2020年第一、二季度机器学习研究奖项获奖者名单公布
该奖项旨在通过资助研究和开源项目、培养学生等方式推动机器学习发展。获奖者来自6个国家的21所大学。
获奖名单
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 | 获奖年份 |
|---|---|---|---|
| Andrea Vedaldi | 牛津大学 | 自监督图像特征表示学习的大规模理解 | 2020 Q1 |
| Chao Zhang | 佐治亚理工学院 | 使预训练语言模型适用于开放、低资源信息抽取 | 2020 Q1 |
| Gennady Pekhimenko | 多伦多大学 | 大规模高效DNN训练：从算法到硬件 | 2020 Q1 |
| Irwin King | 香港中文大学 | 面向异质图学习的图神经网络：方法、应用和工具 | 2020 Q1 |
| Jason Hong | 卡内基梅隆大学 | 组织众包工作者通过偏见悬赏对机器学习系统中的偏见进行分类 | 2020 Q1 |
| Jiawei Han | 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 | 通过标签高效图表示学习赋能异质信息网络 | 2020 Q1 |
| Jonathan Tamir | 德克萨斯大学奥斯汀分校 | 基于人工智能的即时磁共振成像与当日诊断 | 2020 Q1 |
| Michael Bronstein | 伦敦帝国理工学院 | 功能性蛋白质设计的几何深度学习模型 | 2020 Q1 |
| Peng Gong | 清华大学 | 21世纪全球土地覆盖和土地利用动态：基于某中心服务的时空立方体重建方法 | 2020 Q1 |
| Ying Ding | 德克萨斯大学奥斯汀分校 | I-RadioDiagno：以人为中心的人工智能医学影像诊断工具 | 2020 Q1 |
| Yun-Nung (Vivian) Chen | 台湾大学 | 迈向稳健的口语理解 | 2020 Q1 |
| Zhaoran Wang | 西北大学 | 现实世界中的可证明深度强化学习：高效探索、基于模型学习和模拟到现实 | 2020 Q1 |
| Zhou Yu | 加州大学戴维斯分校 | 具有计算和样本效率的知识增强对话系统 | 2020 Q1 |
| Anna Korhonen | 剑桥大学 | 人工智能辅助功能基因组学 | 2020 Q2 |
| Hung-yi Lee | 台湾大学 | 语音处理十项全能 | 2020 Q2 |
| Jonathan P. How | 麻省理工学院 | 多智能体强化学习中通过元学习实现快速适应 | 2020 Q2 |
| Liang Zhao | 埃默里大学 | 通过无梯度优化实现分布式大规模图深度学习 | 2020 Q2 |
| Noah Snavely | 康奈尔大学 | 图像、语言和3D的联合推理 | 2020 Q2 |
| Qi (Rose) Yu | 加州大学圣地亚哥分校 | 动态图的深度关系预测 | 2020 Q2 |
| Xia Ning | 俄亥俄州立大学 | 通过深度学习实现可合成性指导的分子图生成 | 2020 Q2 |
| Xiangxiang Zeng | 湖南大学 | 用于药物重定位的图神经网络 | 2020 Q2 |
| Yong Yu | 上海交通大学 | 图数据交互模型探索及其在推荐系统中的应用 | 2020 Q2 |
自2017年以来，该机器学习研究奖项已支持来自15个国家80所学校和研究所的190多个研究项目，涵盖机器学习算法、计算机视觉、自然语言处理、医学研究、神经科学、社会科学、物理学和机器人学等主题。
2020年8月，该奖项与另一研究奖项合并，使学术研究人员能够通过单一提交系统和集中管理的网站更便捷地申请。目前正在评审2020年提案征集项目的提案，决定函将于下月发出。祝贺新获奖者！期待支持相关研究工作。