2024 年谷歌研究學者計劃（Research Scholar Program）獲獎名單公布了。獲獎?wù)咦罡邔@得 6 萬美元獎金，用于支持研究工作。

今年該計劃共涉及 12 個領(lǐng)域，包括算法與優(yōu)化；應用科學；人機交互；健康研究；機器學習和數(shù)據(jù)挖掘；機器感知；系統(tǒng)；自然語言處理；隱私；量子計算；安全；軟件工程和編程語言。

鏈接：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（排名不分先后）：

算法與優(yōu)化

• 顧研（Yan Gu）：加州大學河濱分校
• Yihan Sun：加州大學河濱分校
• 獲獎研究：圖挖掘的高效并行算法

顧研現(xiàn)在擔任加州大學河濱分校 (UCR) 計算機科學與工程 (CSE) 系助理教授。在此之前，他于 2019 年在 MIT CSAIL 攻讀博士后， 2018 年在Guy Blelloch教授的指導下完成CMU博士學位，2012 年獲得了清華大學計算機科學學士學位。他的研究興趣是為大規(guī)模數(shù)據(jù)設(shè)計高效（通常是并行）算法，并在實踐中具有良好的性能。

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，于清華大學獲得計算機科學學士學位。Yihan Sun的研究興趣主要包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、框架、實現(xiàn)、編程工具及其應用。從個人簡介中我們得知，Yihan Sun和顧研是夫妻關(guān)系。

應用科學

• Shu-han Hsu：臺灣成功大學
• 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(xiàn)自動化 TEM 成像、調(diào)試和可解釋性

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、機器學習與數(shù)據(jù)分析。

• Eric Y. Ma：UC伯克利
• 獲獎研究：用大型語言模型解析物理文獻

Eric Y. Ma 于2010年本科畢業(yè)于北京大學物理學專業(yè)，2016年在斯坦福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級科學家。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(tài)物理和材料科學。

人機交互

• Hong Shen：CMU
• 獲獎研究：理解和支持AI紅隊中的邊緣化社區(qū)

Hong Shen是CMU人機交互研究所的助理研究教授。她是一位跨學科學者，研究方向為人機交互、通信和公共政策的交叉點。她廣泛研究數(shù)字平臺和算法系統(tǒng)的社會、倫理和政策影響，重點關(guān)注人工智能和機器學習中的偏見、公平、社會正義和權(quán)力關(guān)系。

健康研究

• Irene Y. Chen：UC伯克利，加州大學舊金山分校
• Anna Zink：芝加哥大學
• 獲獎研究：縮小差距，評估和改進臨床風險預測模型

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(lǐng)域的助理教授，也是伯克利人工智能研究中心 (BAIR) 的教員。她的研究主要包括如何使醫(yī)療保健機器學習系統(tǒng)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計算機科學博士學位，在哈佛大學獲得應用數(shù)學碩士學位。

• Xiang Li：麻省總醫(yī)院，哈佛醫(yī)學院
• Quanzheng Li：麻省總醫(yī)院，哈佛醫(yī)學院
• 獲獎研究：為醫(yī)療資源有限的晚期抑郁癥患者的診斷和管理量身定制大型語言模型

Xiang Li是麻省總醫(yī)院和哈佛醫(yī)學院放射科助理教授。此前，他于 2016 年在佐治亞大學獲得計算機科學博士學位，導師為杰出教授、AIMBE Fellow Tianming Liu。Xiang Li主要研究興趣是醫(yī)學數(shù)據(jù)分析，重點是臨床數(shù)據(jù)簡化、大數(shù)據(jù)框架、多模態(tài)多尺度圖像融合和基礎(chǔ)模型。

Quanzheng Li為麻省總醫(yī)院副研究員、哈佛醫(yī)學院放射學副教授。他本科畢業(yè)于浙江大學、碩士畢業(yè)于清華大學，主要研究興趣包括圖像重建、醫(yī)學圖像分析、醫(yī)學深度學習、多模態(tài)醫(yī)學數(shù)據(jù)分析。

機器學習和數(shù)據(jù)挖掘

• 姜楠（Nan Jiang）：伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校（UCUI）
• 獲獎研究：線上和線下強化學習的統(tǒng)一與新型交互協(xié)議

姜楠為 UIUC 計算機科學助理教授，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(chǔ)，特別是在函數(shù)逼近設(shè)置方面。

姜楠于密歇根大學獲得計算機科學與工程博士學位，師從 Satinder Singh 教授；本科畢業(yè)于清華大學。姜楠的主要研究方向包括強化學習、機器學習和人工智能。

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(yōu)秀論文亞軍等。現(xiàn)在他的谷歌學術(shù)引用為 4885 次。

• Chenguang Wang：圣路易斯華盛頓大學
• 獲獎研究：在基礎(chǔ)響應之前：學習大型語言模型的基礎(chǔ)參考

Chenguang Wang為圣路易斯華盛頓大學計算機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(chuàng)始人和主任。此前，他是加州大學伯克利分校計算機科學專業(yè)的博士后，博士畢業(yè)于北京大學。

• 趙晗：伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校 
• 獲獎研究：通過后處理實現(xiàn)值得信賴的機器學習

趙晗是伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學系助理教授，隸屬于電氣與計算機工程系。他在卡內(nèi)基梅隆大學機器學習系獲得了博士學位，導師為Geoff Gordon。此前，他獲得了清華大學計算機科學系的學士學位和滑鐵盧大學的數(shù)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(guān)注遷移學習（領(lǐng)域適應/泛化/分布魯棒性、多任務(wù)/元學習）、算法公平性、概率電路及其在自然語言、信號處理和定量金融中的應用，長期目標是構(gòu)建高效、穩(wěn)健、公平且可解釋的值得信賴的機器學習系統(tǒng)。

• Song Mei：加州大學伯克利分校 
• 獲獎研究：基礎(chǔ)模型和生成式AI的理論基礎(chǔ)

Song Mei是加州大學伯克利分校統(tǒng)計系以及電氣工程和計算機科學系助理教授。2020 年 6 月，他在斯坦福大學獲得了博士學位，導師為Andrea Montanari。

他的研究處于統(tǒng)計學、機器學習、信息論和計算機科學的交叉領(lǐng)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(tǒng)計、量子算法和不確定性量化。

機器感知

• Jia-Bin Huang：馬里蘭大學帕克分校 
• 獲獎研究：文本驅(qū)動的動態(tài) 3D 場景生成

Jia-Bin Huang是馬里蘭大學帕克分校計算機科學系副教授，研究重點是推動計算機以與人類相同的方式感知圖像和視頻。更具體地說，是開發(fā)用于識別和重建圖像和視頻中底層動態(tài)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于 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(tài) 3D 高斯實現(xiàn)時空視頻超分辨率

Yu-Lun Liu是國立陽明交通大學計算機科學系的助理教授，致力于圖像/視頻處理、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(lǐng)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的高級軟件工程師。

自然語言處理

• Ming Jiang：印第安納大學
• 獲獎研究：多樣性中的統(tǒng)一：增強跨文化交流語言技術(shù)的地緣文化能力

Ming Jiang的研究主要集中于可信自然語言處理（NLP）和人工智能（AI），以防止數(shù)字知識獲取和管理中的錯誤信息傳播，尤其關(guān)注開發(fā)算法和資源，以了解人類和人工智能系統(tǒng)如何從文本和圖像等數(shù)字對象中感知信息。

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 研究中心支持的研究項目。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。

隱私

• 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計算機科學（附屬）專業(yè)的助理教授。研究領(lǐng)域為網(wǎng)絡(luò)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(qū)塊鏈和機器學習中的應用，以提高隱私性、公平性和可擴展性。

在加入 UIUC 之前，Yupeng Zhang在德克薩斯農(nóng)工大學計算機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后研究，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：布朗大學
• 獲獎研究：面向更廣泛應用的可擴展隱私設(shè)置交集

Peihan Miao 是布朗大學計算機科學系助理教授。她的研究興趣廣泛，涉及密碼學、安全和理論計算機科學，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，并獲得上海交通大學ACM榮譽班學士學位。博士畢業(yè)后，她在 Visa Research 擔任了一年的研究科學家，并于 2020 年至 2022 年在伊利諾伊大學芝加哥分校擔任助理教授。

量子計算

• Linran Fan：德克薩斯大學奧斯汀分校
• 獲獎研究：用于可擴展量子計算網(wǎng)絡(luò)的相干超導光子傳感器

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后工作。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集成器件和材料的混合系統(tǒng)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。目標應用包括量子信息科學增強的光子信息處理、通信和精密測量。

安全

• Jiang Ming：杜蘭大學
• 獲獎研究：Android 中第三方庫的精確檢測：利用環(huán)境類上下文實現(xiàn)全局最優(yōu)匹配

Jiang Ming是杜蘭大學計算機科學系助理教授。他在賓夕法尼亞州立大學獲得了博士學位，研究興趣涵蓋軟件和系統(tǒng)安全，包括安全問題的二進制代碼分析與驗證、硬件輔助軟件安全分析等，旨在立足于實際的安全問題，著眼于開發(fā)有效的解決方案來應對當今新興技術(shù)造成的現(xiàn)實威脅。他的研究曾獲得ACM SIGPLAN 杰出論文獎。

軟件工程和編程語言

• Xiaoning Du：莫納什大學
• 獲獎研究：邁向更快、更環(huán)保的LLM輔助編程

Xiaoning Du現(xiàn)在是莫納什大學信息技術(shù)學院軟件系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)安全系的講師（又稱助理教授）。2014 年，Xiaoning Du獲得復旦大學軟件工程學士學位，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后研究員，師從Yi Li教授。

Xiaoning Du的研究主要集中在傳統(tǒng)軟件和基于學件的智能軟件的安全和質(zhì)量保證，包括但不限于軟件測試、程序分析、漏洞檢測和運行時驗證。最近的研究方向包括人工智能軟件系統(tǒng)的 DevOps 頗感興趣，其目的是規(guī)范人工智能輔助解決方案的開發(fā)和評估過程，支持其部署后的運行，并保證可信和可持續(xù)的人工智能服務(wù)。