VietNamNet đưa tin, Tiến sĩ Toán học Trần Nam Dũng, Phó Hiệu trưởng Trường Phổ thông Năng khiếu - ĐH Quốc gia TPHCM cho biết, Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa vừa nhận được giải thưởng NSF CAREER Award - một trong những giải thưởng danh giá nhất dành cho các nhà khoa học trẻ trong hệ thống khoa học của Mỹ. Giải thưởng không chỉ ghi nhận các công trình xuất sắc mà còn thể hiện niềm tin vào tiềm năng khoa học của người nhận. Với mức tài trợ khoảng 600.000 USD, đây là sự đầu tư dài hạn vào những nhà khoa học được kỳ vọng phát triển các hướng nghiên cứu có ý nghĩa trong nhiều năm tới.
Tiến sĩ Trần Nam Dũng nhận định: Trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi thế giới, việc một nhà khoa học trẻ gốc Việt đạt được giải thưởng này trong lĩnh vực AI và Học máy (Machine Learning) mang ý nghĩa đặc biệt. Điều này cho thấy trí tuệ Việt Nam không đứng ngoài những dòng chảy lớn của khoa học toàn cầu.
Theo Tuổi trẻ, Tiến sĩ Hoàng Trọng Nghĩa (sinh năm 1987) là cựu học sinh Trường phổ thông Năng khiếu, tốt nghiệp chương trình cử nhân tài năng công nghệ thông tin của Trường đại học Khoa học tự nhiên (Đại học Quốc gia TP.HCM) năm 2009.
Anh từng làm giảng viên Trường đại học Công nghệ thông tin (Đại học Quốc gia TP.HCM) và sau đó nhận bằng tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Quốc gia Singapore năm 2014. Sau khi hoàn thành tiến sĩ, Hoàng Trọng Nghĩa tiếp tục con đường nghiên cứu tại những trung tâm khoa học lớn của thế giới như nghiên cứu sau tiến sĩ tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Mỹ); nghiên cứu viên trưởng tại MIT-IBM Watson AI Lab, Amazon Web Services AI Labs.
Từ năm 2023, anh trở lại môi trường học thuật và xây dựng nhóm nghiên cứu AI tại Đại học Bang Washington.
TS Hoàng Trọng Nghĩa cũng là con trai của GS.TSKH Hoàng Văn Kiếm - nguyên Chủ tịch Hội đồng chức danh Giáo sư Nhà nước ngành công nghệ thông tin, chuyên gia nghiên cứu ứng dụng AI tại Việt Nam.
Các công trình của TS Hoàng Trọng Nghĩa tập trung vào những vấn đề nền tảng của học máy hiện đại, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý sự bất định. Bên cạnh đó, anh nghiên cứu về federated learning, một phương pháp huấn luyện mô hình AI từ dữ liệu phân tán mà không cần tập trung dữ liệu về một nơi. Cách tiếp cận này phù hợp với các lĩnh vực nhạy cảm như dữ liệu y tế, dữ liệu cá nhân và hệ thống thiết bị thông minh kết nối Internet.
