2024谷歌研究學者計劃名單公佈：清華、北大、上交ACM班等校友在列 机器之心 發表於2024-04-19
2024 年穀歌研究學者計劃共涉及 12 個領域，多位華人學者獲獎。 2024 年穀歌研究學者計劃（Research Scholar Program）獲獎名單公佈了。獲獎者最高將獲得 6 萬美元獎金，用於支援研究工作。 今年該計劃共涉及 12 個領域，包括演算法與最佳化；應用科學；人機互動 ；健康研究；機器學習 和資料探勘 ；機器感知 ；系統；自然語言處理 ；隱私；量子計算 ；安全；軟體工程和程式語言。 連結：https://research.google/programs-and-events/research-scholar-program/recipients/?filtertab=2024 機器之心 將獲獎華人學者名單整理如下（排名不分先後）：顧研現在擔任加州大學河濱分校 (UCR) 電腦科學與工程 (CSE) 系助理教授。在此之前，他於 2019 年在 MIT CSAIL 攻讀博士後， 2018 年在Guy Blelloch教授的指導下完成CMU博士學位，2012 年獲得了清華大學 電腦科學學士學位。他的研究興趣是為大規模資料設計高效（通常是並行）演算法，並在實踐中具有良好的效能。 Yihan Sun為加州大學河濱分校 (UCR)助理教授。此前，她在Guy Blelloch教授指導下獲得CMU博士學位，於清華大學 獲得電腦科學學士學位。Yihan Sun的研究興趣主要包括資料結構、框架、實現、程式設計工具及其應用。從個人簡介中我們得知，Yihan Sun和顧研是夫妻關係。 獲獎研究：自適應透射電子顯微鏡 (TEM)：整合大型語言模型 以實現自動化 TEM 成像、除錯和可解釋性 Shu-han Hsu為該校助理教授，主要研究方向為半導體可靠度與良率管理、機器學習 與資料分析 。 Eric Y. Ma 於2010年本科畢業於北京大學 物理學專業，2016年在史丹佛大學獲得應用物理學博士學位。他還曾短暫擔任過蘋果公司的高階科學家。2021 年 7 月，Eric Y. Ma受 EECS 邀請，全職加入加州大學伯克利分校，擔任物理學助理教授。Eric Y. Ma的研究興趣包括原子、分子和光學物理、凝聚態物理和材料科學。 Hong Shen是CMU人機互動 研究所的助理研究教授。她是一位跨學科學者，研究方向為人機互動 、通訊和公共政策的交叉點。她廣泛研究數字平臺和演算法系統的社會、倫理和政策影響，重點關注人工智慧 和機器學習 中的偏見、公平、社會正義和權力關係。 Irene Y. Chen：UC伯克利，加州大學舊金山分校 Irene Y. Chen是加州大學伯克利分校和加州大學舊金山分校計算精確健康和 EECS 領域的助理教授，也是伯克利人工智慧 研究中心 (BAIR) 的教員。她的研究主要包括如何使醫療保健機器學習 系統變得更加強大、有影響力和公平。此前，Irene在麻省理工學院獲得電氣工程和電腦科學博士學位，在哈佛大學獲得應用數學碩士學位。 獲獎研究：為醫療資源有限的晚期抑鬱症患者的診斷和管理量身定製大型語言模型 Xiang Li是麻省總醫院和哈佛醫學院放射科助理教授。此前，他於 2016 年在佐治亞大學獲得電腦科學博士學位，導師為傑出教授、AIMBE Fellow Tianming Liu。Xiang Li主要研究興趣是醫學資料分析 ，重點是臨床資料簡化、大資料框架、多模態多尺度影像融合和基礎模型。 Quanzheng Li為麻省總醫院副研究員、哈佛醫學院放射學副教授。他本科畢業於浙江大學、碩士畢業於清華大學 ，主要研究興趣包括影像重建 、醫學影像分析、醫學深度學習 、多模態醫學資料分析 。 姜楠（Nan Jiang）：伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UCUI） 姜楠為 UIUC 電腦科學助理教授，作為一名機器學習 研究者，他的工作重點是建立強化學習 （RL）的理論基礎，特別是在函式逼近設定方面。 姜楠於密歇根大學獲得電腦科學與工程博士學位，師從 Satinder Singh 教授；本科畢業於清華大學 。姜楠的主要研究方向包括強化學習 、機器學習 和人工智慧 。 他所從事的研究獲得過多個獎項，如 AAMAS 2015 最佳論文獎、ICML 2022 優秀論文亞軍等。現在他的谷歌學術引用為 4885 次。 獲獎研究：在基礎響應之前：學習大型語言模型 的基礎參考 Chenguang Wang為聖路易斯華盛頓大學電腦科學與工程系助理教授，也是華盛頓大學自然語言處理 小組的創始人和主任。此前，他是加州大學伯克利分校電腦科學專業的博士後，博士畢業於北京大學 。 趙晗是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校電腦科學系助理教授，隸屬於電氣與計算機工程系。他在卡內基梅隆大學機器學習 係獲得了博士學位，導師為Geoff Gordon。此前，他獲得了清華大學 電腦科學系的學士學位和滑鐵盧大學的數學碩士學位。 趙晗對值得信賴的機器學習 有著廣泛的興趣，特別關注遷移學習 （領域適應/泛化/分佈魯棒性、多工/元學習 ）、演算法公平性、機率電路及其在自然語言、訊號處理 和定量金融中的應用，長期目標是構建高效、穩健、公平且可解釋的值得信賴的機器學習 系統。 Song Mei是加州大學伯克利分校統計系以及電氣工程和電腦科學系助理教授。2020 年 6 月，他在史丹佛大學獲得了博士學位，導師為Andrea Montanari。 他的研究處於統計學、機器學習 、資訊理論 和電腦科學的交叉領域，研究興趣包括語言模型 和擴散模型、深度學習 理論、強化學習 理論、高維統計、量子演算法和不確定性量化 。 Jia-Bin Huang是馬里蘭大學帕克分校電腦科學系副教授，研究重點是推動計算機以與人類相同的方式感知 影像和影片。更具體地說，是開發用於識別和重建影像和影片中底層動態三維場景的計算方法。此前，Jia-Bin Huang在 Meta Reality 實驗室擔任了一年的研究科學家。在此之前，他是弗吉尼亞理工大學電氣與計算機工程系的助理教授。 Jia-Bin Huang於 2016 年獲得伊利諾伊大學香檳分校（UIUC）電氣與計算機工程博士學位，曾獲得了 IAPR 模式識別 國際會議（ICPR）最佳學生論文獎等榮譽。 Yu-Lun Liu：國立陽明交通大學（中國臺灣） 獲獎研究：利用動態 3D 高斯實現時空影片超解析度 Yu-Lun Liu是國立陽明交通大學電腦科學系的助理教授，致力於影像/影片處理、計算機視覺 和計算攝影方向的研究，特別是需要利用幾何和特定領域知識的見解進行機器學習 的基本問題。 2022 年，Yu-Lun Liu在NTU、CSIE獲得博士學位。在加入這所大學之前，他是Meta Reality Labs Research 的實習研究科學家，也是MediaTek Inc的高階軟體工程師。 獲獎研究：多樣性中的統一：增強跨文化交流語言技術的地緣文化能力 Ming Jiang的研究主要集中於可信自然語言處理 （NLP）和人工智慧 （AI），以防止數字知識獲取和管理中的錯誤資訊傳播，尤其關注開發演算法和資源，以瞭解人類和人工智慧 系統如何從文字和影像等數字物件中感知 資訊。 在加入IU Indianapolis之前，Ming Jiang是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校的一名博士生，從事由 HathiTrust 研究中心支援的研究專案。攻讀博士學位期間，她曾在微軟研究院的深度學習 小組實習。 Yupeng Zhang：伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校 獲獎研究：訓練證明及其在機器非遺忘和差分隱私中的應用
Yupeng Zhang是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校電氣與計算機工程和電腦科學（附屬）專業的助理教授。研究領域為網路安全和應用密碼學，近期研究包括零知識證明、安全多方計算及其在區塊鏈 和機器學習 中的應用，以提高隱私性、公平性和可擴充套件性。 在加入 UIUC 之前，Yupeng Zhang在德克薩斯農工大學電腦科學與工程系度過了 4 年美好時光。此前他在加州大學伯克利分校從事博士後研究，導師是 Dawn Song。Yupeng Zhang在馬里蘭大學獲得了博士學位，導師是 Charalampos Papamanthou 和 Jonathan Katz。 Peihan Miao 是布朗大學電腦科學系助理教授。她的研究興趣廣泛，涉及密碼學、安全和理論電腦科學，重點是安全多方計算。 Peihan Miao 2019年獲得加州大學伯克利分校博士學位，師從Sanjam Garg，並獲得上海交通大學ACM榮譽班學士學位。博士畢業後，她在 Visa Research 擔任了一年的研究科學家，並於 2020 年至 2022 年在伊利諾伊大學芝加哥分校擔任助理教授。 獲獎研究：用於可擴充套件量子計算 網路的相干超導光子感測器 Linran Fan 是德克薩斯大學奧斯汀分校電氣與計算機工程系的助理教授。他在2011年獲得北京大學 物理學學士學位，2017年獲得耶魯大學電氣工程博士學位，2018年在加州理工學院從事博士後工作。2018年8月加入亞利桑那大學光學科學學院擔任助理教授，2023 年 8 月加入德克薩斯大學奧斯汀分校電氣與計算機工程系。 他的研究興趣集中在新型整合器件和材料的混合系統中量子水平上光學光子、超導電路、電子自旋和聲波之間的非線性相互作用。目標應用包括量子資訊科學增強的光子資訊處理、通訊和精密測量。 獲獎研究：Android 中第三方庫的精確檢測：利用環境類上下文實現全域性最優匹配 Jiang Ming是杜蘭大學電腦科學系助理教授。他在賓夕法尼亞州立大學獲得了博士學位，研究興趣涵蓋軟體和系統安全，包括安全問題的二進位制程式碼分析與驗證、硬體輔助軟體安全分析等，旨在立足於實際的安全問題，著眼於開發有效的解決方案來應對當今新興技術造成的現實威脅。他的研究曾獲得ACM SIGPLAN 傑出論文獎。 Xiaoning Du現在是莫納什大學資訊科技學院軟體系統與網路安全系的講師（又稱助理教授）。2014 年，Xiaoning Du獲得復旦大學 軟體工程學士學位，2015 年到 2020 年在南洋理工大學攻讀博士學位，師從劉洋教授。在加入莫納什大學之前，我在南洋理工大學擔任博士後研究員，師從Yi Li教授。 Xiaoning Du的研究主要集中在傳統軟體和基於學件的智慧軟體的安全和質量保證，包括但不限於軟體測試、程式分析、漏洞檢測和執行時驗證。最近的研究方向包括人工智慧 軟體系統的 DevOps 頗感興趣，其目的是規範人工智慧 輔助解決方案的開發和評估過程，支援其部署後的執行，並保證可信和可持續的人工智慧 服務。