2021年MIT“35岁以下科技创新 35 人”名单出炉:6用机器学习应对气候变化

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近日，麻省理工高新科技评价在全世界范畴内评比出了 35 位“35 岁下列出色高新科技开创者”。在当选排行榜中，大家发觉有 6 位中国人在列，她们是来源于中国科学院物理研究所的郑金星、Lightelligence 创办人沈亦晨、IBM 高級研究者孙啸、Huue 创办人 Tammy Hsu，阿贡国家级实验室生物学家 Jie Xu 及其罗伯特普金斯大学助教 Janice Chen。

“35 岁下列自主创新 35 人”排行榜评比包含科学家（Inventors）、商界精英（Entrepreneurs）、远见卓识者（Visionaries）、人性化服务者（Humanitarians）及先锋者（Pioneers）五大类，涉及到手机软件自主创新、生物技术、互联网技术、管理科学、硬件配置感测器、通讯技术、新能源技术等基本上全部新起技术领域。

2017 年，《麻省理工科技评论》将评比排行榜宣布落地式我国，关键挖掘我国最具知名度和发展潜力的自主创新优秀人才。每一年由世界各国各专业领域的权威专家，包含生物学家、商业服务领导者、投资者等构成中国地区排行榜审查联合会，参加审查主题活动。

在先前四届的中国地区排行榜评选投票中，已依次评比出 140 位具有自主创新发展潜力的高新科技青年人，挖掘了数百项由中国大学生生物学家正确引导的国际级开创性科研成果。

除此之外，大家还发觉在此次评比中，除开沈亦晨和孙啸，与人工智能技术行业有关的开创者也有 11 位，她们有斯坦福大学、康奈尔和卡内基梅隆大学老师，也是有Google、IBM、DeepMind 高級生物学家。

她们的科研成果对人工智能技术技术性发展趋势和运用造成了关键危害，如 MIT 研究所 Max Shulaker 对纳米碳管的科学研究很有可能会造成 下一代计算机的问世；斯坦福学校专家教授 Anna Goldie 用增强学习设计方案微集成ic大幅度提高了运作速率。

下边 AI 高新科技评价将中国人及其与人工智能技术行业有关的开创者信息内容梳理以下：

1、当选中国人

郑金星，中科院等离子体物理研究所，34 岁

中科院等离子体物理研究所一室主任，专家教授，博士毕业于中科院高校核能发电科学研究与工程专业，关键从业纳米管电物理学工程项目科学研究工作中。

当选原因：

郑金星设计方案出了更强的方式 来仿真模拟应用钕铁硼磁铁在极端化溫度下操纵等离子体 —— 这对根据聚变的电力能源而言是一个重特大发展。他的工作中已经协助我国领跑设计方案目前为止较大的聚变核反应堆（即“CFETR 方案”）。CFETR 预估将在 2035 年以前进行基本建设并发布，但很有可能必须 5 到 10 年的時间才可以做到全输出功率。

聚变核反应堆根据分子融合时释放出来的动能，具备造就绿色能源的极大发展潜力，而且比目前的根据裂变反应的核能发电更安全性。可是现阶段还没人修建出一个好用的聚变核反应堆，缘故之一是无法容下必需的极高溫度（做到数千万℃）的等离子体。

他的自主创新等同于发觉了新的理论模型，有益于了解好几个大中型超导磁体怎样在聚变反映产生时迅速更改其电磁场以将等离子体维持在一个地区。2018 年，在他的实体模型的协助下，中国合肥的一座聚变核反应堆（被称作试验性优秀纳米管托卡马克 —— 外号“人造太阳”）在 5000 万摄氏度下操纵等离子体的时间创出了记录，做到了 102 秒。

未来的 CFETR 方案在 2030 时代以超出 1 吉瓦的输出功率运作，是现阶段法国南部与世界各地协作进行的聚变核反应堆 ITER 输出功率的二倍。

个人中心：http://dsxt.ustc.edu.cn/zj_js.asp?zzid=6815

孙啸，IBM，34 岁

在职 IBM 研究者，大学本科毕业于北大微电子专业，博士研究生与博士研究生毕业于斯坦福大学，关键研究方向是应用减精密度逻辑推理与训炼来加速深层神经网络计算。

当选原因：

人工智能技术计算的关键是找寻出在全部计算全过程中只应用极少数位的技术性。以后，你很有可能或是要实行上万亿次计算，但每一次计算都是会越来越简易很多。依据孙啸和 IBM 朋友在 ISSCC 2021 上发布的一篇毕业论文，应用二位数的数据不但省时省力，并且节约能源，比应用数十亿数据开展一样的计算要高于 20 倍之上的环保节能率。

孙啸是 IBM Thomas J. Watson 研究所一个科学研究工作组的组员，该工作组一直在找寻方式 ，应用三多位、乃至两多位的数据来实行这种计算（当代笔记本或手机使用 20 位数据开展计算，而大部分专用型的深度学习集成ic只应用 5 个多位）。

在今年的 2 月，一部分根据孙啸的工作中，IBM 发布了一款新集成ic，应用三位数的计算来训炼神经网络。IBM 期待不但可用这款集成ic在云计算管理中心训炼大中型神经网络，还期待训炼当地数据信息、在手机上应用。

个人中心：https://researcher.watson.ibm.com/researcher/view.php?person=us-xsun

沈亦晨，Lightelligence，32 岁

Lightelligence（初创期光量子 AI 芯片公司）创始人兼 CEO。普通高中就读杭州外国语院校，大学本科毕业于约翰霍普金斯大学物理与数学专业，接着在约翰霍普金斯高校修读数学课研究生，2016 年毕业于麻省理工大学应用物理学技术专业，大学毕业不久就根据他的硕士论文开创了俩家企业，分别是 Lightelligence 与 Lux Labs。

当选原因：

2017 年，沈亦晨与 Nicholas Harris 发布了一篇现如今谷歌学术引入贴近 1000 的毕业论文（“Deep learning with coherent nanophotonic circuits”），提到将激光光路运用于深度学习每日任务，例如视频语音和图像识别技术。她们的设计方案被评选为“意味着了应用光的神经网络最重要搭建块之一的真真正正并行处理完成，当代代工企业能够轻轻松松地大批量生产制造这类种类的光量子系统软件。”这代表着集成ic的光量子计算机很有可能会变成一个销售市场极大的业务流程，每一个要应用神经网络开展管理决策的机器设备都是会采用一个光量子计算机。

牵涉到神经网络的基本上计算有二种：一是务必对神经网络开展训炼，一般是向神经网络展现很多数据信息，使他们调节诸多神经细胞中间的联接抗压强度；二是应用目前联接开展管理决策。也就是学驾照与驾车的差别。

在这类状况下，差别很重要。假如一个神经网络必须几个星期時间来学习培训怎样识别图像，那不一定是难题。但假如它已经安全驾驶一辆无人驾驶车辆，就必须在秒内作出存亡推论。此刻，光量子计算机就派到了用处。

虽然光量子计算机的科学研究早已开展了数十年，但实际效果却不佳。控制光量子比控制电子器件还难。可是，针对一些种类的计算，例如应用目前神经网络开展逻辑推理，光量子也是不可或缺的。

沈亦晨与 Harris 根据这篇工作中一同创立了 Lightelligence。Lightelligence 在 2019 年公布了原形电子光学 AI 集成ic，现阶段已得到超出 1 亿美金的资产。

个人中心：https://www.shenyichen.org/

Jie Xu，阿贡国家级实验室，33 岁

在职英国阿贡国家级实验室助手生物学家，博士毕业于南京大学，博士研究生毕业于斯坦福学校。

当选原因：

Jie Xu 的关键奉献是创造发明了高聚物电源电路（一种即便被弯折、拉申和不断挪动也仍能再次工作中的原材料）。

先前，这对研究者而言一直是一个重特大挑戰，直至 2016 年，她设计方案了一种运用于硫化橡胶表层的二种高聚物镀层，该镀层能够拉申至二倍尺寸并依然导电性。2019 年，她对此项技术性开展了改进，使可拉申半导体材料能够应用卷对卷生产制造（一种工业生产生产制造加工工艺）开展大规模生产。它是可拉申半导体材料第一次付诸于大规模生产。

她的工作中使可打印出、可拉申的电子设备变成大规模生产的商品。她的多种提升可运用于将来的可配戴技术性、优秀的自动化技术及其将感应器联接到肌肤的工业触摸屏，使软性显示屏和肌肤配戴式诊疗感应器更为好用和便于生产制造，还能够协助设计方案具备多功能性肌肤状机壳的义肢。

因为担忧生产制造塑料垃圾，现阶段她已经找寻可回收利用或可降解的高聚物半导体器件。

个人中心：https://www.anl.gov/profile/jie-xu

Tammy Hsu，Huue，30 岁

Huue 创办人，大学本科毕业于斯坦福学校生物技术技术专业，博士毕业于 UC Berkeley。

当选原因：

很多顾客沒有意识到，牛仔布料的代表性色调靛青必须生成化合物，如室内甲醛和氰化氢，这很有可能对职工有危害，有时候还会继续环境污染本地的水资源。由于牛仔裤子是世界最广泛的服饰之一，这是一个极大的环境污染问题。

Huue 的顶尖科学研究官 Tammy Hsu 与朋友协作科学研究色调在大自然中的生成方式，随后对微生物菌种开展程序编写、根据酶促造成她们要想的色调。它是一种不依靠有危害全过程或化工品的可持续性解决方法。如今的挑戰是使天然染料与工业生产所依靠的合成染料一样划算。

Huue 有希望在2020年公布其靛青染剂。Hsu 的下一步工作是科学研究怎样诱发微生物菌种生产制造一系列不一样的染剂。

Janice Chen，约翰霍普金斯高校，30 岁

在职约翰霍普金斯高校终身教授。博士毕业于 UC Berkeley。

当选原因：

小故事要从两年前谈起：那时候，Janice Chen 仍在 UC Berkeley 考博士，被一家试验室邀约用她创造发明的新技术应用在医院的医药学样版中找寻人人乳头病毒，随后她急急忙忙打过一辆 Uber。

不久，她的测试应用基因编辑技术专用工具 CRISPR，基本上每一次都能发觉病毒感染，进而为医院给予了一种新的病菌测试方式 。她和别的几名学员及其 CRISPR 的一同发现人 Jennifer Doudna（2020 年诺奖获得者）一同开创了一家企业（名称叫 Mammoth Biosciences），计划开发一代测试仪器设备。

诊疗确诊业务流程销售市场并不易进到，由于极少数有着健全技术性的企业占有了主导性。可是，她们的技术性对传染性疾病测试十分有用，特别是在在新冠以后更突显了重特大的实际意义。

个人中心：https://pbs.jhu.edu/directory/janice-chen/

2、人工智能技术行业

Virginia Smith ，卡内基梅隆高校，31 岁

得奖原因：她的人工智能技术技术性高效率精确，且保证公平公正和个人隐私

Virginia Smith 明确提出了一种更为“人性化的联邦学习技术性，它并不是将一百万个本土化实体模型合拼为一个实体模型，只是将最类似的本土化实体模型合拼成好多个实体模型。数据信息越对映异构，实体模型总数就越大。该技术性使每一个实体模型依然从好几个机器设备中学习培训，但也为特殊客户给予了订制作用。

Emma Beede，Google，30 岁

得奖原因：她的工作中有利于保证人工智能技术专用工具在现实世界的运用

Emma Beede 测试了Google身心健康企业（googlehealth）的一种深度神经网络优化算法 —— 用以挑选糖尿病患者视网膜病变（diabeticretinopathy）的眼周图象。该技术性必须重要的改善才可以在现实世界中运用。她发觉，当门诊所拍攝的眼周图象品质光源不佳时，扫描仪就越来越毫无价值，超出 20% 的眼底黄斑扫描仪被拒绝。该結果表明必须保证人工智能技术推动的人们专用工具在布署前历经严苛而细腻的测试。

Sara Berger，IBM Research，33 岁

得奖原因：运用深度学习使痛疼管理方法更非常容易。

Sara Berger 是 IBM T.J. 珀特研究所的神经系统生物学家，致力于科学研究运用深度学习量化分析长期性痛疼，并协助预测分析缓解疼痛的方式 。智能穿戴设备和自然环境感应器能够捕获包含心跳、睡眠模式，乃至病人视频语音的声学材料特点以内的指标值。Berger 运用这种病人痛疼感受的数据信息和指标值，根据深度学习剖析明确提出了一个更全方位、更精确的评定和医治计划。

Priya Donti ，卡内基梅隆高校，28 岁

当选原因：根据电子信息科学和社会政策找寻气候问题解决方法。

Priya Donti 专注于科学研究深度学习能够怎样解决气候问题。 融合了电子信息科学、工程项目和社会政策，关键科学研究了电力网怎样更靠谱地融合可再生资源。2019 年，她发布了一篇名为《用机器学习应对气候变化》的有知名度毕业论文。

Aäron van den Oord ，DeepMind，33 岁

当选原因：他开发设计的人工智能技术智能语音系统响声听起来十分个性化。

Aäron van den Oord 是Google人工智能技术科学研究分公司 DeepMind 研究者，关键承担图象转化成、语音识别方位的科学研究工作中。他的语音识别技术能学好预测分析二维清晰度编码序列，还能根据预测分析波型转化成真正的响声，它传出的响声比一切目前系统软件都需要真正。

Emma Pierson，宾夕法尼亚大学，30 岁

当选原因：她运用人工智能技术来找到人种、性別和阶层中间身心健康差别的根本原因。

Emma Pierson 是宾夕法尼亚大学电子计算机生物学家，她运用人工智能技术和新起的计算机科学实体模型揭露了性別、人种、社会经济发展人群和别的人口数量类型中间的身心健康差别。她讲：“这种全是我就用数学课在互联网大数据集中化找寻方式的独特方法，可是我已经找寻的特殊种类的方式正在尝试回应身心健康和人文科学行业的一些老难题。”。

George Boateng，SuaCode.ai，28 岁

当选原因：他创建了一个根据智能机的可视化编程服务平台，处理非州年青人在 IT 专业技能上落伍的差别。

George Boateng 和 Victor Kumbol 一同创立了一家 SuaCode.ai 教育培训公司，现在有来源于二十多个我国的 600 多位大学毕业生。他现阶段是苏黎世理工大学运用深度学习技术专业的博士研究生，设计方案了一个会说英文和法文的人工智能技术系统软件。他期待这门课程内容的自动化技术特性能为大量的学员给予初期触碰编号的机遇，变成继续再教育的根基。

Anna Goldie ，Google人的大脑和斯坦福学校，27 岁

当选原因：她用人工智能技术设计方案微集成ic的速率比人们快得多。

Anna Goldie 运用增强学习设计方案了一种光子计算机。该集成ic能够在不上 6 钟头的時间内，与大家能够开发设计的解决方法相符合乃至好于这种解决方法。她期待为改善和加快硬件开发的人工智能技术发展借水行舟，在硬件配置和人工智能技术中间创建一个相互依存循环系统。

Moses Namara，克莱姆森高校，29 岁

当选原因：他尝试摆脱黑种人青年人从业人工智能技术岗位的阻碍。

Moses Namara 2018 年开创了 Black in AI，Black in AI 现阶段早已具体指导了 400 名申请人，在其中 200 人早已被竞争 AI 新项目录用。它给予了一系列的資源：来源于当今博士研究生和老师的具体指导，个人简历评定，及其在哪儿申请办理的提议。Namara 如今看到了老师规章制度发展趋势到下一个尊重事实的流程：协助黑种人博士和硕士生寻找第一份工作中。

David Rolnick，麦吉尔大学，30 岁

当选原因：他运用人工智能技术抵抗气候问题。

David Rolnick 是哥伦比亚大学的博士研究生研究者，他发布了一份相关深度学习假如降低空气污染物排出和融入气候问题的有知名度的汇报，该汇报和共同编撰的者还包含 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 和图灵奖获得者 Yoshua Bengio。Rolnick 在三个关键的人工智能技术大会上出任气候问题讨论会的带头策划者，并在联合国组织气候问题大会上出任人工智能技术主题活动的带头策划者。

Max Shulaker，MIT，33 岁

当选原因：他对纳米碳管的科学研究很有可能会造成 下一代电子计算机的问世。

Max Shulaker 用纳米碳管生产制造了全世界第一台作用电子计算机，还设计方案了将测算、运行内存和感测器立即集成化在一个集成ic上的系统软件。这种新技术应用能够将电子计算机的电力能源高效率提升 1000 倍，并使像成本低诊疗感应器那样的新机器设备变成很有可能。这种提升是迈进下一代计算机软件的关键一步，其能耗等级远远地高过目前为止一切一种计算机软件。