Dấu ấn khoa học của PGS.TS. Nguyễn Long Giang kết nối lý thuyết và ứng dụng thực tiễn
PGS.TS. Nguyễn Long Giang, sinh năm 1975 tại Hà Nội, hiện là Phó Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam. Ông tốt nghiệp đại học năm 1997 với thành tích xuất sắc và hoàn thành chương trình Thạc sĩ tại Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2004. Ông nhận bằng Tiến sĩ chuyên ngành Bảo đảm toán học cho máy tính và hệ thống tính toán tại Viện Công nghệ thông tin năm 2012 và được công nhận chức danh Phó Giáo sư năm 2017. Trong công tác nghiên cứu khoa học, PGS.TS. Nguyễn Long Giang và đồng nghiệp đã công bố 59 bài báo trên các tạp chí thuộc danh mục ISI/SCOPUS, 7 bài báo trên các tạp chí quốc tế khác và hơn 85 bài báo trên các tạp chí trong nước. Ngoài ra, ông còn chủ nhiệm và tham gia thực hiện 15 đề tài nghiên cứu các cấp, ghi dấu ấn sâu đậm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, xử lý ảnh y tế và phân tích dữ liệu lớn.
Với vai trò lãnh đạo, PGS.TS. Nguyễn Long Giang không chỉ thúc đẩy các dự án nghiên cứu quan trọng mà còn tích cực xây dựng các chiến lược phát triển công nghệ thông tin phù hợp với xu hướng của thế giới. Đồng thời, ông chú trọng đến việc tạo ra môi trường thuận lợi để phát triển thế hệ nhà khoa học trẻ, khuyến khích họ tham gia vào các dự án nghiên cứu quan trọng và các hội thảo khoa học cấp quốc gia và quốc tế. Ông cũng tích cực tham gia hướng dẫn và định hướng nghiên cứu đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học. Ông đóng vai trò cố vấn chuyên môn tại nhiều trường đại học, thúc đẩy sự liên kết chặt chẽ giữa các tổ chức khoa học, doanh nghiệp và cộng đồng.
PGS.TS. Nguyễn Long Giang tại phòng làm việc
Các dấu ấn quan trọng trong đổi mới và ứng dụng công nghệ hiện đại
Trong nghiên cứu khoa học, PGS.TS. Nguyễn Long Giang và các đồng nghiệp đã đạt được những thành tựu đáng ghi nhận trong nhiều lĩnh vực như bảo mật thông tin và quản trị dữ liệu. Năm 2021, PGS.TS. Nguyễn Long Giang đã chủ trì nhiệm vụ hợp tác quốc tế: “Phát triển phương pháp mã hóa và các giao thức trao đổi, phân phối khóa giả xác suất nhằm bảo đảm an toàn thông tin”, mang lại bước đột phá trong mật mã học hậu lượng tử, đặc biệt là phát triển các lược đồ và giao thức chữ ký số mù có khả năng chống lại các cuộc tấn công từ máy tính lượng tử. Việc áp dụng bài toán logarit rời rạc ẩn (HDLP) kết hợp với cấu trúc đại số không giao hoán hữu hạn (FNAA) tạo ra các phương pháp bảo mật có khả năng bảo vệ thông tin trước các công nghệ tính toán lượng tử. Đây là một bước tiến lớn nhằm việc giải quyết các thách thức bảo mật của kỷ nguyên số, đặc biệt khi công nghệ lượng tử đang trở thành mối đe dọa lớn đối với các hệ thống mã hóa hiện tại. Nghiên cứu còn có tiềm năng ứng dụng thực tiễn cao trong các hệ thống bầu cử điện tử và các cơ quan, tổ chức của nhà nước. Các lược đồ mật mã phát triển từ nghiên cứu không chỉ giúp bảo vệ thông tin trong môi trường máy tính lượng tử mà còn đáp ứng nhu cầu bảo mật thông tin quốc gia khi công nghệ mới đang phát triển mạnh mẽ. Thành công của đề tài mở ra cơ hội lớn cho việc áp dụng mật mã học hậu lượng tử vào các lĩnh vực an ninh, quốc phòng và chính phủ điện tử, góp phần đảm bảo an toàn thông tin.
Đáng chú ý, năm 2022-2023, PGS.TS. Nguyễn Long Giang và các đồng nghiệp đã ghi dấu ấn quan trọng về lĩnh vực khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) thông qua Dự án: “Xây dựng nền tảng quản trị dữ liệu nghiên cứu khoa học và công nghệ quy mô quốc gia sử dụng công nghệ tính toán đám mây và dữ liệu lớn”. Mục tiêu của Dự án là xây dựng hệ thống hiện đại quản trị dữ liệu nghiên cứu khoa học và công nghệ quy mô quốc gia với sự tài trợ của Quỹ Đổi mới Sáng tạo VinGroup (VINIF). Nền tảng Openscience.vn của nhóm nghiên cứu cung cấp hệ sinh thái toàn diện, hỗ trợ các nhà khoa học, giảng viên, sinh viên và chuyên gia nghiên cứu lưu trữ, quản lý, chia sẻ và khai thác dữ liệu nghiên cứu khoa học công nghệ. Hệ thống đã tích hợp các công cụ phát triển mô hình phân tích dữ liệu, học máy và ứng dụng AI, giúp nâng cao hiệu quả nghiên cứu và phát triển công nghệ tại Việt Nam. Dựa trên các công nghệ tiên tiến như xử lý dữ liệu lớn, điện toán đám mây và học máy, nền tảng này được thiết kế với kiến trúc tích hợp hiện đại, đáp ứng yêu cầu ngày càng cao về quản lý và khai thác dữ liệu. Openscience.vn còn đóng vai trò là cầu nối, thúc đẩy cộng đồng khoa học tiếp cận các ứng dụng AI thuận lợi hơn.
Kiến trúc tích hợp công nghệ của nền tảng Openscience.vn
Trong sự kiện “Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam - AI4VN” tại Thành phố Hồ Chí Minh vào tháng 9 năm 2023, nền tảng Openscience.vn đã chính thức được công bố và đưa vào triển khai. Lễ ký kết giữa Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia (NASATI) cùng các đối tác đã khẳng định tầm quan trọng của Dự án nhằm hiện thực hóa Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.
PGS.TS. Nguyễn Long Giang (thứ hai từ trái) tại Lễ Ký kết Hợp tác Phát triển Nền tảng chia sẻ dữ liệu Openscience.vn
Hiện nay, nền tảng đang vận hành hiệu quả tại Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia, trở thành một phần thiết yếu của hạ tầng dữ liệu mở, minh bạch và hiệu quả tại Việt Nam. Đây không chỉ là dấu ấn của PGS.TS. Nguyễn Long Giang và đồng nghiệp mà còn là bước tiến lớn góp phần đưa Việt Nam hội nhập mạnh mẽ vào xu hướng công nghệ 4.0 toàn cầu.
Chia sẻ về công trình tâm đắc nhất, PGS.TS. Nguyễn Long Giang cho biết: Hai nghiên cứu trong lĩnh vực hệ thống mờ và lý thuyết tập thô là kết quả của quá trình làm việc tâm huyết và sáng tạo, mang lại những giá trị thiết thực trong xử lý dữ liệu phức tạp và trí tuệ nhân tạo. Với ông và các cộng sự, đây là những bước tiến đáng nhớ trên hành trình nghiên cứu khoa học. Công trình đầu tiên được đăng trên IEEE Transactions on Fuzzy Systems (2020), nhóm nghiên cứu đã đề xuất thuật toán gia tăng mới cho việc rút gọn thuộc tính từ các bảng quyết định động, kết hợp giữa bộ lọc, bộ bao và khoảng cách phân hoạch mờ. Phương pháp này không chỉ giúp giảm thiểu số lượng thuộc tính cần phân tích mà còn duy trì hoặc cải thiện độ chính xác của mô hình, đồng thời tăng cường hiệu quả xử lý dữ liệu lớn. Đây là một bước tiến lớn trong bối cảnh dữ liệu ngày càng phức tạp và thay đổi liên tục, với các ứng dụng tiềm năng về trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu và các hệ thống ra quyết định; Tiếp nối thành công, bài báo dự kiến xuất bản trên International Journal of Approximate Reasoning (2025) đã mở rộng hướng nghiên cứu bằng việc phát triển phương pháp rút gọn thuộc tính gia tăng dựa trên các tập mờ trực giác mức α, β. Công trình mang lại giải pháp xử lý linh hoạt và hiệu quả trong các hệ thống thông tin động, nơi dữ liệu thay đổi thường xuyên. Không cần tính toán lại từ đầu, phương pháp cho phép cập nhật rút gọn thuộc tính nhanh chóng, tiết kiệm tài nguyên và thời gian. Hai nghiên cứu là tâm huyết của PGS.TS. Nguyễn Long Giang và nhóm thực hiện trong việc đưa lý thuyết ứng dụng vào thực tiễn, mở ra hướng phát triển mới cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
Các thành tựu khoa học của PGS.TS. Nguyễn Long Giang là minh chứng cho sự kết nối hài hòa giữa lý thuyết và thực tiễn, giữa đam mê nghiên cứu và trách nhiệm với cộng đồng. Những công trình nghiên cứu của ông mang lại những giá trị thiết thực, hỗ trợ cộng đồng tiếp cận những thành tựu công nghệ hiện đại bền vững và hiệu quả. Những nỗ lực của ông và các đồng nghiệp đang khẳng định năng lực và sự sáng tạo của các nhà khoa học Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam trên hành trình tìm kiếm các giải pháp công nghệ mới nhằm đáp ứng những thách thức và yêu cầu của xã hội hiện đại.
Cung cấp tin: Chu Thị Ngân, Trung tâm Thông tin - Tư liệu
Xử lý tin: Minh Tâm
