tan, esta especialidad utiliza muchos conocimientos matemáticos y ofrece muchas oportunidades laborales en importantes compañías petroleras. Éste también es un famoso campo de entrenamiento en la escuela.

Además de estudiar, Tan intenta mejorar su inglés. Solicitó un trabajo a tiempo parcial como cajero en un mercado. El trabajo es muy estresante, lo que obliga a Tan a escuchar activamente y a hablar más inglés para resolver situaciones con los clientes. Gracias a eso, Tan mejoró sus habilidades para escuchar y hablar. Le resulta más fácil hablar con sus amigos en la escuela y puede participar en proyectos con sus profesores.

En 2014, Tan ingresó a su último año de universidad. Esta también fue una época en la que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se estaban desarrollando muy rápidamente en Estados Unidos. Tan estudió estos dos campos para aplicarlos al proyecto y junto con sus amigos creó con éxito un sombrero que puede convertir los pensamientos del usuario en comandos para controlar un modelo de automóvil.

Sin embargo, justo antes de graduarse, Tan fue aceptado como pasante de ingeniería en GE Oil and Gas, una empresa de la industria del petróleo y el gas. Al poco tiempo, la industria petrolera entró en decadencia. En ese momento, su antiguo profesor de la Universidad Rice lo convenció de volver a investigar sobre IA.

Tan dejó su trabajo y ganó una beca de maestría y doctorado en 2014.

Tres años después, con su pasión y la guía dedicada de sus maestros, los estudios de Tan avanzaron sin problemas, con artículos científicos continuos. Pero en su cuarto año, Tan comenzó a "estancarse", sin saber qué investigar a continuación. Intentó explorar muchas áreas nuevas en IA, pero sin resultados.

"No he publicado un solo artículo científico en dos años", dijo Tan, preocupado porque esta es una etapa muy importante para un estudiante de doctorado. Luchó, comparando constantemente sus ideas con las de sus maestros para entender lo que le faltaba.

Después de dos años de luchar sin resultados, las cosas se aclararon cuando Tan se dio cuenta de que lo que le faltaba era dirección en la investigación. Finalmente, Tan decidió centrarse en las matemáticas aplicadas y el aprendizaje automático.

A partir de ese momento, el trabajo de Tan se volvió mucho más fácil. Nuevo pasante en Amazon AI y NVIDIA Research, trabajando en problemas aplicados como modelado de IA de física, adaptación de dominio para aprender de datos sintéticos o uso de aprendizaje automático para el descubrimiento científico. Recientemente, Tan utilizó estos problemas aplicados para predecir la vida útil de la batería de vehículos eléctricos en un proyecto colaborativo con Toyota.

Este junio, completó su programa postdoctoral en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de California, Los Ángeles (UCLA), antes de unirse a la Universidad Nacional de Singapur.

Tan dijo que el nuevo trabajo era muy interesante. Participó en la creación del programa, ayudando a los estudiantes a aplicar lo aprendido para encontrar trabajo en todo el mundo.

"Hay mucha presión, pero también más motivación", compartió Tan. Dijo que siguió el camino de la docencia porque se inspiró en sus maestros. El profesor Richard Baraniuk de la Universidad Rice y el profesor Stan Osher de la UCLA le dieron a Tan muchos consejos útiles tanto en investigación como en su carrera. Al ser testigo de la dedicación y la influencia positiva de sus maestros, Tan los considera modelos a seguir.

Tan en la conferencia de inteligencia artificial ICLR 2023 en Ruanda. Foto: Personaje proporcionado

Ho Pham Minh Nhat, profesor de la Universidad de Texas en Austin (EE.UU.), aprecia mucho a sus colegas tanto en la investigación como en la docencia.

"Tan siempre quiere llegar hasta el final y nunca dejar nada sin terminar. Descubre y resuelve los problemas con gran rigor científico. Además, es muy responsable con los estudiantes", comentó el Sr. Nhat.

Hasta la fecha, Tan tiene 16 artículos en revistas Q1 (el grupo de revistas más prestigioso en un campo). La futura dirección de investigación de Tan es combinar muchos métodos de matemáticas aplicadas, como optimización, ecuaciones diferenciales o estadística, para explicar los modelos de aprendizaje automático utilizados en aplicaciones de inteligencia artificial. También regresa a Vietnam periódicamente para orientar a los estudiantes junto con sus colegas.

Al recordar su trayectoria, Tan dice que cada entorno le ha proporcionado lecciones valiosas. En la escuela de medicina, aprendió la virtud de la diligencia. La Universidad Rice le enseñó cómo convertirse en un investigador independiente. En UCLA, aprendió a trabajar productivamente y a realizar investigaciones impactantes. También en estos dos lugares, al trabajar con colegas de muchos países, Tan aprendió más sobre el valor de la diversidad en la investigación y en la vida.

Considera que los jóvenes necesitan ser proactivos, curiosos, trabajadores, renovar constantemente su pensamiento y tener confianza en sí mismos.

"Ningún éxito llega fácil", afirmó Tan. Él cree que la mayoría de las personas no son genios, por lo que estas cualidades son la clave del éxito, especialmente cuando se enfrentan a obstáculos.

Khanh Linh

*El profesor asistente es el primero de tres niveles de profesores en los EE.UU.

Enlace de origen: https://vnexpress.net/tu-sinh-vien-y-thanh-giao-su-dai-hoc-top-8-the-gioi-4649054.html