2021 ACM Fellows名单公布!阿里云李飞飞、微软亚洲研究院刘铁岩等入选

2022-01-19 16:40:08 DeepTech深科技
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当地时间 1 月 19 日,国际计算机学会(Association for Computing Machinery,ACM)正式公布了 2021 ACM Fellows 名单。

2021 ACM Fellows 共有 71 人,其研究领域涵盖算法、计算机科学教育、密码学、数据安全和隐私、医学信息学、移动和网络系统等方面。

据了解,ACM 创立于 1947 年,是全球最大的教育和科学计算学会,座右铭是“将计算作为一门科学和专业来推进”。目前,ACM 的会员数量超过 10 万名,遍布 130 多个国家和地区。由其评选的“图灵奖”被认为是计算机领域的诺贝尔奖。

而 ACM Fellows 计划于 1993 年启动。候选人先由同行提名,再由遴选委员会进行审查,且其必须“在过去 10 年内拥有至少 5 年的 ACM 专业会员资格”。

ACM Fellows 的评选旨在表彰 ACM 成员“在计算和信息技术方面的杰出成就”。他们的贡献巩固了我们每天使用的重要创新,使更广泛的进步成为可能。

“计算机专业人员给人们的生活、工作和娱乐等方面带来了飞跃式的进步,”ACM 主席加布里埃尔·柯迪斯(Gabriele Kotsis)说,“这些进步是建立在长久以来众多人的各种贡献之上,但如果没有个人贡献者的基本组成部分,技术进步是不可能的。因此,我们每年都会宣布一份 ACM Fellows 名单,来对他们做出的贡献表示祝贺。”

在本次 71 名 ACM Fellows 中,若按科学家所在研究机构来说,其中有 52 名在美国工作,中国有 4 人,数量上排名第二,分别为阿里云李飞飞微软亚洲研究院刘铁岩、清华大学唐杰、北京大学谢涛。

以下对这 4 名学者分别作一简单介绍。

来自阿里云的李飞飞,因“在查询处理和优化,以及云数据库系统领域的贡献”而当选 2021 ACM Fellows。

李飞飞现为阿里云数据库产品事业部负责人、达摩院首席数据库科学家。其还是美国犹他大学计算机系的终身正教授。

李飞飞率队研发的新一代分布式数据库系统,支撑起阿里巴巴集团众多业务的海量数据,并被应用于多个城市的智能城市交通网络管理。

在被问到为什么会选择从学术界转向工业界时,李飞飞回答:“数据库系统是核心基础软件系统之一,上层应用的不断演进,数据量和数据形态的爆发式增长,系统方向的研发越来越需要大规模的集群部署,而工业界在这些方向处在行业最前沿,有着第一线的挑战和场景。”

刘铁岩因“在机器学习算法及其应用方面的贡献”而当选 2021 ACM Fellows。

刘铁岩毕业于清华大学电子工程系,现为微软亚洲研究院副院长,领导研究院在机器学习领域的研究工作。

刘铁岩的研究“促进了机器学习与信息检索之间的深度融合”,为“排序学习”领域的代表人物。他的学术成就还体现在网络搜索、计算广告学、深度学习、增强学习、分布式机器学习等方面。

2017 年,由刘铁岩领导开源的 LightGBM,已成为 Kaggle 比赛和国际知识发现和数据挖掘竞赛(KDD Cup)中广受使用的机器学习工具。2018 年,刘铁岩帮助微软“在中英新闻翻译任务上达到人类专家水平”。其还于 2019 年研发“史上最强麻将 AI Suphx”,段位甚至可超越人类顶尖选手。

同时,刘铁岩还领导团队参与诸多企业的数字化、智能化转型。

唐杰因在“信息和社交网络挖掘方面的贡献”而当选 2021 ACM Fellows。

唐杰现为清华大学计算机科学与技术系的教授和副主任。其于 2006 年在清华大学获得博士学位,已发表期刊/会议论文 300 多篇。研究重点是设计用于挖掘社交和知识网络的新算法其他领域还包括 AI、数据挖掘、社交网络、机器学习和知识图谱等。

据了解,唐杰利用在社会影响力分析、社会网络用户行为建模、网络行为建模和影响力分析等方面的创新性研究,研发了具有自主知识产权的服务平台 AMiner,为人们免费提供科技信息资源检索、学者评价/推荐、技术发展趋势分析等服务。自 2006 年上线以来,AMiner 已收录论文文献 3.3 亿、科研人员 1.3 亿。

同时,唐杰还参与研发了超大规模预训练模型“悟道”,目前的“悟道 2.0”参数规模超 1.75 万亿。

最后一位,来自北京大学的谢涛,因“在软件测试和分析领域的贡献”而获选。其为北京大学计算机学院讲席教授、高可信软件技术教育部重点实验室(北京大学)副主任。

谢涛于 2000 年获得北京大学计算机科学与技术系硕士学位,2005 年获得美国华盛顿大学西雅图分校计算机科学与工程系博士学位。他的主要研究领域包括软件工程、系统软件、软件安全、可信人工智能等。

谢涛在软件工程界有着卓越贡献。他领导开发的软件测试用例冗余检测技术、软件测试生成核心技术分别被 Parasoft Jtest、微软的 IntelliTest 工具所采用,并和微软亚洲研究院、腾讯微信团队合作了一系列软件解析学研究、测试工具研究,并被广泛应用到产业实践中。

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参考:

https://www.acm.org/media-center/2022/january/fellows-2021

https://www.msra.cn/zh-cn/people/tie-yan-liu

https://damo.alibaba.com/events/45

https://vip.aminer.cn/talent/open/eb/profile_open/53f46a3edabfaee43ed05f08?fromeb=61e77539d18a2b1f27515f76

https://cs.pku.edu.cn/info/1078/2208.htm

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