2024 年谷歌研究學者計劃（Research Scholar Program）獲獎名單公布了。獲獎者最高將獲得 6 萬美元獎金，用于支持研究工作。

今年該計劃共涉及 12 個領域，包括算法與優化；應用科學；人機交互；健康研究；機器學習和數據挖掘；機器感知；系統；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模數據設計高效（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據結構、框架、實現、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自動化 TEM 成像、調試和可解釋性

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、機器學習與數據分析。

• 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年本科畢業于北京大學物理學專業，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

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。她廣泛研究數字平臺和算法系統的社會、倫理和政策影響，重點關注人工智能和機器學習中的偏見、公平、社會正義和權力關系。

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計算機科學博士學位，在哈佛大學獲得應用數學碩士學位。

• Xiang Li：麻省總醫院，哈佛醫學院
• Quanzheng Li：麻省總醫院，哈佛醫學院
• 獲獎研究：為醫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是麻省總醫院和哈佛醫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主要研究興趣是醫學數據分析，重點是臨床數據簡化、大數據框架、多模態多尺度圖像融合和基礎模型。

Quanzheng Li為麻省總醫院副研究員、哈佛醫學院放射學副教授。他本科畢業于浙江大學、碩士畢業于清華大學，主要研究興趣包括圖像重建、醫學圖像分析、醫學深度學習、多模態醫學數據分析。

機器學習和數據挖掘

• 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一與新型交互協議

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，特別是在函數逼近設置方面。

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 優秀論文亞軍等。現在他的谷歌學術引用為 4885 次。

• Chenguang Wang：圣路易斯華盛頓大學
• 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的博士后，博士畢業于北京大學。

• 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/分布魯棒性、多任務/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：加州大學伯克利分校 
• 獲獎研究：基礎模型和生成式AI的理論基礎

Song Mei是加州大學伯克利分校統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。

他的研究處于統計學、機器學習、信息論和計算機科學的交叉領域，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：文本驅動的動態 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，是開發用于識別和重建圖像和視頻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 3D 高斯實現時空視頻超分辨率

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

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）專業的助理教授。研究領域為網絡安全和應用密碼學，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、公平性和可擴展性。

在加入 UIUC 之前，Yupeng Zhang在德克薩斯農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絡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：利用環境類上下文實現全局最優匹配

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 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、更環保的LLM輔助編程

Xiaoning Du現在是莫納什大學信息技術學院軟件系統與網絡安全系的講師（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軟件和基于學件的智能軟件的安全和質量保證，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的 DevOps 頗感興趣，其目的是規范人工智能輔助解決方案的開發和評估過程，支持其部署后的運行，并保證可信和可持續的人工智能服務。