作者 | 西西
編輯 | 陳彩嫻
不久前，IBM官網公布了2022年IBM博士生獎學金的獲獎者名單：全球一共有19名學生獲獎，其中華人學生有8位，接近一半。
據IBM介紹，IBM博士生獎學金始設於1951年，IBM博士生獎學金主要面向來自人工智慧、混合雲技術、量子計算、數據科學、安全等研究領域的博士生，至今已有71年，支持了來自全球上千名的優秀博士生。
以下是獲獎學生的介紹：
Bo Zhang
Bo Zhang在2018年本科畢業於上海交通大學電氣工程專業，目前在哥倫比亞大學攻讀EE博士學位，隸屬於哥倫比亞大學的大規模集成電路實驗室（VLSILab），師從Mingoo Seok，可以說是台灣EDA大牛胡正明的第四代弟子。
他主要研究應用於機器學習算法的計算機架構，以及超低能耗的大規模集成電路與系統設計。近幾年，人工智慧與大規模集成電路的交流愈發密切，Bo Zhang所隸屬的VLSILab也在相關方向做了許多工作。目前，他已在集成電路領域發表了5篇研究論文。
Catherine Chen
Catherine Chen在2018年本科畢業於普林斯頓大學計算機科學專業，同時輔修了神經科學、統計學與機器學習，還有應用數學，之後在德國慕尼黑大學做了一年有關因果推理與神經科學的研究，目前在UC Berkeley攻讀EECS博士學位，師從NLP大神Dan Klein（剛剛獲得ACL 2022最佳論文獎）與Jack Gallant。
她隸屬於伯克利著名的人工智慧實驗室——BAIR實驗室，博士生涯由NSF研究生科研獎學金（NSF Graduate Research Fellowship）資助，主要研究興趣是自然語言處理、感知神經科學與機器學習的交叉。此前，她曾在谷歌與Airbnb實習。
個人主頁：https://cchen23.github.io
Ching-Yao Chuang
Ching-Yao Chuang在2017年本科畢業於台灣國立清華大學電氣工程專業，目前在MIT攻讀EECS博士，師從Stefanie Jegelka與Antonio Torralba，隸屬於MIT著名的人工智慧實驗室——CSAIL。
據介紹，他的研究目標是用最少的監督構建一個穩健、通用的機器學習系統。此外，他對表徵學習、無監督學習與統計學習理論尤為感興趣。除了學校的工作，他曾在多倫多大學的機器學習小組、IBM的人工智慧研究組與微軟研究院實習，目前他已在國際人工智慧頂會上發表了十篇論文，其中一作就占了七篇。
個人主頁：https://chingyaoc.github.io
Fangzheng Xu
Fangzheng Xu分別於2016年與2019年在上海交通大學獲得計算機本碩學位，碩士導師為朱其立，目前在卡內基梅隆大學的語言技術研究所（NLP全球第一）攻讀博士，師從Graham Neubig。此前，Xu曾在微軟亞洲研究院、微軟雷德蒙總部與谷歌研究所實習。
據個人主頁介紹，Fangzheng Xu目前的研究內容結合了自然語言與軟體工程，其研究目標是讓機器學習系統能夠捕捉自然語言命令的程序與意圖語義，並將這兩個截然不同的領域言語結合在一起，從而使用戶在未來有望使用自然語言來指引計算機。目前，Xu已發表了超過20篇頂會論文，並曾獲得WWW 2018的最佳poster提名。
個人主頁：https://frankxfz.me
Ka Ho Chow
Ka Ho Chow的本科與碩士畢業於香港科技學習計算機專業，曾在港科大的多媒體技術研究中心做科研，導師為S.-H. Gary Chan，目前他在喬治亞理工學院攻讀CS博士學位，師從Ling Liu，隸屬於分布式數據密集系統實驗室（DiSL）。此前，他曾在IBM研究院阿爾馬登分部的存儲系統研究組工作，推動機器學習在工業系統上的落地。
他的研究目標是讓應用機器學習變得魯棒、隱私保護與可信。目前，他已發表了8篇相關工作，並曾獲得2020年ACM邊緣計算研討會的最佳論文獎。
個人主頁：https://khchow.com
Yangruibo Ding
Yangruibo Ding的本科畢業於成都的電子科技大學，目前在哥倫比亞大學攻讀CS博士，師從Baishakhi Ray與Gail Kaiser。此前曾在IBM研究所實習。
他的主要研究方向是應用於軟體工程自動化的機器學習，尤其對自監督原始碼與應用於程序分析的深度學習感興趣。目前，他已在相關方向發表了大約十篇會議與期刊論文。
個人主頁：https://robin-y-ding-columbia.github.io
Yufeng Bright Ye
Yufeng Ye的本科畢業於多倫大大學工程物理專業，目前在MIT攻讀博士，師從Kevin P. O』Brien，隸屬於量子相干電子小組（Quantum Coherent Electronics Group），主要研究量子計算。目前，他已在相關領域完成近20篇研究論文。
Zexue He
Zexue He在2019年本科畢業於北京師範大學計算機專業，目前在加州大學聖地亞哥分校攻讀CS博士，師從Julian McAuley。此前曾在谷歌與微軟亞洲研究院實習。
她的研究興趣包括NLP領域的去偏見與公平性，以及可信的機器學習。目前，她在相關方面已發表9篇論文。
此外，值得注意的是，她也曾多次參加ACM/ICPC競賽，並獲得銀牌、銅牌等榮譽。
個人主頁：https://zexuehe.github.io
參考連結：
https://research.ibm.com/university/awards/fellowships-awardees.html