បណ្ឌិត Tran Hoang Dung កើតនៅឆ្នាំ ១៩៨៤ ជំនួយការសាស្រ្តាចារ្យនៅសាកលវិទ្យាល័យ Nebraska-Lincoln រដ្ឋ Nebraska សហរដ្ឋអាមេរិក ត្រូវបានជាប់ឈ្មោះជាអ្នកឈ្នះរង្វាន់ទីមួយក្នុងចំណោម 7 រង្វាន់ដែលបង្ហាញក្នុងពិធីប្រគល់រង្វាន់វិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ SIU Prize ដែលរៀបចំដោយសាកលវិទ្យាល័យអន្តរជាតិ Saigon នៅល្ងាចថ្ងៃទី 11 ខែមករា។
បណ្ឌិត Tran Hoang Dung (នៅ Ao Dai) បានឈ្នះរង្វាន់ទីមួយក្នុងពានរង្វាន់បណ្ឌិតឆ្នើមជនជាតិវៀតណាម និងដើមកំណើតវៀតណាមនៅទូទាំងពិភពលោកក្នុងវិស័យ វិទ្យាសាស្ត្រ កុំព្យូទ័រ (រូបថត៖ QT)។
នេះជាលើកទីមួយហើយដែលពានរង្វាន់នេះត្រូវបានប្រារព្ធឡើងសម្រាប់បណ្ឌិតឆ្នើមវៀតណាម និងដើមកំណើតវៀតណាមនៅទូទាំងពិភពលោកក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ។
ពានរង្វាន់នេះបានទាក់ទាញការតែងតាំងជាង 100 ពីប្រទេសចំនួន 19 ជាមួយនឹងស្នាដៃឆ្នើមនៅក្នុង AI, big data, cybersecurity, telecommunications, IoT និង bioinformatics ។
ជាមួយនឹងនិក្ខេបបទថ្នាក់បណ្ឌិតរបស់គាត់ "ការសាកល្បងប្រព័ន្ធការពិតនិម្មិតដោយខ្លួនឯង" ដែលត្រូវបានការពារនៅសាកលវិទ្យាល័យ Vanderbilt រដ្ឋ Tennessee សហរដ្ឋអាមេរិកក្នុងឆ្នាំ 2020 បណ្ឌិត Tran Hoang Dung បានឈ្នះរង្វាន់យ៉ាងល្អឥតខ្ចោះជាមួយនឹងរង្វាន់រង្វាន់ 2 ពាន់លានដុង។
ការស្រាវជ្រាវនេះបានកសាងមូលដ្ឋានគ្រឹះគណិតវិទ្យាដ៏រឹងមាំរួមជាមួយនឹងក្បួនដោះស្រាយថ្មីដើម្បីសាកល្បងសុវត្ថិភាពនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងប្រព័ន្ធស្វយ័ត។
ការស្រាវជ្រាវរបស់បណ្ឌិត Tran Hoang Dung មានកម្មវិធីធំទូលាយ ធានាសុវត្ថិភាព និងនិរន្តរភាពសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាទំនើបៗ ដូចជារថយន្តបើកបរដោយខ្លួនឯង យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក និងបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅ ក្លាយជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏សំខាន់ក្នុងវិស័យកុំព្យូទ័រទំនើប។
ជាមួយនឹងការរួមចំណែករបស់គាត់ចំពោះវិស័យសន្តិសុខនៃប្រព័ន្ធរូបវិទ្យាតាមអ៊ីនធឺណិតដែលរៀនដោយខ្លួនឯង និក្ខេបបទថ្នាក់បណ្ឌិតរបស់បណ្ឌិត Tran Hoang Dung ក៏ទទួលបានពានរង្វាន់បណ្ឌិតសភាល្អបំផុតពីវិទ្យាស្ថានអេឡិចត្រូនិក (IEEE) ក្នុងវិស័យប្រព័ន្ធរូបវិទ្យាតាមអ៊ីនធឺណិត (Cyber-Physical Systems) ក្នុងឆ្នាំ 2021។
មកទល់នឹងពេលនេះ លោកបណ្ឌិត Tran Hoang Dung បានបោះពុម្ពអត្ថបទស្រាវជ្រាវជាង 40 អត្ថបទ ដែលភាគច្រើនត្រូវបានបោះពុម្ពនៅក្នុងទស្សនាវដ្តី និងសន្និសីទឈានមុខគេលើវិស័យភាសាសរសេរកម្មវិធី និងតក្កវិជ្ជា វិធីសាស្ត្រផ្លូវការ ប្រព័ន្ធរូបវិទ្យានិម្មិត បណ្តាញសរសៃប្រសាទ និងប្រព័ន្ធរៀនម៉ាស៊ីន។
សមិទ្ធិផលគួរឱ្យកត់សម្គាល់របស់ Dr. Dung រួមមានវិធីសាស្ត្រសាកល្បងដំបូងដែលមានសមត្ថភាពវិភាគប្រព័ន្ធក្នុងពិភពពិតដូចជាបណ្តាញ VGG16 និងបណ្តាញបែងចែកតាមន័យធៀប ដែលមានប្រសិទ្ធភាពជាងវិធីសាស្ត្រដែលមានស្រាប់។
វេជ្ជបណ្ឌិត 8X រូបនេះក៏បានដឹកនាំ និងចូលរួមក្នុងគម្រោងស្រាវជ្រាវជាច្រើនដែលផ្តល់មូលនិធិដោយមូលនិធិវិទ្យាសាស្ត្រជាតិសហរដ្ឋអាមេរិក (NSF) កងទ័ពសហរដ្ឋអាមេរិក និងសាជីវកម្មធំៗដូចជា Toyota ជាមួយនឹងថវិកាសរុបប្រហែល 2.6 លានដុល្លារអាមេរិក។ ក្នុងនោះ ប្រហែល 1.92 លានដុល្លារអាមេរិក (73%) ត្រូវបានកៀរគរក្នុងតួនាទីជាអ្នកស៊ើបអង្កេតសំខាន់ ឬអ្នកស៊ើបអង្កេតតែមួយគត់នៃគម្រោង។
ថ្មីៗនេះ ទិសដៅស្រាវជ្រាវថ្មីរបស់លោកបណ្ឌិត Tran Hoang Dung ស្តីពីសុវត្ថិភាពនៃប្រព័ន្ធសិក្សាដោយខ្លួនឯងដ៏ស្មុគស្មាញត្រូវបានតែងតាំងសម្រាប់ពានរង្វាន់ NSF CAREER ដែលមានតម្លៃ 700,000 ដុល្លារ។ នេះគឺជាពានរង្វាន់ដ៏មានកិត្យានុភាពបំផុតសម្រាប់សាស្រ្តាចារ្យវ័យក្មេងនៅសហរដ្ឋអាមេរិក ដោយមូលនិធិវិទ្យាសាស្ត្រជាតិរបស់សហរដ្ឋអាមេរិក។
រង្វាន់ទីពីរត្រូវបានប្រគល់ជូននិក្ខេបបទថ្នាក់បណ្ឌិតរបស់បណ្ឌិត Nguyen Anh Tuan អនុប្រធានផ្នែកស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍នៅក្រុមហ៊ុន Fasikl រដ្ឋ Minnesota សហរដ្ឋអាមេរិក។
និក្ខេបបទ "ចំណុចប្រទាក់ប្រសាទ bioelectric ភាពជាក់លាក់ខ្ពស់ឆ្ពោះទៅរក symbiosis មនុស្ស-ម៉ាស៊ីន" ដោយលោកបណ្ឌិត Nguyen Anh Tuan បើកសករាជថ្មីដោយជួយជនពិការក្នុងការគ្រប់គ្រងសិប្បនិមិត្តជាមួយនឹងភាពប៉ិនប្រសប់ដូចជីវិតតាមរយៈចំណុចប្រទាក់សរសៃប្រសាទ។
នេះគឺជាជំហានដ៏សំខាន់មួយឆ្ពោះទៅមុខក្នុងការសម្រេចបាននូវសក្តានុពលនៃភាពស៊ីសង្វាក់គ្នារវាងមនុស្ស និងម៉ាស៊ីន ដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវគុណភាពជីវិតសម្រាប់អ្នកជំងឺរាប់លាននាក់ដែលមានបញ្ហាចល័តនៅទូទាំងពិភពលោក។
លោកបណ្ឌិត Nguyen Anh Tuan បានចូលរួមក្នុងគម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រដ៏មានកិត្យានុភាពជាច្រើនដែលផ្តល់មូលនិធិដោយអង្គការនានាដូចជា ទីភ្នាក់ងារស្រាវជ្រាវកម្រិតខ្ពស់ការពារជាតិ (DARPA) វិទ្យាស្ថាន សុខភាព ជាតិ (NIH) និងមូលនិធិវិទ្យាសាស្ត្រជាតិ (NSF) របស់សហរដ្ឋអាមេរិកជាមួយនឹងថវិកាសរុបជិត ២,៤ លានដុល្លារអាមេរិក។
មកដល់ពេលនេះ លោកបណ្ឌិត Nguyen Anh Tuan បានបោះពុម្ពអត្ថបទចំនួន 19 នៅក្នុងទស្សនាវដ្តីវិទ្យាសាស្ត្រដ៏ល្បីល្បាញ សហអ្នកនិពន្ធសៀវភៅចំនួន 2 និងទទួលបានប៉ាតង់ចំនួន 2 នៅសហរដ្ឋអាមេរិក ជាមួយនឹងពាក្យសុំចំនួន 10 ផ្សេងទៀតកំពុងរង់ចាំ។
ប្រភព៖ https://dantri.com.vn/giao-duc/giao-su-tro-ly-8x-trieu-do-tu-my-gianh-giai-thuong-luan-an-tien-ty-20250112043322070.htm
Kommentar (0)