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机器之心编辑部
2023年斯隆奖名单中，计算机科学领域的四位获奖华人学者韩松、李远志、谭晨浩、吴小迪均毕业于清华大学。
斯隆基金会刚刚公布了2023年斯隆研究奖的获奖者名单。
斯隆研究奖自1955年起由美国阿尔弗雷德·P·斯隆基金会每年颁发一次，旨在表彰美国和加拿大表现出创造力、创新精神和研究成果的杰出青年研究人员。 人们成为下一代的领导者。
斯隆研究奖的获得者将获得为期两年、价值 75,000 美元的研究补助金，他们可以灵活地使用这笔资金来推进自己的研究。
斯隆奖一直被认为是“诺贝尔奖的标杆”：自2007年以来，历届获奖者中有51人获得诺贝尔奖，17人获得数学界最高荣誉菲尔兹奖，69人获得国家科学基金会。 奖，20人获得约翰·贝茨·克拉克奖。
目前，斯隆研究奖向七个科学技术领域的学者开放：化学、计算机科学、地球系统科学、经济学、数学、神经科学和物理学。
2023年斯隆奖获得者来自美国和加拿大的54个机构，共有125名早期研究人员。 今年有近30名中国学者获奖，占获奖人数的五分之一。
今年计算机科学领域共有 22 名获奖者。 其中四位是中国学者清华校友，分别是麻省理工学院电气工程学院副教授韩松、CMU机器学习系助理教授李元智、芝加哥大学计算机科学系助理教授谭晨浩。 吴晓迪，马里兰大学计算机科学助理教授。
以下是部分获奖者的详细信息：
韩松
韩松是麻省理工学院（MIT）电气工程学院副教授。 毕业于清华大学，获学士、博士学位。 他在斯坦福大学获得博士学位，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。 他的研究广泛涉及深度学习和计算机架构，提出了广泛应用于高效人工智能计算的“深度压缩”技术，以及第一个将权值稀疏性带入现代的“高效推理引擎”人工智能芯片，并影响了NVIDIA的Ampere GPU架构和其他硬件产品。
Han Song 开创了 TinyML 研究，将深度学习引入物联网设备并实现边缘机器学习。 他的团队在硬件感知神经架构搜索（一次性网络）方面的工作使得能够在许多低功耗计算机视觉竞赛中将人工智能模型设计、优化、缩小和部署到资源受限的硬件设备上。 获得了第一名。
韩松提出的Deep Compression模型压缩技术获得ICLR 2016最佳论文，ESE稀疏神经网络推理引擎获得FPGA 2017最佳论文。他还获得了亚马逊、Facebook、NVIDIA、三星和索尼的教师奖。
韩松的研究成果已广泛应用于Xilinx、NVIDIA、Meta、Samsung等公司。 博士期间，韩松与清华大学毕业生王宇、姚松共同创立了神剑科技。 其核心技术之一是神经网络压缩算法。 后来深鉴科技被留学网Xilinx收购。 2018年，韩松加入麻省理工学院担任助理教授，2019年入选《麻省理工学院技术评论》35位35岁以下创新者之一，并于2020年获得美国国家科学基金会职业奖。
李元志
李远志是卡内基梅隆大学机器学习系助理教授、MBZUAI 兼职助理教授。 他是斯坦福大学计算机科学系的博士后（2018-2019），此前在普林斯顿大学获得计算机科学博士学位（2014-2018），并在清华大学获得计算机科学和数学学士学位2014年。
李元志目前从事深度学习理论方面的工作，主要包括深度学习的基础理论与实践、凸优化算法和非凸优化算法的设计、数据处理算法的分析等。
谭辰浩
Chenhao Tan 是芝加哥大学计算机科学系助理教授。 他获得了清华大学计算机科学和经济学双学位。 计算机系导师为唐杰教授。 他毕业并获得博士学位。 康奈尔大学计算机科学博士。 他的主要研究方向是自然语言处理、计算社会科学，具体包括语言和社会动力学、以人为中心的机器学习，探索如何利用机器学习来增强人类能力，增强人类在决策和写作方面的智能，包括可以解释机器学习模型并开发新的交互范例和评估设置。
吴小迪
吴晓迪是马里兰大学帕克分校计算机科学系和高级计算研究所的助理教授，也是量子信息与计算机科学联合中心（QuICS）的研究员。 作为 QuICS 研究员，他致力于量子信息和计算的理论方面，包括经典和量子密码学、量子通信、量子算法等。
在加入UMD之前，吴晓迪于2015年至2017年担任俄勒冈大学计算机与信息科学系助理教授。他还曾担任麻省理工学院博士后助理和西蒙斯理论研究所西蒙斯研究员伯克利大学计算系。
吴晓迪于 2013 年在石耀云教授的指导下获得密歇根大学安娜堡分校理论计算机科学博士学位。 此前，他于2008年获得清华大学学术人才计划数学和物理学士学位。
今年计算机科学领域的其他获奖者包括：
其他学科及学者：
化学
地球系统科学
经济学
数学
神经科学
物理
参考内容：
