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，斯隆基金會公布了 2022 年度斯隆研究獎的獲獎者。該獎項于 1955 年設立，每年頒發一次，旨在支援和獎勵處于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、神經科學和實體學。獲獎者将獲得 75000 美元獎金，可用于支援其兩年内的任何研究。
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，包括資料隐私、計算複雜性、密碼學和機器學習基礎。
個人首頁：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）的通路科學家，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。
陳丹琦于 2012 年畢業于清華大學姚班，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絡方法解決自然語言了解問題方面的先驅。她簡單、幹淨、高成功率的模型吸引了衆人的目光…… 她的這篇畢業論文主要研究神經網絡閱讀了解和問答，這些新興技術正在帶來更好的資訊通路方式——它可以讓計算機系統可以真正回答你的實際問題，而不是簡單地傳回文檔搜尋結果。」
個人首頁：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。
個人首頁：http://www.cs.toronto.edu/~duvenaud/
方飛，卡内基梅隆大學
方飛，卡内基梅隆大學大學（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能和多智能體系統，緻力于将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，為建構更好的社會環境做出了貢獻。
個人首頁：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能實驗室（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絡、高性能雲基礎設施、機器學習網絡、軟硬體協同設計、資料中心網絡、網絡優化、光纖網絡等方向。
個人首頁：http://people.csail.mit.edu/ghobadi/
顧全全，加州大學洛杉矶分校
顧全全，加州大學洛杉矶分校計算機科學系助理教授。他于 2014 年獲得伊利諾伊大學厄巴納 - 香槟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優化算法，以了解大規模、動态、複雜和異構的資料，為深度學習奠定理論基礎。
個人首頁：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：大規模可持續傳感（從土壤中為傳感器供電，建設可持續的網絡基礎設施）；可穿戴健康裝置（智能口罩、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。
個人首頁：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 的通路研究科學家、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，緻力于建構更通用的智能體。
個人首頁：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 研究院進階研究科學家，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、基于實體的模拟、計算制造、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。他上司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）。
個人首頁：http://www.cs.toronto.edu/~jacobson/
Pravesh K. Kothari，卡内基梅隆大學
Pravesh K. Kothari，卡内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算法，以支撐理論計算機科學，已為一系列論文中用于學習高維高斯混合的算法提高了效率。
個人首頁：https://www.cs.cmu.edu/~praveshk/
李博，伊利諾伊大學厄巴納 - 香槟分校
李博教授現任職于伊利諾伊大學厄巴納-香槟分校計算機科學系。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，并獲得來自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于英國科技博物館。
李博的研究側重于可信賴機器學習、計算機安全、機器學習、隐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算法及和隐私保護資料釋出系統。她的工作曾被《自然》、《連線》、《财富》和《紐約時報》等主要媒體報道。
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內建的互動式裝置，包括可穿戴裝置等。Pedro Lopes 的研究通過借用使用者身體的一部分作為輸入 / 輸出硬體，進而使裝置不僅非常小，而且還實作了一種新穎的互動模型，讓裝置直接與使用者的身體內建。
個人首頁：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，博士畢業于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、隐私和機器學習的交叉領域。Nicolas Papernot 還擔任 IEEE 安全與隐私研讨會（S＆P）的副主席。
個人首頁：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，博士畢業于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，緻力于為安全、可靠和自适應的人機互動以及多智能體互動開發高效算法。
個人首頁：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。她于 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，研究興趣在于計算機視覺和機器人技術的交叉領域。Shuran Song 的研究團隊曾于 2017 年在亞馬遜機器人挑戰賽中奪冠。
個人首頁：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，網絡安全初創公司 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、程式設計語言和系統的研究感興趣。
個人首頁：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、布爾函數分析、僞随機、量子計算等方向。
個人首頁：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。
個人首頁：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互相作用等方面。
個人首頁：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，資料和人工智能平台初創公司 Databricks 聯合創始人兼首席技術專家。他對用于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 的項目，該項目現在已經是分布式資料處理最廣泛使用的架構之一。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，這是一個機器學習性能競賽，吸引了頂級行業團體參與送出，并影響了行業标準 MLPerf。他和他的團隊還在繼續開發開源軟體，如 Weld、NoScope、FlexFlow 和 ColBERT。
個人首頁：https://cs.stanford.edu/~matei/
參考連結：https://sloan.org/fellowships/2022-Fellows