La liste des bourses Meta PhD 2023 est publiée : plus d'un tiers sont des universitaires chinois

Tout à l'heure, Meta a annoncé la liste des bourses de doctorat 2023.

Les bourses Meta PhD sont conçues pour récompenser les recherches de pointe menées par des doctorants dans des disciplines telles que l'informatique, l'ingénierie et les sciences du comportement. Le gagnant recevra l'intégralité des frais de scolarité et des frais pour deux années universitaires ainsi qu'une allocation de 42 000 $.

En plus de prix généreux, les gagnants auront également de nombreuses occasions d'interagir avec des chercheurs Meta pour mieux comprendre la recherche de l'industrie et approfondir leurs propres recherches.

Les bourses Meta PhD en sont à leur 12e année et ont soutenu plus de 200 doctorants à travers le monde. Cette année, le comité d'organisation a reçu plus de 3 200 candidatures provenant de plus de 100 universités à travers le monde et a sélectionné 21 lauréats issus de 12 universités, dont plus d'un tiers étaient des doctorants chinois.

Voici la liste des doctorants chinois qui ont remporté ce prix :

Co-conception logicielle et matérielle du système d'intelligence artificielle

Mark Zhao (Université de Stanford)

Mark Zhao est diplômé de Cornell Diplômé d'une licence. Il est actuellement doctorant en génie électrique à l'Université de Stanford, sous la direction de Christos Kozyrakis. Ses intérêts de recherche portent sur la co-conception de systèmes et d'architectures informatiques pour améliorer l'évolutivité et l'efficacité des applications à l'échelle des centres de données telles que l'apprentissage automatique. Il travaille actuellement sur des systèmes de stockage et d'ingestion de données pour gérer les données de formation dans des pipelines d'apprentissage automatique à l'échelle industrielle.

Statistiques appliquées

Victoria Lin (Université Carnegie Mellon)

Victoria Lin est diplômée d'un baccalauréat de l'Université Harvard et est maintenant doctorante au Département de statistiques et d'apprentissage automatique de l'Université Carnegie Mellon. , menant des recherches sous la direction de Louis-Philippe Morency et Edward Kennedy. Ses recherches portent sur le développement de méthodes d’inférence causale pour permettre un apprentissage automatique transparent et basé sur des principes dans des environnements de données modernes. Elle s’intéresse également à l’utilisation de méthodes d’apprentissage automatique pour mieux faciliter l’estimation d’effets causals complexes et de contrefactuels.

AR/VR Computer Graphics

Yiling Qiao (Université du Maryland, College Park)

Yiling Qiao est diplômée d'un baccalauréat de l'Université de l'Académie chinoise des sciences et est maintenant en quatrième année de doctorat. étudiant à l'Université du Maryland, College Park, dirigé par le professeur Ming Lin. Ses intérêts de recherche portent sur les simulations basées sur la physique. Il mène des recherches sur la simulation différentiable et ses applications en réalité virtuelle/réalité augmentée, graphisme, robotique, etc. Avant cela, il a obtenu une licence en informatique et une licence en mathématiques de l'Université de l'Académie chinoise des sciences et a mené des recherches sur l'analyse de forme. Tout en poursuivant son doctorat, il a effectué un stage chez Intel Labs, Meta Reality Labs et NVIDIA.

AR/VR Human Understanding

Jinkun Cao (Carnegie Mellon University)

Jinkun Cao est diplômé de l'Université Jiao Tong de Shanghai avec un baccalauréat et est maintenant titulaire d'un doctorat en robotique. Étudiants de troisième année de l'Université Carnegie Mellon. Ses recherches portent sur l'analyse, la modélisation et la synthèse du mouvement humain dans les vidéos. Les applications vont du suivi d'objets à la synthèse de mouvements de personnages humains.

Interaction homme-machine AR/VR

Yue Jiang (Université Aalto)

Yue Jiang est diplômé de l'Université de Toronto au Canada avec un baccalauréat et une maîtrise de l'Université du Maryland, College Park aux États-Unis. Il poursuit actuellement un doctorat sous la direction des professeurs Antti Oulasvirta et Vikas Garg de. Université Aalto et Centre finlandais d'intelligence artificielle en Finlande. Ses recherches portent sur l'application de méthodes informatiques aux interfaces utilisateur adaptatives. Elle a également travaillé en étroite collaboration avec le professeur Wolfgang Stuerzlinger de l'Université Simon Fraser au Canada et le professeur Christof Lutteroth de l'Université de Bath au Royaume-Uni pour mener une série de recherches sur le projet de configuration d'interface graphique adaptative OR-Constraint (ORC).

AR/VR sans fil

Shuaifeng Jiang (Arizona State University)

Shuaifeng Jiang est doctorant au Wireless Intelligence Laboratory de l'Arizona State University. Ses intérêts de recherche actuels se concentrent sur les communications sans fil. et transmission, systèmes à ondes millimétriques et MIMO massifs, apprentissage automatique. Il est diplômé de l'Université du Sud-Est avec un baccalauréat et une maîtrise de l'Institut de technologie de Tokyo.

AR Audio

Dawei Liang (Université du Texas à Austin)

Dawei Liang est doctorant en génie électrique et informatique à l'Université du Texas à Austin, dédié à la recherche sur l'informatique portable , audio L'intersection de la reconnaissance et de l'IA centrée sur l'humain. Ses recherches visent à permettre aux appareils portables intelligents tels que les montres intelligentes de mieux détecter et aider les gens dans le monde réel. Compte tenu du succès généralisé des capteurs de mouvement intégrés dans la compréhension humaine automatisée, il explore le potentiel de conversion des microphones des appareils portables en capteurs robustes de comportement des utilisateurs. Il a reçu le prix ACM ISWC 2022 Best Paper Honorable Mention Award. « Sécurité et confidentialité » digne de confiance et sécurisé. Se concentre actuellement sur l'apprentissage automatique préservant la confidentialité et l'informatique sécurisée pour améliorer les systèmes d'apprentissage automatique. Il est titulaire d'un diplôme de premier cycle de l'Université de Toronto et est un critique fréquent lors de conférences sur l'apprentissage automatique, remportant le prix du critique exceptionnel à l'ICML 2022.

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