Những ngày này, bên cạnh việc giảng dạy tại trường Công nghệ thông tin và truyền thông (Đại học Bách Khoa Hà Nội), TS Nguyễn Phi Lê tất bật với các dự án của trung tâm nghiên cứu quốc tế về trí tuệ nhân tạo (BK.AI), nơi cô đảm nhiệm vai trò giám đốc điều hành. Sở hữu profile "khủng", TS Lê có cơ hội trở thành giảng viên của một trường đại học lớn ở Osaka, Nhật Bản, song cô từ chối. "Ở Việt Nam, tôi có thể làm được nhiều việc", cô nói.

 

 

TS Nguyễn Phi Lê. Ảnh: NVCC

 

Năm 2000, Nguyễn Phi Lê trở thành sinh viên năm nhất lớp kỹ sư tài năng, Đại học Bách Khoa Hà Nội. Cũng trong năm này, cô đoạt huy chương bạc Olympic Toán học quốc tế (IMO) lần thứ 41 tổ chức tại Hàn Quốc, trở thành nữ sinh thứ 11 của Việt Nam đoạt huy chương trong lịch sử IMO. Cựu nữ sinh THPT chuyên Lam Sơn (Thanh Hóa) sau đó là một trong số ít sinh viên Việt giành được học bổng của chính phủ Nhật Bản. Lê theo học Khoa Điện - Điện tử và Công nghệ thông tin tại Đại học Tokyo. Nhờ lọt top 5/200 sinh viên có thành tích học tập tốt, cô được tuyển thẳng và nhận học bổng vào hệ thạc sĩ.

 

Khi học tiến sĩ, Lê liên tiếp đạt nhiều danh hiệu như sinh viên xuất sắc nhất viện Tin học Nhật Bản năm 2018 và sau đó giành được nhiều giải thưởng. Năm 2019, Lê được giáo sư tại Viện Tin học Quốc gia Nhật Bản giới thiệu cơ hội trở thành giảng viên tại trường đại học nhưng cô lắc đầu. "Tôi vẫn quyết định quay về mà không đắn đo", cô nói.

 

Thời gian dài ở Nhật, Lê không nói về những khó khăn mà xem như đây là quãng thời gian giúp cô định hình phong cách sống và làm việc. Cô luôn tâm niệm bất kể môi trường dù thuận lợi hoặc không, luôn cố hết sức để làm thật tốt vai trò của mình. Cô bảo, mỗi người đều có một vai trò trong đúng hoàn cảnh nhất định và cần làm việc có ích cho càng nhiều người càng tốt. Đó là lý do cô mong muốn trở về để giúp được nhiều sinh viên, nghiên cứu trẻ có được môi trường học tập và làm việc tốt hơn.

 

Hiện trung tâm BK.AI do cô dẫn đầu có 8 nhóm nghiên cứu, tập trung vào tám lĩnh vực trọng điểm của trí tuệ nhân tạo gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, tin y sinh, công nghệ mạng thông minh, tối ưu hóa, công nghệ phần mềm thông minh, và hệ phân tán. Trung tâm có đội ngũ hơn 40 nghiên cứu viên trải hầu hết các lĩnh vực và khoảng 150 sinh viên ưu tú, tham gia nghiên cứu. Bên cạnh các nghiên cứu cơ bản, TS Lê cùng các cộng sự tập trung vào việc chuyển giao công nghệ, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết những vấn đề ảnh hưởng lớn tới cộng đồng.

 

 

TS Nguyễn Phi Lê cùng các sinh viên thảo luận nghiên cứu. Ảnh: NVCC

 

TS Lê đang làm chủ nhiệm và thành viên chính trong hai đề tài nghiên cứu ứng dụng AI, đều được quỹ VinIF tài trợ. Trong dự án thứ nhất, cô cùng các cộng sự chế tạo hệ thống quan trắc không khí di động. Nhóm đưa ra giải pháp sử dụng các thiết bị quan trắc nhỏ gọn đặt trên các phương tiện giao thông để thu thập thông tin về chất lượng không khí, sau đó sử dụng AI phân tích dữ liệu giúp dự đoán chất lượng không khí theo không-thời gian. Tức là sử dụng dữ liệu tại những nơi có thiết bị quan trắc không khí đi qua để dự đoán chất lượng không khí ở những vùng không có thiết bị quan trắc. Điều này giúp theo dõi được một vùng rộng lớn với một số lượng ít các thiết bị quan trắc chi phí thấp.

 

Dự án triển khai từ tháng 10/2020, hiện nhóm đã chế tạo thành công 30 thiết bị quan trắc di động và lắp đặt tại các điểm đo, chạy trong 3 tháng vừa qua. Sắp tới, nhóm triển khai các thiết bị này lên hệ thống xe bus của Hà Nội. Họ còn phát triển trang web theo dõi chất lượng không khí thời gian thực, cung cấp thư viện API phân tích và dự báo chất lượng không khí.

 

Ở dự án VAIPE thực hiện từ cuối năm 2021, cô cùng nhóm nghiên cứu phát triển hệ thống chăm sóc sức khỏe thông minh cho người Việt ứng dụng trí tuệ nhân tạo và Internet vạn vật. Dự án triển khai thử nghiệm hệ thống thông minh giúp người dùng thu thập, quản lý các dữ liệu liên quan tới sức khoẻ, và hỗ trợ người dùng trong việc chăm sóc sức khỏe cá nhân.

 

Bằng việc xây dựng ứng dụng VAIPE trên điện thoại, người dùng có thể thu thập các thông tin liên quan tới sức khoẻ từ nhiều nguồn khác nhau như đơn thuốc, sổ y bạ; ảnh chụp các vật thể như viên/lọ thuốc, biểu đồ nhịp tim; các tín hiệu số thu được từ các thiết bị IoT, đồng thời đưa ra các dự đoán về tình trạng sức khoẻ của người dùng.

 

Ứng dụng cũng được trang bị nhiều chức năng thông minh như tự động nhắc lịch uống thuốc; nhận diện thuốc và nhắc nhở việc uống thuốc sai đơn, cảnh báo nguy cơ bệnh tật ở giai đoạn sớm...

 

 

Các sinh viên nghiên cứu tại Lab của BK.AI do TS Phi Lê dẫn đầu. Ảnh: NVCC

 

Đầu năm 2022, TS Lê nhận lời làm giám khảo cuộc thi Sáng kiến Khoa học do VnExpress tổ chức. Chị chia sẻ, rất quan tâm tới các nghiên cứu viên trẻ, đặc biệt là nhóm sinh viên có tố chất nghiên cứu - những người mà cô gọi là các nhà khoa học tương lai của đất nước. Tuy nhiên cô thừa nhận tỷ lệ sinh viên học sau đại học và làm nghiên cứu còn rất ít. "Tôi có chút buồn và thấy tiếc vì phần lớn các em đều mặc định sau khi tốt nghiệp đại học sẽ ra đi làm", cô nói. Theo TS Lê, có rất nhiều cơ hội nếu có thể đi ra ngoài để có cái nhìn rộng mở, học nhiều điều mới mẻ hơn.

 

Như Quỳnh