機器之心報道
編輯：張倩、小舟
恭喜陳丹琦、方飛、顧全全、李博等二十位計算機領域的獲獎者。
剛剛，斯隆基金會公佈了 2022 年度斯隆研究獎的獲獎者。該獎項於 1955 年設立，每年頒發一次，旨在支援和獎勵處於職業早期階段的傑出科學家和學者，今年授予的學科領域包括化學、計算機科學、地球系統科學、經濟學、數學、神經科學和物理學。獲獎者將獲得 75000 美元獎金，可用於支援其兩年內的任何研究。
其中，計算機科學領域的獲獎者共有二十位，包括我們熟悉的普林斯頓大學計算機科學系助理教授陳丹琦、NeurIPS 2018 最佳論文作者之一 David K. Duvenaud、Apache Spark 開發者 Matei Zaharia 等。以下是獲獎者的詳細資料：
Mark Bun，波士頓大學
Mark Bun，波士頓大學助理教授，2016 年在哈佛大學取得計算機科學博士學位，師從 Salil Vadhan。他對理論計算機科學有廣泛的興趣，包括資料隱私、計算複雜性、密碼學和機器學習基礎。
個人主頁：http://cs-people.bu.edu/mbun/
陳丹琦，普林斯頓大學
陳丹琦，普林斯頓大學計算機科學系助理教授，曾是 Facebook AI Research（FAIR）的訪問科學家，在自然語言處理（NLP）領域取得了一系列的研究成果，還是 RoBERTa 的作者之一。
陳丹琦於 2012 年畢業於清華大學姚班，2018 年獲得斯坦福大學計算機科學博士學位，師從斯坦福大學語言學和計算機科學教授 Christopher Manning。2019 年，她的博士論文上傳僅四天就獲得了上千次的閱讀量，成為了斯坦福大學近十年來最熱門的畢業論文之一。她的導師評價說，「陳丹琦是使用神經網路方法解決自然語言理解問題方面的先驅。她簡單、乾淨、高成功率的模型吸引了眾人的目光…… 她的這篇畢業論文主要研究神經網路閱讀理解和問答，這些新興技術正在帶來更好的資訊訪問方式——它可以讓計算機系統可以真正回答你的實際問題，而不是簡單地返回文件搜尋結果。」
個人主頁：https://www.cs.princeton.edu/~danqic/
David K. Duvenaud，多倫多大學
David K. Duvenaud 是多倫多大學助理教授、多倫多大學向量學院的創始人之一以及能源預測和貿易公司 Invenia 的聯合創始人。
他在劍橋大學獲得博士學位，後在哈佛大學 Intelligent Probabilistic Systems 實驗室完成博後工作。目前，他在多倫多大學教授機率學習和推理、機器學習統計方法、可微分推斷和生成模型等課程。2018 年，他擔任通訊作者的論文《Neural Ordinary Differential Equations》獲得 NeruIPS 2018 最佳論文獎 ，陳天琦是該論文的一作。
個人主頁：http://www.cs.toronto.edu/~duvenaud/
方飛，卡內基梅隆大學
方飛，卡內基梅隆大學大學（CMU）計算機學院軟體研究所助理教授，2021 年 IJCAI 計算機與思想獎的獲得者。在加入 CMU 之前，她是哈佛大學的博士後研究員，2016 年她獲得了南加州大學（USC）的博士學位。方飛的研究方向是人工智慧和多智慧體系統，致力於將機器學習與博弈論相結合。
她的研究曾多次獲得頂級 AI 會議的獎項，包括 IJCAI-ECAI’18 傑出論文獎、IAAI’16 創新應用獎、IJCAI’15 的 CompSust Track 傑出論文獎。她的論文曾獲 IFAAMAS-16 Victor Lesser Distinguished Dissertation 獎的亞軍、William F. Ballhaus, Jr. Prize 以及南加州大學計算機科學最佳論文獎。她的研究被成功部署到保護渡輪線路和反偷獵的應用中，為構建更好的社會環境做出了貢獻。
個人主頁：https://feifang.info/
Manya Ghobadi，麻省理工學院
Manya Ghobadi，麻省理工學院電子工程和計算機科學系計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）TIBCO 職業發展助理教授，研究興趣主要集中在大規模可重構網路、高效能雲基礎設施、機器學習網路、軟硬體協同設計、資料中心網路、網路最佳化、光纖網路等方向。
個人主頁：http://people.csail.mit.edu/ghobadi/
顧全全，加州大學洛杉磯分校
顧全全，加州大學洛杉磯分校計算機科學系助理教授。他於 2014 年獲得伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校計算機科學博士學位，主要研究方向是統計機器學習，重點是開發和分析機器學習的非凸最佳化演算法，以理解大規模、動態、複雜和異構的資料，為深度學習奠定理論基礎。
個人主頁：http://web.cs.ucla.edu/~qgu/
Josiah Hester，美國西北大學
Josiah Hester，美國西北大學電氣與計算機工程系助理教授，研究興趣主要集中在：大規模可持續感測（從土壤中為感測器供電，建設可持續的網路基礎設施）；可穿戴健康裝置（智慧口罩、可穿戴相機和記錄進食的裝置）、低 / 無功耗互動系統（一個無電池的 Game Boy）等方面。他設計和部署的微型計算機可以使用幾十年，支援可持續性和醫療保健領域的應用。前不久，他設計的可測量心率、呼吸頻率的口罩得到了媒體的廣泛報道。
個人主頁：https://josiahhester.com/cv/
Phillip Isola，麻省理工學院
Phillip Isola，麻省理工學院電子工程與計算機科學系助理教授。他曾是 OpenAI 的訪問研究科學家、加州大學伯克利分校電子工程與計算機科學系的博士後學者。Phillip Isola 的研究方向主要包括計算機視覺和機器學習，致力於構建更通用的智慧體。
個人主頁：http://web.mit.edu/phillipi/
Alec Jacobson，多倫多大學
Alec Jacobson，多倫多大學計算機科學和數學系助理教授、Adobe 研究院高階研究科學家，他在蘇黎世聯邦理工學院獲得計算機科學博士學位，師從 Olga Sorkine-Hornung 教授。他的工作涉及幾何處理的各個方面，包括二維 / 三維幾何的機器學習、基於物理的模擬、計算製造、幾何能量和偏微分方程的數值方法，以及二維和三維的互動設計工具。他領導了廣泛使用的幾何處理庫 libigl 的開發，該庫獲得了 2015 年的 SGP 軟體獎。2020 年，他獲得了 ACM SIGGRAPH 重要新研究員獎（Significant New Researcher Award）。
個人主頁：http://www.cs.toronto.edu/~jacobson/
Pravesh K. Kothari，卡內基梅隆大學
Pravesh K. Kothari，卡內基梅隆大學計算機科學系助理教授。他的研究旨在設計有效的演算法，以支撐理論計算機科學，已為一系列論文中用於學習高維高斯混合的演算法提高了效率。
個人主頁：https://www.cs.cmu.edu/~praveshk/
李博，伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校
李博教授現任職於伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學系。她曾榮獲許多學術獎項，包括麻省理工學院技術評論 MIT TR-35 、Alfred P. Sloan 斯隆研究獎、NSF CAREER 獎，英特爾新星獎、賽門鐵克研究實驗室獎學金，並獲得來自Amazon、Facebook、谷歌、英特爾和 IBM 等科技公司的學術研究獎。她的論文曾獲多個頂級機器學習和安全會議的最佳論文獎；研究成果還被永久收藏於英國科技博物館。
李博的研究側重於可信賴機器學習、計算機安全、機器學習、隱私和博弈論的理論研究和實踐分析。她曾設計多個魯棒性機器學習演算法及和隱私保護資料釋出系統。她的工作曾被《自然》、《連線》、《財富》和《紐約時報》等主要媒體報道。
個人主頁：http://boli.cs.illinois.edu/
Pedro Lopes，芝加哥大學
Pedro Lopes，芝加哥大學計算機科學系助理教授。Pedro Lopes 的研究旨在設計直接與使用者身體整合的互動式裝置，包括可穿戴裝置等。Pedro Lopes 的研究透過借用使用者身體的一部分作為輸入 / 輸出硬體，從而使裝置不僅非常小，而且還實現了一種新穎的互動模型，讓裝置直接與使用者的身體整合。
個人主頁：http://plopes.org/
Nicolas Papernot，多倫多大學
Nicolas Papernot，多倫多大學電氣與計算機工程系助理教授，博士畢業於賓夕法尼亞州立大學計算機科學與工程專業。他的研究興趣是安全、隱私和機器學習的交叉領域。Nicolas Papernot 還擔任 IEEE 安全與隱私研討會（S＆P）的副主席。
個人主頁：https://www.papernot.fr/
Dorsa Sadigh，斯坦福大學
Dorsa Sadigh，斯坦福大學計算機科學系助理教授，博士畢業於加州大學伯克利分校電氣工程與計算機科學系。Dorsa Sadigh 的研究興趣是機器人技術、機器學習和控制理論的交叉領域，致力於為安全、可靠和自適應的人機互動以及多智慧體互動開發高效演算法。
個人主頁：https://dorsa.fyi/
Shuran Song，哥倫比亞大學
Shuran Song，哥倫比亞大學計算機科學系助理教授。她於 2013 年獲得香港科技大學計算機科學系學士學位，2018 年獲得普林斯頓大學計算機科學系博士學位，研究興趣在於計算機視覺和機器人技術的交叉領域。Shuran Song 的研究團隊曾於 2017 年在亞馬遜機器人挑戰賽中奪冠。
個人主頁：https://datascience.columbia.edu/people/shuran-song/
Deian Stefan，加州大學聖地亞哥分校
Deian Stefan，加州大學聖地亞哥分校計算機科學與工程系助理教授，網路安全初創公司 Intrinsic（被 VMWare 收購）的聯合創始人和首席科學家。此前，他在斯坦福大學獲得計算機科學博士學位。他主要對橫跨安全性、程式語言和系統的研究感興趣。
個人主頁：https://cseweb.ucsd.edu/~dstefan/
Avishay Tal，加州大學伯克利分校
Avishay Tal，加州大學伯克利分校電子工程與計算機科學系助理教授，2015 年在魏茨曼科學研究所獲得博士學位。他的研究興趣主要集中在計算複雜度、布林函式分析、偽隨機、量子計算等方向。
個人主頁：https://www.avishaytal.org/
Yulia Tsvetkov，華盛頓大學
Yulia Tsvetkov，華盛頓大學 Paul G. Allen 計算機科學與工程學院助理教授，在 CMU 拿到博士學位。她主要研究自然語言處理，尤其是機器學習和理論或社會語言學交叉的混合解決方案。
個人主頁：https://homes.cs.washington.edu/~yuliats/
Henry Yuen，哥倫比亞大學
Henry Yuen，哥倫比亞大學計算機科學助理教授，研究興趣主要集中在量子計算、複雜性理論、密碼學和資訊理論之間的相互作用等方面。
個人主頁：https://www.henryyuen.net/
Matei Zaharia，斯坦福大學
Matei Zaharia，斯坦福大學計算機科學學院助理教授，資料和人工智慧平臺初創公司 Databricks 聯合創始人兼首席技術專家。他對用於新興大規模工作負載的計算機系統感興趣，如機器學習、大資料分析和雲計算，因對大型計算機系統的研究而獲得加州大學伯克利分校的計算機科學博士學位和 ACM 博士學位論文獎。
在讀博期間，他啟動了一個名為 Apache Spark 的專案，該專案現在已經是分散式資料處理最廣泛使用的框架之一。此外，他還參與啟動了其他被廣泛使用的資料中心軟體，如 Apache Mesos、Alluxio 和 Spark Streaming。
在斯坦福大學，他參與開發了 DAWNBench，這是一個機器學習效能競賽，吸引了頂級行業團體參與提交，並影響了行業標準 MLPerf。他和他的團隊還在繼續開發開源軟體，如 Weld、NoScope、FlexFlow 和 ColBERT。
個人主頁：https://cs.stanford.edu/~matei/
參考連結：https://sloan.org/fellowships/2022-Fellows
