Lương Chi Mai

Lương Chi Mai (sinh 1958), là một nhà khoa học trong lĩnh vực khoa học máy tính người Việt Nam, Phó Viện trưởng Viện Công nghệ thông tin (thuộc Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam), một trong hai người đoạt giải thưởng Kovalevskaya năm 2010.
Tiểu sử và sự nghiệp.
Lương Chi Mai lớn lên trong một gia đình trí thức Hà Nội gốc. Thuở bé, bà là học sinh chuyên toán của Trường Chu Văn An . Bà theo học Trường Đại học Tổng hợp Kishinev năm 1976 và tốt nghiệp năm 1981. Bà quyết định chọn theo học chuyên ngành toán ứng dụng với quan niệm: toán ứng dụng không phải là một ngành xa vời, những thuật toán đã tạo nên nhiều kỳ tích trong ngành khoa học máy tính. Sau tốt nghiệp đại học, bà về công tác tại Viện Khoa học Tính toán và Điều khiển (nay là Viện Công nghệ thông tin).
Năm 1987, Lương Chi Mai bắt đầu tham gia vào nhóm nhận dạng chữ in. Theo bà thì "Nhận dạng chữ Việt là một công việc khó chưa ở đâu làm được. Nhưng nếu người Việt mình không làm thì ai làm cho". Trước đó, nhóm nghiên cứu này mới chỉ tập trung vào công việc nhận dạng chữ Latin. Còn đối với việc nhận dạng chữ Việt in, ngoài yêu cầu cần phải trang bị một số điều kiện kỹ thuật mà ngày đó còn hiếm như các máy quét thì kinh nghiệm và kiến thức của nhà khoa học là yếu tố quyết định.
Năm 1991, bà hoàn thành luận án tiến sĩ của mình ở Tiệp Khắc với đề tài "Nghiên cứu các đường cong trong nhận dạng và giải thuật song song trong máy SIMD" và bảo vệ thành công vào tháng 1 năm 1992.
Tiếp thời gian sau đó, những thuật toán mà nhóm nghiên cứu dần được áp dụng vào thực tế để kiểm nghiệm như áp dụng vào việc thăm dò dầu khí, nhận diện ảnh vệ tinh... Từ một nhóm nghiên cứu nhỏ ngày nay đã trở thành Phòng nghiên cứu Nhận dạng về công nghệ tri thức. Trước nhu cầu của thị trường và sự phát triển của công nghệ, với những kiến thức tích luỹ được trong thời gian còn là nghiên cứu sinh, bà cùng nhóm bắt tay vào nghiên cứu nhận dạng chữ Việt in.
Thuộc nhóm những người tiên phong khai sinh nên một ngành khoa học mới ở Việt Nam, Lương Chi Mai là người có tuổi nghề cao trong ngành nhận dạng và "thu hoạch" được trên 30 công trình đăng trên các tạp chí uy tín trong và ngoài nước; nhiều năm chủ nhiệm các đề tài về "Xây dựng thư viện module nâng cao chất lượng ảnh phục vụ vectơ hoá trên ảnh đa mức sáng và ảnh màu", "Nhận dạng, xử lý ảnh và ứng dụng" hay "Nghiên cứu một số vấn đề cơ bản của lĩnh vực xử lý tri thức trong trí tuệ nhân tạo".
Nói về việc nhận dạng ký tự, bà giải thích: "Nhận dạng có nghĩa là nhận biết. Bất kỳ một đối tượng nào đều được biểu diễn bằng các đặc trưng như số đo, màu sắc, cân nặng... Dựa vào những đặc trưng rồi tìm ra các thuật toán để đối sánh sự giống nhau giữa vật thể này và vật thể khác. Đây là một nhánh của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo".
Sau bao vất vả, một sản phẩm của nhóm nghiên cứu về nhận dạng do Lương Chi Mai đứng đầu đã ra đời. Đó là VnDOCR 1.0 phục vụ tự động hoá văn phòng trong nhập liệu tự động.
Một văn bản sau khi được quét, với VnDOCR, có thể nhận biết một cách tự động để đầu ra là một văn bản với ký tự được soạn thảo do đó người dùng không phải soạn lại văn bản đã quét.
Từ đó đến nay, VnDOCR luôn được trau chuốt với nhiều tính năng mới như độ chính xác nhận dạng, xử lý bảng biểu, giao diện thân thiện... và là sản phẩm xử lý nhận dạng hiện diện ở khắp các Bộ, ngành trong cả nước. Phiên bản mới nhất ngày nay là VnDOCR 4.0. Bên cạnh những phiên bản VnDOCR chuyên dụng, nhóm nghiên cứu phát triển những bản rút gọn cài đặt trong các máy quét HP.
29 năm làm việc tại Viện Công nghệ thông tin, bà đã có nhiều đóng góp trong nghiên cứu khoa học, đào tạo, giảng dạy và quản lý. Đi sâu vào lĩnh vực nhận dạng tiếng nói và chữ viết tiếng Việt, bà đã hoàn thành 10 đề tài khoa học có tính ứng dụng cao (trong đó có nhiều đề tài cấp Nhà nước và nghiên cứu khoa học cơ bản).
Hiện nay Lương Chi Mai vẫn chủ trì việc tiếp tục nghiên cứu phát triển hệ thống nhận dạng tiếng nói, xây dựng những tài nguyên tiếng nói và văn bản cho cộng đồng. Nhằm hỗ trợ cho những người khiếm thị thao tác được những chức năng cơ bản của một người bình thường.
Năm 2005 bà nhận học hàm phó giáo sư.