地方の学生からアメリカの大学教授へ

バクリウ出身のミン・ニャットさん（34）は、米国でデータサイエンスと機械学習を研究しているベトナム人コミュニティの教授であり「新星」だ。

Ho Pham Minh Nhat 氏は現在、テキサス大学オースティン校でデータサイエンス、統計学、機械学習の第一級教授を務めています。 US Newsによると、この大学は人工知能（AI）と科学技術分野で米国のトップ10校の1つである。

彼はまた、オースティンの機械学習および人工知能研究所の基礎のメンバーでもあり、Q1 ジャーナルや主要な会議で 60 本を超える論文を発表しています。現在、日本の研究は、ChatGPTなどの大規模ディープラーニングおよび言語モデルの推論、スケーラビリティ、効率性の3つの主要トピックに焦点を当てています。機械学習および人工知能におけるアルゴリズムの安定性と最適化。ビッグデータの異質性と高次元性、およびこのデータ情報を効果的に捕捉、探索、最適化するための新しい方法とモデルの開発。

さらに、ナット氏は8人の博士課程の学生を指導しており、そのうち4人はベトナム人学生である。

「ベトナムの若者が世界の一流大学の多くで機械学習、統計学、人工知能の博士号取得のために勉強するための架け橋を作ることに貢献できたことを誇りに思う」と彼は語った。

ナット氏は、自身の歩みには多くの困難があり、重要な節目において成熟し、プレッシャーに対処することを強いられたと語った。

勉強の伝統を持つ家庭に生まれたナットは、中学生の頃から数学に情熱を注いでいました。彼は数学の問題にさまざまな解決策を見つけることが好きで、バクリウ省の優秀な生徒のためのコンテストで常に高い賞を獲得していました。

1979年の国際数学コンテストで、レ・バ・カン・チン先生が満点と特別な解答で金メダルを獲得したという記事を読んだナットさんは、先生に感銘を受け、チン先生が教鞭をとっていたホーチミン市国立大学のギフテッド高校に入学することを目標にしました。

2004年、ナットはこの学校の入学試験に合格しました。バクリウからホーチミン市へ出発するにあたり、これまで家を離れたことがなかったこの学生は、クラスメイトが皆とても優秀だったため、さらにプレッシャーを感じた。彼の努力のおかげで、ナットさんは2年連続で全国優秀学生コンテストに出場する選手に選ばれました。しかし、日本は賞を受賞しませんでした。

「クラスメートたちが国内外のコンテストで高い賞を獲得するのを見て、自分に対する失望感がさらに増した」とナットさんは振り返る。

苦闘の期間を経て、ナットは教訓を学びました。それがその後の彼の旅全体の基礎となりました。彼は、ある時点での失敗はやめることを意味するのではなく、むしろ忍耐し、情熱を追い求める決意を固める必要があると考えています。

そのため、高校卒業後、ナットさんはホーチミン市科学大学で数学と情報技術の学士号を取得することを選択しました。ここで、ナットは数学の多くの新しい分野に触れ、交換プログラムを通じて国内外の教授たちとの関係を築きました。 3年生の終わりに、ナットさんはデータサイエンスと統計に関するサマースクールに参加した際、アメリカ人教授が数学の実際的な応用について話すのを聞きました。この経験により、ナット氏はこの分野に対する情熱に火がつき、研究と教育の分野でキャリアを積むことを決意しました。

2011年、ニャット氏はホーチミン市科学大学とフランスの6つの大学との協力プログラムで応用数学の修士号を取得しました。この間、ナット氏はミシガン大学アナーバー校で有名なベトナム人教授グエン・スアン・ロン氏の指導の下、統計学の博士研究を行うための全額奨学金を受け取りました。彼はすぐにフランスで修士課程を修了し、アメリカに留学しました。

新しい環境に移り、ナットさんはストレスの多い集中的な勉強スケジュールに慣れ、ここの気候や文化に適応しなければならなかったため、プレッシャーを感じていました。さらに、研究仲間は皆非常に優秀で、MITやスタンフォード大学などの名門校を卒業しており、中には幼い頃から研究経験を積んできた人もいます。

ナットさんは、不足している知識を補ったり、授業で学んだ新しい知識をより深く研究したりするために、夜遅くまで図書館で勉強することがよくあります。そのため、午前 2 時の最終バスに乗って校舎に戻るのは彼であることが多いです。彼は毎日、クラスメートと一生懸命おしゃべりして、外国語のスキルを向上させるとともに、文化や知識についてさらに学ぼうとしています。彼がここでの生活に溶け込み、研究に集中し始めるまでにはほぼ2年かかりました。

「博士課程を無事に修了するためには、自分の力を200％出し切らなければなりません」とナットさんは語った。

指導教官とともに多くのプロジェクトに取り組み、2017年に博士号を取得したにもかかわらず、ナット氏は次の研究の方向性についてまだ完全には決まっていません。そこで彼は、カリフォルニア大学バークレー校で、機械学習と人工知能の第一人者であるマイケル・I・ジョーダン教授とマーティン・ウェインライト教授の指導の下、電気工学とコンピューターサイエンスの博士課程修了を目指すことにしました。しかし、彼は最初の 9 か月間、新たな研究の方向性を見つけるのに苦労しました。これを克服するために、ナット氏は多くの科学論文を読み、業界の専門セミナーに出席して教授らと会い、議論しました。その結果、日本は、機械学習モデルのパラメータ推定に広く使用されている勾配降下法やニュートン法などの重要なアルゴリズムをいくつか発見しましたが、これらのアルゴリズムの安定性、計算の複雑さ、統計的精度の間のトレードオフの基本原理は十分に理解されていません。

そこで彼は、機械学習と人工知能のアルゴリズムを最適化するために、これらの要素間のトレードオフを理解するための研究を行うことにしました。その結果、2018 年半ばから 2019 年末にかけて、ナット氏は 10 件を超える科学論文を完成させました。

2023年にハワイのホノルルで行われた会議に出席したナット氏と大学院生のグエン・バ・カイ氏。写真：人物提供 — *7月にハワイで開催された会議に出席したナット氏と大学院生のグエン・バ・カイ氏。写真：キャラクター提供*

多くの大学から招聘を受けたナット氏は、テキサス大学オースティン校を選んだ。その理由は、勤務環境が快適で、若手講師たちに最高の研究環境が与えられていると思ったからだ。さらに、テキサスの気候は、多くのベトナム人が住む故郷と似ています。

ナット氏は、米国で新型コロナウイルス感染が拡大したちょうどその頃、2020年8月に教師として働き始めた。ナット氏は同僚と直接接触することができず、コンピューターの画面の前でのみ指導している。カメラをオンにしなかったり、意見を述べなかったりする生徒もいたため、彼は生徒とつながり、彼らが何を望んでいるのか理解することができなかった。

プレッシャーに対処する経験と家族からの精神的なサポートのおかげで、ナットさんは最初の困難を乗り越えました。この経験を振り返って、ナット氏が最も価値あるものと感じたことは、学生たちに知識と情熱を伝えることができ、彼らの学習中にガイドやアドバイザーになれたことだ。

これは、ニャット氏がベトナムの人々のために無料でオンラインで知識を共有し、教えるプロジェクトを始めるきっかけにもなりました。 2021年に彼はFacebookページ「データサイエンスと人工知能」を開設し、Zoomを介してベトナム語でデータサイエンス、機械学習、統計、人工知能に関する基礎から上級までの数多くのクラスを開催しました。

「最初のセッションには1,000人近くの参加者がいて、とても驚きました」とナット氏は振り返り、全員が反応してくれたことにとても嬉しかったと語った。