Trong nhiều năm, nghiên cứu AI thường được đo lường bằng độ chính xác của mô hình. Nhưng với PGS. Trần Đình Tuấn, AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi trở thành một phần của hệ thống vận hành, nơi mà dữ liệu luôn biến động và giá trị phải được kiểm chứng trong thực tế.
Xuất phát từ nền tảng kỹ thuật tại Đại học Bách khoa Hà Nội (Việt Nam), anh tiếp tục theo đuổi học thuật tại Ritsumeikan University, một trong những trung tâm công nghệ hàng đầu Nhật Bản. Sau khi hoàn thành Thạc sĩ và Tiến sĩ, anh phát triển sự nghiệp nghiên cứu và hiện là Associate Professor tại Shiga University, đồng thời dẫn dắt APAI Lab – môi trường nghiên cứu theo hướng ứng dụng thực tiễn.
Trọng tâm dự án của anh là Physical AI với hướng tiếp cận đưa AI vượt ra khỏi dữ liệu, tiến tới khả năng tương tác với thế giới thực. Ở đó, AI không chỉ xử lý thông tin, mà phải quan sát, hiểu bối cảnh, hành động và giải quyết các bài toán có thể đo lường giá trị.
Điểm khác biệt của anh không chỉ nằm ở học vị, mà ở cách anh làm research:
- Không làm AI “cho đúng”, mà làm AI để dùng được
- Không tách rời học thuật, mà gắn trực tiếp với bài toán doanh nghiệp
- Không dừng ở model, mà hướng tới system có thể deploy và scale
Song song, với vai trò CPO tại Fabbi Holdings (Japan), anh trực tiếp đưa những nghiên cứu đó vào sản phẩm, biến AI thành năng lực cốt lõi có thể scale trong doanh nghiệp.
Hành trình của anh cũng phản ánh rõ sự phát triển bền vững trong học thuật và trong kỷ nguyên AI, đó không chỉ là một lựa chọn mà còn là một định hướng mang tính chiến lược của cả một đội ngũ.
