Trong đó, Khải chọn Duke University - đại học hiện nằm trong nhóm hàng đầu của Mỹ. Học bổng Quang Khải nhận được là học bổng toàn phần, cùng hỗ trợ sinh hoạt phí bậc tiến sĩ.

Chủ động trước biến đổi công nghệ

* Vì sao Khải lại quyết định theo đuổi ngành khoa học máy tính và AI?

- Ở bậc THPT, tôi học tốt môn hóa và có định hướng theo các ngành liên quan đến lĩnh vực này. Tuy nhiên sau dịch COVID-19, tôi nhận ra việc nghiên cứu hay thực nghiệm trong ngành hóa gặp khá nhiều hạn chế, đặc biệt là khó tiếp cận phòng lab.

Trong khi đó, với công nghệ thông tin, tôi có thể tự học, tự nghiên cứu và làm việc ngay tại nhà mà không phụ thuộc quá nhiều vào điều kiện bên ngoài.

* Cơ duyên nào khiến bạn bắt đầu nghiêm túc theo đuổi AI, thay vì chỉ học theo hướng công nghệ thông tin thông thường?

- Đến cuối năm hai đại học, khi AI bắt đầu phát triển mạnh, tôi nghĩ nghiêm túc hơn về con đường nghiên cứu. Tôi nhận ra rằng nếu chỉ đi theo hướng phát triển phần mềm thông thường, nhiều công việc ở mức cơ bản có thể dần bị AI thay thế.

Trong khi đó, việc nghiên cứu và tạo ra công nghệ sẽ giúp con người chủ động hơn trước những thay đổi rất nhanh của thị trường công nghệ.

Từ suy nghĩ đó, tôi bắt đầu tự học các kiến thức nền tảng về AI, đồng thời tham gia các cuộc thi công nghệ cùng bạn bè để thử xây dựng ứng dụng thực tế và tập viết báo khoa học. Ban đầu, tôi thử sức với nhiều hướng khác nhau như xử lý ảnh hay xử lý ngôn ngữ.

Tuy nhiên, tôi sớm nhận ra nhiều hướng nghiên cứu AI đòi hỏi hạ tầng máy tính và thiết bị rất mạnh - điều không dễ tiếp cận với sinh viên.

Thay vì cố chạy theo những mô hình lớn vượt quá điều kiện hiện tại, tôi lựa chọn hướng đi phù hợp hơn với khả năng của tôi là AI trong y tế.

Hướng nghiên cứu mà tôi theo đuổi tập trung vào các mô hình nền tảng, học tự giám sát và học biểu diễn cho các bài toán phân đoạn ảnh y khoa trong điều kiện dữ liệu hạn chế hoặc khác biệt giữa các bệnh viện.

9 công bố khoa học

* Theo Khải, đâu là điểm mạnh trong hồ sơ giúp bạn chinh phục hội đồng giám khảo?

- Điểm mạnh lớn nhất trong hồ sơ của tôi không chỉ nằm ở số lượng công bố khoa học mà là quá trình nghiên cứu và trải nghiệm học thuật tôi tích lũy được trong suốt thời gian đại học.

Những công trình nghiên cứu giúp tôi thể hiện rõ định hướng theo đuổi AI trong y tế cũng như khả năng làm việc nghiêm túc với nghiên cứu khoa học.

Bên cạnh đó, việc hợp tác với các nhóm nghiên cứu quốc tế cũng giúp tôi học được cách trao đổi học thuật, làm việc nhóm và trình bày ý tưởng bằng tiếng Anh.

Tôi nghĩ đây là yếu tố khá quan trọng khi hội đồng đánh giá ứng viên, vì ngoài năng lực chuyên môn, họ cũng quan tâm đến tư duy nghiên cứu, định hướng phát triển và khả năng hòa nhập trong môi trường quốc tế.

Tôi chỉ mới bắt đầu tham gia nghiên cứu từ đầu năm 3 đại học. Đến nay, tôi đã có 9 công bố khoa học, trong đó có bài trên Neurocomputing, các công trình tại ICASSP 2026, MICCAI Workshop 2025 cùng abstract được công bố trên Journal of Clinical Oncology.

Song song đó, tôi còn tham gia hợp tác nghiên cứu tại nhiều đơn vị quốc tế như Carnegie Mellon University, Northwestern University, Taipei Medical University và North Carolina A&T State University.

* Động lực nào giúp bạn liên tục tham gia nghiên cứu khoa học, chỉ trong 1 năm rưỡi mà có nhiều bài nghiên cứu như vậy?

- Tôi nghĩ động lực lớn nhất đến từ sự yêu thích dành cho nghiên cứu. Ban đầu những đề tài đầu tiên chủ yếu giúp tôi làm quen với cách đọc tài liệu, xây dựng mô hình và viết bài báo khoa học.

Nhưng càng học sâu các môn chuyên ngành, tôi càng thấy kiến thức trên lớp có sự liên kết trực tiếp với hướng nghiên cứu AI mà tôi theo đuổi, nên việc học và nghiên cứu hỗ trợ lẫn nhau rất nhiều.

* Nhìn lại chặng đường đại học, điều giá trị nhất mà nghiên cứu khoa học mang lại cho bạn là gì?

- Khi làm các nghiên cứu mà chưa ai từng thực hiện trước đó, tôi cảm giác giống như "đi trong bóng tối" - nơi người làm phải tự dò đường từng chút một mà không ai chắc chắn hướng tôi đi hoàn toàn đúng. Có giai đoạn tôi vừa làm nghiên cứu, vừa ôn IELTS, vừa hoàn thành các môn học trên lớp.

Thay vì xây dựng một lịch trình cứng nhắc, tôi chọn cách ưu tiên xử lý từng công việc theo thời hạn gần nhất để tránh cảm giác quá tải. Quan trọng hơn, quá trình làm khoa học giúp tôi thay đổi cách nhìn về thất bại.

Nhìn lại bốn năm đại học, tôi thấy rằng bản thân nhận được nhiều nhất không phải là số lượng công bố khoa học hay học bổng quốc tế, mà là tư duy đối diện với thất bại.

Quá trình làm khoa học đã giúp tôi hiểu rằng thất bại là điều gần như không thể tránh khỏi, kể cả với những nhà nghiên cứu giàu kinh nghiệm. Điều quan trọng nhất sau mỗi lần không đạt kết quả mong muốn là nhìn lại xem mình đã học được gì để tiếp tục bước tiếp.

'Bẻ lái' khỏi chuyên văn, nữ sinh Việt giành học bổng tiến sĩ AI tại Hàn Quốc

Lê Thị Ngọc Diễm (22 tuổi) xuất sắc giành học bổng năm năm bậc thạc sĩ và tiến sĩ tại Đại học Korea (Hàn Quốc), được hỗ trợ toàn bộ học phí và nhận lương hằng tháng.