2020 Q1/Q2 机器学习研究奖获奖者公布
该奖项旨在通过资助研究项目和开源项目、培养学生等方式推动机器学习发展。获奖者代表了来自6个国家的21所大学。
作者： 某机构研究奖团队 日期： 2021年2月15日 阅读时长： 3分钟
很高兴地宣布某机构机器学习研究奖（现为某机构研究奖的一部分）2020年第一、二季度提案征集周期的22位获奖者。这些获奖者代表了来自6个国家的21所大学，他们的目标是开发开源工具并进行研究，以惠及整个机器学习社区，或使用某机构机器学习解决方案（如Amazon SageMaker、AWS AI服务以及Apache MXNet on AWS）开展有影响力的研究。也很高兴首次与中国的大学开展合作。
以下是2020年第一、二季度的获奖者：
| 获奖者 | 大学 | 研究课题 | 获奖年度 |
|---|---|---|---|
| Andrea Vedaldi | 牛津大学 | 大规模理解自监督图像特征表示学习 | 2020 Q1 |
| Chao Zhang | 佐治亚理工学院 | 为开放、低资源的信息抽取赋能预训练语言模型 | 2020 Q1 |
| Gennady Pekhimen-ko | 多伦多大学 | 规模化高效深度神经网络训练：从算法到硬件 | 2020 Q1 |
| Irwin King | 香港中文大学 | 用于异构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 | 通过“偏见悬赏”组织众包工作者对机器学习系统中的偏见进行分类 | 2020 Q1 |
| Jiawei Han | 伊利诺伊大学香槟分校 | 通过标签高效的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 | 用于当日即时影像诊断的人工智能驱动磁共振成像 | 2020 Q1 |
| Michael Bronstein | 伦敦帝国理工学院 | 用于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世纪季节性到年度全球土地覆盖与土地利用动态：使用某机构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 | 迈向鲁棒的口语理解 | 2020 Q1 |
| Zhaoran Wang | 西北大学 | 现实世界中可证明的深度强化学习：高效探索、基于模型的学习和Sim2Real | 2020 Q1 |
| Zhou Yu | 加州大学戴维斯分校 | 兼具计算和样本效率的知识增强型对话系统 | 2020 Q1 |
| Anna Korhonen | 剑桥大学 | 人工智能辅助的功能基因组学 | 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 | 基于无梯度优化的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 | 基于可合成性指导的分子图生成深度学习 | 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 | 探索图数据上的交互模型及其在推荐系统中的应用 | 2020 Q2 |
自2017年以来，某机构机器学习研究奖已支持来自15个国家80所学校和研究所的190多个研究项目，涉及主题包括机器学习算法、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。
2020年8月，机器学习研究奖与某机构研究奖合并，旨在通过单一的提交系统和集中管理的网站，让学术研究人员更容易申请。某机构研究奖正在审阅2020年提案征集收到的申请，决定信将于下月发出。祝贺新一批获奖者！期待支持的研究。FINISHED
