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ベトナム系アメリカ人男性がYouTube動画のおかげでキャリアの方向を変えた

最近ケンブリッジ大学で経済学の学位を取得したベトナム系アメリカ人のステファン・ヴァン・カーン・ポール・ニールセン氏は、YouTube 動画のおかげで母国に戻り、ベトナムで AI 研究を続けることを選択しました。

Việt NamViệt Nam18/03/2025

人里離れた場所への旅

ロンドンで育ったカーン氏にとって、ベトナムとのつながりは主に母親と、家族を訪ねる帰省を通じて生まれた。彼は常に自分のルーツについてもっと深く理解したいという願望を抱いていました。

2020年に新型コロナウイルス感染症のパンデミックが発生したが、それはカーン氏がケンブリッジ大学で経済学のプログラムを修了した時期でもあった。経済学のバックグラウンドを持つ彼は、経済的および社会的問題を解決する上での AI の力を認識し、これまで考えもしなかった新しい方向性を切り開きました。当時、英国はほぼ完全にロックダウンされており、キャリアを始めたり、新しい分野に移ったりすることが困難でした。しかし同時に、カーンは、キャリア上のプレッシャーに圧倒されることなく、自分が本当に望んでいることを追求するのに今が適切な時期であることに気づきました。

カーンさんはよくYouTubeの人気ポッドキャストチャンネルを通じてベトナム語を学んでいます。偶然、彼はFPTコーポレーションのFPTソフトウェアのAI(CAIO)ディレクターであるNguyen Xuan Phong博士を特集したポッドキャストのエピソードに出会いました。ビデオでは、フォン博士がベトナムにおける AI の可能性、FPT の大規模 AI プロジェクト、特に FPT AI Residency の若手人材育成プログラムについて語っています。

その瞬間は、カーン氏に将来をより明確に見せる「扉」となり、同時に長年の願いを実現した。ベトナムに戻り、祖国とのつながりを深めるだけでなく、ますます興味が高まっていた分野である AI を追求したいという願いだ。

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FPT AI Residency の Stefan Van Khanh 氏。

大きな志への足がかり

ベトナムに戻り、FPT AI Residencyに参加した彼は、AIの基礎知識がなかったにもかかわらず、一流の専門家の指導、才能ある同僚との交流、そしてMILAなどの名門研究機関と協力する機会を得て、すぐに最初の成果を達成しました。 「AIレジデンシーはトレーニングだけでなく、困難な問題に取り組んで真の価値を生み出す精神を奨励し、ベトナムで自信を持ってAIを追求する意欲を刺激してくれます」とカーン氏は語りました。

現在までに、ヴァン・カーンは、この分野の第一人者が集まる世界で最も権威のある AI カンファレンスである NeurIPS と ICLR で採択され発表された 2 つの科学論文の主執筆者となっており、彼の研究は国際的な学術コミュニティによって認められています。

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ステファンと他の「AI レジデント」が科学プロジェクトの発表に参加します。

彼の研究「Elliptical Attention」は、Transformer(AI で広く使用されているディープ ニューラル ネットワーク アーキテクチャ)を構築するための新しいアプローチを提案しており、これにより、表現の崩壊(モデル表現の多様性が低下する現象)が軽減され、モデルの堅牢性(安定性、ノイズやデータ変更に対する耐性)が向上します。一方、2 番目の研究論文「密なクラスターが専門分野のエキスパートを生み出す」では、ニューラル ネットワークのコンポーネントの専門性を高め、複雑なタスクを処理する AI システムのパフォーマンスを向上させるような方法でディープラーニング モデルを構成する方法を検討しています。

NeurIPS 2024 で、Stefan は主著者として論文「Elliptical Attention」を発表しました。

FPT AI Residencyでの自身の経験について、カーンは次のように語っています。「ここでは、ベトナム人の同僚から学んだだけでなく、彼らのAIを征服する精神に感銘を受け、自分自身に高い基準を設定するよう動機づけられました。何よりも、AI Residencyのおかげで、母国に戻ったときにキャリアに新たな意味と方向性を見出すことができました。」

Khanh 氏は、FPT AI Residency を卒業後、産業研究所の科学研究者になることを志し、名門大学で博士号を取得する予定です。カーン氏は、既存の財団を通じて、世界の AI 研究コミュニティに貢献し、ベトナムの若い世代が AI を征服する旅を続けるよう刺激を与えることができると考えています。

「研究を始めるときは、心を開いてください。最初はトピックが奇妙だったり、自分の専門分野とは関係がないように思えるかもしれませんが、深く掘り下げていくと、自分の情熱や知識との予想外のつながりが見つかります。機械学習は絶えず進化する分野であり、さまざまな分野から常にアイデアを吸収しています。時には、部外者の視点がキャリアにおける最も重要なブレークスルーにつながることもあります」と、カーン氏は将来の学生にアドバイスしました。


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