某中心学者荣获统计学最高荣誉

Ryan Tibshirani在某中心Web服务AI研究与教育组织担任学者期间，因其在统计学领域的杰出贡献，于8月在多伦多联合统计会议上获得统计学会主席委员会（COPSS）总统奖。该奖项授予41岁以下统计学界成员，被视为统计学领域最高荣誉之一。

创新疫情追踪系统开发

Tibshirani作为卡内基梅隆大学Delphi研究团队的首席研究员，正在开发一种流行病学追踪和预测系统。该系统采用公共卫生报告之外的数据流，例如通过协议获取医院向保险公司提交的去标识化医疗保险索赔数据。这些既有的医疗记录数据流具有可持续性和高度本地化特性，能够准确反映特定地点和时间的疾病活动情况。

统计学基础研究突破

获奖评语特别肯定了Tibshirani在以下领域的贡献：

非参数估计：用于估计数据潜在趋势的统计模型类别，无需指定所寻找模式或行为的形状。神经网络即属于非参数模型。

高维推断：当统计模型中的参数数量很大且可能超过观测数量时的推断方法。

分布自由推断：在不对手头模型或底层数据生成过程做假设的情况下量化不确定性的方法系列。这对量化机器学习模型的不确定性特别相关。

技术成果实际应用

自2020年3月成为某中心学者以来，Tibshirani研究的分布自由推断方法已被集成到AutoGluon中——这是某中心Web服务于2019年开源的AutoML工具包。他在集成学习（将多个预测相同目标的模型组合的机器学习技术）方面的工作也被纳入该工具包。

未来研究方向

Delphi团队最近获得美国疾病控制与预防中心对其"疫情分析与疾病建模网络"的资助，这是该类研究的首个全国性网络。最终目标是使流行病追踪和预测"像今日的天气预报一样可信和被广泛使用"。