1人当たり6万ドル:2024年NVIDIA奨学金リストが発表、中国人5名が選出

1人当たり6万ドル:2024年NVIDIA奨学金リストが発表、中国人5名が選出

今週の金曜日、待望の NVIDIA 奨学金の受賞者リストが発表されました。

NVIDIA 大学院フェローシップ プログラムは、20 年以上にわたり、NVIDIA テクノロジに関連する優れた研究を行っている大学院生を支援してきました。 NVIDIA はこれまでに 200 人近くの学生に 600 万ドルの助成金を授与し、機械学習、コンピューター ビジョン、ロボット工学、システム プログラミングなどの分野で研究を推進してきました。

今年のフェローシップ プログラムでは、コンピューティング イノベーションのあらゆる分野で研究を行っている 10 人の博士課程の学生に、それぞれ最大 60,000 ドルが提供されます。

NVIDIA 奨学金は世界中の学者を対象としており、毎年熾烈な競争が繰り広げられています。今年は 500 名を超える応募があり、最終的に選ばれた 10 名のうち 5 名が中国人でした。

報道によると、受賞者は奨学金年度の前に NVIDIA で夏季インターンシップを行う予定で、彼らが関わる仕事は、ディープラーニング、ロボット工学、コンピュータービジョン、コンピューターグラフィックス回路、自動運転、プログラミングシステムなどのプロジェクトを含む、アクセラレーテッドコンピューティングの最前線に立つものとなる。

エヌビディアの主任科学者ビル・ダリー氏は、エヌビディア奨学金の受賞者は世界で最も才能のある研究者であり、彼らが研究している科学的問題は極めて重要であると語った。

選ばれた10人の候補者

2024~2025年度の奨学金受給者は次のとおりです。

ベイリー・ミラー

カーネギーメロン大学(CMU)より。

研究テーマ: モンテカルロ レンダリング アルゴリズムのスケーラビリティと堅牢性に一致する物理シミュレーション用の実用的なモンテカルロ法の開発、簡単に微分化できる高速ランダム ウォーク法の設計、およびボリューム モデルを使用して扱いにくい複雑なジオメトリの処理に重点を置いています。

ニクラス・ハンセン

カリフォルニア大学サンディエゴ校(UCSD)の Xiaolong Wang 氏と Hao Su 氏がアドバイザーを務めます。

研究方向: ロボットが現実世界を理解し、相互作用できるようにするデータ駆動型世界モデルの開発。

ペイマン・ベナム

ジョージア工科大学のアレクセイ・トゥマノフ氏が彼の指導教官です。

研究テーマ: 機械学習とシステムの交差点における高性能、低レイテンシ、エネルギー効率の高い設計。

ラインハルト・ヴィースマイヤー

ETHチューリッヒ出身。

研究方向: 無線通信システムのための機械学習支援信号処理方法。

ソンウェイ・ゲ

メリーランド大学カレッジパーク校のJia-Bin Huang氏とDavid Jacobs氏がアドバイザーを務めます。

研究テーマ: 画像や動画に適用される生成モデル。コンテンツ生成のための総合的な手法、人間のガイダンスによる制御可能な作成プロセス、人間の参加を促す操作しやすいインターフェースの開発に取り組んでいます。

トルワニミ・オデムイワ

カリフォルニア大学デービス校(UCデービス)でジョン・オーウェンズ氏を指導教官として学びました。

研究方向: プラットフォームに依存しない計算の宣言的記述からプラットフォーム固有の実装まで、テンソル代数言語を使用してグラフ アルゴリズムのエンドツーエンドの抽象化とフレームワークを設計します。

李一明

ニューヨーク大学出身で、指導教官は陳鋒氏です。

研究の方向性: 高次元の感覚入力に基づいて 3D シーンの解析と意思決定を行う堅牢で効率的かつスケーラブルな AI アルゴリズムを開発し、大規模なデータセットを照合して、自律型ロボット向けにこれらのアルゴリズムを効果的にトレーニングおよび検証します。

ユエ・チャオ

テキサス大学オースティン校で、フィリップ・クレヘンビュール氏を指導教員として迎えました。

研究の方向性: ワークステーションクラスのハードウェアで機械学習アルゴリズムをトレーニングし、ラップトップやモバイルデバイスなどの日常的なデバイスに展開して、広範な使用、トレーニング、共同共有を可能にします。

李志奇

南京大学の指導教員はTong Lu氏です。

研究方向: 自動運転のための視覚中心の認識方法の開発。

イェ・ジハオ

ワシントン大学で、ルイス・セゼ氏が指導教官を務めました。

研究方向: 機械学習のコンパイル、基本モデル提供システム、スパースコンピューティング。

その他のファイナリスト

NVIDIA は、2024 ~ 2025 年の奨学金の最終候補者 5 名も発表しました。

ジョージア工科大学のアンドリュー・スゾット氏。

ウィスコンシン大学マディソン校のボビー・ワイネマ・ヨガタマ。

カリフォルニア工科大学 (Caltech) の Guanzhi Wang さんは、Georgia Gkioxari さんと Yisong Yue さんの指導を受けています。

カリフォルニア大学バークレー校のSehoon Kim氏。

コーネル大学の Xi Deng さんは、Steve Marschner 氏の指導を受けています。

研究者の方々が様々な分野で貢献してくれることを期待しています。

同時に、トップクラスの人工知能カンファレンスであるEMNLPとNeurIPSが近づいているため、NVIDIAはインターンの募集広告を出している。 NVIDIAのシニアサイエンティストであり、AIエージェントグループの責任者であるジム・ファン氏は、この冬、黄氏は新しくリリースされたGPUを皆のために準備したと語った。

<<: 

>>:  Pika 1.0 が最初のテストで Gen-2 に勝利しました!ネットユーザーが初めて映画レベルの爆発効果を体験し、その背後にある技術的な詳細が初めて明らかにされた。

推薦する

新しい検索エンジンのスキル: アリババの新しい研究では、2D 画像を使用して 3D モデルを検索します

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

...

...

AIダイナミックセキュリティガードデータセンター

最近の世界的な調査によると、企業の事業がハッキングされると莫大な損失が発生し、サイバー攻撃1回あたり...

...

...

認知と論理的思考の観点から自然言語理解を議論する

[[425002]]自然言語理解 (NLU) は難しい問題です。数十年前の AI の誕生から現在に至...

表現学習: 自然言語のための高度なディープラーニング

表現学習では、半教師あり学習と自己教師あり学習の特定の機能を通じて、モデルのトレーニングに必要なデー...

Antの信用リスク管理の実践

1. 信用リスク管理業務の背景と事例まず、当社の事業シナリオについて簡単にご紹介させていただきます。...

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「フィボナッチ検索」

[[398011]]基本的な紹介フィボナッチとは、線分を 2 つの部分に分割し、一方の長さと全体の...

AIチップ分野におけるNvidiaの優位性により、スタートアップ企業の資金調達は困難になっており、資金調達取引件数は80%減少した。

9月12日、複数の投資家は、NVIDIAがすでに人工知能(AI)チップ製造の分野で優位に立っており...

NVIDIA の最も強力な汎用大型モデル Nemotron-4 が登場! 15Bが62Bに勝ち、ターゲットはA100/H100です。

最近、NVIDIA チームは、8T トークンでトレーニングされた 150 億のパラメータを持つ新しい...

AI技術がデータセンターの省エネに向けた新たな戦いに参入

序文: 2020年、データセンター建設は中央政府による新インフラ戦略に正式に組み込まれ、新インフラの...