Tìm cái mới từ cuộc sống

Giáo sư Nguyễn Xuân Hùng (Viện CIRTech, ĐH Công nghệ TP.HCM). Ảnh:  Thanh Tùng

Trong cộng đồng cơ học Việt Nam hiện nay, cái tên Nguyễn Xuân Hùng được nhiều người biết đến bởi nó gắn liền với hơn 200 công bố trên các tạp chí hàng đầu chuyên ngành cơ học tính toán, gắn liền với những giải thưởng trong và ngoài nước… Có lẽ do vậy mà Nguyễn Xuân Hùng mang một sức hút đặc biệt: bên lề những hội nghị lớn của ngành cơ, các đồng nghiệp trẻ thường vây kín lấy anh để hỏi han chuyện trò, từ kinh nghiệm lập hồ sơ xin kinh phí của các quỹ quốc tế, kinh nghiệm xây dựng nhóm nghiên cứu, những cân nhắc lựa chọn hướng đi khả thi hoặc đơn giản chỉ là chia sẻ những ý định mới… Sự cởi mở và sẵn sàng chia sẻ của anh khiến các nhà nghiên cứu mới ở giai đoạn đầu sự nghiệp cũng đủ dũng khí gạt đi sự tự ti để háo hức thổ lộ cả những ý tưởng nghiên cứu còn chưa thành hình. 

Tìm cái chung trong cái riêng

Ở góc độ nào đó, với một nhà nghiên cứu làm việc ở một quốc gia còn rất khiêm tốn về đóng góp khoa học như Việt Nam thì những gì mà giáo sư Nguyễn Xuân Hùng đạt được đã là một thành công nhưng trong những suy nghĩ nội tại của mình thì anh lại coi đó chỉ là một điểm mốc trên con đường nghiên cứu. Bởi dưới sự soi chiếu khe khắt chính mình, anh cảm thấy nếu tạm bằng lòng với những điều đã trở thành nếp mà không khai phá cái mới thì sớm hay muộn “lưng vốn” cũng rơi vào trạng thái tới hạn. Đó là lý do vì sao mà nhiều năm trước, anh đã nghiền ngẫm rất lâu về xu hướng số hóa của thế giới, nơi hứa hẹn mở ra nhiều bài toán hấp dẫn trong môi trường số (ảo) cũng như môi trường cơ học (thực), và thấy ở đó những điều mới mẻ. Con mắt đầy tò mò và khả năng biết gắn kết các vấn đề hay lĩnh vực tưởng chừng xa cách của anh đã phát hiện được mối liên hệ gần gũi giữa cơ học tính toán và học máy. “Số hóa cho ra đời rất nhiều dữ liệu, việc xử lý nó sẽ là một mắt xích trong chuỗi nhiều thành phần khác nhau và những công cụ xử lý đó cần [được tạo dựng trên] những giải thuật học máy, học sâu, AI… Tất cả những điều đó lại liên quan đến chuyên môn của cơ học tính toán, lĩnh vực sử dụng các công cụ trên máy tính để giải quyết các bài toán kỹ thuật ở ngoài thực tế”, anh giải thích.  

Việc giải quyết những bài toán đó đòi hỏi những phương pháp tính toán, những công cụ không chỉ mới và hiệu quả mà thậm chí có thể mang cả bản sắc riêng của người thiết lập – điều mà bất cứ nhà khoa học nào cũng hằng mơ ước. “Khi làm khoa học, bên cạnh việc duy trì liên tục nhịp độ nghiên cứu với những đề tài đã định thì tôi cũng tiếp cận hoặc quan sát nhiều vấn đề khác nhau để xác định cần phải đào sâu hơn nữa trong hướng nào, lĩnh vực nào. Trong quá trình đó, tôi thường tự đặt ra cho mình các câu hỏi ‘phải chăng mình có thể tự định nghĩa lấy công cụ nào đó mang bản sắc riêng?’, ‘nếu có thì bản sắc riêng đó có đi trong xu thế chung không? có mang lại hiệu quả hay lợi ích hơn các công cụ trước đây không?’”, anh nói về những thôi thúc khiến mình định hình được công cụ mới. 

Theo quan điểm của anh, công cụ tối ưu hóa các cấu trúc tính toán mà anh ao ước đó cần phải phù hợp với nhiều vấn đề, áp dụng được trong nhiều trường hợp. Thật lạ là trên thực tế, nó bắt nguồn từ những bài toán rất cụ thể mà anh và đồng nghiệp vẫn cùng thực hiện chứ không từ nền tảng của những vấn đề lớn. “Quan điểm của tôi là bài toán đi trước, phương pháp theo sau để giải quyết bài toán, giống như việc xuất hiện đại dịch Covid-19 dẫn đến nhu cầu cần có vaccine để phòng ngừa và kiểm soát dịch bệnh vậy”, anh nói. Trong trường hợp này, công cụ của anh có thể coi như một thứ “vaccine” xử lý dữ liệu cho các bài toán về in 3D tiên tiến trên các cấu trúc đa diện, đa tỉ lệ, vật liệu có kết cấu xốp… để quá trình in sản phẩm có thể diễn ra một cách tự động. 

Từ những đào sâu suy nghĩ như thế, phương pháp tối ưu cho in 3D và học máy đã dần hình thành và được gắn vào các vấn đề cần giải quyết. “Từ những bài toán khác nhau, mình có thể đúc rút và kiểm tra xem nó có thể cạnh tranh được với các phương pháp hiện có hay không. Khi đi theo một chiến lược lớn mà mình đã định thì dĩ nhiên mình có thể sử dụng công cụ sẵn có của người khác nhưng với những điểm nhấn quan trọng về công nghệ, mình cần tự chủ, không nên quá phụ thuộc vào họ”, anh nói.


Giáo sư Nguyễn Xuân Hùng đứng cạnh một máy in 3 D trong Ngày hội Toán học Mở 2021. Ảnh:  Thanh Tùng

Điều đó đã thể hiện một cách rõ nét trong hàng loạt bài báo về xử lý dữ liệu in 3D mà anh công bố trong năm 2020. Sau khi công bố, anh chia sẻ toàn bộ phần lập trình và dữ liệu mình xử lý trong quá trình nghiên cứu để những ai quan tâm có thể tự do tải về. Anh chia sẻ “Thực ra không đơn giản để công khai dữ liệu, muốn làm như vậy thì phương pháp của mình cần đảm bảo các tiêu chí đầy đủ, độ chính xác và khoa học để mọi người có thể lặp lại được kết quả. Với tôi, giải pháp mình tạo ra cần làm sao cho những ai quan tâm áp dụng cũng cảm thấy nó thực sự thú vị. Hơn nữa, việc chia sẻ lên cộng đồng cũng là cách để tiếp thu ý kiến phản biện của người đọc”. 

Nhưng để thuyết phục cộng đồng ở nhiều lĩnh vực khác nhau cùng quan tâm, ắt hẳn công cụ ấy phải có sức hút đặc biệt. Giáo sư Nguyễn Xuân Hùng lý giải “Phương pháp này ra đời để giải quyết bài toán của tôi nhưng thực sự nó có thể mở rộng áp dụng cho những lĩnh vực khác. Không chỉ cơ học, hầu như lĩnh vực nào đòi hỏi về phân tích dữ liệu, tối ưu dữ liệu cũng có thể sử dụng nó bởi những bài toán muôn hình vạn trạng trong cuộc sống của các ngành kinh tế, xây dựng, môi trường…, cứ có yêu cầu tối ưu nguyên liệu đầu vào, tối ưu vật tư… trên dữ liệu đang có thì có thể tích hợp”. Để hướng đến mục tiêu này, anh đã áp dụng nguyên lý tối ưu toàn cục, đồng thời giải quyết những hạn chế của bài toán tối ưu là sự chuyển vị (displacement) và lực ứng suất biến dạng (stress enforcements). 

Nhìn sâu vào phương pháp đó, dường như người ta vẫn không thôi lạ lùng: xuất phát từ một ngành nhỏ bé nhưng lại vừa vặn với nhiều ngành khác, đi từ những bài toán rất thực tế nhưng lại giúp xử lý được những bài toán rất tổng quát, tại sao vậy? Không ai ngờ là câu trả lời giản dị của anh lại gợi mở ra nhiều mối tương liên thú vị giữa những lĩnh vực mà chỉ những người suy nghĩ rất sâu sắc mới có thể nhìn ra được bản chất: “Bởi đằng sau các bài toán diễn ra trong thực tế đều là các vấn đề hết sức cơ bản, muốn tháo gỡ được chúng thì chúng ta phải giải quyết được vấn đề nguyên bản của nó, ví dụ như đằng sau bài toán về thiết kế bờ kè chống sạt lở không chỉ là câu chuyện rất chung về kết cấu để đảm bảo khả năng chịu lực mà cũng có nét tương đồng với câu chuyện tối ưu các nguồn lực đầu vào để có được giải pháp cho sản phẩm…”.  

Giữa những bài toán của thực tại

Mỗi lần trò chuyện với giáo sư Nguyễn Xuân Hùng, dù trong quãng thời gian rất ngắn ngủi thì bao giờ người đối thoại cũng sớm nhận ra ở anh một tâm thế thiết tha đưa những nghiên cứu của mình vào thực tế. Đó cũng là nỗi niềm chung của những nhà khoa học trẻ mong muốn góp phần đem lại đổi thay trên chính đất nước mình, khi thấy những cơ hội theo xu hướng quốc tế có thể nắm bắt. “Bài toán tối ưu tôi nghiên cứu không chỉ là tối ưu trong toán học mà còn nhằm giải quyết vấn đề trong công nghệ in 3D tiên tiến – công nghệ gắn liền với cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư”, anh nói. Đây là lý do mà vài năm trở lại đây, con đường phát triển của anh đã dịch chuyển dần từ nghiên cứu cơ bản sang R&D, trong đó “những nghiên cứu trong năm 2020 là năm bản lề tạo ra bước đệm để giải quyết bài toán lớn trong mục tiêu chung của CIRTech”.  

Nhưng ở Việt Nam, việc ứng dụng các kết quả nghiên cứu vào thực tế không phải là điều trong tầm tay nhà khoa học. Va chạm nhiều với các doanh nghiệp lớn nhỏ trong và ngoài nước, Nguyễn Xuân Hùng cảm thấy day dứt khi thấy nhiều vấn đề mà nhà khoa học có thể giải quyết với những giải pháp rất cụ thể và rất mới nhưng không phải lúc nào cũng tìm được địa chỉ. Những người làm nghiên cứu mong muốn tạo ra một sản phẩm sáng tạo hữu hình như anh đã sẵn sàng nắm lấy một đầu dây và kết nối những nhịp cầu, phần còn lại có lẽ phụ thuộc rất lớn vào doanh nghiệp. “Phần lớn các doanh nghiệp tìm đến với tôi đều là tư nhân như Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại Dịch vụ Saki Bình Dương, nhà cung cấp giàn giáo đạt tiêu chuẩn quốc tế, Công ty Cổ phần KHCN Việt Nam Busadco chuyên về thoát nước đô thị, hạ tầng kỹ thuật đô thị…. Có lẽ việc phải tăng cường sự cạnh tranh trên thị trường khiến họ phải tìm đến với khoa học để có công nghệ mới”, anh giải thích và cho biết, chỉ khi đưa giải pháp nghiên cứu ứng dụng trong thực tế thì anh và cộng sự mới hiểu nó hữu ích đến đâu, có cần chỉnh sửa hay bổ sung gì thêm. 

Có lẽ, quá trình làm việc như vậy giúp những người như anh nhận ra các điểm khuyết thiếu trong giải pháp của mình. Vậy tại sao tồn tại những hạn chế đó, dù nó là kết quả của những công việc nghiên cứu nghiêm túc và tận tâm? Giáo sư Nguyễn Xuân Hùng thoáng trầm ngâm “Không phải là mình không đủ năng lực giải quyết các bài toàn thực tế mà vì mình không có đủ các nguồn lực. Muốn tham gia cùng doanh nghiệp thì mình cần phải có đủ điều kiện về không gian dữ liệu, trang thiết bị, cơ sở hạ tầng… và cả sự kiên nhẫn, chia sẻ nữa”. 

Dù có nhiều ý tưởng đan xen đành tạm gác lại “chờ duyên”, anh vẫn tìm ra những cách để nối dài con đường của mình hoặc đơn giản là để lấp đi những mảng khuyết thiếu bằng các dự án do nhiều quỹ khoa học tài trợ, bất kể nhà nước hay tư nhân, quốc tế hay trong nước. “Tôi thấy không có gì ngại cả, quỹ nào cũng là quỹ, miễn là nó tồn tại một cách hợp pháp và mình có thể dùng năng lực để lấy được kinh phí phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu và ứng dụng của mình”, anh nói. Đấy là lý do vì sao anh và cộng sự có thể tự tin lấy được dự án “Một giải pháp sáng tạo để bảo vệ bờ sông/biển Việt Nam do ảnh hưởng lũ lụt và xói mòn” (Chương trình tài trợ Chính phủ Bỉ và Horizon Âu châu 2020) hay “Công nghệ in 3D trên nền tảng học sâu” (Quỹ VINIF)… Nếu nhìn vào các dự án như vậy, có thể thấy nó không đơn thuần là những đề tài nghiên cứu với những bài báo ISI mà đã hướng đến những giải pháp cụ thể để ứng dụng trong thực tế, “ví dụ như dự án với VINIF hướng đến việc phát triển một nền tảng thiết kế số phục vụ công nghệ in 3D và phát triển phương pháp máy học sâu thông qua bộ dữ liệu kết hợp thu được từ quá trình thiết kế, mô phỏng tối ưu hóa, đồng thời giúp nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa thiết kế kết cấu cho vật liệu in 3D”. 

Bằng sự cần mẫn như vậy, việc anh tìm ra những giải pháp cụ thể đã dần khả thi, ví dụ như từ phương pháp tối ưu trong in 3D, anh cùng nhóm nghiên cứu đã có Horizon Tech – một ứng dụng có khả năng kết nối ba bên gồm khách hàng, doanh nghiệp in và thư viện mẫu in lớn để qua đó có được những sản phẩm thực tế và tiến tới thương mại hóa những sáng tạo của cả bên sử dụng và phát triển sản phẩm, sản phẩm anh mới giới thiệu tại Ngày hội Toán học mở 2021.

***
Không cần quá tinh ý cũng có thể nhận ra mối liên hệ mật thiết của giáo sư Nguyễn Xuân Hùng với các vấn đề của đời sống xã hội đương đại. Thật thú vị là một nhà cơ học như anh có thể nhìn thấy cơ hội của mình trong những bài toán hết sức đa dạng trong cuộc sống, những bài toán tưởng chừng như thuộc phạm vi của công nghệ sinh học, khí tượng khí hậu, năng lượng, kinh tế… “Đó đều là những bài toán liên ngành mà cơ học cũng có phần của mình trong đó. Thực ra mọi thứ trong cuộc sống này đều có chất cơ học bên trong, ví dụ như dòng máu vận chuyển trong cơ thể con người liên quan đến bài toán dòng chảy trong các mạch máu, đi vào các tế bào, nội quan… còn hơi thở là dòng vận chuyển không khí và có thể được mô tả bằng các phương trình toán học rút ra từ các định luật về chuyển động của Newton”, anh nói. 

Bằng con mắt của một người đam mê với nghề và lối suy nghĩ rất mở như vậy, giáo sư Nguyễn Xuân Hùng đã bước vào hướng mới có tính mạo hiểm hơn là đi theo một nền tảng về trí tuệ nhân tạo trong in 3D và đưa đến một bài toán mà kết quả của nó gần với ứng dụng cho một lớp các bài toán cần thiết và có ý nghĩa ở ngoài thực tế. Nhưng mạo hiểm có đồng nghĩa với rủi ro? “Quan điểm của tôi là phải luôn luôn bước sang các hướng mới, các vấn đề còn đang rất mới mẻ bởi chỉ điều đó mới có thể làm thay đổi chính mình được, nếu mình cứ đi lại theo một con đường cũ, áp dụng cách làm cũ thì rất khó tạo ra động lực phát triển”, anh mỉm cười và nói thêm một cách chân thành “Với lại, lúc nào tôi cũng cảm thấy mình vẫn còn là một học trò…”. □