MIT から 8 名が 2024 年のスローン研究フェローに選出 | マサチューセッツ工科大学ニュース

MIT 教員の 8 名がこの栄誉を受けた 126 名の初期キャリア研究者に含まれています。 2024年スローンリサーチフェローシップ アルフレッド・P・スローン財団による。 の部門を代表して、 化学、 電気工学とコンピュータサイエンス、 そして 物理、 そしてその MIT スローン経営大学院の受賞者には、研究を進めるための 2 年間、75,000 ドルのフェローシップが与えられます。

「スローン研究フェローシップは、米国とカナダ全土で最も独創的で影響力のある若手科学者が推薦される非常に競争の激しい賞です」と、アルフレッド・P・スローン財団の会長であるアダム・F・フォークは述べています。 「私たちは、フェローがそれぞれの分野内で研究課題を形成する上で主導的な役割をどのように担うかを見ることを楽しみにしています。」

ジェイコブ・アンドレアス 電気工学およびコンピュータサイエンス学部 (EECS) の准教授であり、 計算機科学・人工知能研究室 (CSAIL)。 彼の研究の目的は、言語を使用して効果的にコミュニケーションし、人間の指導から学習できるインテリジェント システムを構築することです。 ジェイコブは米国科学アカデミーによってカブリフェローに任命されており、NSF CAREER 賞、MIT のジュニア ボーズおよびコロコトロネス教育賞、ACL、ICML、NAACL での論文賞を受賞しています。

アダム・ビレイ, CSAIL の EECS の Jamieson キャリア開発准教授は、オペレーティング システムとネットワーキングに焦点を当てており、特にデータ センターのリソース管理に関連する多くのアプリケーションがあるマイクロ秒スケールの分散コンピューティングのための実践的かつ効率的な手法の開発に重点を置いています。 彼のオペレーティング システム Caladan は、サーバー リソースをマイクロ秒単位で再割り当てするため、CPU 使用率が高く、テール レイテンシが低くなります。 さらに、Belay は、OS 設計におけるロード バランシングとアプリケーション統合ファー メモリに貢献しました。

チェ・スンウォン、物理学の助教授は、の研究者です。 理論物理学センター、の部門 原子核科学研究室。 彼の研究は、量子情報と量子多体系の非平衡ダイナミクスの交差に焦点を当てており、特に平衡から遠く離れた、強く相互作用する量子多体系で発生する力学現象を調査し、量子情報の新しいアプリケーションを設計しています。科学。 仁川賞を受賞したChoi氏の最近の貢献には、アナログ量子シミュレータの品質をベンチマークする簡単な方法の開発が含まれます。 彼の研究により、量子シミュレーターの効率的かつ簡単な特性評価が可能になり、実験室で合成するのが難しい量子材料におけるエキゾチックな現象の研究に量子シミュレーターを利用するという目標が加速します。

マリアム・ファーブーディ、MIT スローン経営大学院のジョン D. グルーバー キャリア開発助教授（ファイナンス）は、ビッグデータの経済学を研究しています。 彼女は、ビッグ データ テクノロジーがトレーディング戦略や財務上の成果をどのように変化させたか、また、実体経済におけるテクノロジーの成長に対するビッグ データの出現の影響について調査しています。 彼女は、データの価値を推定する方法論の開発にも取り組んでいます。 さらに、ファーブーディは金融機関間の仲介やネットワーク形成、実体経済への波及についても研究している。 彼女はまた、情報摩擦が地域および世界の経済サイクルをどのように形作るかにも興味を持っています。

リナ・ネシブ 物理学の助教授であり、MIT カブリ天体物理宇宙研究所のメンバーである PhD ’17 は、暗黒物質の動力学と星の動力学を相関させるシミュレーションと観測データの組み合わせを通じて、暗黒物質の起源を探求しています。天の川。 彼女は、ガイア衛星を使用して太陽近傍の局所的な動的構造を調査し、機械学習技術を使用して局所的な降着星のカタログの構築に貢献し、ニクスと呼ばれる新しい流れを発見しました。 Necib は、太陽付近、銀河の中心、および矮小銀河における暗黒物質のプロファイルを理解するために、他の分光調査と組み合わせてガイアを利用することに興味を持っています。

アルビンド・サティナラヤン コンピュータ サイエンスの助教授であり、CSAIL 視覚化グループのリーダーです。 サティナラヤン氏は、インタラクティブなデータ視覚化をシャーレとして使用して知能の拡張を研究し、計算表現とソフトウェア システムが私たちの主体性を尊重しながら認知と創造性を増幅するのにどのように役立つかを問いかけています。 彼の業績は、NSF CAREER 賞、ACM CHI や IEEE VIS などの学術会場での最優秀論文賞、カンターの Information is Beautiful Awards などの実務家の間での佳作で評価されています。 彼が開発を支援したシステムは、産業界、Wikipedia、Jupyter/Python データ サイエンス コミュニティで広く使用されています。

物理学助教授、カブリ研究所会員 アンドリュー・ヴァンダーバーグ 系外惑星、つまり太陽以外の星を周回する惑星の検出における機械学習、特にディープ ニューラル ネットワークの使用を研究しています。 彼は、太陽系外の新しい惑星を発見するための最先端の技術や方法を開発すること、そして発見された惑星を研究してその詳細な特性を知ることに興味を持っています。 ヴァンダーバーグは、チリのマゼラン望遠鏡などの地球上の施設だけでなく、トランジット系外惑星探査衛星やジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡などの宇宙ベースの天文台も使用して天体観測を行っています。 これらの望遠鏡からのデータが手に入ると、科学的価値をできる限り引き出すのに役立つ新しい分析方法が開発されます。

シャオ・ワン の中心的な研究所メンバーです。 MITとハーバード大学の広範な研究所、トーマス・D.とバージニア・キャボットの化学助教授。 彼女は 2019 年に研究室を設立し、新しい化学、生物物理学、ゲノムのツールを開発および適用して、組織の機能と機能不全を分子レベルでより詳しく調べて理解しました。 具体的には、核となるアプローチとして核酸の in situ シークエンシングを用いて、Wang は脳の配線と機能の物理的および化学的基礎の理解に向けて、複数のスケールにわたる高解像度で高度に多重化された分子イメージング手法を開発することを目指しています。 彼女はパッカード フェローシップ、NIH 所長の新人イノベーター賞を受賞しており、サール奨学生でもあります。