Tháng 8/2026, giới công nghệ chú ý khi Jeff Dean, một trong những nhà khoa học có ảnh hưởng lớn tại Google, cùng các cộng sự rời tập đoàn để thành lập startup AI mang tên Discovery Loop. Trong số những người đồng sáng lập có TS. Lê Viết Quốc, nhà khoa học gốc Việt từng tham gia xây dựng Google Brain và có nhiều đóng góp cho lĩnh vực học sâu (deep learning).
Lê Viết Quốc sinh năm 1982, quê ở Hương Thủy, Huế. Anh sở hữu bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại ĐH Stanford (Mỹ) và bằng Cử nhân Kỹ sư Phần mềm hạng Ưu tại ĐH Quốc gia Australia. Năm 2014, Lê Viết Quốc từng được MIT Technology Review vinh danh trong danh sách những nhà đổi mới dưới 35 tuổi nổi bật trên thế giới. Tên tuổi của anh cũng gắn với những nghiên cứu giúp máy tính học hỏi từ dữ liệu, mở ra nhiều hướng phát triển cho AI hiện đại.
Từ một cậu bé lớn lên ở vùng quê, nơi gia đình từng sống trong cảnh chưa có điện, đến môi trường nghiên cứu công nghệ hàng đầu thế giới, hành trình của Lê Viết Quốc là câu chuyện đáng chú ý về một người Việt theo đuổi câu hỏi: Liệu con người có thể tạo ra những cỗ máy biết học hỏi và hiểu thế giới xung quanh?
TS. Lê Viết Quốc (Ảnh: FBNV)
Từ cậu bé ở Huế đến nhà nghiên cứu tại Google Brain
Theo thông tin trên Tạp chí điện tử Người Đưa Tin, tuổi thơ của Lê Viết Quốc gắn với một vùng quê nhỏ ở Huế. Anh từng sống trong cảnh làng chưa có điện cho đến năm 9 tuổi. Khi ấy, những món đồ công nghệ như chiếc tivi hay nồi cơm điện cũng có thể tạo ra sự thay đổi đáng kể trong cuộc sống gia đình.
Sau khi học tại Trường THPT chuyên Quốc Học Huế, anh sang Australia theo học ngành Kỹ thuật Phần mềm tại Đại học Quốc gia Australia. Tiếp đó, anh theo đuổi chương trình tiến sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Stanford, nơi nghiên cứu về học máy dưới sự hướng dẫn của Andrew Ng, nhà khoa học có nhiều đóng góp cho lĩnh vực AI.
Năm 2011, Viết Quốc tham gia Google Brain, dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của Google. Đây là giai đoạn học sâu bắt đầu thu hút sự quan tâm lớn của giới công nghệ, với mục tiêu giúp máy tính nhận diện các đặc điểm phức tạp trong dữ liệu và cải thiện khả năng xử lý thông qua quá trình học.
Thay vì chỉ tập trung vào việc lập trình để máy tính thực hiện những nhiệm vụ được xác định sẵn, nhóm nghiên cứu tìm cách xây dựng các mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng tự học từ lượng dữ liệu khổng lồ. Hướng tiếp cận này về sau trở thành một phần quan trọng trong sự phát triển của nhiều ứng dụng AI.
Thí nghiệm nhận diện mèo và những đóng góp cho AI hiện đại
Một trong những nghiên cứu nổi tiếng gắn với giai đoạn đầu của Google Brain là thí nghiệm cho mạng nơ-ron nhân tạo tiếp xúc với hàng triệu hình ảnh được trích xuất từ video YouTube.
Năm 2012, nhóm nghiên cứu sử dụng một mạng nơ-ron quy mô lớn để xử lý dữ liệu hình ảnh không được con người gắn nhãn theo cách thông thường. Sau quá trình huấn luyện, một số nơ-ron trong hệ thống phản ứng mạnh với hình ảnh mèo. Điều đáng chú ý là hệ thống có thể hình thành khả năng nhận diện đặc trưng này mà không cần được cung cấp trước một bộ dữ liệu hình ảnh mèo đã gắn nhãn đầy đủ.
Thí nghiệm không có nghĩa máy tính đã hiểu mèo theo cách con người hiểu một sinh vật. Tuy nhiên, kết quả cho thấy các hệ thống học sâu có thể tự phát hiện những đặc trưng hữu ích từ lượng dữ liệu lớn, mở ra nhiều hướng nghiên cứu mới về khả năng học không giám sát.
Lê Viết Quốc là một trong những nhà nghiên cứu tham gia công trình này. Nghiên cứu được xem là dấu mốc đáng chú ý trong quá trình phát triển mạng nơ-ron sâu, đồng thời góp phần đưa học sâu trở thành một hướng nghiên cứu quan trọng của ngành AI.
Những nghiên cứu, đóng góp của Lê Viết Quốc giúp anh trở thành một trong những nhà nghiên cứu gốc Việt được chú ý trong lĩnh vực AI quốc tế (Ảnh: ĐH Huế)
Sau đó, anh tiếp tục tham gia nhiều công trình về học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Năm 2014, anh cùng Ilya Sutskever và Oriol Vinyals đồng công bố nghiên cứu về mô hình sequence-to-sequence, một phương pháp sử dụng mạng nơ-ron để chuyển đổi chuỗi dữ liệu đầu vào thành chuỗi đầu ra. Hướng tiếp cận này có ý nghĩa đối với các bài toán như dịch máy và xử lý ngôn ngữ.
Anh cũng được biết đến với những nghiên cứu về AutoML, đặc biệt là tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron (neural architecture search). Thay vì yêu cầu con người tự thiết kế và thử nghiệm từng cấu trúc mạng, phương pháp này hướng đến tự động hóa một phần quá trình tìm kiếm mô hình phù hợp.
Những đóng góp ấy giúp Lê Viết Quốc trở thành một trong những nhà nghiên cứu gốc Việt được chú ý trong lĩnh vực AI quốc tế. Năm 2014, anh có tên trong danh sách TR35 của MIT Technology Review, chương trình vinh danh các nhà đổi mới trẻ có đóng góp nổi bật cho khoa học và công nghệ.
Bước ngoặt năm 2026: Rời Google để xây dựng startup AI
Tháng 8/2026, Lê Viết Quốc bước sang một chương mới trong sự nghiệp khi cùng Jeff Dean, Sanjay Ghemawat và Oriol Vinyals thành lập Discovery Loop.
Theo thông tin được TechCrunch đưa tin, startup này hướng đến việc sử dụng AI để tự động hóa các quy trình nghiên cứu khoa học và kỹ thuật. Hệ thống được kỳ vọng có thể đề xuất thử nghiệm, thực hiện, đánh giá kết quả rồi tiếp tục điều chỉnh hướng nghiên cứu, thay vì để con người xử lý riêng lẻ từng bước.
Một trong những mục tiêu ban đầu là tự động hóa quá trình nghiên cứu và phát triển chính các hệ thống AI. Về lâu dài, cách tiếp cận này có thể được mở rộng sang những lĩnh vực đòi hỏi nhiều vòng thử nghiệm như thiết kế phần cứng, khám phá thuốc và nghiên cứu năng lượng.
Sự xuất hiện của Discovery Loop đáng chú ý bởi nhóm sáng lập quy tụ những người từng tham gia phát triển các hệ thống quan trọng tại Google và Google DeepMind. Jeff Dean được cho biết sẽ giữ vai trò CEO, trong khi Lê Viết Quốc tiếp tục theo đuổi lĩnh vực mà anh đã dành nhiều năm nghiên cứu: làm thế nào để máy móc có thể học hỏi và giải quyết những bài toán phức tạp hơn.
TS. Lê Viết Quốc (ngoài cùng phải) cùng các nhà sáng lập của Discovery Loop (Ảnh: Discovery Loop)
Nếu ở giai đoạn đầu, các nghiên cứu của Google Brain tập trung vào việc giúp máy tính tự phát hiện đặc trưng từ dữ liệu, hướng đi mới của Discovery Loop tham vọng tiến thêm một bước: sử dụng AI để hỗ trợ quá trình tạo ra tri thức mới.
Đáng chú ý, thời điểm ra mắt, startup này chưa thuê văn phòng hay bắt đầu tuyển dụng nhân sự. Thậm chí, Jeff Dean cũng từng ngập ngừng nói về vai trò CEO. Tuy nhiên sau hơn một tháng sau, Discovery Loop đã xuất hiện trong một thương vụ huy động vốn với mức định giá được nhắm tới lên đến 50 tỷ USD.
Theo Business Insider ngày 11/9, Jeff Dean đang tìm kiếm nguồn vốn mới cho Discovery Loop trên cơ sở mức định giá khoảng 50 tỷ USD, dẫn lời những người am hiểu vấn đề. Trước đó, vào tháng 8, công ty được đưa tin đang thảo luận huy động 1 tỷ USD với mức định giá chỉ khoảng 10 tỷ USD.
Như vậy, mức định giá được nhắc đến trong các cuộc đàm phán đã tăng từ 10 tỷ lên 50 tỷ USD chỉ trong vài tuần. Tuy nhiên, Reuters lưu ý rằng các điều khoản có thể thay đổi và chưa có gì đảm bảo Discovery Loop sẽ huy động được vốn ở mức định giá này. Đến nay, công ty chưa công bố một sản phẩm thương mại cụ thể.
Tổng hợp
Hoặc